基于禁忌搜索算法的贝叶斯网络在疾病预测与诊断中的应用

来源 :山西医科大学 | 被引量 : 21次 | 上传用户:mustang2001
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目的:研究一种新的全局优化方法——禁忌搜索算法(Tabu search algorithm),探索该算法对贝叶斯网络(Bayesian network)的全局优化效果,并选择适当的方法构建临床疾病的贝叶斯网络模型,利用该模型研究疾病的影响因素,预测疾病发生的概率,进行疾病的鉴别诊断,以减少漏诊和误诊的发生,为疾病的预测和诊断提供科学合理的依据。方法:首先分别采用爬山法、K2算法、禁忌搜索算法三种方法构建贝叶斯网络模型,从运行时间、评分准则等方面比较不同模型的优劣;然后分别采用传统的logistic回归模型和贝叶斯网络模型对冠心病的影响因素进行分析比较,预测疾病发生的概率;最后利用UCI的急性炎症数据建立对应的贝叶斯网络模型,进行急性膀胱炎和急性肾盂肾炎的鉴别诊断。结果:(1)利用Netica软件生成不同样本量的Chest Clinic模型仿真数据,分别用爬山法、K2算法、禁忌搜索算法进行贝叶斯网络学习发现,数据样本量越大,确定的贝叶斯网络结构越准确。但是禁忌搜索算法在不同样本量时构建的贝叶斯网络均优于爬山法与K2算法,当样本量为1000时,禁忌搜索算法确定的贝叶斯网络结构与原始网络基本一致;(2)用禁忌搜索算法构建贝叶斯网络模型分析疾病的影响因素,并与logistic回归模型分析结果比较发现,禁忌搜索算法构建的贝叶斯网络能客观地描述影响因素与疾病间复杂的关系,并以网络的形式对变量之间的直接和间接关系同时进行了定性和定量的表达,表达结果更形象直观;(3)采用禁忌搜索算法构建的贝叶斯网络分析UCI急性炎症的数据集发现,禁忌搜索算法构建的贝叶斯网络与相关文献查阅结果一致,可以鉴别诊断疾病。结论:本文研究结果表明,禁忌搜索算法对贝叶斯网络模型的优化效果良好,结果可靠,贝叶斯网络有助于确定事物间的内部关系,发现事物发展的规律和机制,可以应用于临床实践,在疾病预测和诊断中有重要的应用价值。
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