數據挖掘在生物醫學數據分析中的應用研究

眭沛雯 陸群(通訊作者)

（1江蘇省丹陽市第三中學生物學 江蘇 丹陽 212300）

（2南京醫科大學臨床醫學 江蘇 南京 210000）

1.生物醫學數據挖掘的步驟和基礎方式

若是從生物醫學數據處理工序的角度分析，從生物醫學數據中完成數據挖掘最關鍵的就是在眾多信息中提取精煉信息并且有效處理一些潛在的數據和知識。

第一，要確定目標數據。應用數據挖掘技術的人員要明確具體的任務和關鍵，切實建立健全完整的數據處理和管控流程，確保能有效提升數據管控和應用機制，保證基礎方式的合理性[1]。

第二，要對數據進行預處理，對于數據挖掘技術應用過程和效果而言，數據預處理具有非常關鍵的意義和價值，相關人員要積極建立健全完整的預處理機制，確保預處理能對相關信息展開初步探討和管控。

第三，要對數據進行變換，也就是對數據開展處理工作，并且建立相應的評價機制，保證建模工作的合理性，也為數據管控體系的全面升級奠定基礎。

第四，要對數據進行最終的分析，然后得出數據挖掘的結論。

需要注意的是，數據挖掘技術本身就不能僅僅依托一種處理方式，而是要利用多元化技術進行并行處理和控制，有效對比分析相關數據信息，且有效對處理方式進行改進和監管，確保能更加適宜研究對象開展相關工作。需要注意的是，在數據挖掘技術應用體系內，數據提取過程較為關鍵，技術人員不僅要對降維和除噪予以關注，也要保證參數引入后能為后續處理工序的全面落實奠定基礎，確保效果能符合實際需求[2]。

除此之外，在進行數據挖掘的過程中，要對同化處理工序予以關注，確保能針對不同種類以及不同結構的生物醫學數據進行數值型數據模型分析，從而發揮歸一化處理機制的優勢。并且，要對數學最優估計理論進行統籌控制，維護數據模型和實際醫學數據之間的最優轉換體系，維護動態化數據模型實效性價值，保證驅動模型能有效運行，也能為后續輸入的數據進行初始同化處理，確保輸出結果能更加接近實際數值，維護應用價值的基礎上保證數據結構的一致性，也為數據內部關系的明確化處理奠定基礎。

2.數據挖掘在生物醫學數據分析中的應用

2.1 數據挖掘技術在DNA分析中的應用

對于DNA的研究是遺傳學研究的關鍵，因此，充分整合數據挖掘技術能有效對相關內容進行系統化分析和信息處理。

第一，DNA序列間相似搜索。在進行時間序列數據挖掘的過程中，要盡量采取相似搜索機制。首先，要從數據庫中借助關鍵詞對相關樣本進行搜索和檢索處理，并且有效構造出患者基因序列組以及健康組織基因組，有效將其作為對照進行分析。尤其要注意的是，要借助神經網絡、頻度測定和統計工序等進行智能管理，有效完成模式分析[3]。其次，要在健康樣本中對頻度超出帶病樣本的序列進行集中收集和管控，并且有效可用技術機制和時間序列分析體系完善數據管控工作，目前較為常見的就是數據變化方式，合理性建構伸縮體系、規范化體系以及時頻窗等，確保能在頻繁序列模式中搜索具體信息和內容。

第二，關聯分析。在對DNA進行研究的過程中發現，基因表達一直是研究工作的重點，多數基因聯合控制性狀成為了研究關鍵，多數致病因素并不是單一基因導致的，而是不同基因組合后共同作用的結果。建立完整的關聯分析機制對于幫助搜索和判定樣本中基因種類具有非常重要的意義和價值。

2.2 數據挖掘技術在醫學影像數據分析中的應用

為了有效對影像數據進行管控和分析，要充分發揮數據挖掘技術的優勢，建立健全完整的數據分析和管控體系，確保能從根本上解決數據豐富但是信息缺失的問題[4]。

第一，有效強化增強和邊緣提取水平。在數據挖掘理論中，數據預處理技術和降噪處理工序對于信息收集和信息分析具有重要意義，能在提升目標影像質量的基礎上對目標信息予以集中收集和管理，并且完成組織邊緣提取工作。

第二，組織定征處理。在應用醫學數據挖掘技術的過程中，要對目標器官以及組織進行概念性描述，并且結合數據分析獲取相應的特征，有效整合自動化研究過程。近幾年，研究學者開始使用CT影像對鈣化組織的體積和數量等進行分析，并且試圖有效統計并且分析相應的腫瘤屬于良性還是惡性[5]。

第三，對醫學影像進行管理和檢索。伴隨著數據庫技術的不斷發展和進步，利用DICOM標準建立影像設備、影響數據分析機制能有效提升數據存儲管理的實際水平。一方面，能有效從描述的角度對檢索系統進行判定，并且能在影像存儲的基礎上建立完整的病人病歷檔案，合理化對目標組織和器官等進行信息檢索，全面提高影像管理和檢索的實效性。另一方面，若是從內容的角度對檢索系統進行分析，基本思路就是從影像中合理性提取相關信息，借助數據簡約處理和投影分析就能對相關特征性向量和標記進行處理，充分應用模糊神經網絡以及決策樹算法對信息進行智能化識別，有效提升計算量處理效果。

2.3 數據挖掘技術在生理參數分析中的應用

在醫學數據進行挖掘的過程中，生理參數數據處理工作也非常關鍵，尤其是在計算機技術和電子監護技術不斷發展的時代背景下，人們利用監護數據能為后續監護工作的開展制定相應的規劃，并且減少醫生的工作強度，為醫學規律的探索和深度管理奠定基礎。

一方面，能有效自動預測趨勢和行為，在對醫學數據進行深度分析的基礎上，就能一定程度上科學化預測疾病發作頻率，制定科學化預防和救治方案，以保證能及時挽救患者的生命。目前較為常見的技術體系內，線性技術、非線性技術以及廣義回歸模型具有深遠的研究意義。另外，將神經網絡和模糊控制技術應用在生理參數分析中也較為常見[6]。

另一方面，要對關聯分析進行綜合管控，醫學生理參數作用機理聯合數據挖掘技術能提升數據處理和挖掘的效果。

3.結語

總而言之，數據挖掘本身是數據處理技術的最新成果，要對先驗知識和相關醫學體系進行深度剖析，提升醫療服務的準確水平，提升研究工作的實際水平，也為全面提高醫學診斷和治療效果奠定了堅實基礎，充分發揮醫學數據的實際價值。