中医医疗辅助诊断系统研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第14-15页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 相关理论与技术概述 | 第17-28页 |
| 2.1 网络爬虫 | 第17-18页 |
| 2.1.1 宽度优先搜索 | 第17页 |
| 2.1.2 深度优先搜索 | 第17-18页 |
| 2.1.3 聚焦搜索策略 | 第18页 |
| 2.2 分词技术 | 第18-22页 |
| 2.2.1 基于词典匹配的分词算法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基于统计模型的分词算法 | 第19页 |
| 2.2.3 基于知识理解的分词算法 | 第19-20页 |
| 2.2.4 中文分词系统 | 第20-22页 |
| 2.3 分类算法 | 第22-25页 |
| 2.3.1 决策树算法 | 第23页 |
| 2.3.2 BP神经网络算法 | 第23-25页 |
| 2.4 Word2vec | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 数据的获取与预处理 | 第28-39页 |
| 3.1 医案数据的获取 | 第28-35页 |
| 3.1.1 数据来源 | 第28页 |
| 3.1.2 网络爬虫获取数据 | 第28-33页 |
| 3.1.3 光学字符识别获取数据 | 第33-35页 |
| 3.2 医案数据预处理 | 第35-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 同义词识别算法研究 | 第39-58页 |
| 4.1 基于语义词典的同义词识别算法 | 第39-44页 |
| 4.1.1 同义词词林相关概念 | 第40-42页 |
| 4.1.2 语义编码间的语义相似度的计算 | 第42-43页 |
| 4.1.3 词汇间语义相似度计算 | 第43-44页 |
| 4.2 基于词典注释的同义词识别算法 | 第44-56页 |
| 4.2.1 注释数据的获取与预处理 | 第47-50页 |
| 4.2.2 多个语义编码间的语义相似度计算 | 第50-56页 |
| 4.2.4 义类词组间的相似度计算 | 第56页 |
| 4.3 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 疾病预测算法研究 | 第58-76页 |
| 5.1 基于诊断标准的特征提取 | 第59-66页 |
| 5.1.1 诊断标准 | 第60-61页 |
| 5.1.2 症状术语的同义词识别 | 第61-62页 |
| 5.1.3 特征提取 | 第62-66页 |
| 5.2 基于词向量的特征提取 | 第66-67页 |
| 5.3 诊断分类的实现 | 第67-69页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第69-74页 |
| 5.4.1 症状术语的同义词识别的实验结果分析 | 第70-72页 |
| 5.4.2 诊断分类的实验结果分析 | 第72-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 医疗辅助诊断系统的设计与实现 | 第76-91页 |
| 6.1 系统需求分析 | 第76页 |
| 6.2 系统设计与实现 | 第76-86页 |
| 6.2.1 整体框架 | 第76-79页 |
| 6.2.2 模块功能设计及实现 | 第79-86页 |
| 6.3 功能测试 | 第86-90页 |
| 6.3.1 用户权限功能测试 | 第86页 |
| 6.3.2 数据操作功能测试 | 第86-87页 |
| 6.3.3 训练模型功能测试 | 第87-88页 |
| 6.3.4 疾病预测功能测试 | 第88-90页 |
| 6.4 本章小结 | 第90-91页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第91-93页 |
| 7.1 全文总结 | 第91-92页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-97页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第97页 |
