醫學(xué)影像學(xué)診斷中粗糙集方法的應用
醫學(xué)影像學(xué)診斷中粗糙集方法的應用
【摘 要】隨著(zhù)圖像處理技術(shù)的發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)、計算機的普及，各種數字技術(shù)在醫學(xué)領(lǐng)域得到了廣泛應用。
作為一種專(zhuān)門(mén)的視覺(jué)處理工具――圖像處理技術(shù)正在不斷向社會(huì )各個(gè)方面滲透，在與其他學(xué)科相互促進(jìn)的同時(shí)，自身得到了飛速發(fā)展。
目前來(lái)說(shuō)，醫學(xué)圖像處理是非常重要的數字圖像分支，數字技術(shù)的應用在降低醫療成本的同時(shí)，大幅度提高了臨床診斷正確性。
面對大量的臨床影像學(xué)資料，不同的分析方法有著(zhù)不同的診斷準確性。
接下來(lái)，本文將結合筆者多年相關(guān)工作經(jīng)驗，詳細論述醫學(xué)影像學(xué)診斷中粗糙集方法的應用分析。
【關(guān)鍵詞】粗糙集方法;醫學(xué)影像學(xué);診斷準確性
粗糙集理論是一個(gè)交叉融合多種學(xué)科形成的新學(xué)科，已被廣泛用于各個(gè)行業(yè)包括：市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、衛生、電信、金融、農副產(chǎn)品、互聯(lián)網(wǎng)語(yǔ)言的識別以及知識管理系統等等。
粗糙集理論在很多的領(lǐng)域已取得令人驕傲的應用效果。
在醫學(xué)影像學(xué)領(lǐng)域中，隨著(zhù)影像學(xué)數據信息不斷的增長(cháng)，在醫學(xué)影像學(xué)診斷中運用粗糙集方法，能客觀(guān)地展現出海量數據信息以及高維資料的背后的真實(shí)情況，更好的幫助醫生做出客觀(guān)、準確的判斷，有利于臨床診斷正確性的提高。
1 簡(jiǎn)要論述粗糙集方法
1982年波蘭數學(xué)家首次提出粗糙集概念，這是以等價(jià)關(guān)系為基礎的，用于分類(lèi)問(wèn)題的研究，用上集合與下集合生成一個(gè)相逼近的新集合，新結合的邊界線(xiàn)被定義為上下近似集的差集。
是繼概率論、證據論之后有一個(gè)不確定性問(wèn)題的處理工具，是一種新型的軟計算方式。
這種建立在分類(lèi)機制前提下的粗糙及理論，可以把分類(lèi)解釋成為一定區域中的等價(jià)關(guān)系，這個(gè)區域正是由等價(jià)關(guān)系進(jìn)行劃分的。
將知識歸納為數據的劃分，被劃分后的集合定義為概念。
充分利用已知的信息庫，對不確定或不精確的知識通過(guò)已知的信息庫進(jìn)行近似刻畫(huà)。
無(wú)須提出數據集合以外的一切知識，因此，對于問(wèn)題的描述比較客觀(guān)、比較具體，再加上粗糙集理論不包含不確定或不精確原始數據機制，與證據理論、概率論等有較強的互補性。
粗糙集合理方法適用于研究不定型問(wèn)題的工具，作為集合理論的擴展，粗糙集理論主要用來(lái)研究不完整的信息數據挖掘技術(shù)。
它可以在缺乏數據的先驗知識前提下，用考察數據分類(lèi)的能力解決模糊不定的數據并加以分析處理，與此同時(shí)粗糙集算法簡(jiǎn)單且容易操作，現在以它為基礎的數據挖掘工具也非常多，粗糙集理論其出發(fā)點(diǎn)是假設所有研究對象都涉及一些的信息。
隨著(zhù)粗糙集理論的廣泛應用，其有效性被越來(lái)越多的證實(shí)，成為了現階段人工智能研究的重點(diǎn)。
2 醫學(xué)影像學(xué)診斷中粗糙集方法的應用實(shí)例分析
收集了2011年1月-2012年1月來(lái)我院進(jìn)行膠質(zhì)瘤診斷治療的50例患者的臨床資料進(jìn)行詳細研究，其中，29例男，21例女，患者年齡在23歲-77歲之間，平均年齡為58.7歲。
其中，11例WHO I級，25例WHO II級，9例WHO III級，5例WHO IV級。
對上述患者進(jìn)行MRI檢查，平掃TIW1橫斷面與矢狀面得出影像學(xué)資料。
由放射科專(zhuān)業(yè)醫生對上述患者的MRI影像學(xué)資料進(jìn)行分析研究，包括病灶位置、形狀、囊變、TIW1、T2W1、水腫、鈣化、出血、性變等等，按照影像學(xué)特征對不同指標進(jìn)行分類(lèi)。
并通過(guò)粗糙集方法、Logistic二元回歸方法與分類(lèi)回歸樹(shù)方法對影像學(xué)資料進(jìn)行研究。
具體粗糙集方法：將決策表導入專(zhuān)門(mén)的Rosetta軟件，通過(guò)軟件對病例進(jìn)行規則約簡(jiǎn)與屬性約簡(jiǎn)。
在條件屬性核產(chǎn)生的基礎上，得到?jīng)Q策規則庫，通過(guò)規則庫過(guò)濾，達到知識的精簡(jiǎn)。
通過(guò)10折交叉驗證方式測試膠質(zhì)瘤數據，通過(guò)測試結果的診斷靈敏性、覆蓋率、陽(yáng)性預測值、特異度、陰性預測值等提取診斷性能，繪制ROC曲線(xiàn)。
結果顯示，粗糙集方法的診斷準確性為85.2%，特異度為92.7%;決策樹(shù)方法診斷準確性為83.0%，特異度為91.3%;Logistic二元回歸方法診斷準確性為83.2%，特異度為85.6%。
充分證實(shí)了，在臨床影像學(xué)診斷中，粗糙集方法能夠得到更多的確定性規則，進(jìn)一步提高臨床診斷準確率。
3 醫學(xué)影像學(xué)診斷中粗糙集方法的應用的優(yōu)點(diǎn)分析
3.1 粗糙集方法應用便捷、結果準確性高
粗糙集方法不需要預先設計概率、不需要建立相應的因變量函數關(guān)系，直接運算集合中的對象，直接獲得不可分辨的矩陣，直接得出結論。
通過(guò)粗糙集法分析，其結論呈現的方式是以IF….Then…的形式出現，呈現結果不僅具有非常高的價(jià)值，而且呈現形式非常明確。
3.2 粗糙集方法能客觀(guān)地展現出海量數據信息以及高維資料的背后的真實(shí)情
這種基于數據集合的挖掘方法，在臨床影像學(xué)診斷中，粗糙集方法能夠發(fā)現隱藏在現象背后的知識。
例如，在在對膠質(zhì)瘤影像學(xué)資料進(jìn)行規則提取以及屬性約簡(jiǎn)時(shí)，整個(gè)過(guò)程都是客觀(guān)的，不受外界因素、人為因素的干擾，獲得的膠質(zhì)瘤級別診斷比較容易理解、診斷規則比較清晰。
Logistic二元回歸方法與分類(lèi)回歸樹(shù)方法，是通過(guò)訓練集方式生成一個(gè)新的測試函數，通過(guò)函數分析方法，計算不同對象的可能發(fā)生概率，進(jìn)而預測對象的分類(lèi)。
Logistic二元回歸方法是基于數理統計基礎上的，通過(guò)筆數比篩選具有價(jià)值、有統計學(xué)意義的不同變量，將這些變量通過(guò)模型方程形式進(jìn)行計算，比較計算前后實(shí)際結果與預測結果兩者的差異性，從而進(jìn)一步確定自變量的入選，同時(shí)，還可以計算出自變量的重要價(jià)值。
決策樹(shù)方式是通過(guò)地規模與分層模式進(jìn)行的，也就是根據不同的對象建立不同的樹(shù)分支。
在不同分支的子集中建立重復的分值和下層節點(diǎn)，從而生成了決策樹(shù)。
再對決策樹(shù)剪枝，再對決策樹(shù)進(jìn)行規則處理。
但是，這種基于概率的分類(lèi)結果，是根據概率進(jìn)行判定的，對于高級別膠質(zhì)瘤的診斷率比較低，這種決策樹(shù)分析方法很容易受到人為因素的影響，比如說(shuō)決策樹(shù)的修建、決策樹(shù)的增長(cháng)、選擇父節點(diǎn)數以及子節點(diǎn)數等等，都會(huì )影響到分析結果的準確性。
4 結語(yǔ)
粗糙集方法是將觀(guān)測到的龐大數據集加以分析研究，其目的是找的未知的關(guān)系及數據擁有者能夠理解且有價(jià)值的新方法來(lái)總結數據，經(jīng)粗糙集方法推導出的準確率較高，在臨床醫學(xué)影像診斷中應用價(jià)值較高。
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