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基于远程心电判读的大数据分析与应用研究

中文摘要第8-10页
ABSTRACT第10-11页
第1章 绪论第12-18页
    1.1 研究背景第12-14页
    1.2 研究意义第14-15页
    1.3 研究内容第15-16页
    1.4 研究方法第16-17页
    1.5 创新点第17-18页
第2章 文献综述与理论基础第18-25页
    2.1 文献综述第18-21页
        2.1.1 心电判读传统模式第18-19页
        2.1.2 智能心电判读发展第19-21页
    2.2 大数据分析相关理论第21-25页
        2.2.1 大数据分析平台第21页
        2.2.2 数据清洗技术第21-22页
        2.2.3 数据挖掘技术第22-23页
        2.2.4 深度学习应用理论第23页
        2.2.5 数据应用建模第23-25页
第3章 数据处理与应用模型设计第25-42页
    3.1 数据处理方案设计第25-34页
        3.1.1 数据采集方案第25-28页
        3.1.2 数据清洗梳理第28-33页
        3.1.3 数据获取来源第33页
        3.1.4 数据存储实现第33-34页
    3.2 应用模型设计第34-41页
        3.2.1 数据预处理模块第34-35页
        3.2.2 应用模型架构设计第35-36页
        3.2.3 应用模型的实现第36-39页
        3.2.4 研究成果第39-41页
    3.3 本章小结第41-42页
第4章 平台功能设计方案第42-48页
    4.1 平台系统建设思路第42-43页
    4.2 业务模块功能设计第43-45页
        4.2.1 用户界面管理第43页
        4.2.2 业务处理模块设计第43页
        4.2.3 业务流程管理模块第43-44页
        4.2.4 信息统计分析功能模块第44页
        4.2.5 数据存储与管理第44-45页
    4.3 集成模块功能设计第45页
        4.3.1 信息监测与预警第45页
        4.3.2 外部系统接入实现第45页
    4.4 运营管理模块功能设计第45-47页
        4.4.1 平台性能保障分析第45-46页
        4.4.2 权限分配管理模块第46页
        4.4.3 后台日志管理第46-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第5章 平台应用拓展第48-56页
    5.1 个人健康云服务第48-50页
    5.2 医疗决策支持第50-54页
    5.3 公共健康服务第54-55页
    5.4 本章小结第55-56页
第6章 结论与展望第56-58页
    6.1 研究结论第56页
    6.2 不足与展望第56-58页
参考文献第58-62页
致谢第62-63页
学位论文评阅及答辩情况表第63页

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