变精度粗糙集在手术诊断中的应用

合集下载

基于粗糙集的数据挖掘技术及其在临床医学诊断中的应用

［ｓｒｃＤａａｍｉｉｇｉａｔｐｆｐｏｅｓｗｈｃｓｓａｌｋｎｓｏｎｌｔｃｌｔｏｓｔｅｒｈｔｅＡｂｔａｔ１ｔｎｎｓｙｅｏｒｃｓ，ｉｈｕｅｌｉｄｆａａｙｉａｏｌＯｓａｃｈ
【ｅｏｄ］ｄｔｎｎｌｎａｃｒｄａｎｓｒｕｈｓｔｔｅｒｎｕａｎｔｒｄｃｉｎＫｙｗｒｓａａｍｉｉｇｕｇｃｎｅｉｏｉｇｓｏｇｅｈｏｙｅｒｌｅｗｏｋｅｉｏ — ｓ
ｍａｎｇｔｅｋｉｒｅ
１ＤｅａｒｍｅｆＥｌｃｒｎｉｇｉｅｉ．ｐｔｎｔｏｅｔｏｃＥｎｎｅｒｎｇ，ｌａｎｉｅｓｔｃｎｏｌＤａｉｎＵｖｒｉｙｏｆＴｅｈｏｇｙ（６２４）１１０２．ＤａｉｎＦｒｅｄｓｉｌａｉｎｈｐＨｏｐｉａ（６０１）ｔｌ１１０３Ｔｈｅ２Ａｔａｈｅｓｔｌｔｌａｅｉａｎｉｅｓｔ１０２．ｔｃｄＨｏｐｉａＯＤａｉｎＭｄｃｌＵｖｒｉｙ（６３）１
ＴｈｅＡｐｐｌｃｔｏｆＲｏｈＳｔＢａｅｉａｉｎｏｕｇｅｓｄＤａａＭｉｎｇｔｎｉＴｅｈｎｉｅｉｉｃｌＤｉｇｓｓｃｑｕｎＣｌｎｉａａｎｏｉ
ＩＩＮａＱＩＴｉｎｓｕｎＬＩＨｕＺｎＵａ — ｈａｇＵｉＨＵ．ｙＲＥＮｈａｇｙ。Ｉｉｕ — Ｓｕｎ —ｉ
＊国家自然科学基金（０７２９．宁省科学技术基金（０１００７和教育部留学回国启动基金资助项目３１０５）辽２０１１５）

粗糙集理论在医疗诊断系统中的应用

和Ｘ是不可分辨的．记为ＩｄＢ）ｉ简ｎ（定义２在信息系统Ｓ中．若可划分为条件属性Ｃ和决策属性Ｄ．ＣｕＤ，则＝ＣｎＤ具有条件属＝性和决策属性的信息可表示为决策表，记为（，
，
，）ｒ，
１粗糙集理论
粗糙集（ｏｇｅ）论作为一种处理不精确、ＲｕｈＳｔ理
不确定与不完全数据的新的数学理论．初是由波兰最数学家ＺＰＷａｌ８．．ｌｋ９２年提出的Ｉｄ１系统中的应用
王小菊．李永华
（北师范大学数信学院，兰州７０７）西３００
★
摘
要：粗糙集理论能有效地分析和处理不精确、一致和不完整等各种不完备信息，能从中不并发现隐含的知识，示潜在的规律。讨论粗糙集理论用于医疗诊断中的方法，践表明揭实该方法具有重要的应用价值。
预先给予主观评价．以它对问题的不确定性描述或所处理可以说是比较客观的
要关系组成的集合成为Ｐ的核．记作ｃｒ（＝ｅｏｅＰ）ｒｄ
（简和核是粗糙集理论中两个重要的概念，以Ｐ）约可把约简定义为能够完全表征给定问题的最精简的集合．核则是属性集合中最重要的那些属性所组成的而

粗糙集

粗糙集理论的应用及发展摘要:粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具, 被广泛应用于不确定环境下的信息处理。

本文主要介绍了粗糙集理论的基本概念、研究对象,叙述了其在各领域的应用发展情况,然后对粗糙集理论应用进行了论述, 最后对粗糙集理论今后的研究方向进行了展望。

关键词:粗糙集、应用、数据挖掘、数据分析、发展趋势粗糙集(Rough sets) 理论是由波兰数学家Z. Pawlak 在1982 年提出的, 该理论是一种刻画不完整性和不确定性的数学工具,能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息,并从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律[1 ] 。

1992 年至今,每年都召开以RS 为主题的国际会议,推动了RS 理论的拓展和应用。

国际上成立了粗糙集学术研究会,参加的成员来自波兰、美国、加拿大、日本、挪威、俄罗斯、乌克兰和印度等国家。

目前,粗糙集这一新的数学理论已经成为信息科学领域的研究热点之一,它在机器学习、知识获取、决策分析、过程控制等许多领域得到了广泛的应用。

1、粗糙集理论的基本概念1. 1 知识的含义粗糙集理论建立在分类机制的基础上,并将等价关系对空间的划分与知识等同。

粗糙集理论的主要思想是利用已知的知识库,将不精确或不确定的知识用已知的知识库中的知识来(近似)刻画。

在粗糙集理论中,“知识”被认为是一种分类能力,也就是将知识理解为对数据的划分。

用集合的概念表示就是使用等价关系集R 对离散表示的空间U 进行划分,知识就是R 对U 划分的结果。

由此,在U 和R 的意义下,知识库可以定义为:属于R 中的所有可能的关系对U 的划分,记为K = ( U , R) (1)这样给定一组数据U 与等价关系集R ,在R 下对U 的划分, 称为知识, 记为U/ R 。

如果一个等价关系集对数据的划分存在矛盾, 则将导致不确定划分,可用粗糙度来度量。

1. 2 集合的上近似和下近似粗糙集理论的不确定性是建立在上、下近似的概念之上的。

粗糙集理论辅助现代医疗诊断研究综述

粗糙集理论辅助现代医疗诊断研究综述作者：高静程铭来源：《科技与创新》2019年第11期摘要：传统医疗面临着信息繁杂且冗余的问题，医学圖像的清晰度也达不到标准，这种情况下，传统医疗同粗糙集理论相结合，可以有效地对数据属性约简，得到利于诊断的信息;医学图像的后期处理也可保留感兴趣的图像。

近年来，对于人工智能的研究热度只增不减，粗糙集和各种数据挖掘算法相结合的思路不断应用在医学方面，对于医疗诊断提供了新的想法，也提高了诊断精度，为智能医疗提供了新的可能。

对近十年粗糙集理论应用于医学方面的研究进行比对分析与展望。

关键词：粗糙集理论;医疗诊断;医疗图像;数据挖掘中图分类号：TP18文献标识码：ADOI： 10.15913/ki.kjycx.2019.11.0091 前言粗糙集理论是一种数学工具，用于处理20世纪80年代早期ProfPawlak在波兰提出的不确定性问题，作为一种能够探索不完整、不确定的知识并有效分析这些信息的工具。

保有同样分类实力的同时，把知识减少作为基础，推理和综合推导问题决策或分类规则是其根本思想。

粗糙集分析数据的显著优势在于撇开需要处理的数据，不用提供额外其他先验知识，可以直接从需要分析的问题开始，划分问题的近似域以找出发现不确定数字时隐含的基本法则。

粗糙集理论应用于医学诊断领域已日渐成熟，由于临床诊疗信息种类多样，信息繁多，还有很强的不完整性或冗余性，对于不同病情需要的属性也不同，所以需要粗糙集理论通过属性约简，来保留有助于诊断的属性。

面对不同的疾病，粗糙集也可以选择合适的算法互相补充达到提高医疗诊断的效果。

近十年来，越来越多的国内外研究者将重点放在粗糙集上，提出了粗糙集应用在医学诊断中的种种研究想法。

2 粗糙集基本理论2.1 知识表达系统针对医疗信息系统（U，A，F），其中U=（x1，x2，…xn）为待训练病例样本集合，A-CUD为所提取的病人症状特征属性集，C，D分别表示条件属性和决策属性，条件属性用于反映对象特征，决策属性用于反映对象类别，F为病例样本U与症状特征集属性A之间的映射集，也就是对于症状的描述。

变精度粗糙集在齿轮故障诊断中的应用

关键词二级齿轮箱变负载变精度粗糙集理论条件属性约简噪声数据齿轮
中图分类号Ｔ６．Ｈ１５３
集模型了。ＡｉｎＡｎ提出了一种变精度粗糙集模ｊｕ
引言
齿轮传动是机械设备中最常用的传动方式之
载、非稳态工况下的研究很少。由于机械振动的非稳
定义１对任意Ｚ＿ＢＣ， ∈（．，１，［：ＧＵ，Ｏ５］定
义Ｚ关于Ｂ的正域、负域以及边界域分别为ＰＳ（Ｏ￣Ｚ）一Ｕ｛Ｂ）Ｐ（Ｘ， ≥ ）ＸＥＥ（ｌｒＺＩ）ＮＥ（Ｇ尝Ｚ）＝Ｕ｛ ∈ Ｅ（ｌｒＺｌ）１一）ＸＢ）Ｐ（Ｘ ≤ Ｂ曼Ｚ）一Ｕ｛ＥＥ（ｌＮＤ（ＸＢ）１一＜Ｐ（）＜）ｒＺｌＸ。
态信号中往往包含的信息量比稳态振动信号更为丰
富，够反映出更多的系统特性，能在稳态情况下不容
易显现出来的信息在变负载条件下可以得到充分体现，齿轮箱变负载情况下的研究显得更为重要。对因此，文以二级减速的齿轮箱为研究对象，它的变本对负载过程进行分析。
沈仁发郑海起金海薇康海英董自卫。，，，，
（军械工程学院火炮工程系石家庄，５０３０００）
（装备指挥技术学院重点实验室北京，０４６（武汉军械士官学校枪炮系武汉，３０５１１１）。４０７）摘要在二级齿轮箱的变负载过程中，了有效地处理非平稳信号，用小波包提取特征参量（件属性值）为了为采条；

基于粗糙集的故障诊断技术研究

２１年第３期０２
信息通信
Ｉ￣ＲＡＴＩＮＦＩＭＯＮ＆ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＯＮＳＩ
２１０２
（总第１９期）１
（ｕＳｍＮ１９ｏ１）
基于粗糙集的故障诊断技术研究
郑波
（中国民航飞行学院，四川广汉６８０）１３７
从而导出问题的决策规则ｎ。
根据基于差别矩阵的属性约简算法，计算出差别矩阵：
．．一
ｂｄｅｂｔａ
ａｅｂａｂ
一
－ — 一
●
．
一
．．
一
．．
４ｃ
一
．
．
一
ａｂ
．．
１基于粗糙集理论的建模过程
建立基于粗糙集的决策分析模型需要以下过程：
（Ｂ（ｃ）ｄ）
３６．５３．ｏ５０Ｏ
其中每个合取子式对应一条规则。表４为得出的规则集和规
则参数表，其中ＳＰＯＴ表征了规则在整个数据中适用的对ＵＰＲ象数，ＣＲＹ表征了规则的精度，ＯＲＥ表征了ＡＣＵＡＣＣＶＥＡＧ规则的适用度。表４规则集和规则参数表
Ｏ２
（Ｃ）
２
（）
１Ｏ
ｃ０一ｙ０（）（）ｃ卜＋（）（ｙｏ２
６ｌ
１１
Ｏ５００３．８
ｂ１（ — ｙ１（１＋（））
ｕｌ２）１（Ｏ００１０
７
２
１

基于变精度粗糙集模型的流感诊断仿真系统

第２卷第３８期
文章编号：０６９４（０）３０３～４１０ — ３８２１０ — ２４０１
计
算
机
仿
真
２１年３０１月
基于变精度粗糙集模型的流感诊断仿真系统
赵卫绩，刘井莲
（化学院计算机系，龙江绥化１２０）绥黑５００
ｒｅｒｉｈａｃａｙａｄｃｎａｃｍｐｉｈｔｅｄｅｉｅｕｐｏｅ，ａｈｅｍｏｅｓｕｓｆｌｆｒｉｕｅｚｉｇｏｔｃ．ｕｌｓａｅｈｇｃｕｒｃｎａｃｏｌｓｈｓｒｄｐｒｓｎｄｔｅｎｗｄｌｉｅｕｏｎｌｆｎａｄａｎｓｉ
的流感诊断系统，靠人工搜集、理医学专家的知识，建是整来
真实验中，根据流感诊断决策规则进行了多次测试，测试结果表明仿真系统所获取的决策规则具有很高的正确率，达到了预
期结果，于流感诊断。可用
关键词：变精度粗糙集；标准模板库；集合求交算法
中图分类号：Ｐ８ＴＩ文献标识码：Ｂ
ＩｆｕｅｚａｎｓｉｉｕａｉｎＳｓｅＢａｅｎｎｌｎａＤｉｇｏｔｃＳｍｌｔｏｙｔｍｓｄｏＶａｉｂｌｅｉｉｎＲｏｈＳｔＭｏｅｒａｅＰｒｃｓｏｕｇｅｄｌ
ＫＥＷＯＲＳ：ａｉｌｐｅｉｏｕｈｓ；ｔｄｒｍｌｅｌｒｙＳＬ；ｅ—ｎｒｃｏＹＤＶｒｂｅｒｃｉｒｇｅＳａａｔｐａｂａ（Ｔ）Ｓｔｉｔｓｔｎａｓｎｏｔｎｄｅｔｉｒｅｅｉ

3变精度粗糙集方法

3变精度粗糙集方法粗糙集方法是为了解决模糊或不确定性问题而发展的一种理论与方法。

在粗糙集方法中，对象的属性值可以是模糊的或精确的，而决策或分类规则可以通过属性之间的相对约束关系来确定。

本文将介绍三个常用的变精度粗糙集方法，并对其进行详细阐述。

1.粗糙集的数学模型：粗糙集的数学模型是基于信息系统理论和近似推理理论。

它可以将不精确或模糊的数据转化为一个或多个精确的决策或分类规则。

其数学模型定义了粗糙集的三个基本元素：信息系统、下近似集和上近似集。

这三个元素构成了粗糙集的主要特性和运算规则。

2.变精度粗糙集的基本概念：在粗糙集方法中，为了处理不确定性或模糊性问题，可以使用变精度技术来调整精确度。

变精度粗糙集是在标准粗糙集的基础上引入了多个精度级别的概念，从而可以根据不同的应用要求对精确度进行调整。

3.粗糙集方法的三个变精度技术：a.基于粗糙集的属性精度：在传统粗糙集方法中，属性的精确度是预先定义的，而在基于粗糙集的属性精度技术中，属性的精确度是由用户根据实际情况进行调整的。

通过调整属性的精确度，可以提高粗糙集方法的分类或决策效果。

b.基于粗糙集的决策精度：传统粗糙集方法中，决策的精确度是通过属性之间的相对约束关系来确定的。

而在基于粗糙集的决策精度技术中，可以通过调整决策的精确度来改善分类或决策结果。

这种技术常常会涉及到模糊推理或概率推理的方法。

c.基于粗糙集的规则精度：在传统粗糙集方法中，规则的精确度是预先定义的。

而在基于粗糙集的规则精度技术中，可以通过调整规则的精确度来提高分类或决策的准确性。

这种技术通常涉及到规则的修剪或合并。

总结起来，粗糙集方法是一种基于信息系统理论和近似推理理论的模糊或不确定性问题处理方法。

它的数学模型定义了信息系统、下近似集和上近似集等三个基本元素，并通过属性精度、决策精度和规则精度等三个变精度技术来提高分类或决策的准确性。

这些方法在实际应用中具有较好的效果，并逐渐成为数据挖掘和智能决策等领域的重要研究方向。

粗糙集理论方法及其应用ppt课件

具有相同或相似信息的对象不能被识别。
粗糙集概念示意图
粗糙集理论方法及其应用病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程
2 粗粗糙糙集集理理论论思思想想
粗糙集理论方法及其应用病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程
2.3 粗糙近似
定义给定一个知识表示系统 S (U, A,V, f ) ， P A，X U ，x U ，集合 X 关于 I 的下近似、上近似、负区及边界区分别为
apr (X ) {x U : I(x) X} p
aprP (X ) {x U : I(x) X }
neg p ( X ) {x U : I (x) X }
2.2 不可分辨关系（Indiscribility relation)
❖ 不可分辨关系是一个等价关系(自反的、对称的、传递的）。
❖ 包含对象x的等价类记为I(x)。等价类与知识粒度的表达相对应，它是粗糙集主要概念，如近似、依赖及约简等，定义的基础
粗糙集理论方法及其应用病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程
决策属性(D)
U
a1
a2
a3
d
n1
High
Low
Low
Low
n2
Medium
High
Low
High
n3
High
High
High
High
粗糙集理论方法及其应用病原体侵入机体，消弱机体防御机能，破坏机体内环境的相对稳定性，且在一定部位生长繁殖，引起不同程度的病理生理过程

变精度粗糙集与神经网络在故障诊断中的应用

ｉａｄｉｉｎｔｅｅｎｄｔｏ，ｈｒｗｅｅｌｙｓｒａｗａｎｏｓｄｔｉｆｕｔｉｅａａｎａｌｄｉｇｓｓａａａｅａｎｏｉｄｔ，ｎｗｍｅｏｏＳＯＭｈｔｄｆｎｔｒ－ａｉｂｌｒｃｓｏｏｈｓｔＲＢＦｅｒｌｎｔｅｗｏｋｖｒａｅｐｅｉｉｎｒｕｇｅ — ｎｕａｅｗｏｒｏａｌｄａｎｉｓｐｒｐｏｅ．Ｆｉｓｌｔｅｋｆｒｆｕｔｉｇｏｓｓｗａｏｓｄｒｔｙ，ｈｃｔｎｏｕｔｒｂｕｅｎｄａｏｔｃｄｃｓｏｙｔｍｒｉｃｅｉｅｔｏｎｉｕｓａｔｉｔｓｉｉｇｎｓｉｅｉｉｎｓｓｅｗｅｅｄｓｒｔｚｄｗｉＳＯＭｔｒ．Ｔｈｅ，ｒｄｃｓｈｎｅｗｏｋｎｅｕｔｗｅｅｆｕｄａｅｏｔｒｂｅｄｐｎｎｅｏａｉｂｌｅｉｉｏｇｓｔｔｅｒｒｏｎｂｓｄｎａｔｉｕｔｅｅｄｅｃｆｖｒａｅｐｒｃｓｏｎｒｕｈｅｏｙ，ａｅｏｔｍａｈｎｄｔｐｉｌｈｄａｏｔｃｄｅｉｉｎｗａｅｅｍｉｄ．Ｆｉａｌ，ａｃｒｉｇｔｅｏｔｍａｃｓｏｙｓｅ，ＲＢＦｅａｉｇｎｓｉｃｓｏｓｄｔｒｎｅｎｌｙｃｏｄｎｏｔｐｉｌｄｅｉｉｎｓｔｍｈｎｕｒｌｎｔｒｓｄｓｇｅｒｆｕｌｄｉｇｎｓｓｅｗｏｋｗａｅｉｎｄｆａｔａｏｉ．Ａｒｃｉａｘｍｐｅｗａｉｅｏｓｏｗｅｍｅｈｏｓｆａｉｌｏｐａｔｃｌｅａｌｓｇｖｎｔｈｈｔｔｄｉｅｓｂｅｎｖａｌｂｌ．ｔｈｇａｅｏｃｕａｅｆｕｔｄａｎｉｂｔｅａｄａｉａｅｗｉｉｈｒｔｆａｃｒｔａｌｉｇｏｓｓＯａｎｄ．ｈｌ

模糊粗糙集理论在变压器故障诊断中的应用_熊浩

第28卷第7期中国电机工程学报 V ol.28 No.7 Mar.5, 20082008年3月5日 Proceedings of the CSEE ©2008 Chin.Soc.for Elec.Eng. 141 文章编号：0258-8013 (2008) 07-0141-07 中图分类号：TM 411 文献标识码：A 学科分类号：470⋅40模糊粗糙集理论在变压器故障诊断中的应用熊浩1，李卫国2，畅广辉3，郭惠敏3(1．武汉大学电气工程学院，湖北省武汉市 430072；2．电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室(华北电力大学)，北京市昌平区 102206；3．河南省电力公司，河南省郑州市 450052)Application of Fuzzy Rough Set Theory to Power Transformer Faults DiagnosisXIONG Hao1, LI Wei-guo2, CHANG Guang-hui3, GUO Hui-min3(1. School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, Hubei Province, China; 2. Key Laboratory of Power SystemProtection and Dynamic Security Monitoring and Control(North China Electrical Power University), Ministry of Education, Changping District, Beijing 102206, China; 3. Henan Province Power Company, Zhengzhou 450052, Henan Province, China)ABSTRACT: This paper is meant to present a new diagnosis measure with gas ratios method for transformer incipient fault. Based on fuzzy rough set (FRS) theory, an information decision system is built, in which some problems in the process of system building are coped with by data mining technology. Firstly,since strict thresholds setting is said to be undergoing the diagnosis effectiveness, continuous attributes are transformed and described based on fuzzy set theory, where the knowledge discovery in database (KDD) technology is used to extract the implied information on fuzzy clustering so as to determine the fuzzy values of attributes and thus the parameters of membership function. Secondly, according to inclusion degree defined in FRS, the formed fuzzy rules are reduced and pruned, where a data-mining algorithm is developed to extract fuzzy rough rules and thus determine the topology of multi-table decision base according to attributes set.Finally, results of testing the proposed diagnosis system on actual dissolved gas records are addressed, which confirms that extracted rules allow diagnosis results to be satisfied with a satisfactory accuracy for diagnosis ratio.KEY WORDS: knowledge discovery in database; dissolved gas-in-oil analysis; fuzzy rough sets; data mining摘要：提出一种改进的三比值变压器故障诊断方法。

变精度粗糙集模型与应用

１Ｚｋｉｒｏ变精度粗糙集模型［］１ｑ
定义１设ｘ和ｙ表示有限论域Ｕ的非空子集．令
ｆ（，ｘｙ）一ｌ
１ｌ０，ｌｌ『Ｉｘ＞．一Ｘ／ｘ，！ｏｎ！Ｉ０，Ｙ一
其中，ｘ｝ｆ表示ｘ的基数．ｃｘ，为集合ｘ关于集合ｙ的相对错误分类率．称（ｙ）
０引言
近年来，随着计算机、网络和通讯等信息技术的急速发展，数据日益丰富，数据分析工具贫乏，但因此系
统地开发数据挖掘工具就成为焦点．粗糙集（ｏｇｅｓ是由ＰｗｌＲｕｈＳｔ）ａａｋ于１８９２年提出的一种数据分析理论，是研究不完整数据、不确定知识表达的新型数学工具，够处理模糊不精确、确定或不完全信息，需要预能不不先给定某些特征或属性的数量描述，接从给定问题的描述集合出发，直通过一对上、近似算子确定给定问下题的近似域，而找出该问题的内在规律．从粗糙集理论已经成为数据挖掘的一种新工具，且在该领域获得并了成功的应用．传统粗糙集理论建立在等价关系上，限制了它在实际中的应用．但这于是Ｚａｋｉｏ提出了变精ｒ度粗糙集模型．它是Ｐｗｌｋ粗糙集模型的扩展，本思想是在Ｐｗａａａ基ａｌｋ粗糙集模型中引入参数ＢＯ＜（ ≤ ０５，．）即允许一定程度的错误分类率存在．

粗糙集方法在医学影像诊断分析中的应用

一
ｌｇｓｉｏｉｃ回归常用于根据危险因素预测某疾病ｔ
发生的概率，其与多元线性回归有很多相似之处，但
应变量不同。ｌｇｓｉｏｉｃ回归应变量多为两分类变量，ｔ
即“ ” 否 ” 自变量可以包括很多。在医学影像是或“ ，诊断学中，于图像的判断结果多为 “ 在某种疾对存病 ” “ 异常表现 ” 和无这样的两分类变量，而影响诊断
据采用的统计学分析方法也有很多。
１多元线性回归分析．
比较适合。本文中影像资料数据就采用了ｌｉｉｏｓｃｇｔ
回归分析。
３分类与回归树分析．
分类与回归树的分析方法由分类树和回归树两部分构成，分类树用于结果变量是分类变量的数据，回归树则用于结果变量是连续变量的数据分析。在
孙静孙兴旺，
（．１西安医学院医学技术系，陕西西安７０２；２西安交通大学医学院附属第一医院，陕西西安７０６）１０１．１０１
摘要：医学诊断常面对越来越多的医学影像数据信息，比较不同分析方法对于疾病诊断十分必要。对１３脑胶质瘤的ＭＲ资料分别使用粗糙集理论和ｌｇｓｉ８例ｏｉｃ回归分析方法导出影像诊断规则。与病理结果对ｔ
结果的因素是多种多样的，因此，用ｌｇｓｉ使ｏｉｃ回归ｔ
、
医学影像诊断中常用的
统计分析方法

医学影像学诊断中粗糙集方法的应用分析

医学影像学诊断中粗糙集方法的应用分析【摘要】随着图像处理技术的发展以及互联网、计算机的普及，各种数字技术在医学领域得到了广泛应用。

作为一种专门的视觉处理工具——图像处理技术正在不断向社会各个方面渗透，在与其他学科相互促进的同时，自身得到了飞速发展。

目前来说，医学图像处理是非常重要的数字图像分支，数字技术的应用在降低医疗成本的同时，大幅度提高了临床诊断正确性。

面对大量的临床影像学资料，不同的分析方法有着不同的诊断准确性。

接下来，本文将结合笔者多年相关工作经验，详细论述医学影像学诊断中粗糙集方法的应用分析。

【关键词】粗糙集方法；医学影像学；诊断准确性粗糙集理论是一个交叉融合多种学科形成的新学科，已被广泛用于各个行业包括：市场营销、卫生、电信、金融、农副产品、互联网语言的识别以及知识管理系统等等。

粗糙集理论在很多的领域已取得令人骄傲的应用效果。

在医学影像学领域中，随着影像学数据信息不断的增长，在医学影像学诊断中运用粗糙集方法，能客观地展现出海量数据信息以及高维资料的背后的真实情况，更好的帮助医生做出客观、准确的判断，有利于临床诊断正确性的提高。

1 简要论述粗糙集方法1982年波兰数学家首次提出粗糙集概念，这是以等价关系为基础的，用于分类问题的研究，用上集合与下集合生成一个相逼近的新集合，新结合的边界线被定义为上下近似集的差集。

是继概率论、证据论之后有一个不确定性问题的处理工具，是一种新型的软计算方式。

这种建立在分类机制前提下的粗糙及理论，可以把分类解释成为一定区域中的等价关系，这个区域正是由等价关系进行划分的。

将知识归纳为数据的划分，被划分后的集合定义为概念。

充分利用已知的信息库，对不确定或不精确的知识通过已知的信息库进行近似刻画。

无须提出数据集合以外的一切知识，因此，对于问题的描述比较客观、比较具体，再加上粗糙集理论不包含不确定或不精确原始数据机制，与证据理论、概率论等有较强的互补性。

粗糙集合理方法适用于研究不定型问题的工具，作为集合理论的扩展，粗糙集理论主要用来研究不完整的信息数据挖掘技术。

医学影像学诊断中粗糙集方法的应用分析

一
在缺乏数据的先验知识前提下．用考察数据分类的能力解决模糊不定的数据并加以分析处理．与此同时粗糙集算法简单且容易操作．现在以它为基础的数据挖掘工具也非常多．粗糙集理论其出发点是假设所有研究对象都涉及一些的信息。随着粗糙集理论的广泛应用，其有效性被越来越多的证实．成为了现阶段人工智能研究的重点。
定的．对于高级别胶质瘤的诊断率比较低．这种决策树分析方法很容策树的增长、选择父节点数以及子节点数等等。都会影响到分析结果的准确性。
４结语
２医学影像学诊断中粗糙集方法的应用实例分析
粗糙集方法是将观测到的庞大数据集加以分析研究．其目的是找的未知的关系及数据拥有者能够理解且有价值的新方法来总结数据．收集了２０１１年１月一２０１２年１月来我院进行胶质瘤诊断治疗的经粗糙集方法推导出的准确率较高．在临床医学影像诊断中应用价值５Ｏ例患者的临床资料进行详细研究，其中，２９例男，２１例女。患者年高。ｅ ‘ 龄在２３岁一７７岁之间．平均年龄为５８．７岁。其中．１１例ＷＨＯＩ级，２５较例ＷＨＯＩＩ级，９例ＷＨＯＩＩＩ级，５例ＷＨＯＩＶ级。对上述患者进行ＭＲＩ【参考文献】检查．平扫，Ｉ１ｗ１横断面与矢状面得出影像学资料。由放射科专业医［１］马常杰，陈守余．数据库中模糊关联规则挖掘研究进展叨．计算机工程与应生对上述患者的ＭＲＩ影像学资料进行分析研究．包括病灶位置、形用，２０１０，１２（１１）：７５２ — ７５３．状、囊变、Ｔ１ｗ１、Ｔ２ｗ１、水肿、钙化、出血、性变等等，按照影像学特征［２］田军章．基于ＰＡＣＳ的结构化报告（ｓＲ）模块的设计与实现研究［Ｄ】．第一军医对不同指标进行分类。并通过粗糙集方法、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ二元回归方法与分大学，２０１１，４（０９）：１４１ — １４２．类回归树方法对影像学资料进行研究。具体粗糙集方法：将决策表导ｆ３３３￣／ｂ风，周明全．耿国华．一种基于模糊粗糙集理论的算法及其在医学影像中计算机应用研究，２０１２，１１（５）：３６９ — ３７１．入专门的Ｒｏｓｅｔｔａ软件．通过软件对病例进行规则约简与属性约简。在的应用明．４］王国胤．Ｒｏｕｇｈ集理论在不完备信息系统中的扩充【Ｊ］．计算机研究与发展，条件属性核产生的基础上．得到决策规则库，通过规则库过滤，达到知［０１２，５（１７）：１３－１５．识的精简。通过１Ｏ折交叉验证方式测试胶质瘤数据，通过测试结果的２［５］庄传礼，杨萍，李道亮，傅泽田．基于神经网络和粗糙集规则的提取方法叨．计诊断灵敏性、覆盖率、阳性预测值、特异度、阴性预测值等提取诊断性算机工程，２０１１。１５（４）：５６ — ５７．能．绘制ＲＯＣ曲线结果显示，粗糙集方法的诊断准确性为８５．２％，特ｆ６］张超．数据挖掘中分类分析的策略研究及其生物医学应用【Ｄ】．南方医科大学，异度为９２．７％：决策树方法诊断准确性为８３．Ｏ％，特异度为９１．３％；２０１１。１０（３）：１６８ — １６９．Ｌ０ｇｉｓｔｉｃ二元回归方法诊断准确性为８３．２％，特异度为８５．６％。充分证实了．在临床影像学诊断中．粗糙集方法能够得到更多的确定性规则，［责任编辑：汤

基于粗糙集的中医诊断算法实现

(1. College of Business, Jiaxing University, Jiaxing Zhejiang 314000, China; 2. Jiaxing Traditional Chinese Medicine Hospital, Jiaxing Zhejiang 314000, China)
Abstract: The traditional way of TCM diagnosis is to judge symptoms by watching, hearing, interrogating and cutting, but these are qualitative descriptions, lack of quantitative criteria, and different people have different views on their classification and description. Data mining technology may complete the standardization and quantitative analysis of symptoms. It can assist clinicians to analyze and determine patients’ symptoms. Rough set can deal with a large number of data in the diagnosis of traditional Chinese medicine in the article.
关键词：数据挖掘；定量分析；粗糙集中图分类号：TM711 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2019）21-048-03

粗糙集理论在装备故障诊断中的应用

第３４卷第１期２１０２年１月
舰
船
科
学
技
术
Ｖｏ．４，Ｎｏ１１３．
ＳＨＩＣＩＰＳＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮ０Ｌ０ＧＹ
Ｊｎ．，２２ａ应用
张光轶，苏艳琴，许爱强
（．军航空工程学院研究生管理大队，东烟台２４０；１海山６０１２海军航空工程学院科研部，东烟台２４０）．山６０１
关键词：故障诊断；粗糙集；电台装备
中图分类号：Ｔ１１Ｖ４Ｐ８，２文献标识码：Ａ
文章编号：１７ — ６９２１）１００ — ４ｄｉ１．４４ｊｉｎ１７ — ６９２１．１０５６２７４（０２０ — １３０ｏ：０３０／．ｓ．６２７４．０２０．２ｓ
ｄａｎｓｓｍｅｈｄｓａｅｃｍｐｒｄａｄｃｏｅｏｇｅｈｏｙｔｅｔｅｓｉｂｅｍｅｈｄｆｒｅｉｉｇｏｉｔｏｒｏａｅｎｈｓｎｒｕｈｓｔｔｅｒｏｂｈｕｔｌｔｏｏｑｕｐｍｅａｌａｎｔｆｕｔｄａｎｓｓｈｅｔｔｓｅｄｔｏｅｕｐｎｓａｕｃｎｅｎａｙｅａｄｅｅｕｅｔｅｅｎａｔｉｇｏｉ．Ｔｎｈｅｅｔｄａａｆｑｉｍｅｔｔｔｓａｂａｌｚｄｎｂｒｄｃｄｈｒｄｕｄｎｉｆｒｔｏｈｒｄｃｉｎｌｏｉｈｎｏｍａｉｎｂｙｔｅｅｕｔａｇｒｔｍｏｏｇｓｔｔｏｙ，ａｄｔｄｉｇｏｉｒｌｓａｂｇｔｆｏｏｆｒｕｈｅｈｅｒｎｈｅａｎｓｓｕｅｃｎｅｏｒｍｔｅｈ

粗糙集理论在医疗诊断中的实际应用案例分享

粗糙集理论在医疗诊断中的实际应用案例分享近年来，随着人工智能技术的快速发展，粗糙集理论在医疗诊断中的应用也越来越受到关注。

粗糙集理论是一种处理不确定性和模糊性问题的数学工具，它通过将数据进行分组，找出其中的规律和关联性，为医生提供决策支持。

本文将通过一个实际应用案例，分享粗糙集理论在医疗诊断中的实际效果。

在某医院的乳腺癌筛查中心，医生们面临着海量的乳腺X光片和病理报告，需要快速准确地判断患者是否患有乳腺癌。

然而，由于乳腺癌的早期症状不明显，传统的医学诊断方法往往无法满足需求。

为了提高诊断准确性，该中心引入了粗糙集理论。

首先，医生们将乳腺X光片和病理报告中的各项指标进行收集和整理，包括肿块大小、形状、边缘特征、密度等。

然后，他们利用粗糙集理论对这些指标进行分组，找出其中的规律和关联性。

通过对大量病例的分析，医生们发现了一些与乳腺癌相关的特征。

例如，他们发现肿块大小和形状是判断乳腺癌的重要指标之一。

通过对大量乳腺癌患者的数据分析，医生们发现，肿块大小超过一定阈值，并且形状不规则的患者更有可能患有乳腺癌。

这一规律为医生们提供了重要的参考依据，能够帮助他们更准确地判断患者是否患有乳腺癌。

除了肿块大小和形状，医生们还发现了其他一些与乳腺癌相关的特征。

例如，边缘特征和密度也能够提供重要的诊断信息。

通过对这些特征进行分析，医生们可以进一步提高乳腺癌的诊断准确性。

在实际应用中，医生们将粗糙集理论与人工智能技术相结合，开发了一套乳腺癌诊断系统。

该系统通过对患者的X光片和病理报告进行分析，自动提取其中的特征，并根据粗糙集理论的规则进行判断。

经过多次验证，该系统的诊断准确率达到了95%以上，大大提高了乳腺癌的早期诊断率。

此外，粗糙集理论还可以应用于其他医疗领域的诊断。

例如，在心脏病的诊断中，医生们可以利用粗糙集理论分析患者的心电图、血压、血脂等指标，找出与心脏病相关的特征，并进行准确的诊断。

综上所述，粗糙集理论在医疗诊断中的实际应用效果显著。