基于电子病历的医疗诊断模型的研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究目的和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 电子病历国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 医疗智能诊断的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要工作及组织结构安排 | 第12-15页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文组织结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 相关技术与理论基础 | 第15-24页 |
| 2.1 电子病历概述 | 第15-16页 |
| 2.1.1 电子病历的定义 | 第15页 |
| 2.1.2 电子病历的内容 | 第15-16页 |
| 2.1.3 电子病历与医疗智能诊断的关系 | 第16页 |
| 2.2 粗糙集理论概述 | 第16-18页 |
| 2.2.1 知识的表达 | 第16-17页 |
| 2.2.2 不可分辨关系 | 第17页 |
| 2.2.3 上近似与下近似 | 第17页 |
| 2.2.4 属性约简与核 | 第17-18页 |
| 2.2.5 属性依赖度 | 第18页 |
| 2.3 特征选择理论概述 | 第18-19页 |
| 2.3.1 基本概念 | 第18页 |
| 2.3.2 特征选择的流程 | 第18-19页 |
| 2.4 常用分类算法概述 | 第19-22页 |
| 2.4.1 朴素贝叶斯算法 | 第19-20页 |
| 2.4.2 K-近邻算法 | 第20-21页 |
| 2.4.3 神经网络算法 | 第21-22页 |
| 2.5 实验评测指标 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于粒子群算法的特征选择研究 | 第24-36页 |
| 3.1 特征选择算法的选择 | 第24页 |
| 3.2 粒子群算法概述 | 第24-28页 |
| 3.2.1 算法基本原理 | 第25-26页 |
| 3.2.2 二进制粒子群优化算法 | 第26-27页 |
| 3.2.3 粒子群算法在特征选择中的应用 | 第27-28页 |
| 3.3 粒子群优化算法的改进 | 第28-29页 |
| 3.3.1 粒子群优化算法存在的问题 | 第28页 |
| 3.3.2 粒子群优化算法的改进策略 | 第28-29页 |
| 3.4 改进算法特征选择的步骤与流程 | 第29-32页 |
| 3.5 仿真实验与结果分析 | 第32-35页 |
| 3.5.1 仿真数据选取 | 第32页 |
| 3.5.2 仿真实验环境 | 第32-33页 |
| 3.5.3 仿真参数设置 | 第33页 |
| 3.5.4 仿真实验结果与分析 | 第33-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于贝叶斯网络与证据理论的诊断模型研究 | 第36-45页 |
| 4.1 贝叶斯网络理论概述 | 第36-39页 |
| 4.1.1 贝叶斯理论 | 第36页 |
| 4.1.2 贝叶斯网络模型的构建 | 第36-38页 |
| 4.1.3 贝叶斯网络的推理 | 第38-39页 |
| 4.1.4 贝叶斯网络的优势 | 第39页 |
| 4.2 DS证据理论概述 | 第39-42页 |
| 4.2.1 DS证据理论的基本概念 | 第40页 |
| 4.2.2 DS证据理论的合成规则 | 第40-41页 |
| 4.2.3 证据理论的优势 | 第41-42页 |
| 4.3 贝叶斯网络与DS证据理论的诊断模型构建 | 第42-44页 |
| 4.3.1 贝叶斯网络与DS证据理论结合的可行性 | 第42页 |
| 4.3.2 BN-DS诊断模型框架 | 第42-43页 |
| 4.3.3 BN-DS诊断模型总体设计 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 医疗智能诊断实验与结果评估 | 第45-58页 |
| 5.1 医疗智能诊断的本质 | 第45页 |
| 5.2 实验总体流程 | 第45-46页 |
| 5.3 实验过程 | 第46-54页 |
| 5.3.1 实验仿真环境 | 第47页 |
| 5.3.2 实验数据准备 | 第47页 |
| 5.3.3 实验数据预处理 | 第47-49页 |
| 5.3.4 疾病特征属性选择 | 第49-50页 |
| 5.3.5 BN-DS二级诊断模型智能诊断 | 第50-54页 |
| 5.4 实验结果综合分析 | 第54-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第58页 |
| 6.2 今后工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士期间的学术成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
