医学大数据分析策略与数据挖掘

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数据挖掘方法简介及其应用
医学大数据分析策略与数据挖掘
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数据挖掘概念
数据挖掘：是在从大量的数据中提取隐含的、 事先未知的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
定义研究问题
数据准备
模型应用
大数据源
提取数据
建立模型
模型评估
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数据挖掘
数据挖掘方法概述
分类预测 回归预测
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Monte Carlo模拟分析结果
✓ 各纹理产生30，40，50，60个子代（即纹理分别 为420，560，700，840个）。每个纹理子代分布 为正态分布，均值和标准差与轴位CT图像均值 相近；
✓ 设定每个纹理内部子代之间的相关系数为r=0.1， 0.2，0.3，0.4;
➢轴位纹理 ➢冠状位纹理 ➢矢状位纹理
03 ➢ 淋巴结是否肿大
影像学
➢ ➢
边缘是否光滑 是否分叶
检查 ➢ 结节位置
➢ 有无空泡征等
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数据挖掘主要分类预测方法
基于肺结节纹理 鉴别诊断肺癌
支持向量机 决策树 随机森林最近邻分类神经网络 Gradient Lasso回归 boosting
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日 期：2014年11月22日
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提纲
1 医学中大心数概据况及其分析策略
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数据中挖心掘概方况法简介及其应用
3 数据挖掘软件及其实现方法
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医学大数据及其分析策略
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大数据（Big Data）
生物医学大数据的只要特点：高维
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科学问题处理方式
➢ 假设驱动，收集数据， 分析寻找答案
➢ 数据大多是结构化的， 可以分析
➢ 数据驱动，挖掘寻找问 题
➢ 数据多是非结构化的， 难以分析。
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常用的医学多元统计学应用受到制约
多元线性回归分析
方
数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间 内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读 的信息。
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大数据时代的来临
•2000年以前大部分数据是analog data （模拟式数据） 以书、报纸、录像带等存储。特点：数据量较小。 •2000年以后digital data （数字式数据）大大增加 以CD、DVD、硬盘等存储。特点：数据量巨大。
分类回归树
朴素贝叶斯
决策树 神经网络分类
随机森林 支持向量机
神经网络回归 广义线性回归
回归组合模型 支持向量机回归
聚wk.baidu.com分析
K均值聚类 期望最大化EM
层次聚类 分布估计聚类
关联分析
属性关联分析
购物篮分析
属性筛选
LASSO 高维数据降维
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数据挖掘方法应用实例
肺结节良恶性的判定是CT图像诊断肺癌中 的一个难点和关键点。在实际的临床中，肺癌 被确诊时80%以上已属中晚期。
✓ 分别产生2组数据，设定两组各个变量均值之间 的差值为d(0.01-0.1)。
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Monte Carlo模拟分析结果
纹理相关系数为0.1时，840个纹理值各 预测模型拟合结果
纹理相关系数为0.2时， 840个纹理值各 预测模型拟合结果
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模拟式存量 2000年
数字式存量
Source: Researchers at the University of Southern California took four years -- 1986, 1993, 2000 and 2007 -- and extrapolated numbers from roughly 1,100 sources
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应用实例
三正交位成像
矢状位
轴状位
➢ 矢状位图像库 ➢ 冠状位图像库 ➢ 轴状位图像库
医学冠大数状据分位析策略与数据挖掘
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数据集合
01基本信息
➢ 年龄、性别等
02 既往史
04 CT图像 纹理
➢肿瘤病史 ➢粉尘接触史 ➢遗传病史 ➢吸烟史等
高维大数据库 （变量约1000， 样本336例）
of information.
Credit: Todd Lindeman and Brian Vastag/ The Washington P医os学t 大数据分析策略与数据挖掘
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医学大数据的应用意义
生物标志物识别
利用大数据识别有关疾病发生、 预后或治疗效果的生物标志物
组学研究
基因组学，表观组学，蛋白组学， 代谢组学，糖基组学，等 环境因素，个体行为与各组学关联
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医学大数据的应用意义
公共卫生监测：
传染病监测、 慢性非传染性疾病及 相关危险因素监测、 健康相关监测 群体性预防。
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医学大数据的应用意义
医疗协同和临床决策支持：
通过建立专用数据库，调用患者的 基因数据、病历信息等大量医学参 考数据，辅助疾病的诊断与治疗， 实现个体化诊治原则
Logistic回归分析 Cox回归分析
法
聚类分析 判别分析
主成分分析
因子分析
广义线性模型
......
正态性
线性、齐性
条
独立性
件
足够大的样本量
变量的20倍
......
➢ 传统的多元统计方法难以处理和分析医学大数据
➢ 高维、非线性、非高斯等数据，采用数据挖掘方法，可以
提供更高的预测精度。
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健康管理：
通过可穿戴设备对个体体征数据 的实时、连续监测提供个体化疾 病预防和治疗方案
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医学大数据的应用意义
可视化信息：
数据与信息图像、多媒体信息可视化，更清晰有效地 传达与沟通大数据包含的生物医学信息。
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在生物医学研究领域，大数据：
➢环境气象学数据 ➢医学影像数据 ➢基因、蛋白等组学数据 ➢大型临床资料 ➢复杂的生物和环境因素研究
支持向量机
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是美国Vapnik 教 授于1963年提出的。
在解决小样本、非线性和高维 模式识别问题中表现出许多优势， 并在一定程度上克服了“维数灾难” 和“过学习”等问题。在模式识别、 回归分析、函数估计、时间序列预 测等领域，都得到了长足的发展。