基于甲状腺疾病的临床数据挖掘与分析研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的组织框架 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第16-24页 |
| 2.1 医疗数据挖掘 | 第16-17页 |
| 2.2 分类算法 | 第17-19页 |
| 2.3 关联规则 | 第19页 |
| 2.4 数据分析和展示技术 | 第19-23页 |
| 2.4.1 多维分析 | 第20-21页 |
| 2.4.2 HANA数据库 | 第21-22页 |
| 2.4.3 BO平台 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 临床数据平台的总体架构设计 | 第24-29页 |
| 3.1 医院信息系统现状 | 第24-25页 |
| 3.2 总体架构设计 | 第25-28页 |
| 3.2.1 逻辑架构设计 | 第25-26页 |
| 3.2.2 物理架构设计 | 第26-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 甲状腺疾病临床数据预处理和多维分析 | 第29-44页 |
| 4.1 甲状腺疾病临床数据概况 | 第29-32页 |
| 4.1.1 数据选取 | 第29-31页 |
| 4.1.2 表结构 | 第31-32页 |
| 4.2 甲状腺数据的预处理 | 第32-37页 |
| 4.2.1 数据抽取 | 第33-34页 |
| 4.2.2 数据清洗 | 第34-37页 |
| 4.2.3 数据转换 | 第37页 |
| 4.3 甲状腺疾病临床数据多维分析及可视化 | 第37-43页 |
| 4.3.1 多维分析 | 第38-40页 |
| 4.3.2 可视化展示 | 第40-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 甲状腺疾病的分类方法 | 第44-55页 |
| 5.1 相关研究 | 第44-45页 |
| 5.2 随机森林算法介绍 | 第45-46页 |
| 5.3 基于随机森林的甲状腺疾病分类 | 第46-54页 |
| 5.3.1 分类方法流程 | 第46-49页 |
| 5.3.2 算法描述 | 第49-51页 |
| 5.3.3 实验结果与分析 | 第51-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 甲状腺疾病临床数据关联分析研究 | 第55-65页 |
| 6.1 甲状腺疾病处方用药关联规则挖掘 | 第55-59页 |
| 6.1.1 算法选择 | 第55页 |
| 6.1.2 数据选取 | 第55-58页 |
| 6.1.3 实验结果与分析 | 第58-59页 |
| 6.2 甲状腺疾病并发症关联规则挖掘 | 第59-63页 |
| 6.2.1 算法选择 | 第59-60页 |
| 6.2.2 数据选取 | 第60-61页 |
| 6.2.3 实验结果与分析 | 第61-63页 |
| 6.3 本章小结 | 第63-65页 |
| 第七章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 7.1 工作总结 | 第65页 |
| 7.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读学位期间的研究成果目录 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
