电子医疗产检数据可视分析研究

发布时间：2021-01-17 01:29

　　现代电子医疗记录系统利用大量的文本图表来展示孕妇的身体检测数据,医生往往需要阅读大量文本,无法快速找到所需信息且不能做到及时确诊孕妇身体状况。同时,孕妇产检时的各项指标虽指明其身体状况良好,但仅凭单项指标并不能判断孕妇本身潜在的疾病,例如未妊娠或妊娠期间因其他原因引起的潜在妊娠合并症,如何结合多项产检指标对孕妇健康情况进行描述是一个重要的研究课题。本文使用医院孕检妊娠妇女的电子医疗产检记录数据,即孕检孕妇的基本信息及妇科常规检查项记录数据。在对孕检数据预处理之后,论文采用多种聚类算法对产检数据进行簇间分离,旨在帮助医生发现各个集群中孕妇关键产检指标对妊娠合并症的作用;同时提出病例样本相似度算法,用于寻求同簇中就诊孕妇的相似病例,分析其潜在可能患有的妊娠合并症。最后提出基于聚类的医学可视化设计系统。本文的主要贡献体现在以下三个方面:1.为获取到具有实际医学意义的集群,探寻各集群中的关键产检指标,挖掘能识别妊娠合并症但以往被忽略的产检指标,本文通过优化基于距离度量的明可夫斯基算法,提出基于多维产检指标的相似度度量算法,生成更合理的孕妇集群。通过可视分析效果图对比和质量评估指标值证明其能较为... 

【文章来源】：西南科技大学四川省

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

二维散点图

2相关理论与技术15图2-1二维散点图Figure2-12-dimensionalscatterplot雷达图通过在同一个中心点开始的轴上显示多维变量的二维图表，但轴中的角度与相对位置是无意义的，它能体现多个属性之间的对比分析程度。吴颖慧[11]等人发表了2013-2014年香港地区九龙中，九龙东与九龙西医院联网运营雷达图。如图2-2所示。图2-2雷达图Figure2-2Radarchart雷达图的可视化技术方法可以用于多维数据分析，能够通过该图直观地了解在某流行病发生期间，医疗资源变化，患者救治与死亡率变化的情况[30]。2.4本章小结本章节主要阐述了为实现基于多维度医疗指标数据的疾病预测研究，所需要的基本理论基础，其中包括多维度医疗指标的聚类技术，多维度指标的相似度算法研究，以及在处理多维数据时，常规采用的可视化技术。

3产检数据处理与分析163产检数据处理与分析当前，医疗机构通常使用电子医疗记录患者的病情，包括诊断信息，执行的程序和治疗结果，电子医疗记录已被认为是进行大规模分析的宝贵资源。本文为获取就诊孕妇最为接近病历样本，提高预测其患有潜在妊娠合并症概率大小的能力。拟采用如图3-1所示流程，对产检电子医疗记录数据进行处理。过程包括数据预处理，数据PCA降维，聚类数据处理分析，以及本文提出的基于距离度量算法改进的基于多维产检指标的相似度算法与病例样本相似度算法，最终将各聚类通过前一个相似度算法改进后的聚类结果与相似度算法相结合产生得到该就诊孕妇最为相似的病历样本。如下详细阐述。图3-1产检电子医疗数据分析流程图Figure3-1FlowChartofPregnancyElectronicMedicalDataAnalysis3.1产检数据预处理方法电子医疗记录数据的复杂性使其难以直接分析数据，有必要对源数据进行预处理，确保电子医疗记录数据的准确，完整，一致性和隐私性，以提高数据质量并改善数据聚类的结果。据统计，在整个数据处理过程中，预处理阶段的工作量超过60%[19]。不同的类型需要不同的处理技术，大多数结构化数据通常需要经典的预处理技巧，包括收集到的源数据，其中包括医疗服务时的过程记录，文档传送记录，以及相关的词汇记录和术后总结[20]，对其进行数据清洗，数据集成，数据数据隐私保护之后，生成汇总为电子产检数据集，如图3-2所示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]医疗大数据可视化研究综述[J]. 王艺,任淑霞.  计算机科学与探索. 2017(05)
[2]数据可视化背景下雷达图在医院管理中的应用[J]. 吴颖慧,叶小巾.  广西医学. 2016(07)



本文编号：2981924