数据挖掘技术在医学影像信息系统中的应用

【摘要】  近年来，医学影像系统在医院中越来越普及，医学影像数据也越来越冗杂。如何处理日益增长的海量医学数据，从大数据中高效、快速地选择有利于患者治疗和医学发展的数据，以及其中蕴含的潜在规律，已成为医学领域的一个热点。本文在介绍数据挖掘技术的背景和发展现状的基础上，探讨了数据挖掘技术在医学影像学中的应用和进展。

【关键词】  数据挖掘技术;大数据;信息分析系统;医学影像学

一、数据挖掘技术及产生背景

数据挖掘（Data Mining）也称为数据库知识发现，是提取隐含在海量数据中的、人们事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的过程。该技术通常包括处理准备阶段、数据挖掘阶段以及结果解析阶段等，近年来，随着复合性疾病与诊疗数量的大大增加要求医务工作者站在不同的角度，了解影像数据利用的全过程，确保诊治的真实性以及可靠性。目前，这种技术受到国内外数据库和信息决定领域科学家的关注，医学领域的应用也成为其最前沿的研究领域之一。

二、数据挖掘技术在医学影像领域中的應用现状分析

结合了数据挖掘技术的影像报告作为医学影像信息系统中对患者的影像检查和诊断信息进行记录的媒介在目前已经取得了一定的发展，数据挖掘技术帮助医生更高效地进行影像报告的查阅、分析与诊断都有着至关重要的意义，在医学影像分析研究中发挥着很大的作用。

2.1在辅助影像诊断中的应用

日常工作中许多疾病难以诊断往往是由于这些疾病的复杂性，而医疗技术需要更多的实践和统计确认，在许多情况下，这一过程依赖于医生的知识和经验。目前数据挖掘技术可以分析患者数据库中的大量诊断数据，并可能分析出临床决策中有价值的诊断原则。此外，由于数据的多样性，数据挖掘技术所得到的诊断标准通常具有很好的通用性。

2.2医学影像信息系统中的协议与规范

医学影像信息系统作为一个发展成熟并在医院广泛应用的信息系统，已经在多年的发展中制定和形成了众多的协议和规范，这些协议和规范对于我们进一步研究放射信息系统中的智能化报告技术至关重要，一方面智能模型的训练需要从放射信息系统中采集大量的数据，这需要了解放射信息系统涉及的数据存储与传输协议，数据接口规范，以及数据的编码标准：另一方面，将智能化报告技术应用到放射信息系统中需要让新功能、新模块符合现有的协议与规范，以减少对现有系统的改动，这对新功能的应用十分重要。

三、数据挖掘技术在医学影像领域中的应用需求

随着医学影像学的发展和数据库管理系统的广泛应用，医学影像数据越来越多，数据挖掘技术在医学影像分析和研究中发挥着重要作用，这就对医务工作者的数据处理能力有了以下几点需求。

3.1熟练构造数据挖掘算法的能力

大数据挖掘具有较高的专业性要求，大大提高了影像数据处理人员的工作难度，其中数据挖掘算法的分析研究尤为重要，医务工作者必须严格遵循相关的工作流程和工作基准，针对具体的病人病例，通过相应情况的算法变化，构建起完善的数学模型。除了这种较为基础的算法之外，关联规则挖掘算法的分析也不容忽略，这一算法要求医学数据管理人员着眼于整体的影像疾病诊断过程，通过数据库中不同图像与疾病之间的内在逻辑关系，积极分析疾病诊断规则，不同算法面对不同影像结果时，信息处理工作者需要结合相应的数据处理要求以及疾病诊断情况创建关联规则，为后期确保该算法对各类影像数据能够做出准确的诊断做好前期的准备。

3.2改善技术运行过程的能力

大数据的使用、改善、优化是一个长期过程，在短期内难以取得显著成果。为了充分促进大数据技术的合理利用，影像数据处理人员需要对整个过程进行优化和更新，分析内部逻辑联系。其中数据转化处理是第一步，这一技术要求我们明确整个挖掘体系的支撑软件，进一步解释不同的分析技术，然后设置相应的接口，确保整个操作应用环境的简单化以及可视化。

其中数据的读取以及分析最为关键，这两大工作的高效运作势在必行。根据人工智能和数据统计的不同模型，影像技术处理人员必须积极开展数据的深度挖掘工作。积极降低算法的复杂程度，提升诊断质量和诊断效率。异常错误分析和解决对影像技术处理人员的要求较高，工作人员需要明确高级数据分析结构的构建要求，注重加强对互动数据模块的分析以及总结，降低学习难度，促进后期维护工作的稳定开展。

3.3提高建立医学影像数据库的能力

为了更好的构筑医学影像数据库，首先需要影像数据处理人员建立医学影像信息存档和医学影像传输系统以便整合系统中的数据，并结合医院影像科室的需求分析，在确定了数据库的主题后，可以初步制作医学影像数据库。除了样品系统之外，还增加了可视化技术和多维数据分析技术，对医疗影像数据实现图像数据的显示和分析。

四、总结与展望

随着医疗事业的发展，越来越多的医院开始普及并使用医疗影像信息系统，数据挖掘等技术也已渐渐应用到医疗领域中。笔者通过本文的研究发现，数据挖掘技术是医务人员选择正确的诊断和治疗方法以更好地了解不同人类疾病病因的首选。不同的数据挖掘技术有限，但可以综合不同的挖掘方法，我们相信这项技术将在疾病诊疗、医学研究、培训、医疗信息处理等方面发挥重要作用，今后的研究道路上我们需要从实际出发，不断研究创新，找出原因和缺点，为医疗事业做出贡献。

【参考文献】

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[3]任芳.刘硕.数据挖掘技术在医学信息中的广泛应用[J]中国多媒体与网络教学学报（上旬刊），2019（06）：9-10.

作者简介：王亚亮（2001-），男，山东，汉，专科，山东协和学院2020级学生。作者单位：山东协和学院 山东济南 250100