数据挖掘在医学上的应用

数据挖掘是一门新兴技术,即利用人工智能、机器学习、数理统计等方法从数据中提取有价值的信息。数据挖掘有广阔的应用前景,其在医学方面的应用包括:在生物医学／DNA、临床医学、医疗质量管理、医学图像、药品／毒理学等的应用,以下对数据挖掘及其在医学领域的应用进行综述。     

数据挖掘技术在医疗影像信息系统中的应用

采用数据挖掘技术处理某三甲医院医疗影像信息系统（RIS／PACS）数年应用过程中所积累的海量数据,重点探讨了关联规则算法对患者检查项目的关联分析、时序算法对各设备类型检查量的预测分析,初步挖掘了有价值的深层信息。     

数据挖掘在医学图像分类中的应用

介绍几种数据挖掘方法的发展历程,分析其在医学图像处理中的应用及其研究现状,包括关联规则、决策树、人工神经网络、支持向量机、粗糙集等,同时阐述数据挖掘在医学图像分类研究领域存在的问题,希望对研究人员有所借鉴。     

浅谈数据挖掘在教育信息化中的应用分析

随着信息社会的到来,大量信息在给人们带来方便的同时也带来了信息的消化、信息的辨识、信息的安全、信息形式的一致性等问题。人们开始考虑如何才能不被信息淹没,而且从中及时发现有用的知识,提高信息的利用率,最终避免“数据爆炸但知识贫乏”的现象,这个任务就落在数据挖掘的身上。随着基于网络的信息系统的大范围应用,大量的历史数据为辅助决策奠定了良好的基础。在基于校园网络的教学管理系统中,有关教学的信息已具备形成一个教学信息数据仓库的条件。在教育信息化条件下,应对数据挖掘的应用空间进行分析。     

数据挖掘技术在新安医学研究中的应用

探讨数据挖掘技术在新安医学研究中的应用,将文献研究与人工智能、机器学习相结合,应用关联规则、决策树方法、CBR技术等,对新安医家的临床经验进行分析,为继承和发扬新安医学提供新的思路和方法.     

数据挖掘技术在高校学生管理中的应用

目的：充分利用高校目前的教务信息系统，对大量的学生数据进行深入地分析，找出重要的关联关系，发现一些潜在的规则，为学校的决策提供重要依据。方法：利用数据挖掘技术中的规则和算法对大量原始数据进行分析。结论：把数据挖掘技术引入到高校学生管理中，不仅能提高学生管理的科学性，而且增强了教育数字化建设的实效性。     

数据挖掘技术的研究和应用

论述了数据挖掘的概念、算法、实际的挖掘过程,分析了C4.5决策树算法,调查了安徽职业技术学院学生英语学习的各种情况,找出其中潜在的规则,为学校教学决策提供一定的支持.     

关联规则数据挖掘技术在中医药研究中的应用概况

在人类社会由工业化社会逐渐进化到信息化社会过程中,信息也逐渐成为比物质和能源更为重要的资源。进入信息化时代,人们接触到爆炸式增长的信息,但也同时陷入了“信息丰富,知识不足”的困境。正是在这一大背景下,数据挖掘（Data Mining,DM）技术应运而生,数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其它信息库中的大量数据中挖掘出有趣知识的过程。     

数据挖掘在大型医疗设备故障诊断中的应用研究

本文阐述了数据挖掘的概念及实际应用的意义,尝试着将数据挖掘方法应用于我院部分大型医疗设备的故障监测与诊断中,取得了良好的收效.     

关联规则数据挖掘方法在中医药研究中应用进展

近年来,关联规则等数据挖掘方法不断引入中医药研究中,在探索分析中医药知识和规律方面发挥了重要的作用。该文综述了关联规则在中医病因病机、病症、证候及药物之间关系,名老中医经验传承,古今医案类方研究以及针灸处方、中药药性分析等方面的应用。