資料載入處理中...
臺灣人文及社會科學引文索引資料庫系統
:::
網站導覽
國圖首頁
聯絡我們
操作說明
English
行動版
(18.217.225.67)
登入
字型:
**字體大小變更功能,需開啟瀏覽器的JAVASCRIPT,如您的瀏覽器不支援,
IE6請利用鍵盤按住ALT鍵 + V → X → (G)最大(L)較大(M)中(S)較小(A)小,來選擇適合您的文字大小,
如為IE7以上、Firefoxy或Chrome瀏覽器則可利用鍵盤 Ctrl + (+)放大 (-)縮小來改變字型大小。
來源文獻查詢
引文查詢
瀏覽查詢
作者權威檔
引用/點閱統計
我的研究室
資料庫說明
相關網站
來源文獻查詢
/
簡易查詢
/
查詢結果列表
/
詳目列表
:::
詳目顯示
第 1 筆 / 總合 1 筆
/1
頁
來源文獻資料
摘要
外文摘要
引文資料
題名:
疾病診斷異常之偵測:關聯規則之應用
書刊名:
輔仁管理評論
作者:
陳垂呈
作者(外文):
Chen, Chui-cheng
出版日期:
2010
卷期:
17:1
頁次:
頁121-141
主題關鍵詞:
資料探勘
;
關聯規則
;
疾病
;
症狀
;
異常診斷
;
Data mining
;
Association rule
;
Disease
;
Symptom
;
Careless diagnosis
原始連結:
連回原系統網址
相關次數:
被引用次數:期刊(
1
) 博士論文(
1
) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:
1
共同引用:0
點閱:170
本研究以診斷資料爲探勘的資料來源、及以某一病患爲探勘的目標,利用資料探勘的關聯規則分別從以下兩方面偵測病患的疾病診斷是否異常:一是設計一個快速探勘關聯規則的方法,並且關聯規則的前置項目組必須包含於此病患症狀中,根據關聯規則所顯示出的傾向特徵,可判斷此病患是否具有疾病診斷異常的傾向;二是設計一個快速探勘關聯規則的方法,並且關聯規則的前置項目組必須包含於此病患的診斷疾病中,根據關聯規則所顯示出的傾向特徵,可判斷此病患是否具有症狀問診異常的傾向。依據文中所提出之方法,我們設計與建置一個偵測疾病異常診斷的探勘系統。此探勘結果,對臨床經驗不足之醫療人員可以對其避免診斷的疏忽,可以提供非常有用的參考資訊。
以文找文
This paper uses diagnostic data as the source of mining. We let a patient to be as the target of mining, and use association rules of data mining to detect careless diagnosis of the patient's diseases from two aspects: one is to propose a fast method to mine association rules whose antecedents are contained in the patient's symptoms, and we detect whether the diseases diagnosed is carelessness or not according to the characteristics of the association rules; the other one is to propose a fast method to mine association rules whose antecedents are contained in the patient's diseases diagnosed, and we detect whether the symptoms inquired is carelessness or not according to the characteristics of the association rules. A mining system is designed and constructed to detect careless diagnoses of diseases based on the both methods. The results of detecting can provide very useful information to avoid careless diagnoses of diseases for inexperience hospital staffs.
以文找文
期刊論文
1.
Tsay, Yuh-Jiuan、Chiang, Jiunn-Yann(2005)。CBAR: An Efficient Method for Mining Association Rules。Knowledge-Based Systems,18(2/3),99-105。
2.
Han, J.、Pei, J.、Yin, Y.、Mao, R.(2004)。Mining frequent patterns without candidate generation: a frequent pattern tree approach。Data Mining and Knowledge Discovery,8(1),53-87。
3.
Park, Jong-Soo、Chen, Ming-Syan、Yu, Philips S.(1997)。Using a hash-based method with transaction trimming for mining association rules。IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,9(5),813-825。
4.
Agarwal, R. C.、Aggarwal, C. C.、Prasad, V. V. V.(2001)。A tree projection algorithm for generation of frequent itemsets。Journal of Parallel and Distributed Computing,61(3),350-371。
5.
Chen, Ming-Syan、Han, Jiawei、Yu, Philip S.(1996)。Data Mining: An Overview from a Database Perspective。IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,8(6),866-883。
會議論文
1.
Ye, Xinfeng、Keane, John A.(1997)。Mining association rules with composite items。IEEE International Conference on Computational Cybernetics and Simulation,(會議日期: 12-15 Oct. 1997),1367-1372。
2.
Agrawal, R.、Imielinski, T.、Swami, A.(1993)。Mining Association Rules between Sets of Items in Very Large Database。The ACM SIGMOD Conference on Management of Data,207-216。
3.
Agrawal, R.、Srikant, R.(1994)。Fast algorithms for mining association rules in large database。The 20th International Conference on Very Large Data Bases。Morgan Kaufmann Publishers Inc.。478-499。
圖書
1.
Han, Jiawei、Kamber, Micheline(2006)。Data Mining: Concepts and Techniques。San Francisco:Morgan Kaufmann Publishers。
其他
1.
朱彩屏(2004)。資料探勘在醫療資料庫之研究--以疝氣臨床路徑為例。
延伸查詢
2.
吳素英(2004)。資料探勘技術應用於知識管理系統之建構--以醫院疾病分類管理為例。
延伸查詢
3.
吳國禎(1999)。資料探索在醫學資料庫之應用。
延伸查詢
4.
唐壽生(2004)。資料探勘技術應用於肺結核病患完治的預測。
延伸查詢
5.
陳世源(2000)。資料採礦技術在病例與藥品關連性之研究。
延伸查詢
6.
陳迪祥(2003)。以資料探勘技術發掘疾病隱藏關係之研究。
延伸查詢
7.
俞旭昇(2002)。以資料探勘技術發掘疾病隱藏關係之研究。
延伸查詢
8.
黃勝崇(2001)。資料探勘應用於醫療院所輔助病患看診指引之研究。
延伸查詢
9.
潘雅雪(2007)。資料探勘技術於疾病診斷之應用。
延伸查詢
10.
Coenen, F. ; Leng, P. & Ahmed, S.(2004)。Data Structure for Association Rule Mining T-trees and P-trees。
11.
Da Silva Camargo, S. ; Martins Engel, P.(2002)。MiRABIT: A New Algorithm for Mining Association Rules。
12.
Holt, J. D. ; Chung, S. M.(2002)。Mining Association Rules Using Inverted Hashing and Pruning。
13.
Li, Z. C. ; He, P. L. & Lei, M.(2005)。A High Efficient AprioriTid Algorithm for Mining Association Rule。
14.
Lin, Z. K. ; Yi, W. G. ; Lu, M. Y. ; Liu, Z. & Xu, H.(2009)。Correlation Research of Association Rules and Application in the Data about Coronary Heart Disease。
15.
Liu, P. Q. ; Li, Z. Z. & Zhao, Y. L.(2004)。Effective Algorithm of Mining Frequent Itemsets for Association Rules。
16.
Palaniappan, S. & Awang, R.(2008)。Intelligent Heart Disease Prediction System Using Data Mining Techniques。
17.
Tsipouras, M. G. ; Exarchos, T. P. ; Fotiadis, D. I. ; Kotsia, A. P. ; Vakalis, K. V. ; Naka, K. K. ; Michalis, L. K.(2008)。Automated Diagnosis of Coronary Artery Disease Based on Data Mining and Fuzzy Modeling。
18.
Tsay, Y. J. & Chang-Chien, Y. W.(2004)。An Efficient Cluster and Decomposition Algorithm for Mining Association Rules。
推文
當script無法執行時可按︰
推文
推薦
當script無法執行時可按︰
推薦
引用網址
當script無法執行時可按︰
引用網址
引用嵌入語法
當script無法執行時可按︰
引用嵌入語法
轉寄
當script無法執行時可按︰
轉寄
top
:::
相關期刊
相關論文
相關專書
相關著作
熱門點閱
1.
教師在職進修研習課程大數據關聯規則研究初探:以2017年全國國中語文領域國文科教師為例
2.
基於數據立方體挖掘疾病-基因-藥物新關聯
3.
運用關聯規則及改變探勘技術於防火牆政策規則優化
4.
GSPT:使用前序表的高效關聯規則演算法
5.
基於粗糙集理論使用多決策表化簡方法於疾病診斷
6.
應用FP-Tree探勘多層次特徵規則
7.
以資料探勘技術建立宅配業之車輛維修及預警決策支援系統
8.
從購買意願資料中挖掘高度相關性的關聯規則
9.
文化創意產業之資料探勘初探
10.
GSSA:以階段分組排序搜尋機制探勘關聯規則之演算法
11.
應用以約定值為基礎之演算法於關聯規則探勘
12.
關聯推理神經網路
13.
銀行區位選址決策支援系統之研發--以臺北市為例
14.
挖掘關聯規則之階段搜尋演算法--GSA
15.
利用關聯規則發掘書籍最適性借閱之推薦策略
1.
以資料探勘分析影響國民中小學學習成就因素之研究
2.
運用Benford定律的智慧型健保費用異常偵測模型之研究
3.
從不精準或不確定性資料中挖掘關聯規則
4.
有效率的跨交易關聯規則探勘演算法
無相關書籍
無相關著作
1.
銀髮族骨質密度檢測與日常生活之關聯規則探勘
2.
由醫療資料庫發掘有意義之模糊關聯規則
QR Code