類神經網路輔助醫療診斷分類模式之建構

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題名:	類神經網路輔助醫療診斷分類模式之建構 Construction of Classification Models Using Artificial Neural Network for Medical diagnosis
作者:	李雅雯 Lee, Ya-Wen
貢獻者:	工業工程與管理系
關鍵詞:	糖尿病;類神經網路;ROC曲線;田口方法 diabetes;artificial neural network;receiver operating characteristic curve;Taguchi method
日期:	2007
上傳時間:	2008-10-06 13:32:07 (UTC+8)
摘要:	科技如此發達，電腦設備、軟體發展的相當快速，對於資料數位化的儲存是相當容易的事。但是，如何在這龐大資料中找出有用的資訊是一大難題。近年來，資料探勘(Data mining)是一相當熱門的領域，其目的就是在龐大雜亂無章的資料中，找尋隱含、潛在有用的資訊。本文希望藉由機器學習(Machine learning)來做資料探勘，而類神經網路(Artificial neural network，ANN)即是機器學習的一種。過去醫學診斷多只靠醫師以往的經驗，但是現今疾病判斷指標相當多元，如果能配合資料探勘的技術則可以輔助醫生以提高診斷正確率。許多研究也證實應用機器學習技術，對於疾病診斷是有相當大的幫助。本研究針對糖尿病(Diabetes)資料庫，分別以倒傳遞類神經網路、廣義迴歸類神經網路、學習向量量化網路做訓練與測試，並利用Receiver Operating Characteristic(ROC)以及正確率以做為網路績效的評估。本研究證實，倒傳遞類神經網路正確率達87.2％，優於其廣義迴歸類神經網路(GRNN)與學習向量量化網路(LVQ)，且與過去的研究做比較，皆優於過去的研究。
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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