【摘 要】
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随着医学信息化的发展,越来越多的人将目光放在了电子病历数据的研究中。人们希望从大量电子病历数据中发现蕴含的疾病模式,从而帮助疾病的诊断与疾病的治疗。乳腺癌是最常见
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随着医学信息化的发展,越来越多的人将目光放在了电子病历数据的研究中。人们希望从大量电子病历数据中发现蕴含的疾病模式,从而帮助疾病的诊断与疾病的治疗。乳腺癌是最常见的恶性肿瘤之一,因此对乳腺癌临床数据进行分析并发现其中的规律,将对乳腺癌患者的治疗与预后有非常重要的意义。本文从相似病人群组和治疗方案设计两个方面出发,采用相应的可视分析方法与预测模型搭建了系统。为了探索群组中的模式,本文设计了相似病人群组可视分析,通过群组之间的比较进行关联特征的探索。用户可以选择患者检查报告中的特征,根据散点图选择合适的降维算法与聚类算法,其次通过南丁格尔图与群组比较图、词云、时间轴等可视化手段分析不同群组之间特征的区别与关联。通过具体案例分析了群组之间的规律,验证了本文的方法可以帮助用户发现数据中的关联。为了设计治疗方案,本文定义了基于属性相关性的可视分析,能够探索属性相关性并基于此得到治疗方案,辅助用户术前决策。平行坐标允许用户自主探索属性相关性,矩阵热力图展示预测模型训练得到的特征权重,预测模型采用SVM模型,预测结果通过分类图展示。最后通过分析属性相关性,探索治疗方案结果,可以辅助用户术前决策。
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