應用機器學習輔助診斷青光眼疾病

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題名:	應用機器學習輔助診斷青光眼疾病 Application of Machine Learning to Assist Glaucoma Diagnosis
作者:	黃健峻 Huang, Jian-Jun
貢獻者:	工業工程與管理系
關鍵詞:	醫學診斷;機器學習;倒傳遞網路;適應性類神經模糊推論系統 Medical Diagnosis;Machine Learning;Back-Propagation Neural Network;Adaptive Neural Fuzzy Inference System
日期:	2005
上傳時間:	2008-10-06 13:31:31 (UTC+8)
摘要:	傳統的醫學診斷大多是根據醫生以往的經驗來進行，然而現今疾病檢測項目的多元化，若透過先進的資料分析方法則可輔助醫生以提高診斷正確率。許多的研究已證實出應用機器學習的技術，對於疾病的診斷有相當顯著的幫助。本研究則是應用新型的檢驗儀器光電同步掃瞄儀(Stratus OCT)，並透過類神經網路獨特的學習特性，應用倒傳遞網路(BPN)與適應性類神經模糊推論系統(ANFIS)，建構台灣青光眼疾病的鑑別系統，並透過田口方法進行參數設計與變數篩選，兩個模式總體鑑別正確率依序為91.0%與89.2%，均有不錯的績效呈現；雖然倒傳遞網路的正確率較高，但其運作就像一個黑盒子，而適應性類神經模糊推論系統可求得變數與結果間的if-then規則，及各個變數的資料型態，可讀性較倒傳遞網路高。因此，建議透過本系統以輔助青光眼的臨床診斷，即可達到早期發現早期治療的目的。
顯示於類別:	[工業工程與管理系(所)] 【工業工程與管理系所】博碩士論文

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