聚类分析法在医学上的应用研究

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聚类分析方法概述及应用

聚类分析方法概述及应用

聚类分析方法概述及应用聚类分析是一种常用的数据分析方法,用于将相似的数据点聚集在一起,形成有意义的群组。

它可以帮助我们理解数据的内在结构和模式,揭示隐藏在数据背后的信息。

本文将对聚类分析方法进行概述,并探讨其在不同领域的应用。

一、聚类分析方法概述聚类分析方法有多种类型,其中最常用的是原型聚类、层次聚类和密度聚类。

1. 原型聚类原型聚类是一种利用原型向量(即代表一个簇的中心点)来表示和分类数据的方法。

最常见的原型聚类算法是K均值聚类,它通过迭代过程将数据分成K个簇。

2. 层次聚类层次聚类是一种基于树状结构的聚类方法,它将数据点逐步合并为越来越大的簇,直到所有数据点都合并为一个簇。

层次聚类可以分为凝聚型和分裂型两种。

3. 密度聚类密度聚类是一种基于数据点之间密度的聚类方法。

它通过计算每个数据点周围的密度,将密度较高的数据点归为一类,从而形成簇。

DBSCAN是最常用的密度聚类算法之一。

二、聚类分析的应用聚类分析方法在各个领域都有广泛的应用,以下是其中几个典型的应用示例:1. 市场细分聚类分析可帮助企业将潜在消费者细分为不同的市场群体,根据不同群体的需求进行针对性的市场推广。

例如,一家保险公司可以利用聚类分析将客户分为不同的风险类别,制定相应的保险套餐。

2. 医学研究在医学领域,聚类分析可用于帮助识别患者的疾病风险、预测疾病进展、选择最佳治疗方案等。

通过分析患者的基因数据、病历记录和临床表现等信息,医生可以将患者分为不同的疾病类型,为个体化治疗提供指导。

3. 社交网络分析社交网络中存在着庞大的用户群体和复杂的网络关系。

聚类分析可以帮助我们理解社交网络中的用户群体结构,发现潜在的兴趣群体和社区,并为个性化推荐、社交媒体营销等提供支持。

4. 图像分析聚类分析可以应用于图像分析领域,如图像压缩、图像分类等。

通过对图像中的像素点进行聚类,可以将相似的像素点合并为一个簇,从而实现图像的压缩和分类。

5. 网络安全对于网络安全领域来说,聚类分析可以帮助识别异常网络流量、发现潜在的攻击者并采取相应的安全防护措施。

条件聚类分析方法及其生物医学应用

条件聚类分析方法及其生物医学应用

聚类 分析 ( lseiga ay i) 利 用数 学手 段 C u tr n ls 是 n s 对 一 群事物 按 其 “ 属性 行分 类 。在古 老 的分 类 学 进
以往 的 知识 、 论 为 基础 , 者是 为 了满 足某 种 实 际 理 或 要 求 。在条 件 的约 束 下所 得 聚类 结 果 将会 更 切 合 实 际 。这 种条 件聚 类分 析 方法 在 国内外 已有一 些 研 究 。条 件 聚 类 的 概 念 最 早 由 Watr D.F s e l e i r h ( 5 提 出 的 , 把 聚类 问题 分 为 没 有 约 束 的 问题 18 ) 9 他 和有 约束 的 问题 。前 者 指 在分 割时 不 强加 任 何约 束 或 附 加条 件 ; 者 指 在加 入 了某 种 约 束 或 条 件 的 前 后 提 下 对样 品进 行 分 割 。F s e i r还提 出了 一种 新 的分 h
维普资讯
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[ 文章 编号 ] ∞ 0 2 5 ( 0 2 0 - 0 1 -0 1 — 0720)1 12 3
有序样 品及圆周样品 3 部分 。 个 条件聚类的思想最早由 Fs e i r提出, h 他还提 出一维有序样 品的最 优分 割法 。 随着社会 和科学 的发 展 , 人们不但把最 优分割 法从 一维扩展到多维 , 还提 出了更为简 单易行的条 件系统聚类法 。条件聚类方法 的思维朴 素, 理论简单 , 在许 多行业 . 特别在 医学 中得到了较为广泛的应用。 [ 关键词] 条件 聚类 ; 有序样品 ; 件系统 聚类法 条 [ 中圉分类号 ] R1 5 3 9 . [ 文献标 识码 ] A

聚类分析在医学中的应用

聚类分析在医学中的应用

聚类分析在医学中的应用近年来,聚类分析在医学领域中的应用越来越广泛,成为了一种重要的技术手段。

聚类分析是一种无监督学习方法,主要用于分析数据的相似性和差异性,将数据分成多个组,每个组内的数据相似度较高,组间的差异则较大。

下面将详细介绍聚类分析在医学中的应用。

1. 生物信息学生物信息学是一门较新的交叉学科,主要研究生物信息的获取、存储、处理和分析等问题。

聚类分析在生物信息学领域中有着广泛的应用,主要用于分析生物大数据,如基因、蛋白质、代谢产物等。

通过聚类分析,可以将相似的基因或蛋白质分在一组内,从而识别基因或蛋白质表达的模式与功能。

同时,在代谢组学领域中,聚类分析也被广泛应用于代谢物表达谱和代谢产物组之间的关系分析,有助于快速发现新的诊断和治疗方法。

2. 疾病分类在医疗实践中,疾病分类是非常重要的一部分。

传统的疾病分类方法主要基于病因、临床表现和预后等方面的特性,但这些方法往往存在主观性和不稳定性。

聚类分析则可以通过对患者的生理指标、症状表现和治疗反应等多个方面的数据进行分析,确定患者的疾病类型。

例如,在癌症的研究中,聚类分析可以用于分析肿瘤组织中的基因表达谱,从而确定肿瘤的类型和预后等重要信息。

3. 药效评价药物的疗效评价是药物研发过程中的一个重要环节。

聚类分析可以应用于药效评价中,通过对受试者的生理指标、药物代谢等多个方面的数据进行聚类分析,确定药物疗效和药物反应的不同模式,从而能够更加准确地评价药物的效果和安全性。

4. 图像分析医学图像分析一直是医学领域中的重要问题。

随着医疗技术的不断进步,现代医学图像面临着越来越多的数据量和复杂性。

因此,图像聚类分析成为一种重要的图像分析方法,可以自动地将大量医学图像分成不同的类别。

例如,在医学影像领域中,聚类分析可以对肺部 CT 影像进行分析,并将疾病分成不同的类型,如肺癌、肺结核等,从而为医生提供更加准确的诊断和治疗方案。

总结随着医学技术的不断发展,聚类分析在医学领域的应用将越来越广泛。

聚类分析的应用案例

聚类分析的应用案例

聚类分析的应用案例聚类分析是一种常用的数据分析方法,它可以帮助我们对数据进行分类和分组,发现数据中的潜在模式和规律。

在现实生活和工作中,聚类分析有着广泛的应用,下面我们将介绍几个聚类分析的应用案例。

首先,聚类分析在市场营销领域有着重要的应用。

在市场营销中,我们常常需要对顾客进行分类,以便针对不同类别的顾客制定不同的营销策略。

通过聚类分析,我们可以根据顾客的消费行为、偏好等特征将顾客进行分类,从而更好地理解顾客群体的特点,并针对性地开展营销活动,提高营销效果。

其次,聚类分析在医学领域也有着重要的应用。

在医学研究中,我们常常需要对疾病患者进行分类,以便更好地了解不同类型患者的病情特点和治疗效果。

通过聚类分析,我们可以根据患者的临床表现、病情指标等特征将患者进行分类,从而更好地指导临床诊断和治疗方案的制定,提高治疗效果和患者生存率。

此外,聚类分析还在推荐系统中有着重要的应用。

在电子商务平台和社交媒体平台上,推荐系统可以根据用户的行为和偏好向其推荐商品、信息等内容。

而聚类分析可以帮助推荐系统对用户进行分类,从而更好地理解用户的兴趣和偏好,提高推荐的准确性和个性化程度,增强用户体验。

最后,聚类分析还在金融领域有着重要的应用。

在金融风控和信用评估中,我们常常需要对客户进行分类,以便更好地评估客户的信用风险和制定个性化的信贷方案。

通过聚类分析,我们可以根据客户的财务状况、信用记录等特征将客户进行分类,从而更好地了解客户的信用状况,提高风险控制的精准度和效果。

总之,聚类分析在各个领域都有着重要的应用,它可以帮助我们更好地理解数据和问题的本质,发现数据中的潜在规律和价值信息,为决策提供科学依据。

随着数据科学和人工智能技术的不断发展,相信聚类分析的应用领域会越来越广泛,对我们的生活和工作产生越来越大的影响。

聚类分析及应用

聚类分析及应用

聚类分析及应用聚类分析是一种常用的数据分析方法,它的目标是将具有相似特征的样本归为一类,不同类别的样本之间存在一定的差异。

聚类分析可以应用于各个领域,如市场分析、社交网络分析、医学疾病诊断等。

以下将从聚类分析的基本原理、常用算法和应用领域三个方面来进行阐述。

聚类分析的基本原理是将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,使得同一子集中的样本具有较高的相似性,而不同子集中的样本具有较大的差异性。

相似性度量可以采用欧氏距离、余弦相似度等方法进行计算。

聚类分析的步骤主要包括选择合适的相似性度量方法、确定聚类数目、选择合适的聚类算法、生成聚类结果和进行聚类结果的评估。

在聚类分析中,常用的算法包括K-means算法和层次聚类算法。

K-means算法首先随机选择K个样本作为聚类中心,然后根据样本和聚类中心之间的相似性度量,将每个样本分配至最近的聚类中心。

接着,重新计算每个聚类中心的均值,并将样本重新分配至新的聚类中心,直到聚类中心不再更新,即达到收敛。

层次聚类算法将样本逐步划分为不同的层次,依次生成聚类簇。

该算法可分为自顶向下和自底向上两种方式。

聚类分析在市场分析中被广泛应用。

通过对消费者的行为偏好、购买记录等数据进行聚类分析,可以将消费者划分为不同的群体,针对不同的群体采取差异化的市场营销策略,提高市场竞争力。

例如,在电商平台中,通过聚类分析可以将用户划分为不同的购物偏好群体,为他们提供个性化的商品推荐。

另外,聚类分析在社交网络分析中也发挥着重要的作用。

通过分析社交网络中用户之间的相似性,可以将用户划分为不同的社交圈子。

这种分析可以帮助企业更好地了解用户的需求和兴趣,进而制定精准的社交媒体营销策略。

同时,在社交网络中发现用户之间的连接模式,可以提供个性化的好友推荐。

聚类分析还被广泛应用于医学疾病诊断中。

通过对患者的病历数据进行聚类分析,可以将患者划分为不同的疾病类型,帮助医生更准确地诊断病情,并制定个性化的治疗方案。

基于聚类分析下的高血压疾病研究

基于聚类分析下的高血压疾病研究
包, 采 取 多 元 统 计 分 析 中 的 Q 型 系 统 聚 类 分 析 法 对 样 品 进 双 边 的 ( X和 Y相关) 。此 处 以 双 边 备 择 假 设 为 例 进 行 讨
行 聚类分析 , 最后 用加权 求和来 判别 每一 类 的患 病程 度 , 从 论 , H1 : X和 Y相关 。 而 确 定 高 血 压 的 患 病 因 素 与 患 病 程 度 之 间 的关 系 。 本 文 最 对 于上述独立 性假 设 ( Ho , H1 ) , 一 个 著 名 的 非 参 数 检 终结 果将 1 0 0 0条 数 据 分 为 5类 , 其 中 高 血 压 易 患 人 群 为 第 验 方 法 为 Ke n d a l l ( t a u —a ) 检验 。 类、 第 二类 和 第 五 类 , 这 类 人 群 的 特点 是 家 庭 遗 传 都 较 K 一一 善 ∑ ∈ ( x , x j ; Y i , Y j ) 多, 平均 家里有 2 人 以上患 有 高血压 疾病 , 由 此 可 见 家 族 遗
本 文的数据 来 源 于上 海 市东 部 地 区从 1 9 9 7年 开 始 实 施的一个 富裕 型疾病调查 。 、 这 项 调 查 有 一 个 重 要 的 特 点 是
用 来 度 量 相 关 因 素 与 所 研 究 的疾 病 的 相 关 程 度 的 。Ke n d a l l 统计值 为正 , 意味着 因素为风险 因子 , 即 因素有促 使 疾病 发
1 引 言
肥胖 症 、 糖尿病、 高 血 压病 、 高 血 脂 病 和 冠 心 病 被 一 些
性关 系的强 弱 , 而且 着重 反 映 其 它 的 非 线 性关 系 的强 反 映 定 性 变 量 之 间 的 相 关 性 。 用 于 描 述 定 性 变 量之间相互 关系的统计 量很 多 , 这 里 主要用 到两个 量 : 西方 国家统称 为“ 富裕型疾 病” 。在 我 国 随 着 国 民 经 济 的 快 P值 和 Ke n d a l l 统 计 值 。 P值 是 表 明 统 计 检 验 结 果 的 , 由 P 速发展 , 人 民 的 生 活 水 平 已 有 了 根 本 的 改 善 并 将 继 续 不 断 值可 以判断 因素 是否与疾病有关 , 根 据显 著性水 平临 界值 a 的提高 , 其膳食 结构 和营养状 况也 发生 了很 大 的变 化 , 由此 的选取 , P值 越 接 近 于 零 就 越 与 疾 病 相 关 ; Ke n d a l l 统 计值是 而 引 起 的 富 裕 性 疾 病 亦 日趋 提 高 。

中药材分类中的聚类分析

中药材分类中的聚类分析

中药材分类中的聚类分析
中药材分类中的聚类分析
中药材分类是中医学一个重要组成部分,它通过对中药材的不同特征进行分类
来确定中药治疗最佳方案。

一种常用的中药材分类方法是使用聚类分析,这类分析具有优势,可以帮助完成中药材分类任务。

聚类分析可以根据中药材的性质和用途,将分类方式细分为不同的类别,以便
在之后的治疗中遴选出最合适的药物。

在聚类分析中,对每一类中药材的每一个样本做出一个正确的分类,在此基础上,中药材的性质include,味苦、甘、辛、咸、苦、凉、温及其混合味等特点被更加细致的划分,再将中药材按照特定的规律进行分类和分类。

聚类分析还可以根据中药材的归类方式进行选择性治疗,选择最能发挥药物特
有功效的中药材,将治疗靶点准确地定位到患者的具体位置,更加有针对性的选择中药材的治疗方案,更有效的发挥中药物的特有功效进行治疗。

此外,聚类分析仍然有一定的局限性,比如数据准确性不够高、特征维度不合
理等,都会对分析结果产生较大影响,因此,在进行中药材分类时,要结合其他技术进行完善,以取得最理想的分析效果。

总之,聚类分析是一种有效和技术手段,它可以根据中药材的特征,划分成多
个类别,为临床提供更精准的中药配方,为更有效的治疗患者病提供有力的支持。

临床研究中的聚类分析与因子分析

临床研究中的聚类分析与因子分析

临床研究中的聚类分析与因子分析在临床研究中,聚类分析与因子分析一直被广泛应用于探索变量之间的关系和结构,为研究者提供重要的统计工具和分析方法。

聚类分析和因子分析的应用使得临床研究者能够更加全面地理解数据,推断潜在结构并进行有效的数据解释。

本文将详细介绍聚类分析与因子分析的基本概念、原理和应用,并探讨其在临床研究中的具体作用。

一、聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法,旨在将相似的个体或者变量分组为簇,同时将不相似的个体或变量分开。

聚类分析的目标是通过计算和距离度量来确定个体或变量之间的相似性,并将相似的个体或变量分配到同一个簇中。

聚类分析的结果可以帮助我们发现数据集中的内在结构和模式,以及检测异常值和离群点。

在临床研究中,聚类分析可以被广泛应用于以下方面:1. 疾病分类与预测:通过分析临床数据集中的相关指标,可以对疾病进行分类和预测,帮助医生准确诊断和治疗。

2. 药物反应个体差异研究:通过聚类分析,可以将个体区分为不同的响应群体,以预测不同个体对药物的反应和副作用。

3. 风险评估和预警:聚类分析可以用于对大规模的临床数据进行风险评估和预警,及时发现高风险个体群体。

4. 临床诊断辅助决策:通过对患者数据的聚类分析,可以辅助临床医生进行决策,提供个性化的诊疗方案。

二、因子分析因子分析是一种用于发现变量之间潜在关系的统计方法,主要应用于降维和数据整理。

通过因子分析,我们可以将原始变量转化为更少且具有解释力的因子,以减少数据维度。

因子分析是一种模型化的方法,可以揭示观察数据之间的共性和相关性。

在临床研究中,因子分析具有以下应用:1. 量表构建:以心理量表为例,通过因子分析可以确定各个题目的因子载荷,从而辅助构建量表,提高测量工具的信度和效度。

2. 生物指标分析:通过因子分析,可以揭示生物指标之间的关系,筛选出最具代表性的生物指标,并解释其与疾病之间的关联。

3. 临床评估:通过因子分析,可以简化评估量表,减少冗余变量,提高评估工具的可解释性和应用性。

医疗数据挖掘中的聚类分析使用方法

医疗数据挖掘中的聚类分析使用方法

医疗数据挖掘中的聚类分析使用方法在医疗领域,大量的数据被产生出来,其中包括了患者的病历、医学影像、实验室检验数据等等。

这些数据可以为疾病的诊断、治疗方案和预测提供重要的信息。

然而,这种复杂和庞大的数据集往往难以直观地获得知识和洞察力。

这时,聚类分析就成为一种有用的工具,能够帮助我们发现数据中隐藏的模式和结构。

聚类分析是一种无监督学习方法,它通过将相似的数据点分组来对数据集进行分类。

在医疗数据挖掘中,聚类分析可以帮助我们发现具有相似特征和病情的患者群组,以及各种疾病之间的关联性。

下面,我们将介绍医疗数据挖掘中的聚类分析使用方法,以及它在临床、疾病管理和医学研究中的应用。

首先,为了进行聚类分析,我们需要选择合适的算法。

常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。

在医疗数据挖掘中,K均值聚类是最为常用的方法之一。

它将数据集分割为K个簇(cluster),其中每个簇都具有相似的特征。

层次聚类则是一种将数据点结构化为树状图的方法,它能够通过比较各个子类之间的相似性来进行分类。

密度聚类则通过确定每个数据点周围的密度来进行分类,具有较高密度的数据点被划分到一个簇中。

在选择算法之后,我们需要对医疗数据进行预处理。

数据预处理是一个非常重要的步骤,可以消除数据中的噪声和异常值,同时对数据进行归一化处理。

在医疗数据挖掘中,由于不同的医疗数据类型具有不同的特点和尺度,预处理步骤变得尤为关键。

常见的预处理方法包括数据清洗和特征选择。

数据清洗可以帮助我们发现并处理缺失值、重复值和异常值,以提高数据的质量。

特征选择可以帮助我们选择对于聚类分析最有价值的特征,以减少数据维度和降低计算复杂度。

接下来,我们进行聚类分析。

在这一阶段,我们使用选定的聚类算法对预处理后的数据进行分析。

通过计算数据点之间的距离或相似性,聚类算法会将相似的数据点划分到同一个簇中,同时将不相似的数据点划分到不同簇中。

聚类的结果可以帮助我们发现数据中的模式和结构,并进一步对疾病进行分类、预测和管理。

聚类分析在中药研究中的运用

聚类分析在中药研究中的运用

聚类分析在中药研究中的运用引言中药是中国传统医学的重要组成部分,具有悠久的历史和广泛的临床应用。

随着科学技术的进步,研究人员对中药的研究领域也在不断拓展。

聚类分析是一种常用的数据分析方法,可以将一组数据对象划分为不同的类别或簇。

在中药研究中,聚类分析被广泛应用于中药质量评价、药效成分分析以及中药分类等方面。

本文将介绍聚类分析的原理、常用算法以及其在中药研究中的运用。

聚类分析原理聚类分析是一种无监督学习的方法,其目标是将相似的对象分组为同一类别,同时将不相似的对象分开。

其基本原理是通过度量数据对象之间的相似性或距离来进行分类。

常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。

聚类分析算法K均值聚类算法K均值聚类算法是一种常用且简单的聚类算法。

算法的步骤如下:1.随机选择K个聚类中心;2.计算每个数据对象与聚类中心之间的距离,并将其分配到距离最近的聚类中心所属的类别;3.更新每个聚类中心的位置为该聚类中所有数据对象的均值;4.重复步骤2和步骤3,直到聚类中心不再改变或达到迭代次数。

层次聚类算法层次聚类算法基于树形结构,可以将数据对象按照层次关系进行聚类。

算法的步骤如下:1.将每个数据对象视为一个独立的聚类;2.计算每对聚类间的相似度或距离,并将其合并为一个更大的聚类;3.重复步骤2,直到所有的数据对象都被合并在一个聚类中,或达到预设的聚类数量。

聚类分析在中药研究中的应用中药质量评价中药质量评价是中药研究中的重要环节。

利用聚类分析可以对中药样品进行分类,帮助研究人员确定中药样品的质量等级。

通过对中药样品中的有效成分进行聚类分析,可以将相似的样品分为同一类别,从而更好地评估中药的质量。

药效成分分析中药中的药效成分对中药的疗效具有重要影响。

聚类分析可以帮助研究人员将相似的药效成分进行分类,揭示中药中不同类别的药效成分的作用机制。

通过聚类分析,研究人员可以更好地理解中药中药效成分的分布情况,从而指导中药的合理使用和开发。

聚类分析的应用案例

聚类分析的应用案例

聚类分析的应用案例聚类分析是一种常用的数据挖掘技术,它可以将数据集中的对象按照其相似性进行分类,从而找出数据中的潜在模式和结构。

聚类分析在各个领域都有着广泛的应用,例如市场营销、医学诊断、社交网络分析等。

本文将介绍几个聚类分析在实际应用中的案例,帮助读者更好地理解和应用这一技术。

首先,聚类分析在市场营销中的应用案例。

假设一个公司希望对其客户进行细分,以便更好地定制营销策略。

通过聚类分析,可以将客户按照其购买行为、偏好等特征进行分类,从而识别出不同的客户群体。

比如,通过聚类分析可以将客户分为价值型客户、潜在客户、忠诚客户等不同的群体,然后针对不同的群体制定相应的营销策略,提高营销效果。

其次,聚类分析在医学诊断中的应用案例也非常广泛。

医学领域的数据往往包含大量的特征和变量,通过聚类分析可以将患者按照其症状、生理指标等特征进行分类,从而辅助医生进行诊断和治疗。

例如,通过聚类分析可以将患者分为不同的疾病类型或病情严重程度,帮助医生更好地制定个性化的治疗方案,提高治疗效果。

另外,聚类分析在社交网络分析中也有着重要的应用价值。

随着社交网络的快速发展,人们在社交网络上产生了大量的数据,通过聚类分析可以将用户按照其兴趣、行为等特征进行分类,从而挖掘出不同的用户群体和社交圈子。

这对于社交网络平台来说,可以帮助他们更好地推荐好友、内容等,提高用户的粘性和使用体验。

综上所述,聚类分析在市场营销、医学诊断、社交网络分析等领域都有着重要的应用价值。

通过聚类分析,可以帮助人们更好地理解和利用数据,发现数据中的潜在模式和结构,为决策提供科学依据。

随着数据挖掘技术的不断发展,相信聚类分析在更多的领域将会有着更广泛的应用。

聚类算法在医学影像分析中的应用示范

聚类算法在医学影像分析中的应用示范

聚类算法在医学影像分析中的应用示范随着医学影像技术的不断发展,医学影像数据的增长速度迅猛,如何从庞大的医学影像数据中挖掘出有用的信息成为一个重要的问题。

聚类算法作为一种常用的无监督学习方法,已经得到广泛应用,尤其在医学影像分析中具有重要的应用价值。

本文将通过介绍聚类算法在医学影像分析中的应用示范,探讨其在该领域中的具体作用和潜在应用前景。

首先,聚类算法在医学影像中的应用示范之一是疾病分类。

医学影像数据中常包含大量的病例图像,利用聚类算法可以将这些图像按照其特征分为不同的簇。

通过对不同簇的研究,可以发现不同疾病之间的共同特征和差异,从而为临床医生提供更准确的诊断和治疗方案。

以肺癌为例,研究者可以利用聚类算法对肺癌患者的CT图像进行聚类,将不同的病灶分为不同的簇,进而研究簇与疾病之间的关系,为疾病的早期诊断和治疗提供有力支持。

其次,聚类算法还可以用于医学影像中的异常检测。

在正常情况下,医学影像数据呈现一定的规律和模式,但在某些疾病或异常情况下,医学影像数据中可能存在与之不符的特征。

利用聚类算法,可以将正常和异常的影像数据分成两个簇,通过对异常簇的研究,可以发现潜在的疾病风险和异常情况,提前进行干预和治疗。

例如,在脑部影像中,聚类算法可以帮助发现脑出血、脑梗塞等异常情况,从而及时采取措施进行治疗,减少患者的风险和痛苦。

另外,聚类算法还可以在医学影像中进行图像分割。

图像分割是医学影像分析中的重要任务之一,它可以将医学影像数据划分为不同的区域或结构,从而使医生能够更清晰地观察和分析。

聚类算法可以通过将图像中的像素分为不同簇来实现图像分割,从而减少主观性和主观偏差,使分割结果更加客观和准确。

例如,在乳腺X光摄影中,聚类算法可以帮助将乳房图像分为正常组织、肿瘤和乳腺囊肿等不同结构,帮助医生进行乳腺疾病的诊断和治疗。

此外,聚类算法还可以在医学影像中进行特征选择和特征提取。

医学影像数据通常具有复杂的高维特征空间,利用聚类算法可以从中提取出对疾病诊断或治疗具有重要意义的特征。

聚类算法在医疗影像分析中的前沿探索

聚类算法在医疗影像分析中的前沿探索

聚类算法在医疗影像分析中的前沿探索一、聚类算法概述聚类算法是一种无监督学习技术,其核心目标是将数据集中的样本划分为若干个由相似对象组成的子集或“簇”。

在医疗影像分析中,聚类算法的应用尤为重要,它可以帮助医生和研究人员从大量的影像数据中发现潜在的模式和规律,从而提高疾病的诊断和治疗效率。

聚类算法的基本原理是通过计算样本之间的相似度或距离,将相似的样本聚集在一起,形成不同的簇。

1.1 聚类算法的类型聚类算法主要可以分为几类,包括基于中心的算法、基于连接的算法、基于密度的算法和基于模型的算法。

基于中心的算法,如K-means和K-medoids,通过计算样本与簇中心的距离来进行聚类;基于连接的算法,如层次聚类,通过构建一个连接样本的树状结构来进行聚类;基于密度的算法,如DBSCAN,通过计算样本周围的密度来进行聚类;基于模型的算法,如高斯混合模型,通过假设数据是由多个概率分布生成的来进行聚类。

1.2 聚类算法的应用场景聚类算法在医疗影像分析中的应用场景非常广泛,包括但不限于以下几个方面:- 疾病诊断:通过聚类算法对影像数据进行分析,可以帮助医生发现不同疾病的特征,从而提高诊断的准确性。

- 疾病分类:聚类算法可以将具有相似特征的疾病影像数据聚集在一起,有助于疾病的分类和研究。

- 影像分割:聚类算法可以用于影像的自动分割,将不同的组织和器官从影像中分离出来,便于进一步的分析和处理。

- 特征提取:聚类算法可以用于提取影像中的关键特征,为后续的图像处理和分析提供支持。

二、聚类算法在医疗影像分析中的应用聚类算法在医疗影像分析中的应用是一个复杂而富有挑战的过程,涉及到多个方面的技术和方法。

2.1 影像数据的预处理在进行聚类分析之前,首先需要对影像数据进行预处理。

这包括图像的去噪、增强、标准化等操作,以提高影像数据的质量,减少噪声对聚类结果的影响。

预处理的目的是使影像数据更适合聚类算法的处理,提高聚类的效果。

2.2 特征选择与提取特征选择和提取是聚类分析的关键步骤。

聚类分析技术在疾病发病率分析中的应用研究

聚类分析技术在疾病发病率分析中的应用研究

聚类分析技术在疾病发病率分析中的应用研究概述聚类分析是一种将相似数据分组的统计技术。

在疾病发病率分析中,聚类分析可用于识别和描述不同的疾病类型及其潜在的影响因素。

本文将介绍聚类分析的基本概念和方法,并探讨其在疾病发病率分析中的应用。

聚类分析的基本概念聚类分析是一种无监督学习的统计方法,它试图发现数据中存在的自然群集。

聚类分析可以根据样本点之间的相似性将它们分为群集。

群集内的数据越相似,群集间的数据差异越大。

聚类分析的目标是根据样本点的相似性,将数据集分成具有一定相关性的簇。

聚类分析可以将样本点分为不同的簇,并评估簇间的相似性程度。

聚类分析的方法聚类分析方法主要有两类:基于距离的聚类和基于分层聚类的聚类。

基于距离的聚类通常采用聚类距离作为样本点之间的相似度度量。

而基于分层聚类的聚类方法则首先将每一个样本作为一个簇,然后逐渐合并这些簇,直到合并成一个或多个大簇为止。

这两类聚类方法各有优缺点,研究人员可以根据自己的需求选择使用哪种方法。

聚类分析在疾病发病率分析中的应用聚类分析在疾病发病率分析中具有很大的应用潜力。

通过对疾病发病率数据进行聚类分析,可以快速识别和描述不同的疾病类型及其潜在的影响因素。

例如,在研究流行性感冒流行规律时,医学研究人员可以将研究区域的不同地点按照流感发病率进行聚类分析,以便更好地理解发病簇的扩散路径。

通过对发病簇的聚类分析,研究人员可以快速确定疫情的传播模式,以便及时采取预防措施。

此外,聚类分析还可以用于疾病风险评估。

例如,在考虑个人疾病风险时,可以将基因型、生活方式和其他疾病风险因素作为特征,利用聚类分析将个体分为不同的风险群体。

这种方法可以帮助医生给出有针对性的建议,从而降低患者风险并提高治疗效果。

结论聚类分析是一种简单而有效的数据分析技术,可以在疾病发病率分析中发挥重要作用。

该技术可以帮助研究人员识别不同的疾病类型,理解疾病的传播规律,评估个人疾病风险,并制定相应的防治策略。

[医学]聚类分析在中药研究中的运用

[医学]聚类分析在中药研究中的运用

相似度度量
小结
除了以上三种度量相似性的方法之外,针对中药研发中 遇到问题的实际情况,可以在这三种方法的基础上定义 新的相似性度量,以更好地表示研究对象在某个方面的 相似性程度;例如很多来自于中医药相关文献资料的关 于中医药的功效等文本的内容,则可以利用语义相似性 来分析
注意事项
数据的标准化问题:
关联性度量时,研究对象有n个特征,可以用0/1 表示该对象是否符合某个特征,对两个研究对象 各个特征进行匹配计算其相似度。
关联性测度方法:
简单匹配系数:s=(a+d)/n;(a:1-1匹配的个数,d:0-0匹 配的个数,n:特征个数)
雅可比系数:s=a/n;
关联性度量
例子1:方剂相似性
xik x jk
k 1
明氏(Minkowski)距离
r
dij
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k 1
马氏(Mahalanobls)距离

dij xi xj
1 xi x j
距离测度
例子:不同种类但药用类似的中药中往往含有相同 的化合物或金属元素,但它们含量不同,根据组成 成分的含量分析中药相关度可以采用距离测度,进而 运用聚类研究药物金属元素与药物疗效的相关性.如 下表(成分指成分的含量占整个中药的比例)
每一种中药中包含了大量的化合物成分,不同功能的中药 中含有不同的化合物成分,也可能含有相同的成分,这些 化合物成分之间相互作用(协同或抑制)通过多靶点、多 途径而实组成都很复杂,分析困
难;
方剂



使
中药h
中药j

中药材分类中的聚类分析

中药材分类中的聚类分析

中药材分类中的聚类分析
中药材分类是中医学的重要组成部分,有效的中药材分类便于中医科学使用,推动中药材分类研究变得十分重要。

其中,聚类分析在中药材分类研究中起着重要的作用。

聚类分析是一种有监督学习方法,其目的是将数据集中的行或向量聚类到相似的组中,以便研究具有相似特征的组。

聚类分析可以有效地研究中药材分类问题,如药材植物分类、气味分类、性质分类、功能分类等,可以找到相似的特征,形成足够接近的分类情况,也可以用于在不同数据集之间找到可能的相似性。

聚类分析用于中药材分类的过程主要分为五步:第一步是计算数据的距离矩阵,即计算样本之间的特征距离;第二步是确定聚类个数,采用聚类最优法从样本距离矩阵中计算得到最优聚类个数;第三步是设置距离标准,以确定样本类型;第四步是计算质心,并利用质心进行样本聚类;第五步是样本归类、结果检查,然后将最终的聚类结果应用到中药材分类中。

总之,聚类分析在中药材分类研究中的应用是一种非常有效的方法,可以找出具有相似性的特征,有效提高中药材分类的精度,提高中医科学使用的效率。

聚类分析方法及其应用

聚类分析方法及其应用

聚类分析方法及其应用聚类分析是一种通过寻找数据中相似模式并将其组织成群集的方法。

它在许多领域中得到广泛应用,如数据挖掘、机器学习、图像处理等。

本文将介绍聚类分析的基本概念和常用方法,并讨论其在实际应用中的一些案例。

一、聚类分析的基本概念聚类分析是一种无监督学习方法,它将数据集中的样本根据相似性进行分组。

相似的样本被分配到同一个群集中,而不相似的样本则分配到不同的群集。

聚类分析的目标是从数据中发现隐藏的结构和模式,并为进一步的分析和决策提供基础。

二、常用的聚类分析方法1. K-means聚类K-means聚类是最常用的聚类算法之一。

它将样本分为K个群集,其中K是用户定义的参数。

算法的核心思想是通过迭代优化,将样本逐步分配到最近的群集中心。

K-means聚类对于处理大规模数据集时具有较高的效率和可伸缩性。

2. 层次聚类层次聚类是一种基于距离和相似性的分层方法。

它从一个群集开始,然后逐步合并或划分群集,直到满足预定义的停止条件。

层次聚类的优势在于不需要预先指定聚类的数量,并且可以生成树状的聚类图谱。

3. 密度聚类密度聚类算法将样本分配到高密度区域,并将低密度区域作为噪声或离群点。

其中最著名的方法是DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise),它通过定义样本之间的距离和邻域密度来确定聚类。

三、聚类分析的应用案例1. 客户细分聚类分析可以帮助企业将客户分为不同的细分市场。

通过分析客户的购买行为、兴趣偏好等因素,可以发现潜在的市场需求和消费习惯。

2. 社交网络分析聚类分析可以帮助社交媒体平台挖掘用户之间的关系和兴趣群体。

通过聚类分析,可以将用户分为相似的群集,并提供个性化的推荐和广告。

3. 医学图像处理在医学领域,聚类分析可以帮助医生对疾病进行分类和诊断。

通过分析医学图像中的不同特征,可以将病灶分为不同的类型,并辅助医生做出准确的诊断。

聚类分析模型的解释与应用

聚类分析模型的解释与应用

聚类分析模型的解释与应用聚类分析是一种数据挖掘技术,用于将一组相似的数据点归为一类。

它在数据分析和机器学习领域中被广泛应用,能够帮助我们发现数据中的潜在模式和结构。

在本文中,我们将解释聚类分析的基本原理,并探讨其在不同领域的应用。

聚类分析基于相似性度量来确定数据点之间的相似性。

常用的度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。

通过计算数据点之间的相似性,并根据相似性值对数据进行分组,聚类分析可以将数据集划分为不同的类别。

聚类分析模型的应用范围非常广泛。

在市场营销领域,聚类分析可以帮助企业识别不同的消费者群体。

通过分析消费者的购买行为、兴趣和偏好等数据,企业可以将消费者分为具有相似特征的群体,并为每个群体提供个性化的产品或服务。

这有助于提高企业的市场竞争力,提高客户满意度和销售额。

在客户关系管理中,聚类分析可以帮助企业发现不同类型的客户。

通过对客户的购买历史、投诉记录和反馈意见等数据进行聚类分析,企业可以了解客户的需求和偏好,并制定相应的营销策略。

例如,某些客户可能对价格敏感,而另一些客户则更注重产品质量。

通过针对不同类型的客户制定差异化的营销策略,企业可以提高客户忠诚度和销售业绩。

在社交网络分析中,聚类分析可以帮助我们理解人际关系和社交网络结构。

通过分析社交媒体平台上用户之间的关系和互动,聚类分析可以将用户分为不同的社交群体。

这有助于我们了解不同群体之间的联系和影响力,并为社交网络推荐系统和广告定向提供数据支持。

在医学领域,聚类分析可以帮助医生识别不同类型的疾病。

通过分析患者的病历数据和生物标记物等信息,聚类分析可以将患者分为具有相似症状和特征的群体。

这有助于医生进行个性化诊疗,并提供更准确的医疗建议和治疗方案。

在图像处理和计算机视觉中,聚类分析可以用于图像分割和目标识别。

通过将图像中的像素点进行聚类,聚类分析可以将图像中的不同区域分割开来。

这有助于我们识别图像中的不同对象和特征,并进一步进行图像处理和分析。

聚类算法在肺炎诊断中的应用研究

聚类算法在肺炎诊断中的应用研究

聚类算法在肺炎诊断中的应用研究近年来,肺炎已经成为全球关注的热点话题,尤其是在新冠疫情的大流行中,肺炎的诊断与防治显得尤为重要。

随着科技的不断发展,人工智能技术在医疗健康领域也得到了广泛的应用。

其中,聚类算法已经被用于肺炎的诊断,取得了许多可喜的成果。

1.肺炎的诊断肺炎是一种比较常见的疾病,病人常常会出现发热、胸痛、咳嗽、气促等症状。

由于肺炎的症状与其他呼吸道疾病非常相似,因此对于医生来说,如何快速而准确地诊断肺炎就显得非常重要。

目前,世界卫生组织建议采用核酸检测、CT扫描等方法来诊断新冠病毒肺炎,但是这些方法需要专业的医护人员和相应的设备,且检测和报告的时间较长,往往容易出现漏诊、误诊等问题。

因此,研究一种快速、准确、实用的肺炎诊断方法就尤为重要。

2.聚类算法的应用聚类算法是一种机器学习算法,可以将相似的数据点分为一组,从而揭示出数据集的内在结构。

在肺炎的诊断中,聚类算法可以将病人的临床表现、影像学表现、实验室检查结果等多个方面的信息进行聚类分析,从而为医生提供准确的诊断建议。

例如,某研究团队采用了基于k均值聚类算法的肺炎诊断模型。

他们收集了434例肺炎患者和230例非肺炎患者的病例数据,利用人工标注的疾病结果对算法进行训练和验证。

实验结果表明,该算法对于肺炎的诊断准确率可达到93.5%,与专业医生的诊断结果相当。

再例如,近期有学者采用了基于层次聚类算法的肺炎诊断模型。

他们将影像学、实验室检查和症状等多个指标进行聚类,得到了4种不同类型的肺炎患者,分别为病毒感染型肺炎、细菌感染型肺炎、双重感染型肺炎和其他型肺炎。

在对模型进行测试时,研究者发现该算法的准确率达到了94.3%。

3.算法的优势和应用前景聚类算法在肺炎诊断中的应用,主要得益于这类算法具有高效、自适应、无需先验知识、能够处理高纬度数据等优点。

相较于传统的医生经验判断,聚类算法可以更快速、客观地对数据进行分析和判断,从而辅助医生快速做出诊断。

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聚类分析法在医学上的应用研究
【摘要】目前,聚类分析作为一种新兴技术手段被应用于国内外医学领域,从不同程度辅助提升了医疗效果。

了解聚类分析在医学领域的主要应用,探索它的应用前景及发展方向有助于各项医务工作的展开。

文章通过查阅各种数据库的相关文献,借助文献计量学及SPSS,MATLAB等软件全面总结出聚类分析在医学领域的主要应用。

【关键词】聚类分析;数据挖掘;数字医疗;应用研究
聚类分析,它是直接比较各事物之间的性质,将性质相近的归为一类,性质差别较大的归入不同类的一种多元统计分析方法。

现代化数字医疗的严峻形势对医务人员的要求越来越高。

聚类分析技术在发达国家的应用已经很广泛,在我国医学领域应用的较晚但前景广阔。

常用的统计聚类分析方法包括谱系聚类(hierarchical clustering)、快速聚类(K-means)、两阶段聚类(Two-Step)、动态聚类、最优分割和模糊聚类等。

采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中,如SPSS、SAS、MATLAB等。

国外比较有名的数据挖掘系统有SAS公司的Enterprise Miner、IBM公司的Intelligent Miner,SGI公司的MinerSet、SPSS 公司的Clementine、加拿大Simon Fraser大学开发的DBMiner等。

通过查阅万方、维普、知网等各种数据库的相关文献,借助文献计量学及SPSS,MATLAB等软件分析,发现聚类分析在医学领域的应用主要有以下几个方面。

一、聚类分析在医学影像上的应用
医学图像数据挖掘技术聚类分析是有效解决医学图像处理与分析的重要手段之一,它可以揭示正常人体各组织器官影像特征数据的分布规则和关系,为人体组织器官图像的自动分类和病变组织图像自动识别开辟新的途经[1]。

目前的典型研究有:
1.在医学图像灰度密度研究的基础上,提出基于医学图像带修正系数的密度构造聚类算法。

对现有图像数据挖掘算法加以比较筛选和改进,深入研究了医学图像数据的核密度函数、数据分箱和基于数据分箱策略的密度构方法,使图像更精确。

2.用Matlab语言优化K-均值聚类算法程序,提高了K-均值聚类算法在医学CT图像分割上的应用效果、稳定性和质量,减少了程序的运行时间,为图像的识别处理奠定了基础。

3.将遗传算法与聚类分析两种工具相结合,应用到医学CT 图像分割中。

利用遗传算法搜索的随机性和并行性,克服了K均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性。

并且可以根据分割的要求,合理地调整聚类时的特征向量和权重。

4.将模糊聚类分析方法引入到医学图像处理领域,在不断的改进和其他方法的伴随下,改善算法的速度和处理效果。

5.采用无监督的聚类分析的计算机系统提高对病灶的MRI X光检查的诊断准确性,作为计算机辅助诊断病灶X光检查。

二、聚类分析在疾病的诊断和分型上的应用
在医学中,值得注意的是,某些临床实体可以有种种原因,如由非常不同的细菌造成的脑膜炎在临床上可能无可区别;反之,一种病因可以产生种种体征,症状和病理现象,例如,梅毒。

在当前的数字化医疗时代,医学聚类分析在疾病的计算机诊断上大放异彩,解决了很多关于疾病实体和综合征的诊断和分型的棘手问题[2]。

较早的应用有:Manning和Wstson(1966)使用分类学距离和平均连锁聚成来对心脏病分类;Jones等通过聚类分析分开两种症状非常多变而交叠的结肠疾病;Zinsser(1964)使用因子分析和聚类分析区分肾盂肾炎……
我国精神分裂症诊断标准的制定和残肢者肌电信号的控制都应用了模糊聚类。

如今发达国家采用统计聚类分析为早期帕金森疾病分亚型,这种亚型的鉴定对致病机制假说的提出和治疗策略的制定有重大暗示;将统计聚类分析方法应用在胃旁路减肥手术中,来辨别肥胖病人不同的亚型,借此找到阻碍减肥成功和术后恢复的模式;采用K-means聚类分析对听力图形进行分类,改善和整合临床设置中的图形识别,减少由于个体经验而发生的错误,被用于诊所开发;利用SPSS 软件对203例有随访结果的肿瘤作因子分析和聚类判别分析,用于讨论乳腺叶状肿瘤的9种病理形态学特征性参数的诊断价值等等。

三、聚类分析在监测和评价疾病预后上的应用
聚类分析在国内医疗这方面的应用几乎为空白,但在国外应用已经很有成效。

发达国家采用凝聚谱系聚类分析将慢性病的表现症状分解,用来评估慢性病的生活质量,如肺癌;用聚类分析评估I型糖尿病胰岛移植后自我监测的血糖指标,观察血糖波动和预后[3];用聚类分析判断病理指标,如尽管肝功能保存良好,但低BTR水平仍能表明肝细胞癌切除患者的早期复发;用几何编码和聚类分析识别参数来评估和控制II型糖尿病患者的代谢控制情况,有助于改善他们的监测和治疗;用聚类分析预测妇女生育年龄的心血管疾病和代谢风险因素等等。

四、聚类分析在基因靶向治疗上的应用
基因数据标准化处理后可以进行基因聚类分析,通过基因聚类分析可以考察未知基因的功能信息或已知基因的未知功能信息。

对基因和样本进行双聚类可以更好地发现基因表达模式并且具有更清晰的生物学解释[4]。

通过聚类分析,可以获取对种群固有结构的认识。

有利于疾病进行根本的靶向治疗。

同样的,国外聚类分析在这方面的研究也远远多于几乎空白的国内。

目前根据形态学对肿瘤进行分类有很大的局限性,而基因表达聚类分析可以利用肿瘤间不同的基因表达谱进行更精确的肿瘤亚型分类。

在肿瘤新标志基因发现中使用聚类算法和其它分析方法已经取得很有价值的发现,使得对肿瘤的机制有了更清晰的解释,对肿瘤的早期诊断和患者的生存预判提供了重要的参考。

除了在对肿瘤基因的研究,发达国家还利用聚类分析研究COPD基因,辨别不同亚型的带有不同模式的呼吸道疾病和肺气肿的吸烟患者;用层次聚类分析分析基因突变和某些疾病预后的关系,如AML(急性粒细胞白血病)预后和NPM1基因突变的关系;用离散聚类分析,K-means算法聚类分析和期望最大值算法来分析大规模离散型国际人类基因组单核苷酸多态性数据变量;用标准和一致性聚类分析工具(SC2ATmd)探索MATLAB中的微阵基因表达数据;用离散的拉普拉斯的聚类分析方法分析欧洲男士Y染色体的短串联重复序列……,聚类分析这把强大的工具使人类在疾病治疗的基因水平上迈出了一大步。

五、聚类分析在分子流行病学中的应用
国内国外聚类分析在这方面的研究都已颇为成熟。

典型研究有:
1.聚类分析在院内感染性疾病的研究应用(以大肠杆菌为例)
改进并运用基因分型方法,研究临床所分离到的彩超广谱B 内酰胺酶大肠杆菌的分子流行病学。

采用脉冲场凝胶电泳< PFGE> 分析电泳图谱经数据转化后进行聚类分析,计算各菌株间的相似性系数(SSm),根据SSm 进行单链锁聚类分析,得到相似性系数三角矩阵,对结果进行分析,以确定菌株间的亲缘关系[5]。

细菌的分子流行病学研究是控制院内感染的重要基础,它利用分子生物学方法来判断实验菌株之间的亲缘关系以发现爆发流行的来源及传播途径。

2.聚类分析在流行病生态学研究上的应用
例:王春晓等根据颈椎病患者的临床表现设计调查表,收集575例颈椎病患者的症状”体征”舌脉等信息,采用聚类分析和主成分分析法对调查表中98个常见症状进行聚类分析。

提示聚类分析和主成分分析用于中医证型的分类研究具有一定科学性。

3.聚类分析在药效学和药动学上的研究应用
例:发达国家为快速,方便,可靠的研究药物对白血病细胞的识别以及用于新药的临床试验,利用傅里叶变换红外显微光谱结合无监督谱系聚类分析快速识别白血病细胞的耐药性和敏感性;他们还证明顺序聚类分析是有效的heatmap展示抗生素耐药性时空变化模式可视化的方法;使用基于地理信息系统的凝聚谱系聚类分析,可以划分出基于时空的可视化的抗生素耐药模式等等。

六、结语
大量实例证明,聚类分析是可以运用在医学上的一把利刃,目前对它的应用也只是冰山一角,它在医学上有很大的应用空间和光明的前景。

现代数字化医疗形势对广大的医务人员提出了更高的要求,我们应该逐步接触并掌握好这门先进的工具为医学为病人更好的服务。

参考文献
[1]杨生友.聚类分析在医学图像中的应用[D].兰州大学,2009.
[2]孙迎.医院信息的数据挖掘与方法研究[A].中华医学会第十次全国医学信息学术会议论文汇编[C].2004.
[3]Takita,M.,et al.,Cluster analysis of self-monitoring blood glucose assessments in clinical islet cell transplantation for type 1 diabetes.Diabetes Care,2011.34(8):1799-803.
[4]Eisen MB,Spellman PT,Brown PO,et al.Cluster analysis and display ofgenome-wideexpression patterns[J].Genetics,2008,95(25):14863-14868.
[5]康梅,陈超杨,NOrman Hui,陈文昭,过孝静,郑动斌.产超广谱β酰胺酶大肠杆菌的脉冲场凝胶电泳分型研究四川大学学报(医学版),200435(2):214-216.。

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