應用機器學習建立青光眼疾病鑑別法則

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題名:	應用機器學習建立青光眼疾病鑑別法則 Application of Machine Learning to Extract Decision Rules of Glaucoma Diagnosis
作者:	林建成 Lin, Jian-Cheng
貢獻者:	工業工程與管理系
關鍵詞:	自我組織映射圖;青光眼;決策樹 SOM;glaucoma;decision tree
日期:	2006
上傳時間:	2008-10-06 13:31:40 (UTC+8)
摘要:	本研究是以Stratus Optical Coherence Tomography (Stratus OCT)儀器的檢測資料，來建立台灣人種的青光眼疾病鑑別法則。由於青光眼是一種致病因素非常複雜的疾病，不同的外在環境與因素，對於病情的嚴重程度均會產生不同的結果。在中部有某間醫院引進先進的眼睛檢測儀器Stratus OCT，非常適合用來檢測導致青光眼疾病的主要因子資料。本研究以121個青光眼病患與121個正常眼病患為研究樣本，用自我組織映射圖(SOM)將資料分群，再以自動標記將屬性變數做重要程度的排序，並挑出重要屬性投入決策樹來進行分類並建立鑑別法則。訓練組的分類準確率高達94.5％，測試組的分類準確率可達87.1％並且建立了12條的鑑別法則。我們嘗試結合數種機器學習的工具來建立一套台灣人種的青光眼疾病鑑別系統，藉由醫生的專業知識再加上本研究的架構來建立青光眼疾病鑑別法則，希望能夠用於輔助醫生診斷青光眼疾病，以期達到早期診斷早期治療的目的。
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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