數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)學影像信息系統(tǒng)中的應用

【摘要】 ?近年來，醫(yī)學影像系統(tǒng)在醫(yī)院中越來越普及，醫(yī)學影像數(shù)據(jù)也越來越冗雜。如何處理日益增長的海量醫(yī)學數(shù)據(jù)，從大數(shù)據(jù)中高效、快速地選擇有利于患者治療和醫(yī)學發(fā)展的數(shù)據(jù)，以及其中蘊含的潛在規(guī)律，已成為醫(yī)學領域的一個熱點。本文在介紹數(shù)據(jù)挖掘技術的背景和發(fā)展現(xiàn)狀的基礎上，探討了數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)學影像學中的應用和進展。

【關鍵詞】 ?數(shù)據(jù)挖掘技術;大數(shù)據(jù);信息分析系統(tǒng);醫(yī)學影像學

一、數(shù)據(jù)挖掘技術及產生背景

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）也稱為數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)，是提取隱含在海量數(shù)據(jù)中的、人們事先不知道但又是潛在有用的信息和知識的過程。該技術通常包括處理準備階段、數(shù)據(jù)挖掘階段以及結果解析階段等，近年來，隨著復合性疾病與診療數(shù)量的大大增加要求醫(yī)務工作者站在不同的角度，了解影像數(shù)據(jù)利用的全過程，確保診治的真實性以及可靠性。目前，這種技術受到國內外數(shù)據(jù)庫和信息決定領域科學家的關注，醫(yī)學領域的應用也成為其最前沿的研究領域之一。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)學影像領域中的應用現(xiàn)狀分析

結合了數(shù)據(jù)挖掘技術的影像報告作為醫(yī)學影像信息系統(tǒng)中對患者的影像檢查和診斷信息進行記錄的媒介在目前已經取得了一定的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術幫助醫(yī)生更高效地進行影像報告的查閱、分析與診斷都有著至關重要的意義，在醫(yī)學影像分析研究中發(fā)揮著很大的作用。

2.1在輔助影像診斷中的應用

日常工作中許多疾病難以診斷往往是由于這些疾病的復雜性，而醫(yī)療技術需要更多的實踐和統(tǒng)計確認，在許多情況下，這一過程依賴于醫(yī)生的知識和經驗。目前數(shù)據(jù)挖掘技術可以分析患者數(shù)據(jù)庫中的大量診斷數(shù)據(jù)，并可能分析出臨床決策中有價值的診斷原則。此外，由于數(shù)據(jù)的多樣性，數(shù)據(jù)挖掘技術所得到的診斷標準通常具有很好的通用性。

2.2醫(yī)學影像信息系統(tǒng)中的協(xié)議與規(guī)范

醫(yī)學影像信息系統(tǒng)作為一個發(fā)展成熟并在醫(yī)院廣泛應用的信息系統(tǒng)，已經在多年的發(fā)展中制定和形成了眾多的協(xié)議和規(guī)范，這些協(xié)議和規(guī)范對于我們進一步研究放射信息系統(tǒng)中的智能化報告技術至關重要，一方面智能模型的訓練需要從放射信息系統(tǒng)中采集大量的數(shù)據(jù)，這需要了解放射信息系統(tǒng)涉及的數(shù)據(jù)存儲與傳輸協(xié)議，數(shù)據(jù)接口規(guī)范，以及數(shù)據(jù)的編碼標準：另一方面，將智能化報告技術應用到放射信息系統(tǒng)中需要讓新功能、新模塊符合現(xiàn)有的協(xié)議與規(guī)范，以減少對現(xiàn)有系統(tǒng)的改動，這對新功能的應用十分重要。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)學影像領域中的應用需求

隨著醫(yī)學影像學的發(fā)展和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的廣泛應用，醫(yī)學影像數(shù)據(jù)越來越多，數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)學影像分析和研究中發(fā)揮著重要作用，這就對醫(yī)務工作者的數(shù)據(jù)處理能力有了以下幾點需求。

3.1熟練構造數(shù)據(jù)挖掘算法的能力

大數(shù)據(jù)挖掘具有較高的專業(yè)性要求，大大提高了影像數(shù)據(jù)處理人員的工作難度，其中數(shù)據(jù)挖掘算法的分析研究尤為重要，醫(yī)務工作者必須嚴格遵循相關的工作流程和工作基準，針對具體的病人病例，通過相應情況的算法變化，構建起完善的數(shù)學模型。除了這種較為基礎的算法之外，關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的分析也不容忽略，這一算法要求醫(yī)學數(shù)據(jù)管理人員著眼于整體的影像疾病診斷過程，通過數(shù)據(jù)庫中不同圖像與疾病之間的內在邏輯關系，積極分析疾病診斷規(guī)則，不同算法面對不同影像結果時，信息處理工作者需要結合相應的數(shù)據(jù)處理要求以及疾病診斷情況創(chuàng)建關聯(lián)規(guī)則，為后期確保該算法對各類影像數(shù)據(jù)能夠做出準確的診斷做好前期的準備。

3.2改善技術運行過程的能力

大數(shù)據(jù)的使用、改善、優(yōu)化是一個長期過程，在短期內難以取得顯著成果。為了充分促進大數(shù)據(jù)技術的合理利用，影像數(shù)據(jù)處理人員需要對整個過程進行優(yōu)化和更新，分析內部邏輯聯(lián)系。其中數(shù)據(jù)轉化處理是第一步，這一技術要求我們明確整個挖掘體系的支撐軟件，進一步解釋不同的分析技術，然后設置相應的接口，確保整個操作應用環(huán)境的簡單化以及可視化。

其中數(shù)據(jù)的讀取以及分析最為關鍵，這兩大工作的高效運作勢在必行。根據(jù)人工智能和數(shù)據(jù)統(tǒng)計的不同模型，影像技術處理人員必須積極開展數(shù)據(jù)的深度挖掘工作。積極降低算法的復雜程度，提升診斷質量和診斷效率。異常錯誤分析和解決對影像技術處理人員的要求較高，工作人員需要明確高級數(shù)據(jù)分析結構的構建要求，注重加強對互動數(shù)據(jù)模塊的分析以及總結，降低學習難度，促進后期維護工作的穩(wěn)定開展。

3.3提高建立醫(yī)學影像數(shù)據(jù)庫的能力

為了更好的構筑醫(yī)學影像數(shù)據(jù)庫，首先需要影像數(shù)據(jù)處理人員建立醫(yī)學影像信息存檔和醫(yī)學影像傳輸系統(tǒng)以便整合系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，并結合醫(yī)院影像科室的需求分析，在確定了數(shù)據(jù)庫的主題后，可以初步制作醫(yī)學影像數(shù)據(jù)庫。除了樣品系統(tǒng)之外，還增加了可視化技術和多維數(shù)據(jù)分析技術，對醫(yī)療影像數(shù)據(jù)實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的顯示和分析。

四、總結與展望

隨著醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展，越來越多的醫(yī)院開始普及并使用醫(yī)療影像信息系統(tǒng)，數(shù)據(jù)挖掘等技術也已漸漸應用到醫(yī)療領域中。筆者通過本文的研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)挖掘技術是醫(yī)務人員選擇正確的診斷和治療方法以更好地了解不同人類疾病病因的首選。不同的數(shù)據(jù)挖掘技術有限，但可以綜合不同的挖掘方法，我們相信這項技術將在疾病診療、醫(yī)學研究、培訓、醫(yī)療信息處理等方面發(fā)揮重要作用，今后的研究道路上我們需要從實際出發(fā)，不斷研究創(chuàng)新，找出原因和缺點，為醫(yī)療事業(yè)做出貢獻。

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作者簡介：王亞亮（2001-），男，山東，漢，?？?，山東協(xié)和學院2020級學生。作者單位：山東協(xié)和學院 山東濟南 250100