Resumen

Para resolver el problema de la baja capacidad del diagnóstico médico auxiliar inteligente (IMAD), se propone un IMAD basado en un árbol de decisión mejorado. En primer lugar, se construye el modelo de parámetros de restricción del IMAD. En segundo lugar, de acuerdo con los índices fisiológicos del IMAD, se construyen las variables independientes y dependientes del diagnóstico auxiliar, se lleva a cabo el análisis cuantitativo recurrente del IMAD mediante el método de análisis de regresión, se construye el modelo de análisis de datos del IMAD y se llevan a cabo la clasificación adaptativa y el reconocimiento del IMAD. Por último, se extrae la cantidad de atributos de IMAD con características patológicas y se utiliza el modelo de árbol de decisión mejorado para realizar un auxiliar médico inteligente, ayudar en la decisión óptima de diagnóstico y realizar la clasificación y el reconocimiento eficaces de las características patológicas. Los resultados muestran que este método tiene una mejor capacidad de toma de decisiones y un mejor rendimiento de clasificación para IMAD, lo que mejora la inteligencia y la precisión del diagnóstico auxiliar médico inteligente.

• Materias:Ingeniería electrónica Redes Inalámbricas Tecnología de sensores Procesamiento de señales asistido por computador Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Wireless Networks Sensor technology Signal processing computer-assisted Data processing
• Palabras claves:imad, diagnóstico auxiliar médico inteligente, características patológicas, mejor rendimiento de clasificación, modelo de parámetros de restricción, modelo de análisis de datos, modelo de árbol de decisión, auxiliar médico inteligente, análisis recurrente cuantitativo, método de análisis de regresión
• Keywords:imad, intelligent medical auxiliary diagnosis, pathological characteristics, better classification performance, constraint parameter model, data analysis model, decision tree model, intelligent medical auxiliary, quantitative recurrent analysis, regression analysis method