浅析数据挖掘技术在医学影像信息系统中的应用

肖剑容

摘 要 近年来，医疗影像系统在医院的普及越来越广泛，医疗影像数据日益丰富，已经有了大量的数据支撑，如何高效迅速地在海量数据中选择有助于病人治疗和医学发展的数据成为医疗领域所关注的焦点问题。本文主要从两个方面探讨数据挖掘技术在医学影像信息系统中的应用：在病患就诊检查项目方面使用关联方规则算法，在医院设备类型检查量方面使用时序算法。

关键词 数据挖掘技术；医学影像信息系统；应用

随着科学技术的发展，医学影像信息系统日益普及，收集了大量的数据，但医疗领域对这些数据的利用程度不够高，缺乏对数据的深度挖掘和分析，数据挖掘技术的应用，有效缓解了这一问题，实现了对数据的深度挖掘和分析。

1 关于数据挖掘技术

数据挖掘是一个，先将大量的、片面的、嘈杂的、模糊的现实数据收集起来，再将其中蕴含、但我们并未发现的有价值、有意义的信息提取出来的过程。

1.1 数据挖掘的三阶段

一般情况下，数据挖掘技术主要分为三个阶段，分别为：准备数据阶段、挖掘数据阶段、表达结果和分析解释阶段。在准备数据阶段，具体由三个部分组成，分别为：数据集成部分、数据选择部分和数据预处理部分。挖掘数据阶段四个部分，分别为：确定数据挖掘目标部分、选择挖掘工具部分、挖掘操作部分和证实发掘部分。表达结果和分析解释阶段的要求，不仅将数据挖掘的操作结果展示出来，还将信息进行进一步的过滤，经过再处理的数据信息如果没有达到标准，则需要重复过滤，直至得到满意结果[1]。

1.2 数据挖掘的工具

数据挖掘需要有专业的工具进行操作，通常数据挖掘技術有关联规则分析技术、人工精神网络技术、决策树分析技术、时序分析技术、聚类分析技术等。本文着重分析医学影像系统中的关联规则分析和时序分析技术的应用。

2 医学影像信息系统

近年来，医学领域逐渐信息化，医院里医疗影像信息系统的应用和普及越来越广泛，医疗影像信息系统包括医学影像信息系统和医学图像存档与传输系统两部分。对于病患的登记、检查、拍片、报告编审、科室管理等是由医学影像信息系统负责的；医学图像的获取、传输、存储、显示查看和图像的管理是由医学图像存档与传输系统负责的。

目前有一应用医疗影像信息系统多年的三甲医院已经积累了一百多万条检查记录，五百多万条影像记录，海量的信息数据积累是完成准确、科学的数据挖掘的前提[2]。

3 有关检查项目关联分析

3.1 关联规则算法

检查项目关联分析用到关联规则算法，其方法是从提供的数据及数据库中进行筛选，将数据在数据库中出现的品读关系分析出来，在海量数据中找出数据集之间有意义有价值的联系。在进行数据的关联规则挖掘时，需要将数据资料库中各个事件当作数据项，而将几个数据项组成一个特定的事务项集。例如，病患就诊在医学影像数据库中，所进行检查的每个项目就是它的数据项集。微软数据分析服务的关联规则算法，有两个步骤构成：首先是将每个支持度大于等于是想定义的最小支持度阈值的频繁项集找出来，然后将满足最小置信度的强关联规则由频繁项集产生出来。

3.2 数据准备

在数据准备时，需要将数据进行处理，这是因为数据使用年限久远，在每次对数据的利用、维护、转移时没有进行数据校验，可能会导致数据出现差错，而且影像信息系统软件普及率增高，医疗领域的工作人员在进行数据的录入时可能会出现失误导致数据出错。以上的客观或主管的因素都有可能导致数据质量低，数据重复、数据缺失、数据错误。为了确保数据有较高的质量，需要在数据准备时进行数据处理，还可以管理医院的检查项目，对检查项目进行统一规范的处理。

3.3 频繁项集和关联规则

挖掘频繁项集是关联规则算法的第一任务。病患的检查项目众多，得到有用的项集和规则需要将模型的处理时间降低。通过某医院挖掘出来的频繁项集可得知，住院病人所检查的最多的单个项目是头颅CT平扫和胸部CR，而肾脏、输尿管、膀胱、前列腺的彩超和肝、胆、脾、胰的彩超是同时做得最多的项目。关联规则分析可以将病患在医院就诊时所检查的各个项目的关联度进行分析，在此基础上，再根据病患的疾病分析，就能为医院的临床路径管理提供基础[3]。

4 设备检查量预报

当前医院影像科的数字成像设备已经很成熟，数据库原始项目信息表通过医学影像信息系统和医学图像存档与传输系统生成后，将其中各个类型的设备的每月检查量提取出来，建立设备的月检查表，为时序模型的建立提供依据和基础。

5 医疗影像数据库

建立医疗影像数据库，首先要通过医学影像信息系统和医学图像存档与传输系统中的数据进行分析，再与医院放射科的管理需求分析结合起来，确定数据库的主题后，就能初步将医疗影像数据库建立。将实例系统完善后，可以加入可视化技术和多维数据分析技术，对医疗影像数据结果进行展示和分析。

6 结束语

医院运用数据挖掘技术到医疗影像信息系统中，对其多年内积累的数据进行分析处理，挖掘出其中有用信息，运用关联规则算法对医院内病患的检查项目进行分析，将成为医院临床路径管理改革完善的基础。数据挖掘技术中的时序算法也会在尝试与探索中逐渐投入使用，对于医院的数据信息建设，需要我们从实际情况出发，不断的探索创新，提高医院的数据管理水平，提高管理效率，减轻人工管理的工作量，为医疗事业做出贡献。

参考文献

[1] 肖革新.公共卫生数据中心存储系统设计思路与实践讨论[J].信息网络安全，2012，（2）：71-73.

[2] 母晓梨.区域医疗影像数据中心存储系统研究与设计[J].中国数字医学，2010，5（1）：57-59.

[3] 周琳.医院临床数据中心存储系统构建分析[J].中国数字医学，2012，（1）：75-78.