| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.1 模型库研究现状 | 第14页 |
| 1.2.2 医疗决策系统研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 甲状腺疾病诊疗模型研究现状 | 第15页 |
| 1.3 研究内容及方法 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第16页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 相关技术 | 第18-24页 |
| 2.1 辅助决策系统与模型库 | 第18-19页 |
| 2.1.1 决策支持系统 | 第18页 |
| 2.1.2 模型库 | 第18页 |
| 2.1.3 模型库系统 | 第18-19页 |
| 2.2 基于熵的自适应加权投票融合算法 | 第19-20页 |
| 2.3 机器学习 | 第20-23页 |
| 2.3.1 主动学习 | 第20-21页 |
| 2.3.2 支持向量机 | 第21页 |
| 2.3.3 朴素贝叶斯 | 第21-22页 |
| 2.3.4 Gradient Boosting 算法 | 第22页 |
| 2.3.5 随机森林 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 总体设计 | 第24-33页 |
| 3.1 需求分析 | 第24-26页 |
| 3.1.1 就诊流程分析 | 第24-25页 |
| 3.1.2 需求分析 | 第25-26页 |
| 3.2 总体框架设计 | 第26-29页 |
| 3.2.1 系统功能框架 | 第26-28页 |
| 3.2.2 系统架构 | 第28-29页 |
| 3.3 模型库组成构件 | 第29-32页 |
| 3.3.1 模型字典库 | 第29-31页 |
| 3.3.2 模型文件库 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于主动学习的模型管理方法 | 第33-39页 |
| 4.1 总体框架 | 第33页 |
| 4.2 模型筛选 | 第33-35页 |
| 4.3 样本选择 | 第35页 |
| 4.4 模型融合 | 第35-36页 |
| 4.5 基于主动学习的模型管理过程 | 第36-38页 |
| 4.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 系统实现 | 第39-63页 |
| 5.1 模型的训练 | 第39-44页 |
| 5.1.1 训练集的拆分 | 第39-42页 |
| 5.1.2 模型的训练 | 第42-44页 |
| 5.2 模型的维护 | 第44-52页 |
| 5.2.1 模型的新增 | 第45-48页 |
| 5.2.2 模型的修改 | 第48-49页 |
| 5.2.3 模型的查询 | 第49-50页 |
| 5.2.4 模型的删除 | 第50-52页 |
| 5.3 模型的运行调用 | 第52-53页 |
| 5.4 模型的应用 | 第53-58页 |
| 5.4.1 甲状腺结节类型预测 | 第53-55页 |
| 5.4.2 甲状腺肿瘤良恶性预测 | 第55-58页 |
| 5.5 基于主动学习的融合模型预测效果验证 | 第58-62页 |
| 5.5.1 实验数据 | 第58-59页 |
| 5.5.2 实验过程 | 第59-60页 |
| 5.5.3 实验结果及分析 | 第60-62页 |
| 5.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |