TY -的A2 -阿里,拉赫曼盟——陈长盟——周Changlong PY - 2022 DA - 2022/03/24 TI -检测和诊断技术的研究基于新的关联分类算法的蛛网膜下腔出血SP - 9496764六世- 2022 AB -蛛网膜下腔出血(SAH)是最常见的突发脑血管事件之一,这可能导致严重的后果。自发性蛛网膜下腔出血急性脑血管意外事故约占15%。其中,自发性蛛网膜下腔出血引起的破裂颅内动脉瘤或血管畸形更为常见,约占85%。因此,它是非常重要的检测通过合理手段蛛网膜下腔出血的早期症状,进行适当的临床干预和治疗。随着成像技术的发展,计算机断层扫描血管造影(CTA)是广泛应用于临床实践。然而,手动识别CT图像的准确性不是很高,效率很低。数据挖掘技术的出现逐渐解决这个问题。在本文中,我们介绍和总结数据挖掘的发展,国内外研究进展,数据挖掘技术在医学领域的应用现状,以及数据挖掘的主要技术和方法。我们研究数据挖掘中关联规则提取技术的应用在医学领域。先验的算法寻找频繁项集的关联规则提取和一系列的改进算法进行了研究,最后结合医学CT图像的特点,图像挖掘关联规则的方法提出了基于灰度同现矩阵。 Based on the FP-growth algorithm, the NCFP-growth algorithm based on association rules is proposed and compared with the mining effect of several other algorithms. The proposed algorithm achieves a classification accuracy of above 90%, which is higher than the Apriori algorithm and its improved variations. SN - 1058-9244 UR - https://doi.org/10.1155/2022/9496764 DO - 10.1155/2022/9496764 JF - Scientific Programming PB - Hindawi KW - ER -