【摘 要】
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针对传统脑中风先兆诊断指标多，且诊断过程完全依赖医生临床经验的弊端，提出一种新的计量诊断方法。利用关联规则Apriori算法，挖掘与脑中风高度相关的16项诊断指标，并依据这些指
【机 构】
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山西医科大学计算机教学部,山西医科大学第一医院
【基金项目】
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山西省自然科学基金（No.2013011058）
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针对传统脑中风先兆诊断指标多，且诊断过程完全依赖医生临床经验的弊端，提出一种新的计量诊断方法。利用关联规则Apriori算法，挖掘与脑中风高度相关的16项诊断指标，并依据这些指标的重要性和支持度，确定其权重。在此基础上，利用提取的指标，构建了基于模糊理论的脑中风风险预报模型。将该模型应用于100例门诊患者的脑中风预报，其灵敏度和特异度分别为94.7%和88.7%。与BP神经网络判别结果的比较进一步表明，建立的模型能更客观地评价受检人群的脑中风风险等级，为脑中风的早期发现提供了一种新的计量诊断方法。同时，借
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