基于中文医疗主诉分析的疾病诊断辅助决策系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题背景 | 第14-15页 |
| 1.2 EHR简介 | 第15页 |
| 1.3 医疗数据挖掘 | 第15-16页 |
| 1.4 医疗专家系统 | 第16-17页 |
| 1.5 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.6 论文组织 | 第18-19页 |
| 1.7 本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 相关工作 | 第20-28页 |
| 2.1 医疗数据 | 第20-23页 |
| 2.1.1 医疗数据概况 | 第20-22页 |
| 2.1.2 医疗数据规范 | 第22-23页 |
| 2.2 中文分词技术 | 第23-25页 |
| 2.2.1 中文分词概述 | 第23页 |
| 2.2.2 现有中文分词方法 | 第23-25页 |
| 2.3 分类技术 | 第25-27页 |
| 2.3.1 分类问题概述 | 第25-26页 |
| 2.3.2 现有分类算法 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 系统框架 | 第28-35页 |
| 3.1 系统概述 | 第28-30页 |
| 3.2 各模块简介 | 第30-31页 |
| 3.2.1 人机交互界面 | 第30页 |
| 3.2.2 解析模块 | 第30页 |
| 3.2.3 推理机模块 | 第30页 |
| 3.2.4 知识获取模块 | 第30-31页 |
| 3.2.5 注册与信息管理模块 | 第31页 |
| 3.2.6 知识库 | 第31页 |
| 3.2.7 综合数据库 | 第31页 |
| 3.3 系统功能介绍 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 医疗数据预处理 | 第35-42页 |
| 4.1 医疗书籍文档 | 第35-37页 |
| 4.2 疾病-症状网状知识结构 | 第37-39页 |
| 4.3 EHR数据 | 第39-40页 |
| 4.4 分类训练数据 | 第40-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 基于症状的中文分词技术 | 第42-49页 |
| 5.1 基于症状的最大正向匹配法 | 第42-43页 |
| 5.2 基于症状的盘古分词 | 第43页 |
| 5.3 实验环境及数据 | 第43-44页 |
| 5.4 中文分词实验 | 第44-47页 |
| 5.4.1 医疗主诉分词实验结果 | 第45-46页 |
| 5.4.2 医疗文本分词实验结果 | 第46-47页 |
| 5.5 实验小结 | 第47-48页 |
| 5.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 疾病分类技术 | 第49-58页 |
| 6.1 决策树算法 | 第49-51页 |
| 6.2 贝叶斯算法 | 第51-52页 |
| 6.3 实验环境及数据 | 第52-53页 |
| 6.4 疾病分类实验 | 第53-54页 |
| 6.5 实验结果 | 第54-57页 |
| 6.6 实验小结 | 第57页 |
| 6.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 第7章 系统实现 | 第58-72页 |
| 7.1 系统架构 | 第58-61页 |
| 7.1.1 人机交互界面 | 第59页 |
| 7.1.2 解析模块 | 第59-60页 |
| 7.1.3 推理机模块 | 第60页 |
| 7.1.4 知识获取模块 | 第60页 |
| 7.1.5 注册与信息管理模块 | 第60-61页 |
| 7.1.6 知识库 | 第61页 |
| 7.1.7 综合数据库 | 第61页 |
| 7.2 系统核心流程 | 第61-64页 |
| 7.2.1 疾病分类模型构建 | 第61-62页 |
| 7.2.2 疾病预测 | 第62-64页 |
| 7.3 系统部署及应用 | 第64-71页 |
| 7.3.1 系统部署 | 第64-66页 |
| 7.3.2 示范应用 | 第66-71页 |
| 7.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第8章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 8.1 工作总结 | 第72页 |
| 8.2 当前工作不足 | 第72-73页 |
| 8.3 未来展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
