生物医学数据挖掘：血管炎疾病聚类分析与新型平滑支持向量机诊断应用

### 生物医学数据挖掘：血管炎疾病聚类分析与新型平滑支持向量机诊断应用 在生物医学领域，数据挖掘技术正发挥着越来越重要的作用。本文将介绍两项相关研究，一是针对血管炎疾病的聚类分析，二是利用新型平滑支持向量机进行医学诊断。 #### 血管炎疾病聚类分析 血管炎疾病是一类影响血管的炎症性疾病，会导致器官和组织损伤，甚至危及生命。然而，这类疾病的诊断往往十分困难。当前的生物医学数据库如 MEDLINE 包含了大量以科学文章形式存在的知识，因此需要文本挖掘技术来处理这些文本，以提取有价值的知识。 ##### 研究方法 - **疾病选择**：通过采访医学专家并搜索特定网站，如美国风湿病学会和加拿大风湿病协会的网站，选定了 12 种最常见的血管炎疾病。 | 疾病名称 | 文章数量 | | --- | --- | | 白塞病 | 6,965 | | 韦格纳肉芽肿病 | 6,126 | | 结节性多动脉炎 | 5,700 | | 巨细胞动脉炎 | 4,853 | | 川崎病 | 3,782 | | 过敏性紫癜 | 3,674 | | 高安动脉炎 | 2,753 | | 肺出血 - 肾炎综合征 | 2,058 | | 变应性肉芽肿性血管炎 | 1,642 | | 药物性血管炎 | 1,628 | | ANCA 相关性血管炎 | 1,161 | | 复发性多软骨炎 | 1,069 | - **数据提取**：使用 PolySearch 生物医学文本挖掘工具从 MEDLINE 文章中提取器官和组织名称，并获取它们的出现频率。 - **数据转换**：将 MEDLINE 文章转换为定量数据，创建两个分别关于器官和组织的数据集。 - **聚类分析**：应用层次聚类分析来找出疾病之间的相似性。 ##### 相关数据库和工具 - **MEDLINE 数据库**：由美国国立医学图书馆的国家生物技术信息中心管理，包含了超过 1800 万篇生物医学文章的书目引用。文章按多个字段进行索引，其中医学主题词表（MeSH）用于索引、编目和搜索生物医学和健康相关信息。 - **PolySearch 文本挖掘工具**：可以通过分析多个信息源（包括 PubMed、OMIM、Drugbank 和 Swiss - Prot）生成与用户查询相关的概念列表。与其他类似工具相比，它不仅能提取和分析 PubMed 数据，还能处理多个数据库的文本数据。 ##### 层次聚类技术 聚类分析是数据挖掘中机器学习的一个重要领域，它根据模式之间的相似性将模式集合组织成簇。层次聚类方法可以生成从相似性高的小簇到包含更多不同项的大簇的层次结构，通常会产生一个称为树状图的图形输出。基本的凝聚层次聚类算法步骤如下： 1. 计算邻近矩阵。 2. 重复以下步骤： - 合并最接近的两个簇。 - 更新邻近矩阵，以反映新簇与原始簇之间的邻近关系。 3. 直到只剩下一个簇。 ```mermaid graph TD; A[计算邻近矩阵] --> B[重复操作]; B --> C[合并最接近的两个簇]; C --> D ```