多学科协作诊疗:基于改进K-NN和SVM的决策支持系统
需积分: 10 62 浏览量
更新于2024-08-13
收藏 1.49MB PDF 举报
"本文提出了一种基于改进K-NN分类算法和SVM的多学科协作诊疗决策支持系统,旨在提高诊疗精度和数据分类准确性。该系统通过构建数据库系统、人机交互界面和诊疗推理模块,利用改进的K-NN算法和SVM进行推理,搜索相似病例,进行相似度匹配,并结合CDA实现算法融合,有效支持多学科诊疗决策。实验证明,该系统在提高诊断正确性、降低误诊率方面表现出色,运算复杂度低。"
在当前的医疗领域,诊疗决策支持系统通常依赖单一学科的决策方法,这可能会限制其诊疗精度和数据分类的准确性。针对这一问题,该研究提出了一种新的多学科协作诊疗决策支持系统。这个系统的核心在于诊疗推理模块,它结合了改进的K-NN分类算法和SVM(支持向量机)来建立推理引擎。
K-NN算法是一种基础的分类方法,基于“物以类聚”的原则,通过找到样本最近的邻居来决定样本的类别。然而,原始的K-NN算法存在计算量大、易受异常值影响等问题。因此,研究人员对其进行了改进,以提高分类效率和抗噪声能力。SVM是一种有效的监督学习模型,尤其在小样本情况下表现优秀,能处理非线性分类和回归问题。
在这个系统中,诊疗推理模块利用改进后的K-NN算法搜索与患者病症信息相似的病例,进行相似度匹配,这有助于发现潜在的关联和规律。同时,SVM被用于进一步优化分类过程,通过构建非线性决策边界来提升分类的准确性。通过引入CDA(临床文档架构),系统能够更好地整合和理解来自不同学科的医疗信息,促进多学科协作。
实验结果显示,基于改进K-NN和SVM的决策支持系统在诊疗决策精度上显著优于传统系统,平均评价指标达到95.98%,分类结果准确率高。这意味着在该系统的辅助下,医生可以更准确地诊断疾病,降低误诊率。此外,系统的运算复杂度较低,意味着在实际应用中能够快速响应,提供及时的决策支持。
该研究提出的多学科协作诊疗决策支持系统结合了改进的K-NN算法和SVM的优势,通过CDA实现了多学科信息的有效融合,为医疗决策提供了更精准、高效的工具,对于提升医疗服务质量和患者安全具有重要意义。
2023-05-03 上传
2023-05-10 上传
2024-09-11 上传
2023-04-29 上传
2023-09-17 上传
2023-06-11 上传
2023-07-16 上传
2023-07-15 上传
2024-06-13 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
weixin_38703906
- 粉丝: 4
- 资源: 935
最新资源
- 解决本地连接丢失无法上网的问题
- BIOS报警声音解析:故障原因与解决方法
- 广义均值移动跟踪算法在视频目标跟踪中的应用研究
- C++Builder快捷键大全:高效编程的秘密武器
- 网页制作入门:常用代码详解
- TX2440A开发板网络远程监控系统移植教程:易搭建与通用解决方案
- WebLogic10虚拟内存配置详解与优化技巧
- C#网络编程深度解析:Socket基础与应用
- 掌握Struts1:Java MVC轻量级框架详解
- 20个必备CSS代码段提升Web开发效率
- CSS样式大全:字体、文本、列表样式详解
- Proteus元件库大全:从基础到高级组件
- 74HC08芯片:高速CMOS四输入与门详细资料
- C#获取当前路径的多种方法详解
- 修复MySQL乱码问题:设置字符集为GB2312
- C语言的诞生与演进:从汇编到系统编程的革命