| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-16页 |
| 1.1.1 核技术的医学应用发展 | 第12-14页 |
| 1.1.2 医疗辐射的特点 | 第14-15页 |
| 1.1.3 辐射防护的原则 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-21页 |
| 1.2.1 医疗辐射防护现状调查 | 第16-17页 |
| 1.2.2 医疗辐射防护方法现状 | 第17-18页 |
| 1.2.3 医疗辐射的安全管理现状 | 第18-19页 |
| 1.2.4 贝叶斯网络应用现状 | 第19-21页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第21-24页 |
| 第2章 医院放射性设备安全影响因素分析 | 第24-32页 |
| 2.1 事故致因理论概述 | 第24-26页 |
| 2.2 医疗辐射事故特征分析 | 第26-27页 |
| 2.3 医院放射性设备安全影响因素清单 | 第27-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 医院放射性设备安全评价指标体系构建 | 第32-48页 |
| 3.1 问卷调查与统计 | 第32-35页 |
| 3.2 主成分分析和指标的确定 | 第35-47页 |
| 3.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于贝叶斯网络的医院放射性设备安全管理模型及风险评估 | 第48-70页 |
| 4.1 贝叶斯网络的数学基础 | 第48-49页 |
| 4.2 贝叶斯网络的建模过程和方法 | 第49-53页 |
| 4.2.1 结构学习 | 第50-51页 |
| 4.2.2 参数学习 | 第51-53页 |
| 4.3 贝叶斯网络的概率推理 | 第53-54页 |
| 4.4 贝叶斯网络在医院放射性设备风险评估中的应用 | 第54-66页 |
| 4.4.1 贝叶斯网络工具的选择 | 第54-55页 |
| 4.4.2 贝叶斯网络节点变量概率初始化 | 第55-57页 |
| 4.4.3 贝叶斯网络的结构学习 | 第57-61页 |
| 4.4.4 贝叶斯网络的参数学习 | 第61-63页 |
| 4.4.5 叶斯网络的推理分析 | 第63-66页 |
| 4.5 医院放射性设备安全管理建议 | 第66-68页 |
| 4.6 本章小结 | 第68-70页 |
| 第5章 结论与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 附录 | 第78-80页 |
| 作者攻读学位期间的科研成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |