基于数据挖掘的检验数据与卵巢肿瘤诊断相关性研究
| 英汉缩略语名词对 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 研究方法 | 第13页 |
| 2 电子病历的数据挖掘 | 第13-17页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第13-16页 |
| 2.1.1 数据挖掘概念 | 第13-14页 |
| 2.1.2 数据挖掘功能 | 第14-15页 |
| 2.1.3 数据挖掘过程 | 第15-16页 |
| 2.2 电子病历数据挖掘 | 第16页 |
| 2.3 本研究中主要应用的数据挖掘技术 | 第16-17页 |
| 3 关联分析在卵巢肿瘤诊断中的研究 | 第17-28页 |
| 3.1 数据挖掘对象 | 第17页 |
| 3.2 数据挖掘目标 | 第17页 |
| 3.3 数据挖掘工具与环境 | 第17-18页 |
| 3.4 数据预处理 | 第18-19页 |
| 3.4.1 数据抽取 | 第18-19页 |
| 3.4.2 数据清洗 | 第19页 |
| 3.4.3 数据集成 | 第19页 |
| 3.5 数据预处理结果 | 第19-23页 |
| 3.5.1 基本信息数据转换 | 第19-20页 |
| 3.5.2 相关临床检验数据转换 | 第20-23页 |
| 3.6 关联规则挖掘结果 | 第23-28页 |
| 4 肿瘤标志物的重要性 | 第28-29页 |
| 5 分析与讨论 | 第29-31页 |
| 5.1 关联规则在卵巢肿瘤诊断中的应用分析 | 第29-30页 |
| 5.2 数据处理过程中存在的问题及建议 | 第30-31页 |
| 5.3 模型评估和知识应用 | 第31页 |
| 全文总结 | 第31-33页 |
| 参考文献 | 第33-36页 |
| 附录 | 第36-44页 |
| 文献综述 | 第44-54页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
