基于决策树的阿尔茨海默病诊断分析

吴春模 （ 兰州财经大学统计学院 ）

Abstract

阿尔兹海默症作为主要的神经退行性疾病之一，已成为导致痴呆问题最常见的原因。识别该疾病需要医 疗专家进行全面检查，消耗大量成本和时间。阿尔兹海默症患者提早确诊难度大，晚期治疗效果不明显。为此提出基 于决策树算法的阿尔兹海默病诊断，对ANDI数据集进行数据预处理、诊断指标关联性分析、决策树识别构建，实现阿 尔茨海默病诊断。实验结果表明，该模型识别准确率达89.4%，对阿尔兹海默症进行早期分类研究具有重要临床意义。

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