移动健康管理系统中心血管病患者的数据挖掘及其应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 引言 | 第7-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-9页 |
| 1.2 移动健康管理系统 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3.1 健康管理 | 第10-12页 |
| 1.3.2 心血管病患者的数据挖掘及其应用 | 第12-14页 |
| 1.4 研究内容和创新 | 第14-16页 |
| 第2章 基础知识和理论 | 第16-24页 |
| 2.1 高血压及其并发症 | 第16-17页 |
| 2.2 分类算法 | 第17-21页 |
| 2.2.1 逻辑斯蒂回归 | 第17-18页 |
| 2.2.2 朴素贝叶斯 | 第18-20页 |
| 2.2.3 随机森林 | 第20-21页 |
| 2.3 模型评估方法 | 第21-24页 |
| 2.3.1 10折交叉验证 | 第21页 |
| 2.3.2 AUC与ROC | 第21-24页 |
| 第3章 数据库建立与优化 | 第24-29页 |
| 3.1 数据库建立 | 第24-27页 |
| 3.1.1 数据库需求和特征评分标准 | 第24-25页 |
| 3.1.2 数据类型定义规则 | 第25-26页 |
| 3.1.3 建立高血压数据库 | 第26-27页 |
| 3.2 Merge引擎分表 | 第27-29页 |
| 第4章 数据处理 | 第29-42页 |
| 4.1 数据存在性与分布情况 | 第29-31页 |
| 4.2 研究对象 | 第31-32页 |
| 4.3 数据集生成 | 第32-36页 |
| 4.3.1 分组规则 | 第32-34页 |
| 4.3.2 数据集生成规则 | 第34-36页 |
| 4.4 门诊数据的分词 | 第36-37页 |
| 4.5 数据预处理 | 第37-42页 |
| 4.5.1 数据清洗 | 第37-39页 |
| 4.5.2 数据转换 | 第39-41页 |
| 4.5.3 数据规约 | 第41-42页 |
| 第5章 风险建模及评估 | 第42-65页 |
| 5.1 数据集介绍 | 第42-43页 |
| 5.2 风险建模 | 第43-44页 |
| 5.3 模型评估 | 第44-48页 |
| 5.4 模型比较 | 第48-52页 |
| 5.5 结果与分析 | 第52-65页 |
| 5.5.1 高血压发病事件 | 第52-58页 |
| 5.5.2 高血压患严重并发症事件 | 第58-65页 |
| 第6章 生存分析和疾病谱图 | 第65-72页 |
| 6.1 生存分析 | 第65-69页 |
| 6.1.1 K-M算法及实现 | 第65-67页 |
| 6.1.2 结果与分析 | 第67-69页 |
| 6.2 疾病谱图 | 第69-72页 |
| 6.2.1 数据计算 | 第69-70页 |
| 6.2.2 结果与分析 | 第70-72页 |
| 第7章 结论与展望 | 第72-75页 |
| 7.1 结论 | 第72-74页 |
| 7.2 进一步工作的方向 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
