第26卷第7期2009年7月机电工程Mechanical&ElectricalEngineeringMagazineVol.26No.7Jul.2009收稿日期:2008-12-12基金项目:浙江省重大科技攻关项目(2006C11223);浙江省自然科学基金杰出青年团队项目(R2080100)作者简介:王丽萍(1964-),女,浙江嵊州人,教授,主要从事视觉信息处理、智能交互系统、数字化仪器等方面的研究.E2mail:wlp@zjut.edu.cn基于C415决策树算法的弱视诊断模型王丽萍,蒋琴飞(浙江工业大学信息学院,浙江杭州310014)摘要:针对目前的弱视诊断方法大多采用主观检查的方法,存在效率低且依赖于医生专业知识和临床经验的问题,使用VISTON基于图形视诱发电位(P2VEP)的弱视诊断和治疗仪,在浙江省某家大型医院的眼科中心对137例弱视患者以及23例正常人进行了检测,对记录的数据采用C4.5决策树算法进行了分类,建立了弱视诊断模型。实际检测结果数据表明,该模型能够以较高的准确率辅助医生进行弱视诊断和治疗,提高了诊断效率,并有助于患者自查。关键词:弱视;图形视诱发电位;C4.5;决策树;模型中图分类号:TP274文献标识码:A文章编号:1001-4551(2009)07-0061-04AmblyopiadiagnosismodelbasedonC415decisiontreealgorithmWANGLi2ping,JIANGQin2fei(CollegeofInformationEngineering,ZhejiangUniversityofTechnology,Hangzhou310014,China)Abstract:Inordertoimprovetheaccuracyandefficiencyofamblyopiadiagnoses,C4.5decisiontreeclassificationalgorithmwasemployedtomodelingthroughasetoftherealrecordeddata.Thesedatawerecollectedfrom137casesofpatientswithamblyopiaaswellas23caseswithnormalatalargehospitalinZhejiangProvince,usingVISTONdiagnosisandtreatmentdevicebasedonthepattern2visualevokedpotential(P2VEP).Severalamblyopiadiagnosesmodelswereestablishedfromthat.Thetestresultsin2dicatethatthesemodelscanguidedoctorswithahigheraccuracytomakeamblyopiadiagnosisandtreatment,improvethediag2noseefficiency,andhelppatientstoself2test.Keywords:amblyopia;pattern2visualevokedpotential(P2VEP);C4.5;decisiontree;model0引言弱视指眼部无明显器质性病变,以功能性因素为主所引起的远视力≤0.8且矫正达不到正常水平的生理现象,可以发生于一眼或两眼[1]。弱视是儿童常见的发育性眼病,我国目前人口13亿,弱视的检出率约为3.8%,据保守估计弱视患者达4000万,其中约有一千多万为儿童患者[2]。弱视能否治愈及疗效的好坏与年龄有密切的关系,因此重视小儿弱视的早期诊断、早期治疗显得至关重要。临床的弱视诊断方法多为:依照上述弱视定义,由眼科专业医生根据临床经验做出诊断[3]。由于太过于依赖专业知识和临床经验,这种诊断方式缺乏系统性和规范性,效率不高,对于没有医学知识的患者来说,难以做到弱视自查或预诊。并且由于弱视定义的不完备性,单纯的人为诊断可能会产生很大的误诊率[4]。近年来对于图形视诱发电位(P2VEP)的研究表明,相较于正常人,弱视患者的P2VEP波形特征会有很明显的改变[527],这为弱视的检查、诊断甚至治疗提供了一种有效手段。基于P2VEP数据在弱视诊断和治疗方面的参考价值,本研究收集弱视患者的实测P2VEP数据,利用数据挖掘中的分类方法,找出这些数据中潜在的关联和价值,建立决策树模型,以模式化的方法辅助弱视诊断,以提高弱视的临床诊断效率和准确率,也为计算机辅助的自助诊断奠定基础。1研究背景1.1P2VEP视诱发电位(VEP)属于诱发电位(EP)范畴,是大脑皮层对视觉刺激发生反应的一簇电信号。它是用光或图形刺激视网膜后,通过视路传递,用脑电图技术在头皮记录的电生理信号,是对视路功能的客观检测方法。利用图形方式(一般采用不同空间频率的黑白棋盘格)刺激视网膜后产生的VEP信号,称之为P2VEP[8]。图1典型的P2VEP波形如图1所示,典型的P2VEP波形呈NPN型,这些成分通常是通过它们的极性和波峰来界定的,主要由N75(N)、P100(P)、N135(N)等成分组成,健康人的P2VEP波形以P100成分最为稳定,振幅最大。相较于正常人,弱视患者P2VEP波形的P100潜伏期延长,P100振幅降低。通过对P2VEP波各成分特征(特别是P100延时/P100振幅的阈值)进行分析,可以对受测者是否患...
