一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法及系统

本发明涉及无线电台站通信，尤其是涉及一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法及系统。

背景技术：

1、随着医疗技术的发展，医疗数据的数量和复杂性不断增加，如何有效地分析和利用这些数据成为医疗诊断的一个重要问题。传统的医疗诊断方法主要基于医生的经验和直觉，但面对大量的数据和复杂的病例，这种方法往往难以准确判断。

2、因此，有必要提供一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法及系统，来解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法及系统，利用决策树模型对医疗数据进行处理和分析，能够自动化地进行疾病预测，提高了诊断的准确性和效率。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法及系统，包括以下步骤：

3、s1：数据预处理，数据预处理包括数据收集、数据清洗、数据格式化和数据规范化；

4、s2：特征选择，特征选择包括特征理解、特征构造、特征选择和特征重要性分析，特征选择算法为基于信息增益算法；

5、s3：将不同医疗数据中的数据融合后进行决策树模型训练，模型训练算法主要包括id3、c4.5、cart和随机森林算法，通过递归的方式生成决策树，并在每个节点处选择最优的特征进行划分；

6、s4：模型评估并将诊断预测结果可视化展示。

7、优选的，在步骤s4中，模型评估中中准确率和召回率采用如下公式计算：

8、若一个实例是正类，被预测成为正类，为真正类true postive(tp)；

9、若一个实例是负类，被预测成为负类，为真负类true negative(tn)；

10、若一个实例是负类，被预测成为正类，为假正类false postive(fp)；

11、若一个实例是正类，被预测成为负类，为假负类false negative(fn)；

12、准确率为正确预测为正占全部预测为正的比例：

13、

14、召回率为正确预测为正占全部正样本的比例：

15、

16、优选的，在步骤s1中，数据预处理包括数据收集、数据清洗、异常值处理、数据格式化和数据统一化；

17、数据收集：从医院信息系统、实验室和病理学等来源收集原始医疗数据，包括患者的个人信息、症状和检查结果；

18、数据清洗：缺失值处理：对于缺失的数据，采取填充平均值、中位数或删除含有缺失值的记录；异常值处理：检查并处理异常值；

19、数据规范化：对连续数据进行规范化处理，将数据缩放到特定的范围，0-1之间。

20、优选的，在步骤s2中，从预处理后的医疗数据中提取关键特征，为后续的决策树构建提供依据。

21、优选的，在步骤s3中，数据融合将来自不同源的医疗数据在决策树中进行融合，挖掘数据的内在联系，数据融合采用加权平均和投票方式进行；加权平均根据每个初步模型的性能表现赋予不同的权重，获得更准确的融合结果；投票方式采用简单投票或加权投票，根据多个初步模型的预测结果进行综合判断。

22、一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析系统，包括，

23、数据收集模块，从医院信息系统、实验室和病理学来源收集原始医疗数据，包括患者的个人信息、症状和检查结果；

24、数据处理模块，针对收集的数据集进行数据清洗、异常值处理、数据格式化和数据统一化；

25、特征选择模块，利用特征选择算法，从数据集中选择出对决策树模型分类效果最佳的特征子集，计算特征与疾病之间的相关性，筛选出与疾病高度相关的特征。选择与疾病关联性强的特征用于后续的模型训练；

26、训练模块，：将来自不同源的医疗数据在决策树中进行融合，将多个初步的决策树模型进行融合，形成最终的决策树模型，通过已知病例的训练数据对决策树模型进行训练；

27、疾病预测模块，输入新的病例数据，利用训练好的决策树模型进行疾病预测；

28、评估模块，使用测试数据集对最终的决策树模型进行评估，计算模型的准确率和召回率指标，评估模型的性能，根据评估结果可以对模型进行优化和调整；

29、可视化模块：将预测好的患者诊断结果可视化展示给医生。

30、因此，本发明采用上述一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法及系统，具备以下有益效果：

31、(1)本发明利用决策树模型对医疗数据进行处理和分析，能够自动化地进行疾病预测，提高了诊断的准确性和效率。

32、(2)本发明可广泛应用于各类医疗机构，为医生提供强大的辅助诊断工具。

33、(3)本发明采用多源数据融合：该方法可以有效地整合多源数据，充分利用各种数据来源的信息，提高数据分析的准确性和全面性。

34、(4)本发明特征选择和加权投票：采用特征选择和加权投票的方式进行数据融合，可以根据不同数据源的权重和特征重要性，对数据进行整合和决策。

35、(5)本发明系统通过可视化的方式呈现预测结果，方便医生理解和使用。

36、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

技术特征：

1.一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法，其特征在于：在步骤s4中，模型评估中中准确率和召回率采用如下公式计算：

3.根据权利要求1所述的一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析系统，其特征在于：在步骤s1中，数据预处理包括数据收集、数据清洗、异常值处理、数据格式化和数据统一化；

4.根据权利要求1所述的一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析系统，其特征在于：在步骤s2中，从预处理后的医疗数据中提取关键特征，为后续的决策树构建提供依据。

5.根据权利要求1所述的一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析系统，其特征在于：在步骤s3中，数据融合将来自不同源的医疗数据在决策树中进行融合，挖掘数据的内在联系，数据融合采用加权平均和投票方式进行；加权平均根据每个初步模型的性能表现赋予不同的权重，获得更准确的融合结果；投票方式采用简单投票或加权投票，根据多个初步模型的预测结果进行综合判断。

6.一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析系统，其特征在于：包括，

技术总结
本发明公开了一种基于决策树模型的医疗诊断数据融合分析方法及系统，涉及医疗诊断技术领域，包括以下步骤：S1：数据预处理，数据预处理包括数据收集、数据清洗、数据格式化和数据规范化；S2：特征选择，特征选择包括特征理解、特征构造、特征选择和特征重要性分析，特征选择算法为基于信息增益算法；S3：将不同医疗数据中的数据融合后进行决策树模型训练，模型训练算法主要包括ID3、C4.5、CART和随机森林算法，通过递归的方式生成决策树，并在每个节点处选择最优的特征进行划分；S4：模型评估并将诊断预测结果可视化展示。本发明利用决策树模型对医疗数据进行处理和分析，能够自动化地进行疾病预测，提高了诊断的准确性和效率。

技术研发人员：褚治广,王晨曦,张巍,程薪源,曾繁钰
受保护的技术使用者：辽宁工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/10/24