生物医学数据挖掘.ppt

文档介绍：生物医学数据挖掘
第一页，共87页
参考文献
1、生物医学数据挖掘（第二版） 上海***
2、生物医学数据分析及其MATLAB实现 北京大学出版社
3、生物信息学 科学出版社
第二页，共87页
第一章 概论
第三页，共87页
什么是数据挖掘
、信息和知识
数据是对客观事物特征状态的记录；数据也是信息及知识的载体。
如何从大量的数据中发现和找出以隐含方式存在于其中、有意义的信息和知识。
第四页，共87页
数据挖掘的定义
数据挖掘是对大量观察到的数据进行分析，以便从中发现事先未知的联系和规律的过程。
目的：让数据拥有者得到非常清晰而有用的结果（即信息和知识）
第五页，共87页
第六页，共87页
第七页，共87页
*
数据挖掘分类
挖掘任务
挖掘对象
挖掘方法
常用
聚类
分类
关联
回归与序列
第八页，共87页
生物医学数据来源
人体生理信息的种类
形态
身高、骨长、心脏、胃、肾等器官的几何形状、血管直径等
振动
心音、肠鸣音、呼吸音、血管音等
压力
血压、心内压、颅内压、胸腔内压、眼内压等
速度
血流速度、排尿速度、神经传导速度等
流量
血流量、呼吸流量、尿流量等
温度
体表温度、口腔温度、血液温度、直肠温度、其他脏器温度等
生物电
细胞电位、脑电、心电、胃电、肌电等
生物磁
心磁、脑磁、胃磁等
物理性质参数
组织密度、对X射线的衰减系数、体内氢核分布、对超声波的声阻抗等
化学成分
O2、CO2、Na+等
生物量
酶、抗原、抗体、激素、神经递质、DNA、RNA和蛋白质等
第九页，共87页


1.（分类应用实例）乳腺疾病诊断
2.（回归应用实例）子宫颈癌患者存活率及其受各危险因子影响模型
3.（时间序列分析应用实例）胰岛素依赖性糖尿病变化趋势，变化周期
4.（预测应用实例）肾透析提高患者生存率
5.（聚类应用实例）流行病学因素对肺癌患者临床医学状况的影响
6.（关联规则分析应用实例）患者住院期间感染影响患者健康
7.（序列发现，序列分析应用实例）基因比较
第十页，共87页