| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 引言 | 第13-15页 |
| 1 HIS 构架 | 第15-35页 |
| ·HIS 概念 | 第15页 |
| ·HIS 发展现状 | 第15-19页 |
| ·国内HIS 发展现状 | 第15-17页 |
| ·HIS 信息来源与模块构成调查与分析 | 第17-19页 |
| ·业务结构设计图 | 第19-21页 |
| ·门诊业务流程调研描述 | 第19-20页 |
| ·住院业务流程调研说明 | 第20-21页 |
| ·门诊与住院处理中重点功能分块设计阐述 | 第21-28页 |
| ·门诊挂号系统设计说明 | 第21-22页 |
| ·门诊医生站 | 第22-23页 |
| ·住院登记模块程序结构设计图 | 第23-24页 |
| ·护士工作站程序结构设计图 | 第24-25页 |
| ·医生站程序结构设计说明 | 第25-26页 |
| ·系统管理设计说明 | 第26-28页 |
| ·开发环境与数据选择 | 第28页 |
| ·数据库设计 | 第28-33页 |
| ·HIS 数据库设计 | 第28-31页 |
| ·数据文件生成 | 第31-33页 |
| ·HIS 特色与开发总结 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 2 数据挖掘相关理论研究 | 第35-53页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第35页 |
| ·数据挖掘的发展进程与现状 | 第35-36页 |
| ·相关知识技术发展 | 第36-40页 |
| ·数据仓库 | 第36-37页 |
| ·知识发现和数据挖掘 | 第37-40页 |
| ·数据挖掘的一般理论方法 | 第40-41页 |
| ·关联分析 | 第40页 |
| ·时序模式 | 第40-41页 |
| ·聚类 | 第41页 |
| ·分类 | 第41页 |
| ·数据挖掘的主要问题 | 第41-42页 |
| ·挖掘数据库中不同类型的知识 | 第41页 |
| ·多个抽象层次的交互知识挖掘 | 第41-42页 |
| ·挖掘应该结合行业背景知识 | 第42页 |
| ·数据挖掘的结果表示和可视化 | 第42页 |
| ·处理噪声和不完全数据 | 第42页 |
| ·模式评估及兴趣度问题 | 第42页 |
| ·基于HIS 数据挖掘概念的提出 | 第42-43页 |
| ·具体挖掘方法介绍 | 第43-48页 |
| ·关联规则挖掘方法具体说明 | 第43-47页 |
| ·聚类分析挖掘方法详细说明 | 第47-48页 |
| ·当前数据挖掘工具简介 | 第48-50页 |
| ·国内的数据挖掘应用 | 第50-51页 |
| ·本论文采用的挖掘工具:Clementine 详细介绍 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 3 数据挖掘在HIS 中的应用 | 第53-67页 |
| ·问题提出 | 第53-55页 |
| ·数据采集及其他准备 | 第55-58页 |
| ·HIS 数据清洗 | 第57-58页 |
| ·HIS 数据集成 | 第58页 |
| ·使用 Clementine 进行数据挖掘 | 第58-66页 |
| ·使用k-means 算法的聚类挖掘数据 | 第59-61页 |
| ·使用Clementine 的Apriori 算法结点建立关联规则流模型 | 第61-63页 |
| ·关联规则挖掘结果 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 后记或致谢 | 第71-72页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第72-73页 |