数据挖掘技术在扩张型心肌病患者心脏构型超声

目的 通过对扩张型心肌病患者(dilated cardiomyopathy,DCM)心脏构型超声的相关数据及其在相关临床上的信息进行数据整理、挖掘和分析,揭示各个数据指标间的潜在信息,并选择对我们有价值的部分构建初步模型.方法 选取受检者199例(正常健康人群106例,临床诊断为DCM的患者93例)作为研究对象,收集临床信息及超声心动图参数,利用SQL Server 2012数据挖掘工具进行挖掘,提取出影响心脏构型变化的关键影响因素及特征性指标,初步构建出能反映DCM患者病程进展趋势的心脏超声数据模型.结果 通过数据挖掘技术中的聚类分析算法及预测计算器报表显示DCM患者左室舒张末期各径线、左室容积、心肌质量指数与正常受检者相比倾向于改变,得知在与DCM患者心脏构型变化相关的因素中,高血压、饮酒量以及病毒性心肌炎的相关性最大.结论 数据挖掘技术可以从大量医疗数据中通过算法提取和搜索潜藏于其中的有价值的关联信息,这种资料勘探和数据挖掘对于医学上的临床早期诊断DCM以及评估其治疗效具有一定的临床意义

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