【摘 要】
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目的基于深度神经网络建立原发性肝癌证型诊断分类的预测模型,并用其对原发性肝癌的病历数据进行证型诊断分类,再利用关联规则验证诊断分类预测结果的准确度。方法从江西省中
【机 构】
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江西中医药大学计算机学院,江西中医药大学药学院
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会地区基金项目(81660727):基于策略模式的中药性效数据挖掘方法研究,负责人:章新友
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目的基于深度神经网络建立原发性肝癌证型诊断分类的预测模型,并用其对原发性肝癌的病历数据进行证型诊断分类,再利用关联规则验证诊断分类预测结果的准确度。方法从江西省中医院收集2014年1月-2019年6月临床诊断为"原发性肝癌"(首次就诊)的1176例电子病历,随机抽取976例病历作为训练集、200例作为测试集,根据模糊数学理论对训练集中的中医症状、体征和四诊信息等证型相关因子进行量化处理,再利用深度神经网络挖掘临床数据和证型之间的非线性关系,建立诊断分类预测模型,然后利用该模型对测试集进
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