基于关联规则的数据挖掘在超重肥胖患者心脏构型超声数据模型中的初步研究

摘要

cqvip:目的通过对超重肥胖患者心脏构型参数与临床信息的数据挖掘,揭示出数据之间潜在、有价值的关联信息。方法选取受检者212例(正常体重受检者69例,超重患者84例,肥胖患者59例)作为研究对象,获取临床信息及心脏构型参数,采用关联规则(Apriori算法)进行挖掘分析,提取有效关联规则并优选出能反映超重肥胖人群心脏构型及其变化的特征性指标及相关影响因素,建立心脏构型超声数据关联规则模型。结果根据提取的有效关联规则显示,超重肥胖患者收缩期末左心房前后径、左心房面积、左心房容积、左心室心肌重量与正常体重受检者相比倾向于变大,年龄、肥胖程度以及肥胖病程与心脏构型的改变密切相关。结论数据挖掘在医疗大数据中提取隐藏的关联信息,有助于超重肥胖患者心脏构型变化的早期检测、早期预防及早期干预。