糖尿病患者心脏构型超声数据模型挖掘研究

本研究论文《大数据-算法-糖尿病心脏构型超声数据模型的初步研究》由研究生吕楠在导师朱向明教授的指导下完成，于2014年3月提交。该研究聚焦于糖尿病患者的心脏健康，特别关注其心脏结构的超声图像数据。论文的核心内容涉及以下几个方面： 1. 研究内容： 本研究的核心是通过大数据分析和算法应用，探究糖尿病对心脏形态的影响。通过对大量糖尿病患者的超声心动图数据进行深度挖掘，试图揭示糖尿病患者心脏构型的特性和变化规律，以及这些变化可能预示的潜在健康风险。 2. 材料与方法： 研究样本包括360例糖尿病患者和150例正常健康人群，作为对比组。研究者收集了受试者的身高、体重、体表面积等基本信息，以及心脏超声数据。通过数据仓库技术构建了一个专门存储和管理这些数据的系统，便于后续的数据分析。 3. 数据挖掘与模型构建： 作者运用数据挖掘技术对心脏构型数据进行深入剖析，提取关键特征指标，如左房容积指数(LAVI)、左室心肌重量指数(LVMI)、室间隔厚度(RWT)和左室后壁厚度等，以反映心脏健康状况的变化。这些指标对于识别糖尿病患者心脏疾病的早期迹象至关重要。 4. 结果与讨论： 研究结果将展示糖尿病患者心脏构型的变化模式，可能包括异常趋势或特征，这对于理解和预测糖尿病患者心血管疾病的发展具有重要意义。同时，论文还将探讨这些发现的临床意义和对糖尿病管理策略的影响。 5. 结论与展望： 在论文的结论部分，作者会总结研究发现，评估其对糖尿病心脏健康模型的贡献，并提出未来可能的研究方向和进一步优化数据模型的方法。 6. 附录与致谢： 附录可能包含详细的实验数据、计算过程或补充材料，致谢部分则表达了对导师、同事和研究参与者们的感谢。 这篇论文的重要价值在于它将大数据分析和医疗领域的具体应用相结合，提供了糖尿病患者心脏健康监控的新视角，有助于改善临床决策和糖尿病管理。通过深入的数据挖掘，它为心脏病学领域带来了新的洞察，推动了医学研究的进步。