基于甲亢临床指标的多维时间序列关联度分析

• 作者: 乐嘉锦 王致强 陈德华
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯混合模型 多维分析 关联支持度 甲亢
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘
• 页码范围: 12-15
• 页数: 4页
• 分类号: TP302
• 字数: 3351字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2016.04.003

摘要

近年来，对临床医疗数据的挖掘分析越来越热，医疗数据中包含很多有价值的信息等待被挖掘。对基于时间序列的临床指标数据流进行关联度分析，从中发现临床指标相互之间变化趋势的相关性，对于开展精准医疗具有非常重要的价值。本文将高斯混合模型运用于临床医疗数据流的关联度分析中，提出关联支持度的方法来衡量指标之间的关联关系的强弱程度。最后通过分析100多位甲亢患者临床指标数据流，计算出各个指标对的关联支持度，得出各指标相互之间关联度的强弱关系。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乐嘉锦	东华大学计算机科学与技术学院	131	1480	20.0	32.0
2	陈德华	东华大学计算机科学与技术学院	39	220	8.0	13.0
3	王致强	东华大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0