慢性肾衰竭心脏构型超声数据模型的初步研究

发布时间：2017-08-12 03:16

  本文关键词：慢性肾衰竭心脏构型超声数据模型的初步研究

  更多相关文章： 慢性肾衰竭 超声心动图 心脏构型 数据模型 数据挖掘

【摘要】：目的:利用先进数据库技术采集慢性肾衰竭患者基本信息和临床数据,并通过超声心动图获取其心脏数据,建立慢性肾衰竭患者的心脏构型超声数据仓库(Data Warehouse,DW),进而运用数据挖掘技术(Data Mining,DM)对其进行数据挖掘,找到心脏构型改变的潜在规律,从中优选出能够反映心脏构型及其变化的特征性指标,建立慢性肾衰竭心脏构型的数据模型,实现动态监测和中长期预报慢性肾衰竭患者心脏构型变化,为慢性肾衰竭心脏病变早期预防、早期干预和判断预后等提供强有力的决策支持。方法:选取100例自2013年10月至2015年2月底来弋矶山医院就诊,既往有明确的慢性肾衰竭病史或本次入院后确诊的100例慢性肾衰竭(CRF)患者及50例同期健康体检者。记录所有受试者的身高、体重、性别、年龄、及体表面积等基本数据,采用Philips iE33彩色多普勒超声诊断仪按照统一规范化测量受试者获取并测量心脏收缩期末及舒张期末升主动脉(AAO)、左房(LA)、左室(LV)、右房(RA)、右室(RV)、冠状静脉窦(CS)、肺动脉(PA)、下腔静脉(IVS)的内径,室间隔(IVS)厚度、左室后壁厚度(LVPWD),通过仪器自带软件勾勒并计算出室壁相对厚度(RWT)、腔静脉的塌陷指数(CI)、左室心肌重量(LVM)、左室心肌重量指数(LVMI)、左房收缩期末面积(LAESA)、左房收缩期末容积(LAESV)、左房容积指数(LAVI)等。再通过医院信息系统(HIS)获取慢性肾衰竭患者临床信息如血压、血糖、血脂、心电图的等相关数据,并了解其患者有无并发症,是否存在高热量饮食、吸烟、饮酒、高钠高蛋白饮食等生活习惯。运用SQL Server 2008数据库管理工具将上述的数据源建立成慢性肾衰竭心脏构型数据库,利用SQL Server 2008DMAddin数据挖掘工具对数据库内数据进行挖掘,找出并分析各影响因素与慢性肾衰竭心脏构型改变之间有价值的规律,了解其心脏构型的动态变化,初步设计了慢性肾衰竭心脏构型改变的数据模型,根据各指标权重系数大小优选出反映慢性肾衰竭心脏构型变化的特征性指标。结果:建立了包含慢性肾衰竭患者基本信息、临床信息及心脏构型的数据库及正常人和慢性肾衰竭人群的心脏构型超声数据模型;通过对慢性肾衰竭心脏构型的各项指标与影响因素分析,按各指标权重系数的大小,列出影响慢性肾衰竭心脏构型改变的主要因素和特征性指标,从而发现慢性肾衰竭心脏构型演变规律,得出其演变的趋势图。结论:多种影响因素的综合作用导致了慢性肾衰竭心脏构型的改变。通过数据挖掘技术对患者大量的医学信息进行有效地挖掘,可以得到不同影响因素的相对影响值大小。找出影响慢性肾衰竭心脏构型改变的关键影响因素和心脏构型异常的特征性指标,绘制出构型演变的动态趋势图,能及时准确地预测心脏构型改变,为慢性肾衰竭心脏病变早期预防、早期干预、疗效观察和判断预后等提供强有力的决策支持。
【关键词】：慢性肾衰竭 超声心动图 心脏构型 数据模型 数据挖掘
【学位授予单位】：皖南医学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R692.5;R540.45
【目录】：

• 中英文缩略词5-8
• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 前言12-17
• 研究内容与方法17-23
• 1. 研究内容17
• 2. 材料与方法17-23
• 2.1 研究对象17-18
• 2.2 研究方法18-23
• 结果23-29
• 讨论29-34
• 结论34-35
• 参考文献35-39
• 附录39-46
• 综述46-60
• 参考文献56-60
• 作者简介及读研期间主要科研成果60-61
• 致谢61-62

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本文编号：659503