健康医疗大数据典型应用。可以构建大数据平台来收集不同病例和治疗方案以及病人的基本特征，建立针对疾病特点的数据库，帮助医生进行疾病诊断。医疗行业的大数据应用一直在进行，但是数据并没有完全打通，基本都是孤岛数据，没办法进行大规模的应用。健康医疗大数据在医疗行业治理方面的典型应用：卫生体制改革评估监测。大数据在疾病预测中的作用。大数据在临床业务、付款和定价、研发、大数据基因等方面的应用。......
2023-11-08
大数据挖掘技术在医药领域中的特征提取成果
【摘要】：以打鼾声声音特征提取为例，在基于机器学习的生物医学数据分析中，特征提取在大量医学数据中显得十分繁重而耗时。于月娜对宫颈细胞进行了图像分割和特征提取的研究。在对宫颈细胞特征提取方面的研究中，选取了合适的形状与纹理特征，通过KMeans算法进行深入研究。任丽晔对表面肌电信息进行特征提取，对不同的特征向量进行对比，选择最佳的特征向量，基于小波变换的特征提取反映信号局部性信息和时段信号变化的剧烈程度。
特征提取的传统方法是手工制作特征，而手工设计有效的特征是一个漫长的过程。深度学习与传统方法相比，优势在于其能自动地从大数据中学习特征而不是采用手工制作的特征。手工制作的特征主要依赖于设计者的先验知识，很难充分利用大数据。深度学习可以自动从大数据中学习特征表示，并包括数以万计的参数。通过对大数据下的网络特征提取方法进行分析，在对大数据时代发展现状、社会需求、生活方式及其条件下的网络信息提取方法分析的基础上，研究提高大数据时代下，面向知识发现的网络信息特征提取方法的可行性以及最大效率性。
李雪菲在《大规模结构化数据特征抽取》一文中提到应用哈希函数对数据进行键值化处理，并在其中加入了统计和归一化方法，实现了主成分分析法用于提取降维数据。采用过滤式方法用于特征选择，采用数学操作和离散型特征编码的方法用于特征生成。
国外人们使用GPU加速生物医学信号处理。以打鼾声声音特征提取为例，在基于机器学习的生物医学数据分析中，特征提取在大量医学数据中显得十分繁重而耗时。Jian Guo的研究中，通过python使用图形处理单元从大量的打鼾声声音数据中提取特征。Vitaly Schetinin提出可以通过睡眠脑电图来提取特征，从而分析评价大脑的发育。他表示，在新生儿大脑发育评估的情况下进行贝叶斯评估和预测分布的评价，拟议的功能与大脑的成熟度高度有关。
于月娜对宫颈细胞进行了图像分割和特征提取的研究。他在文中进行了宫颈细胞图像的语义描述、宫颈细胞图像的分割与图像的特征提取三个方面的内容。在宫颈细胞图像分割方面提出了一种高效的分层次分割算法，就如何提高宫颈细胞核质分离的准确率和分割效率，提出了一种基于Grab Cut算法、结合Canny算法边缘检测的方法来分离宫颈细胞核与细胞质。在对宫颈细胞特征提取方面的研究中，选取了合适的形状与纹理特征，通过KMeans算法进行深入研究。(www.chuimin.cn)
医学图像特征提取研究在不断发展。张增对脊柱图像也进行了特征提取，他提到对图像进行预处理能够获取更好的图像处理效果，随后进行图像分割、图像去噪、图像增强，最后进行图像特征提取。特征提取中包括图像颜色、纹理、形状和空间关系四个方面。
任丽晔对表面肌电信息进行特征提取，对不同的特征向量进行对比，选择最佳的特征向量，基于小波变换的特征提取反映信号局部性信息和时段信号变化的剧烈程度。研究中将小波分解系数作为描述信号特性的特征向量。
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大数据挖掘技术在医药领域中的贝叶斯公式应用详细阅读
，n），则3.贝叶斯定理贝叶斯，在《An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances》中给出了贝叶斯定理。其基本求解公式：贝叶斯公式：P（B|A）是根据A判断其属于类别B的概率，称为后验概率。......
2023-11-08
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大数据挖掘技术在医药领域中的数据库与数据仓库详细阅读
数据库由数据库管理系统统一管理，数据的插入、修改和检索均要通过数据库管理系统进行。软件主要包括操作系统、各种宿主语言、实用程序以及数据库管理系统。数据库管理系统是一种系统软件，它的主要功能是维护数据库并有效地访问数据库中任意部分数据。对数据库的维护包括保持数据的完整性、一致性和安全性。数据仓库的多维特征满足以多维数据为核心的多维数据分析。......
2023-11-08
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大数据挖掘技术在医药领域的应用详细阅读
打开VMware Workstation→点击文件→新建虚拟机。图9-2选择典型（推荐）选择“安装程序光盘映像文件”，选择指定的CentOS系统的.iso文件，点击“下一步〉”。图9-10在CentOS 6中安装VMware Tools重启CentOs 6。图9-11CentOS 6重启输入密码zkpk，登录进系统。图9-12CentOS 6安装完成下面克隆HadoopSlave。图9-14设置克隆虚拟机选项创建完整克隆。图9-16命名虚拟机图9-17正在准备克隆虚拟机图9-18正在克隆虚拟机点击“关闭”按钮后，发现“HadoopSlave”虚拟机已经在左侧的列表栏中。......
2023-11-08
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HBaseShell:在医药领域的大数据挖掘详细阅读
在HBase Shell提示符下执行help命令可列出所有命令列表。命名空间类命令命名空间是对表的逻辑分组，HBase可以针对命名空间分配资源限额，指定HRegionServer子集，进行安全管理等。大多数配置更改后必须重新启动HBase集群才能生效，与HRegion压缩、拆分相关的参数可以动态更改，更改后在HBase Shell中执行update_all_config命令即可生效。......
2023-11-08
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大数据挖掘技术在医药领域的应用实例详细阅读
MapReduce编程：编写WordCount类，实现Mapper接口，实现Reducer接口，配置作业，代码测试，打包发布。其中，key为该行在文本中的偏移量，value值为这一行的内容。Map处理将分割好的〈key，value〉对作为map（）方法的输入，然后由用户定义的map（）方法进行Map处理，生成新的〈key，value〉对。Reduce处理首先，Reduce端接收到来自Map端的数据后，对数据进行排序，如图5-27Reduce端排序结果所示。......
2023-11-08
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医药领域大数据挖掘技术的关联规则挖掘详细阅读
关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性。关联分析即利用关联规则进行数据挖掘。关联规则挖掘问题的描述：项目集，设I=｛i1，i2，…关联规则挖掘的目标，给定一个事务集合T，关联规则挖掘即找出T中所有满足支持度和置信度分别高于一个用户指定的最小支持度和最小置信度的关联规则。......
2023-11-08
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大数据挖掘在医药领域的分类分析详细阅读
分类是一种基本的数据分析方式，根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。分类分析的用途：解释和预报。......
2023-11-08
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