【摘 要】
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目的:探讨决策树(Decision tree)模型从乳腺癌病例信息中自动提取诊断规则,用于乳腺癌腋窝高位淋巴结判别分类诊断研究的计算机辅助诊断系统。方法:利用重庆医科大学1998～2002
【机 构】
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重庆医科大学公共卫生学院卫生统计与信息管理教研室,重庆医科大学附属第一医院内分泌外科
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目的:探讨决策树(Decision tree)模型从乳腺癌病例信息中自动提取诊断规则,用于乳腺癌腋窝高位淋巴结判别分类诊断研究的计算机辅助诊断系统。方法:利用重庆医科大学1998～2002年普外科223例手术证实的乳腺癌患者11项指标,采用C5算法、CR算法、QUEST算法及(Chi-square automatic interaction detector,CHAID)算法4种决策树算法,建立了乳腺癌腋窝高位淋巴结判别分类模型。结果:建立的CHAID判别分类模型的准确率为83.79%,CHAID模型所获知识的可靠程度以及对测试集合的准确率明显优于Logistic模型。结论:CHAID模型可从病例自动提取诊断规则,具有较广泛的实用价值,可应用于乳腺癌腋窝高位淋巴结判别分类的诊断。
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