數據挖掘技術在醫學影像信息系統中的應用

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

【關鍵詞】 ?數據挖掘技術;大數據;信息分析系統;醫學影像學

一、數據挖掘技術及產生背景

數據挖掘（Data Mining）也稱為數據庫知識發現，是提取隱含在海量數據中的、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、數據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量的大大增加要求醫務工作者站在不同的角度，了解影像數據利用的全過程，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據庫和信息決定領域科學家的關注，醫學領域的應用也成為其最前沿的研究領域之一。

二、數據挖掘技術在醫學影像領域中的應用現狀分析

結合了數據挖掘技術的影像報告作為醫學影像信息系統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展，數據挖掘技術幫助醫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，在醫學影像分析研究中發揮著很大的作用。

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，而醫療技術需要更多的實踐和統計確認，在許多情況下，這一過程依賴于醫生的知識和經驗。目前數據挖掘技術可以分析患者數據庫中的大量診斷數據，并可能分析出臨床決策中有價值的診斷原則。此外，由于數據的多樣性，數據挖掘技術所得到的診斷標準通常具有很好的通用性。

2.2醫學影像信息系統中的協議與規范

醫學影像信息系統作為一個發展成熟并在醫院廣泛應用的信息系統，已經在多年的發展中制定和形成了眾多的協議和規范，這些協議和規范對于我們進一步研究放射信息系統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中采集大量的數據，這需要了解放射信息系統涉及的數據存儲與傳輸協議，數據接口規范，以及數據的編碼標準：另一方面，將智能化報告技術應用到放射信息系統中需要讓新功能、新模塊符合現有的協議與規范，以減少對現有系統的改動，這對新功能的應用十分重要。

三、數據挖掘技術在醫學影像領域中的應用需求

隨著醫學影像學的發展和數據庫管理系統的廣泛應用，醫學影像數據越來越多，數據挖掘技術在醫學影像分析和研究中發揮著重要作用，這就對醫務工作者的數據處理能力有了以下幾點需求。

3.1熟練構造數據挖掘算法的能力

大數據挖掘具有較高的專業性要求，大大提高了影像數據處理人員的工作難度，其中數據挖掘算法的分析研究尤為重要，醫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，構建起完善的數學模型。除了這種較為基礎的算法之外，關聯規則挖掘算法的分析也不容忽略，這一算法要求醫學數據管理人員著眼于整體的影像疾病診斷過程，通過數據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據處理要求以及疾病診斷情況創建關聯規則，為后期確保該算法對各類影像數據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

大數據的使用、改善、優化是一個長期過程，在短期內難以取得顯著成果。為了充分促進大數據技術的合理利用，影像數據處理人員需要對整個過程進行優化和更新，分析內部邏輯聯系。其中數據轉化處理是第一步，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境的簡單化以及可視化。

其中數據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。根據人工智能和數據統計的不同模型，影像技術處理人員必須積極開展數據的深度挖掘工作。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據分析結構的構建要求，注重加強對互動數據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定開展。

3.3提高建立醫學影像數據庫的能力

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

四、總結與展望

隨著醫療事業的發展，越來越多的醫院開始普及并使用醫療影像信息系統，數據挖掘等技術也已漸漸應用到醫療領域中。筆者通過本文的研究發現，數據挖掘技術是醫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。不同的數據挖掘技術有限，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、醫學研究、培訓、醫療信息處理等方面發揮重要作用，今后的研究道路上我們需要從實際出發，不斷研究創新，找出原因和缺點，為醫療事業做出貢獻。

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