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基于电子病历的疾病关联分析和预测

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第12-16页
    1.1 课题研究背景和意义第12-13页
    1.2 本文的主要工作第13-14页
    1.3 本文结构安排第14-15页
    1.4 本章小结第15-16页
第二章 研究现状和研究方法的基础理论第16-23页
    2.1 研究现状第16-18页
        2.1.1 疾病关联分析研究现状和不足第16-17页
        2.1.2 疾病趋势预测研究现状和不足第17-18页
        2.1.3 病人相似性度量的研究现状和不足第18页
    2.2 研究方法的基础理论第18-22页
        2.2.1 LDA主题模型第18-21页
            2.2.1.1 LDA模型介绍第18-19页
            2.2.1.2 Dirichlet分布第19页
            2.2.1.3 LDA模型生成过程第19-20页
            2.2.1.4 LDA模型参数估计第20-21页
        2.2.2 Hawkes模型数学原理及模型框架第21-22页
            2.2.2.1 Hawkes模型介绍第21页
            2.2.2.2 一维Hawkes模型及参数含义第21-22页
            2.2.2.3 多维Hawkes模型及参数含义第22页
    2.3 本章小结第22-23页
第三章 基于准则学习的病人相似性度量第23-40页
    3.1 Pairwise算法框架第23-29页
        3.1.1 成对病人的监督信息第23-25页
        3.1.2 算法参数估计第25-29页
    3.2 实验数据描述第29-30页
    3.3 实验结果分析第30-39页
        3.3.1 Pairwise算法收敛性说明第30-32页
        3.3.2 松弛变量的说明第32-34页
        3.3.3 损失函数的说明第34-35页
        3.3.4 Pairwise算法准确性对比第35-36页
        3.3.5 对比典型非监督学习算法第36-37页
        3.3.6 病人群体合并的准则第37-39页
    3.4 本章小结第39-40页
第四章 疾病关联分析第40-54页
    4.1 cLDA模型框架第40-44页
        4.1.1 cLDA模型的引入第40-41页
        4.1.2 cLDA生成过程第41-42页
        4.1.3 cLDA模型参数估计第42-44页
    4.2 实验数据描述第44-46页
    4.3 实验过程和实验假设第46页
    4.4 实验结果分析第46-53页
        4.4.1 疾病模式第46-48页
        4.4.2 患病时间模式第48-50页
        4.4.3 模型准确性判定第50-51页
        4.4.4 医学文献结果对比第51页
        4.4.5 cLDA准确性对比第51-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第五章 疾病趋势预测第54-71页
    5.1 KLIPI多维Hawkes概述第54-55页
    5.2 KLIPI多维Hawkes原理及框架第55-59页
        5.2.1 模型描述第55页
        5.2.2 个体体质因子第55-57页
        5.2.3 核函数学习第57-58页
        5.2.4 KLIPI模型参数估计第58-59页
    5.3 实验数据描述第59-60页
    5.4 实验结果分析第60-65页
        5.4.1 模型收敛性第60-61页
        5.4.2 案例研究第61-62页
        5.4.3 个人体质因子说明第62-63页
        5.4.4 疾病自然发病率说明第63-64页
        5.4.5 核函数学习第64-65页
    5.5 对比实验第65-70页
        5.5.1 体质因子第66-67页
        5.5.2 核函数学习第67-69页
        5.5.3 模型准确性对比第69-70页
    5.6 本章小结第70-71页
全文总结第71-72页
    本文主要工作第71-72页
附录A Pairwise算法检验指标列表第72-74页
附录B KLIPI多维Hawkes模型研究125种疾病名称列表第74-76页
参考文献第76-81页
致谢第81-82页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第82-84页

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