基于数据挖掘技术的精神分裂症辅助诊断系统研究

摘要

精神分裂症是一种常见的职业和心理障碍的慢性疾病，以知觉、思维、情感和行为等多种障碍以及精神活动不协调为主要表现的精神疾病，发病率为0.007％-0.014％，多起病于青壮年，且临床治愈率低，给患者及家庭带来很多负担。如果能够采用数字化医疗技术开发设计一个精神分裂症辅助诊断系统来辅助各级医院医生诊断和预测判别患者的治愈情况，就能提高患者症状的诊断的准确率、提前发现并发症症状，降低发病风险。
　　本文针对贝叶斯网在精神分裂症辅助诊断系统中的应用进行了研究，并设计了一个精神分裂症辅助诊断系统。首先，在本研究中通过对医院的原始数据进行采集，经过数据集成、特征筛选、离散化、特征约简和缺失值处理等过程，建立了精神分裂症患者的样本数据库;然后通过将改进后的朴素贝叶斯模型应用于精神分裂症辅助诊断系统中;最终，实现了改进的朴素贝叶斯模型的贝叶斯网推理诊断算法，算法对患者的信息进行推理运算，更真实地反映特征之间的依赖关系，改进的朴素贝叶斯模型诊断准确率更高。因此，本研究将贝叶斯网引入辅助诊断系统中。
　　最后，基于数据挖掘技术是从患者数据中发现知识信息并应用这些知识信息来诊断患者的本质，本文对辅助诊断系统的需求分析进行简要的介绍，并设计了基于贝叶斯网的精神分裂症辅助诊断系统，然后对各个功能模块进行详细的分析和设计定义，并阐述不同模块之间的关系和结构关系。该辅助诊断系统界面功能全面、操作简单，使得用户能够更加方便的查看和管理，可在今后的系统搭建实践中加以应用。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究目的与意义

1．3 国内外研究现状

1．3．1 医疗辅助诊断系统研究现状

1．3．2 数据挖掘技术在辅助诊断中的应用现状

1．4 本文主要内容与结构

第二章 理论与方法

2．1 辅助诊断系统模型的算法

2．1．1 朴素贝叶斯

2．1．2 朴素贝叶斯算法及其特点

2．1．3 朴素贝叶斯方法的改进

2．2 辅助诊断系统需求功能方法

2．3 本章小结

第三章 精神分裂症辅助诊断系统需求分析

3．1 基于贝叶斯算法的数据需求分析

3．2 系统功能业务流程需求分析

3．3 基于贝叶斯网的辅助诊断功能模型需求分析

3．4 辅助诊断系统性能需求与约束

3．5 本章小结

第四章 精神分裂症辅助诊断系统总体设计

4．1 概述

4．2 系统框架设计

4．3 系统功能架构设计

4．4 系统关键模块设计

4．5 系统数据库设计

4．5．1 概念结构设计

4．5．2 逻辑结构设计

4．6 本章小结

第五章 基于数据挖掘技术的精神分裂症辅助诊断系统功能模块设计

5．1 概述

5．2 数据预处理模块设计

5．3 贝叶斯网构建模块设计

5．4 推理诊断模块设计

5．5 数据管理模块设计

5．6 本章小结

第六章 结论与展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

附录