基于数据挖掘的人工智能：脑梗塞疾病诊断新方法

本篇论文深入探讨了人工智能在数据挖掘中的应用，特别关注于基于数据挖掘技术对脑梗塞疾病的分析。脑梗塞是常见的脑血管疾病，患者发病时会出现心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生理信号异常，但现有的医疗监测设备往往无法对这些信号进行深入分析，从而影响医生对疾病的快速诊断。因此，该研究旨在开发一种方法，通过采集并处理由心电模块、脑电模块和脑电阻抗模块收集的生理信号，利用数字滤波和小波分析技术预处理数据，以提取信号特征参数。 作者采用差分阈值法和最大值法来识别和量化这些生理信号的关键特征，确保信息的精确性和可靠性。接着，论文引入Apriori算法对患有脑梗塞的大鼠的生理信号进行关联性分析。这项关联分析的目的是揭示这些生理信号之间的潜在联系，可能揭示出脑梗塞疾病特有的模式或指标，从而提供一个快速诊断工具的基础。 通过这种方法，研究人员期望能够发现脑梗塞与特定生理信号之间的显著关联，这对于早期预警和及时治疗具有重要意义。这篇论文不仅展示了数据挖掘在医疗领域的实际应用潜力，还为提高脑梗塞疾病的诊断效率提供了创新的技术路径，对于推动医疗保健行业向智能化和精准化发展具有积极的推动作用。