| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 脑卒中复发的病因和发病机制 | 第14-15页 |
| 1.3 心血管疾病预测模型的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.1 国外模型 | 第15-16页 |
| 1.3.2 国内模型 | 第16-17页 |
| 1.4 心血管疾病常见的评估工具 | 第17-18页 |
| 1.5 论文的主要内容与结构 | 第18-20页 |
| 第2章 心血管疾病危险因素分析与预测技术 | 第20-28页 |
| 2.1 心血管疾病危险因素 | 第20-24页 |
| 2.1.1 性别和年龄 | 第20-21页 |
| 2.1.2 家族遗传史 | 第21页 |
| 2.1.3 高血压 | 第21页 |
| 2.1.4 血脂异常 | 第21-22页 |
| 2.1.5 超重/肥胖 | 第22-23页 |
| 2.1.6 吸烟 | 第23页 |
| 2.1.7 糖尿病 | 第23页 |
| 2.1.8 高尿酸血症 | 第23-24页 |
| 2.1.9 其他因素 | 第24页 |
| 2.2 机器学习 | 第24-26页 |
| 2.2.1 概述 | 第24-25页 |
| 2.2.2 机器学习的分类 | 第25-26页 |
| 2.3 SPSS工具 | 第26-27页 |
| 2.3.1 SPSS简介 | 第26页 |
| 2.3.2 SPSS软件的功能特点 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于Cox模型的脑卒中复发预测研究 | 第28-35页 |
| 3.1 基本概念 | 第28-29页 |
| 3.2 Cox回归模型 | 第29-30页 |
| 3.3 Cox回归模型在脑卒中病人生存分析中的应用 | 第30-32页 |
| 3.3.1 前期工作 | 第30页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-35页 |
| 第4章 基于Logistic回归模型的脑卒中复发预测研究 | 第35-41页 |
| 4.1 Logistic回归模型 | 第35-37页 |
| 4.1.1 模型简介 | 第35页 |
| 4.1.2 模型原理与推导 | 第35-37页 |
| 4.2 Logistic回归模型参数估计 | 第37页 |
| 4.3 预测模型的建立与分析 | 第37-39页 |
| 4.3.1 单因素分析 | 第38-39页 |
| 4.3.2 多因素分析 | 第39页 |
| 4.3.3 ROC曲线分析 | 第39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第5章 基于SVM的脑卒中复发预测模型研究 | 第41-54页 |
| 5.1 SVM算法概述 | 第41-45页 |
| 5.1.1 SVM的基本原理 | 第41-44页 |
| 5.1.2 核函数 | 第44页 |
| 5.1.3 支持向量机算法步骤 | 第44-45页 |
| 5.1.4 支持向量机的特点 | 第45页 |
| 5.2 预测模型的建立与实现 | 第45-49页 |
| 5.2.1 数据集和缺失数据填补 | 第45-47页 |
| 5.2.2 影响因素的选择算法 | 第47-48页 |
| 5.2.3 性能指标 | 第48-49页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第49-52页 |
| 5.3.1 预处理 | 第49-50页 |
| 5.3.2 影响因素的选择分析 | 第50-51页 |
| 5.3.3 预测模型参数的选择 | 第51页 |
| 5.3.4 预测评估与分析 | 第51-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 总结与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录A 攻读学位期间参加的科研项目 | 第61页 |