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基于临床数据的糖尿病辅助诊疗研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
    1.3 文章研究内容第13-14页
    1.4 文章结构第14-15页
    1.5 本章小结第15-16页
第二章 相关技术介绍第16-25页
    2.1 多维分析第16页
    2.2 回归和关联分析第16-18页
    2.3 数据挖掘与机器学习第18-23页
        2.3.1 监督学习和无监督学习第19页
        2.3.2 支持向量机SVM第19-21页
        2.3.3 人工神经网络第21-22页
        2.3.4 Boosting方法第22-23页
    2.4 时间序列分析第23页
    2.5 R语言第23-24页
    2.6 本章小结第24-25页
第三章 糖尿病患者数据基础分析第25-38页
    3.1 糖尿病数据集第25-28页
    3.2 数据清洗第28-30页
    3.3 糖尿病数据基础分析第30-36页
        3.3.1 患者基本信息分析第31-32页
        3.3.2 糖尿病患者诊断分析第32-33页
        3.3.3 糖尿病患者用药和并发症分析第33-36页
        3.3.4 糖尿病患者的指标分析第36页
    3.4 本章小结第36-38页
第四章 糖尿病患者生化指标预测第38-53页
    4.1 糖尿病患者生化指标数据建模第38-44页
    4.2 BP神经网络及存在的不足第44页
    4.3 预测模型架构和公式推导第44-48页
        4.3.1 模型描述第45页
        4.3.2 模型参数推导第45-46页
        4.3.3 学习过程第46-48页
    4.4 模型实验评估第48-52页
        4.4.1 实验数据概况第48-49页
        4.4.2 模型评价标准和参数设定第49-50页
        4.4.3 实验评估和对比实验第50-52页
    4.5 本章小结第52-53页
第五章 糖尿病辅助诊疗系统架构设计第53-60页
    5.1 总体架构设计第53-55页
    5.2 系统层次模块详细设计第55-59页
        5.2.1 数据源层结构设计第55-56页
        5.2.2 数据模型构建层结构设计第56-57页
        5.2.3 分析处理层设计第57-58页
        5.2.4 应用层设计第58-59页
    5.3 本章小结第59-60页
第六章 总结和展望第60-63页
    6.1 本文总结第60-61页
    6.2 展望第61-63页
参考文献第63-66页
攻读学位期间的研究成果目录第66-67页
致谢第67页

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