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数据挖掘技术在医院信息系统中的应用研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-16页
    1.1 项目背景和意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-14页
    1.3 研究的内容第14页
    1.4 论文结构第14-16页
第2章 数据挖掘技术第16-21页
    2.1 数据挖掘及挖掘过程第16页
    2.2 数据挖掘的对象第16-17页
    2.3 数据挖掘的分类第17-19页
    2.4 数据挖掘的应用领域第19-20页
    2.5 本章小结第20-21页
第3章 关联规则Appriori算法及其改进第21-34页
    3.1 关联规则第21-23页
        3.1.1 关联规则有关概念第21页
        3.1.2 相关的定义第21-22页
        3.1.3 重要的两个定理第22页
        3.1.4 关联规则挖掘的主要方法第22-23页
    3.2 常用的关联规则算法第23-24页
    3.3 Apriori算法第24-28页
        3.3.1 Appriori算法第24-26页
        3.3.2 Apriori算法的优化技术第26-27页
        3.3.3 Apriori算法的局限性第27-28页
    3.4 Apriori算法的改进第28-32页
        3.4.1 算法描述第28-29页
        3.4.2 实例分析第29-32页
    3.5 实验及性能分析第32-33页
    3.6 本章小结第33-34页
第4章 医院信息系统第34-43页
    4.1 医院信息管理系统第34页
    4.2 医院信息系统的体系结构第34-38页
    4.3 门诊系统第38-39页
    4.4 HIS中数据的处理模型第39-40页
    4.5 数据挖掘在HlS的应用第40-42页
        4.5.1 数据挖掘在医院管理中的应用第40-41页
        4.5.2 数据挖掘在诊断方面的应用第41-42页
    4.6 本章小结第42-43页
第5章 关联规则挖掘在医院信息系统中的应用第43-53页
    5.1 关联规则在门诊诊断中的应用第43-46页
        5.1.1 建立病人就诊数据库表第43-44页
        5.1.2 Apriori改进算法对临床诊疗信息的挖掘第44-46页
    5.2 关联规则在医学图像数据挖掘中的应用第46-52页
        5.2.1 医学图像数据挖掘第46-47页
        5.2.2 FP-Tree改进算法第47-49页
        5.2.3 改进算法分析第49页
        5.2.4 改进算法在医学图像挖掘应用第49-52页
    5.3 本章小结第52-53页
结论第53-55页
参考文献第55-58页
致谢第58页

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