数据挖掘在生物医学数据分析中的应用研究

眭沛雯 陆群(通讯作者)

（1江苏省丹阳市第三中学生物学 江苏 丹阳 212300）

（2南京医科大学临床医学 江苏 南京 210000）

1.生物医学数据挖掘的步骤和基础方式

若是从生物医学数据处理工序的角度分析，从生物医学数据中完成数据挖掘最关键的就是在众多信息中提取精炼信息并且有效处理一些潜在的数据和知识。

第一，要确定目标数据。应用数据挖掘技术的人员要明确具体的任务和关键，切实建立健全完整的数据处理和管控流程，确保能有效提升数据管控和应用机制，保证基础方式的合理性[1]。

第二，要对数据进行预处理，对于数据挖掘技术应用过程和效果而言，数据预处理具有非常关键的意义和价值，相关人员要积极建立健全完整的预处理机制，确保预处理能对相关信息展开初步探讨和管控。

第三，要对数据进行变换，也就是对数据开展处理工作，并且建立相应的评价机制，保证建模工作的合理性，也为数据管控体系的全面升级奠定基础。

第四，要对数据进行最终的分析，然后得出数据挖掘的结论。

需要注意的是，数据挖掘技术本身就不能仅仅依托一种处理方式，而是要利用多元化技术进行并行处理和控制，有效对比分析相关数据信息，且有效对处理方式进行改进和监管，确保能更加适宜研究对象开展相关工作。需要注意的是，在数据挖掘技术应用体系内，数据提取过程较为关键，技术人员不仅要对降维和除噪予以关注，也要保证参数引入后能为后续处理工序的全面落实奠定基础，确保效果能符合实际需求[2]。

除此之外，在进行数据挖掘的过程中，要对同化处理工序予以关注，确保能针对不同种类以及不同结构的生物医学数据进行数值型数据模型分析，从而发挥归一化处理机制的优势。并且，要对数学最优估计理论进行统筹控制，维护数据模型和实际医学数据之间的最优转换体系，维护动态化数据模型实效性价值，保证驱动模型能有效运行，也能为后续输入的数据进行初始同化处理，确保输出结果能更加接近实际数值，维护应用价值的基础上保证数据结构的一致性，也为数据内部关系的明确化处理奠定基础。

2.数据挖掘在生物医学数据分析中的应用

2.1 数据挖掘技术在DNA分析中的应用

对于DNA的研究是遗传学研究的关键，因此，充分整合数据挖掘技术能有效对相关内容进行系统化分析和信息处理。

第一，DNA序列间相似搜索。在进行时间序列数据挖掘的过程中，要尽量采取相似搜索机制。首先，要从数据库中借助关键词对相关样本进行搜索和检索处理，并且有效构造出患者基因序列组以及健康组织基因组，有效将其作为对照进行分析。尤其要注意的是，要借助神经网络、频度测定和统计工序等进行智能管理，有效完成模式分析[3]。其次，要在健康样本中对频度超出带病样本的序列进行集中收集和管控，并且有效可用技术机制和时间序列分析体系完善数据管控工作，目前较为常见的就是数据变化方式，合理性建构伸缩体系、规范化体系以及时频窗等，确保能在频繁序列模式中搜索具体信息和内容。

第二，关联分析。在对DNA进行研究的过程中发现，基因表达一直是研究工作的重点，多数基因联合控制性状成为了研究关键，多数致病因素并不是单一基因导致的，而是不同基因组合后共同作用的结果。建立完整的关联分析机制对于帮助搜索和判定样本中基因种类具有非常重要的意义和价值。

2.2 数据挖掘技术在医学影像数据分析中的应用

为了有效对影像数据进行管控和分析，要充分发挥数据挖掘技术的优势，建立健全完整的数据分析和管控体系，确保能从根本上解决数据丰富但是信息缺失的问题[4]。

第一，有效强化增强和边缘提取水平。在数据挖掘理论中，数据预处理技术和降噪处理工序对于信息收集和信息分析具有重要意义，能在提升目标影像质量的基础上对目标信息予以集中收集和管理，并且完成组织边缘提取工作。

第二，组织定征处理。在应用医学数据挖掘技术的过程中，要对目标器官以及组织进行概念性描述，并且结合数据分析获取相应的特征，有效整合自动化研究过程。近几年，研究学者开始使用CT影像对钙化组织的体积和数量等进行分析，并且试图有效统计并且分析相应的肿瘤属于良性还是恶性[5]。

第三，对医学影像进行管理和检索。伴随着数据库技术的不断发展和进步，利用DICOM标准建立影像设备、影响数据分析机制能有效提升数据存储管理的实际水平。一方面，能有效从描述的角度对检索系统进行判定，并且能在影像存储的基础上建立完整的病人病历档案，合理化对目标组织和器官等进行信息检索，全面提高影像管理和检索的实效性。另一方面，若是从内容的角度对检索系统进行分析，基本思路就是从影像中合理性提取相关信息，借助数据简约处理和投影分析就能对相关特征性向量和标记进行处理，充分应用模糊神经网络以及决策树算法对信息进行智能化识别，有效提升计算量处理效果。

2.3 数据挖掘技术在生理参数分析中的应用

在医学数据进行挖掘的过程中，生理参数数据处理工作也非常关键，尤其是在计算机技术和电子监护技术不断发展的时代背景下，人们利用监护数据能为后续监护工作的开展制定相应的规划，并且减少医生的工作强度，为医学规律的探索和深度管理奠定基础。

一方面，能有效自动预测趋势和行为，在对医学数据进行深度分析的基础上，就能一定程度上科学化预测疾病发作频率，制定科学化预防和救治方案，以保证能及时挽救患者的生命。目前较为常见的技术体系内，线性技术、非线性技术以及广义回归模型具有深远的研究意义。另外，将神经网络和模糊控制技术应用在生理参数分析中也较为常见[6]。

另一方面，要对关联分析进行综合管控，医学生理参数作用机理联合数据挖掘技术能提升数据处理和挖掘的效果。

3.结语

总而言之，数据挖掘本身是数据处理技术的最新成果，要对先验知识和相关医学体系进行深度剖析，提升医疗服务的准确水平，提升研究工作的实际水平，也为全面提高医学诊断和治疗效果奠定了坚实基础，充分发挥医学数据的实际价值。