基于数据挖掘构建症状间及症状与证候间关联模式的研究

项目名称： 基于数据挖掘构建症状间及症状与证候间关联模式的研究

项目编号： No.81173201

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 医学八处

项目作者： 王至婉

作者单位： 河南中医学院

项目金额： 54万元

中文摘要： 慢性阻塞性肺疾病（COPD）病机复杂，目前尚无统一的证候分类及诊断标准。基于已完成的COPD急性加重期常见证候及特征，拟研究内容为：①采用全国九家省级中医院为期2年调查的1768例COPD急性加重期患者资料所建立的数据库，运用关联规则、决策树及贝叶斯网络三种方法进行数据挖掘，分析COPD急性加重期症状间、症状与证候间的关联关系及组合规律，构建其关联模式，建立COPD急性加重期常见证候诊断标准。②使用关联规求得症状之间的关联关系，构建症状间关联模式。在此基础上运用决策树C4.5算法对症候进行分类学习，形成证候、症状决策树；最后按照决策树结构，形成贝叶斯网络图求得症状与证候间的关联关系，构建症状与证候间关联模式。构建COPD急性加重期症状间、症状与证候间关联模式为研究众多疾病证候诊断标准提供依据，同时关联规则、决策树、贝叶斯网络三种方法联合运用为构建症状间、症状与证候间关联模式提供方法学参考。

中文关键词： 关联规则；决策树；贝叶斯网络；证候；慢性阻塞性肺疾病

英文摘要：

英文关键词： Association rules；Decision tree；Bayesian network；Syndrome；Chronic obstructive pulmonary disease