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基于HIS系统的数据挖掘.ppt

基于HIS系统的数据挖掘.ppt

上传者: 朴生M 2013-05-01 评分 0 0 0 0 0 0 暂无简介 简介 举报

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基于HIS系统的数据挖掘基于HIS系统的数据挖掘舒忠明HIS系统概述HIS系统概述HIS(HospitalInformationSystem)即“医院信息系统”。利用计算机和通讯设备提供病人诊疗信息进行行政管理信息的收集、存储、处理、提取和数据交换并满足所有授权用户的功能需求。数据挖掘在HIS上的运用数据挖掘在HIS上的运用数据挖掘(DataMining)提取HIS系统中大量的数据帮助医生和医院的管理人员做出管理决策。提高医院的服务质量和效率。基于HIS系统的数据挖掘基于HIS系统的数据挖掘疾病诊断贝叶斯诊疗信息的挖掘决策树医学图像关联规则医学影像的分析人工神经网络方法总结疾病诊断贝叶斯疾病诊断贝叶斯疾病诊断贝叶斯疾病诊断贝叶斯上表为某地区阑尾炎患者的资料统计表。若已知慢性阑尾炎H、急性阑尾炎H、阑尾炎穿孔H发生的先验概率(无任何约束条件)分别为:P(H)=P(H)=P(H)=现有一阑尾炎患者、开始上腹痛之后呕吐腹泻人院体温.全身腹肌紧张压痛WBC(白细胞)数达。P(H|B)=P(H|B)=P(H|B)=诊断为阑尾炎穿孔(H)补充:决策树(ID算法)补充:决策树(ID算法)目标属性是是否买电脑共有两个情况yes或者no我们先求参考属性的信息熵:补充:决策树(ID算法)补充:决策树(ID算法)接下来我们求各个参考属性在取各自的值对应目标属性的信息熵以属性age为例有种取值情况分别是youth,middleaged,senior先考虑youthyouth共出现次次no,次yes,于是信息熵:整个属性age的信息熵应该是它们的加权平均值:下面引入信息增益(informationgain)这个概念用Gain(D)表示该概念是指信息熵的有效减少量该量越高表明目标属性在该参考属性那失去的信息熵越多那么该属性越应该在决策树的上层。诊疗信息的挖掘决策树诊疗信息的挖掘决策树诊疗信息的挖掘决策树诊疗信息的挖掘决策树计算各特征的信息增益结果如下:手术等级=手术量=术前平均住院天数=人均手术人次=具体算法参考:http:blogsinacomcnsblogebfohmahtml诊疗信息的挖掘决策树诊疗信息的挖掘决策树诊疗信息的挖掘决策树诊疗信息的挖掘决策树图中的A、B、C分别表示优良、中等、一般表征科室的状况。由图可以看出术前平均住院天数过大将直接影响外科科室的状态要改善科室的状态可以从减少患者术前住院天数着手在术前住院天数合适的情况下通过考察手术科室的手术需求和医生的工作负荷为合理分配手术间提供参考同时可结合院外候床和实际分配手术间信息分析是否能满足外科的手术需求。医学图像关联分析医学图像关联分析医学彩色图像中同一组织器官内部的色彩具有很高的相关性因此三维色彩信息可以看做一个灰度系统进行关联分析医学图像关联分析医学图像关联分析步骤:确定参考序列(反映系统行为的序列)和比较序列(影响系统行为的因素组成的序列图像RGB三维信息)计算比较数列与参考序列之间的灰色关联系数α及关联度β(min,max,分辨ρ提高差异显著性)生成色彩灰关联图像及图像分割请参考http:wenkubaiducomviewdaeedddbehtml医学影像的分析人工神经网络方法医学影像的分析人工神经网络方法人工神经网络输入层隐含层输出层医学影像的分析人工神经网络方法医学影像的分析人工神经网络方法例如搜集例星形胶质细胞肿瘤病例的MRI影像资料由放射科医生对MRI图像进行方面的特征提取作为输入层隐含层含个节点输出层有两个结点分别对应良性及恶性星形胶质细胞肿瘤。输出结果为系统诊断为良性肿瘤为诊断为恶性肿瘤。结果显示人工神经网络的诊断准确性接近放射科专家。总结总结数据挖掘技术包含很多方法。由于各种方法都有自身的功能特点以及应用领域因此不同方法的选择将影响最后结果的质量和效果通常是将多种方法结合使用形成优势互补。数据挖掘技术的不断发展将会促使HIS管理决策支持系统功能的不断提升也即促使医疗服务质量和医院管理水平的不断提升。谢谢您的观赏

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