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 |