| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 目录 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-31页 |
| ·研究背景与意义 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘理论及其在医学上的应用 | 第17-23页 |
| ·数据挖掘理论简介 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘在疾病辅助诊断中的应用 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘在疾病预警、预测和预后分析中的应用 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘在疾病治疗方案选择中的应用 | 第21-22页 |
| ·现有研究的不足与改进 | 第22-23页 |
| ·研究对象选择与描述 | 第23-27页 |
| ·结直肠癌简介 | 第23-25页 |
| ·结直肠癌的早期诊断 | 第25-26页 |
| ·结直肠癌的治疗 | 第26-27页 |
| ·研究内容和框架 | 第27-30页 |
| ·研究内容 | 第27-28页 |
| ·章节安排 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第二章 数据挖掘相关理论介绍 | 第31-45页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·数据挖掘——粗糙集理论 | 第32-36页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第32-33页 |
| ·决策表离散化 | 第33-35页 |
| ·粗糙集的决策表约简——值约简 | 第35-36页 |
| ·数据挖掘——马尔可夫理论介绍 | 第36-40页 |
| ·马尔可夫过程的基本概念 | 第36-37页 |
| ·马尔可夫过程模型的构造 | 第37-38页 |
| ·马尔可夫决策过程介绍 | 第38-40页 |
| ·基于马尔可夫过程建模的医疗成本效益分析 | 第40-43页 |
| ·成本效益分析——成本度量 | 第40-41页 |
| ·成本效益分析——效益度量 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第三章 结直肠癌多肿瘤标志物的多分割点设置 | 第45-59页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·研究思路与目标 | 第45-46页 |
| ·诊断正确率的评价方法 | 第46-47页 |
| ·基于遗传算法和粗糙集理论的多肿瘤标志物多分割点设置算法 | 第47-52页 |
| ·基于粗糙集的诊断正确率计算 | 第48-49页 |
| ·遗传算法流程 | 第49-51页 |
| ·算法总结 | 第51-52页 |
| ·实例应用 | 第52-58页 |
| ·数据来源 | 第52-53页 |
| ·多分割点设置算法与医学诊断方法的效果比较 | 第53-56页 |
| ·多分割点设置算法与常用人工智能算法的效果比较 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 结直肠癌的肿瘤标志物优选 | 第59-75页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·研究思路 | 第59-60页 |
| ·算法相关支持技术 | 第60-66页 |
| ·基于信息熵的候选分割点确定原则 | 第60-62页 |
| ·二段式遗传算法 | 第62-63页 |
| ·基于案例推理（Case-based reasoning, CBR）的诊断 | 第63-65页 |
| ·算法流程框架图 | 第65-66页 |
| ·实例应用 | 第66-74页 |
| ·数据来源 | 第66-68页 |
| ·串并联法结果 | 第68-69页 |
| ·结直肠癌肿瘤标志物优选算法结果 | 第69-72页 |
| ·肿瘤标志物优选算法与逐步判别分析的效果比较 | 第72-73页 |
| ·肿瘤标志物优选算法与多分割点设置算法的效果比较 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 癌症化疗计划的优化研究 | 第75-93页 |
| ·引言 | 第75页 |
| ·研究背景及思路 | 第75-77页 |
| ·典型模型简介 | 第77-80页 |
| ·最优控制模型 | 第77-78页 |
| ·最优控制模型数学表达 | 第78-80页 |
| ·现有研究概览 | 第80-83页 |
| ·解析法 | 第80-81页 |
| ·偏解析的近似法 | 第81-82页 |
| ·启发式算法 | 第82-83页 |
| ·研究思路 | 第83-84页 |
| ·化疗优化问题的MDP 模型设计 | 第84-86页 |
| ·MDP 模型的优势 | 第84-85页 |
| ·MDP 模型定义 | 第85-86页 |
| ·MDP 模型的案例研究 | 第86-92页 |
| ·案例介绍 | 第86-88页 |
| ·案例结果及分析 | 第88-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第六章 II期结肠癌病人的术后辅助化疗（FOLFOX）成本效益分析 | 第93-111页 |
| ·引言 | 第93页 |
| ·研究思路 | 第93-94页 |
| ·马尔可夫过程模型建立 | 第94-96页 |
| ·辅助化疗阶段马尔可夫过程模型 | 第94-95页 |
| ·随访期马尔可夫过程模型 | 第95-96页 |
| ·模型的假设前提 | 第96页 |
| ·数据校准过程 | 第96-97页 |
| ·基本案例的参数 | 第97-104页 |
| ·概率数据 | 第97-102页 |
| ·成本数据 | 第102-103页 |
| ·效用数据 | 第103-104页 |
| ·敏感度分析 | 第104-105页 |
| ·结果 | 第105-108页 |
| ·讨论 | 第108-109页 |
| ·本章小结 | 第109-111页 |
| 第七章总结与展望 | 第111-114页 |
| ·主要结论 | 第111-112页 |
| ·研究展望 | 第112-114页 |
| 致谢 | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-124页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第124-128页 |
| 附件 | 第128页 |
