| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究目的和主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第14页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 2 预测方法与相关技术 | 第16-23页 |
| 2.1 预测方法概述 | 第16-19页 |
| 2.1.1 Logistic回归分析 | 第17页 |
| 2.1.2 决策树算法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 虚拟机技术 | 第18-19页 |
| 2.2 医学数据挖掘与体检数据 | 第19-20页 |
| 2.3 预测冠心病Framingham模型及扩展模型 | 第20页 |
| 2.4 医疗数据挖掘的评价标准 | 第20-22页 |
| 2.5 医疗数据挖掘关键技术和发展 | 第22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 模型研究和数据分析 | 第23-31页 |
| 3.1 高血压指标的判定 | 第23页 |
| 3.2 高血压模型属性的医学依据 | 第23-24页 |
| 3.3 高血压模型属性的数据检验 | 第24-25页 |
| 3.4 建立体检综合数据模型 | 第25-27页 |
| 3.5 数据准备 | 第27-28页 |
| 3.6 数据转换 | 第28页 |
| 3.7 正则表达式的应用 | 第28-30页 |
| 3.8 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 系统设计与实现 | 第31-40页 |
| 4.1 整体框架设计 | 第31-32页 |
| 4.2 软件的开发 | 第32-37页 |
| 4.2.1 服务器与客户端通信 | 第34-35页 |
| 4.2.2 客户端界面实现 | 第35-37页 |
| 4.3 数据的计算和数据质量分析 | 第37-40页 |
| 5 实验结果与分析 | 第40-46页 |
| 5.1 冠心病预测结果分析 | 第40-42页 |
| 5.2 高血压预测模型分析 | 第42-46页 |
| 6 总结与展望 | 第46-48页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第46-47页 |
| 6.2 展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |