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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:黃炳維
研究生(外文):Ping-Wei Huang
論文名稱:利用決策樹與統計t檢定分析子宮內膜異位症病患之治療方式比較
論文名稱(外文):Comparison of endometriosis treatment using decision tree and t-test
指導教授:陳俊豪陳俊豪引用關係
口試委員:王鄭慈葛煥昭蔣璿東
口試日期:2012-07-05
學位類別:碩士
校院名稱:淡江大學
系所名稱:資訊工程學系碩士班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:78
中文關鍵詞:子宮內膜異位症CART決策樹t-test
外文關鍵詞:EndometriosisCART decision treet-test
相關次數:
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在國內外的婦女不孕症醫療統計上,約有20%的不孕症病患同時為子宮內膜異位症的患者,隨著醫療技術的進步,子宮內膜異位症的病患已可藉由手術或藥物的治療方式獲得治癒而成功懷孕,這些手術或藥物的治療方式有許多種,若以酒精滯留手術來治療,目前以酒精滯留在病患體內7分鐘以上,並視病患手術過後的情況給予用藥或針劑治療為主流的治療方式。然而,酒精滯留在病患體內的時間不同對於不同狀況病患的療效會有所不同,手術後不同的藥物治療方式也會對不同狀況的病患帶來不同的治療效果,因此找出對於哪一種狀況的病患採用哪一種治療方式具有較佳的療效便是我們的目標。若只採用傳統的t檢定或變異數分析等統計方法來分析,則如何將病患資料切割出適合這些統計方法分析的資料群組將成為一個困難而麻煩的問題,因此本論文改採用CART決策樹來產生出各種狀況的病患,統計這些狀況下的病患接受各種治療方式而治療成功或失敗的人數,並透過治癒率、治療率比以及統計t檢定比較各治療方式間的療效差異程度,藉以了解在該狀況下的病患採用何種治療方式具有較佳的療效。實驗結果顯示,我們的方法能夠找出對於各種狀況的病患具較佳療效的治療方式,進而成為輔佐醫師制訂醫療決策時的參考知識。

According to statistical research studied by WHO, there’re approximately 20% of infertility female patients who had been affected by endometriosis. But these patients can be healed by medicated or surgery treatment due to improvement of medical technology. At present, “7 minutes or above” treat time became the main treatment if the injection of 95% ethanol was chosen to be the surgery treatment, meanwhile, doctors would use medicated treatment after surgery likely according to the patient’s status. However, the effect of both medicated and surgery treatment can be different due to the difference of patient’s status. Therefore, the goal of this paper is to find out which treatment would be better rest with patient’s certain status. If we only use statistical way (ANOVA, t-test, etc) to solve this problem, how to partition the medical data properly would be a serious circumstance. Therefore, CART decision tree was used to generate different patient’s status in this paper, then, compare population, cure rate and magnificent difference of t-test between different treatments, after that, the better medical treatment can be found. According to the experiment result in this paper, the better medical treatment can be found out by purposed method.

目錄
第1章 緒論 1
1.1 研究背景與目的 1
1.2 論文架構 6
第2章 相關研究 7
2.1 決策樹演算法 7
2.1.1 決策樹演算法流程 8
2.1.2 分類與回歸樹 11
2.2 子宮內膜異位症 16
2.2.1 子宮內膜異位症的症狀 17
2.2.2 子宮內膜異位症的檢查方式 20
2.2.3 子宮內膜異位症的治療方式 21
第3章 研究方法 25
3.1 流程架構及研究方法 27
3.2 資料準備與說明 31
3.3 病患資料初步統計 35
3.3.1 7分鐘以上及7分鐘以下治療成功或失敗病患資料統計 35
3.3.2 7分鐘以上手術後藥物治療成功或失敗病患資料統計 36
第4章 實驗結果與分析 37
4.1 實驗環境與目標 38
4.2 治療時間對病患治癒率間的關係 39
4.2.1 Cyst content EMMA No# = 1的情形 42
4.2.2 Cyst content EMMA No# = 0的情形 50
4.3 藥物治療對病患治癒率分析 57
4.3.1 藥物治療對Cyst content EMMA No# = 1病患治癒率分析 57
4.3.2 藥物治療對Cyst content EMMA No# = 0病患治癒率分析 63
第5章 結論與未來研究方向 67
參考文獻 70
附錄─英文論文 72

圖目錄
圖 2.1 預測顧客是否會買電腦的決策樹 8
圖 2.2 建構決策樹的基本演算法 9
圖 2.3 女性子宮構造圖 19
圖 3.1 研究方法流程圖 27
圖 4.1 治療時間7分鐘以上的病患決策樹 40
圖 4.2 7分鐘以上的子宮內膜異位症病患資料決策樹 43
圖 4.3 圖4.2決策樹Node 6含7分鐘以上及7分鐘以下病患資料決策樹 47
圖 4.4 7分鐘以上的卵巢囊腫病患資料決策樹 51
圖 4.5 7分鐘以上卵巢囊腫病患用藥方式決策樹 64

表目錄
表 2.1 20種生物基本屬性及生物學分類資料表 13
表 3.1 分析的欄位資料說明 31
表 3.2 標識用衍生屬性表 33
表 3.3 7分鐘以上及7分鐘以下病患人數統計分佈 35
表 3.4 7分鐘以上手術後藥物治療病患人數統計分佈 36
表 4.1 圖4.1決策樹各節點病患統計分佈及其t檢定 41
表 4.2 圖4.2決策樹各節點病患統計分佈及其t檢定 44
表 4.3 圖4.2決策樹中Node 5及Node 6病患統計分佈 45
表 4.4 圖4.3決策樹各節點病患統計分佈 48
表 4.5 子宮內膜異位症病患的各種病患狀況人數統計分布整理 49
表 4.6 子宮內膜異位症病患的各種病患狀況及其較佳療效治療方式與原因 50
表 4.7 卵巢囊腫病患對於囊腫範圍大小與CA125各比較組合統計t檢定 52
表 4.8 不同囊腫範圍、CA125值的卵巢囊腫病患人數統計分佈 54
表 4.9 7分鐘以上治療方式子宮內膜異位症病患的三種治療人數統計分佈 58
表 4.10 表4.9各病患狀況治療率比與統計t檢定 59
表 4.11 7分鐘以下治療方式Cyst content EMMA No# = 1 and Cyst Sum preOP > 5.05 and Ut vol preOP > 64.2 and CA_125 preOP <= 34.145病患的三種治療人數統計分佈 62
表 4.12 表4.11病患狀況治療率比與統計t檢定 62
表 4.13 接受7分鐘以上治療方式的子宮內膜異位症病患各種病況及其較佳療效手術後藥物治療方式 63
表 4.14 圖4.8決策樹各節點病患統計分布 65
表 4.15 接受7分鐘以上治療方式且Cyst content EMMA No# = 0的病患各種病況及其較佳療效手術後藥物治療方式 66

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