【摘 要】
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为提高医疗辅助诊断系统的检索效率,提高诊断准确率,降低误诊率,建立了基于贝叶斯学习与基于案例推理方法的信息融合模型。通过CBR方法进行案例检索,以贝叶斯网络作为数据挖
【机 构】
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南开大学工业工程系,天津大学管理与经济学部
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为提高医疗辅助诊断系统的检索效率,提高诊断准确率,降低误诊率,建立了基于贝叶斯学习与基于案例推理方法的信息融合模型。通过CBR方法进行案例检索,以贝叶斯网络作为数据挖掘工具,由病例样本获得诊断属性间的关系,建立CBR相似评价函数。CBR通过相似评价函数在病例库中检索与目标病例最相似的结果。通过对心脏病的医疗诊断实例对模型应用实现效果加以分析及验证。
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