建構以馬氏-田口系統及案例式推理為基之分類模式

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題名:	建構以馬氏-田口系統及案例式推理為基之分類模式
作者:	蘇柏嘉黃美玲
貢獻者:	工業工程與管理系
關鍵詞:	單光子射出電腦斷層心臟攝影馬氏-田口系統案例式推理乳癌
日期:	2011
上傳時間:	2013-08-14 14:09:56 (UTC+8)
出版者:	台中;國立勤益科技大學
摘要:	由行政院推動六大新興產業之一的醫療照護產業，透過政府及民間團體之努力，已蓬勃發展，並且朝著既定目標前進；乳癌是國內女性易發之疾病，故本研究以Wisconsin乳癌資料庫為研究對象，並以單光子射出電腦斷層心臟攝影(Single Proton Emission Computed Tomography，SPECTF)資料庫驗證醫療診斷模式之分類效率，運用資料探勘之技術，希冀能以電腦科技協助醫療診斷，減少人為誤判率，而不使病患及其家人遭受二度傷害；本研究將以馬氏-田口系統(Mahalanobis-Taguchi System，MTS)及案例式推理(Case-based Reasoning，CBR)結合馬氏距離進行乳癌良性腫瘤和惡性腫瘤之分類診斷，以及單光子射出電腦斷層心臟攝影資料庫正常及異常之分類診斷，計算分類診斷後之ROC曲線下面積及分類準確率，再以T-test及直交表和SN比篩選特徵變數，將篩選後之變數以前述兩種分類診斷方法進行分類預測，計算分類診斷後之ROC曲線下面積及準確率，比較特徵變數篩選前後，分類診斷後之ROC曲線下面積及準確率。本研究針對乳癌資料庫，於特徵屬性篩選前，以馬氏-田口系統及案例式推理結合馬氏距離進行分類診斷所得之最高ROC曲線下面積及分類準確率分別為0.998及97.2%，於特徵屬性篩選後，分別為0.998及96.9%。針對SPECTF資料庫，於特徵屬性篩選前，以馬氏-田口系統及案例式推理結合馬氏距離進行分類診斷所得之最高ROC曲線下面積及分類準確率分別為1.0及100%，於特徵屬性篩選後，分別為1.0及99.6%。
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