生物医学数据挖掘方法研究

针对生物医学领域累积的海量行业数据,通过对生物医学数据中存在的维数较高,噪声干扰较强以及结构复杂等数据处理问题进行分析,给出了降维,降噪和同化的生物医学数据处理的方法,介绍了生物医学数据挖掘的步骤,并归纳了数据挖掘常用的九种算法与数据挖掘的五种任务之间的关系,同时对生物医学领域内处理数据的贝叶斯算法和关联规则算法分别进行了研究,就两种算法的优点与缺点,适用范围及主要参数的设置进行了研究,为生物医学数据挖掘中数据的处理方法提供了参考。

基因表达谱中特征基因选择的几种方法比较研究

基因表达谱芯片技术的产生,为复杂疾病致病机理的研究提供了一个全方位的视角。从大量的基因表达谱芯片数据中挖掘有用的信息,特征选择技术起到了关键的作用。对当前基因芯片数据的特征选择方法和各种学习器效能进行了综述,并通过说明各种特征选择方法的具体情况来比较它们的优劣性,最终得出从特征自身特点出发的特征选择法可获得较好的分类效能和生物医学的应用。

彩色多普勒超声半定量评分法在早期病毒性肝炎肝硬化诊断中的应用效果分析

目的:分析研究彩色多普勒超声半定量评分法在早期病毒性肝炎肝硬化诊断中的应用效果。方法:选取在医院治疗的经肝穿刺活检证实为慢性乙型病毒性肝炎的118例患者,将其依据穿刺活检结果分为非硬化组(63例)及早期硬化组(55例)。对所有入组患者均进行彩色多普勒超声检查,并同时进行半定量评分,比较两组间的差异。结果:早期硬化组患者肝脏表面的被膜情况、肝脏整体形态、肝实质回声情况、肝内静脉显示情况、肝内韧带显示情况、胆囊壁形态及脾脏体积的半定量评分明显高于非硬化组,两组比较差异有统计学意义(t=7.543,t=6.892,t=6.135,t=7.233,t=5.754,t=6.652,t=6.781;P<0.05);彩色多普勒超声半定量评分对于诊断早期肝硬化的灵敏度为98.18%(54/55),特异度为96.83%(61/63);阳性预测值为96.43%(54/56),阴性预测值为98.38%(61/62)。结论:彩色多普勒超声半定量评分法对于慢性乙型病毒性肝炎肝硬化的各项肝脏指标有着十分紧密的联系,对于早期肝硬化的诊断效果明显,值得临床推广应用。