基于案例库的诊疗决策支持技术研究
| 摘要 | 第1-11页 |
| Abstract | 第11-14页 |
| 致谢 | 第14-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-36页 |
| ·论文研究背景 | 第20-22页 |
| ·医院诊疗决策过程中的知识需求 | 第20-21页 |
| ·案例推理与医院诊疗决策支持 | 第21-22页 |
| ·国内外研究现状 | 第22-30页 |
| ·智能化诊疗与辅助技术 | 第22-24页 |
| ·案例推理技术 | 第24-25页 |
| ·面向医院诊疗智能化决策需求的决策支持系统 | 第25-30页 |
| ·存在的问题 | 第30页 |
| ·论文的研究意义和内容 | 第30-36页 |
| ·论文的研究意义 | 第30-32页 |
| ·论文的研究内容与结构安排 | 第32-36页 |
| 第二章 基于案例库的医疗诊断智能决策技术框架 | 第36-57页 |
| ·基于案例的推理 | 第36-42页 |
| ·经典 CBR软件介绍 | 第36-37页 |
| ·CBR的发展历程 | 第37-39页 |
| ·CBR的技术思想 | 第39-40页 |
| ·CBR的应用研究 | 第40-41页 |
| ·CBR的技术优势 | 第41-42页 |
| ·基于案例的决策技术 | 第42-46页 |
| ·决策案例的表达形式 | 第42-44页 |
| ·决策案例组织与获取 | 第44-45页 |
| ·决策案例的修正 | 第45-46页 |
| ·决策案例的学习与归纳 | 第46页 |
| ·案例库维护 | 第46页 |
| ·基于案例推理的医院诊疗决策支持系统框架 | 第46-55页 |
| ·决策支持系统的发展 | 第47页 |
| ·决策支持系统的结构 | 第47-49页 |
| ·CBR-IMDSS的系统结构 | 第49-54页 |
| ·CBR-IMDSS中的关键技术 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第三章 CBR-IMDSS中的属性选择和权重获取 | 第57-74页 |
| ·属性选择及优化方法 | 第57-58页 |
| ·属性选择 | 第57-58页 |
| ·属性选择方法 | 第58页 |
| ·基于主成分分析的案例属性优化 | 第58-62页 |
| ·PCA 介绍 | 第58-59页 |
| ·实验结果和分析 | 第59-62页 |
| ·决策案例中的权重获取方法 | 第62页 |
| ·基于统计学分析的权重获取方法 | 第62-65页 |
| ·逻辑斯蒂回归分析与案例特征权重获取 | 第62-63页 |
| ·实验与结果 | 第63-65页 |
| ·基于信息熵的案例属性权重获取技术 | 第65-72页 |
| ·熵与信息 | 第65-66页 |
| ·信息熵的计算 | 第66-67页 |
| ·基于信息熵的权重模型和算法流程 | 第67-69页 |
| ·实验与结果 | 第69-72页 |
| ·本章小节 | 第72-74页 |
| 第四章 基于案例的模糊多属性医院诊疗决策技术 | 第74-98页 |
| ·引言 | 第74-76页 |
| ·问题分析 | 第74-75页 |
| ·研究回顾 | 第75-76页 |
| ·医学诊疗模糊决策支持技术框架 | 第76-77页 |
| ·关键技术研究 | 第77-87页 |
| ·医院诊疗决策案例的知识表示 | 第77-79页 |
| ·指标属性的标准化 | 第79-80页 |
| ·面向模糊多属性医院诊疗决策的案例检索算法 | 第80-87页 |
| ·实验和讨论 | 第87-95页 |
| ·实验数据 | 第87-88页 |
| ·理想点设置 | 第88-89页 |
| ·属性权重获取 | 第89页 |
| ·医学决策方法的性能评价 | 第89-91页 |
| ·结果与讨论 | 第91-95页 |
| ·结论与启示 | 第95-96页 |
| ·本章小结 | 第96-98页 |
| 第五章 含离散变量多属性案例中的决策知识发现 | 第98-116页 |
| ·引言 | 第98-100页 |
| ·融合遗传算法和条件概率的检索算法 | 第100-104页 |
| ·权重获取方法 | 第100-103页 |
| ·融合条件概率的相似度计算 | 第103-104页 |
| ·实验研究 | 第104-112页 |
| ·数据集 | 第104-105页 |
| ·实验工具开发 | 第105-106页 |
| ·实验设计 | 第106-107页 |
| ·实验结果 | 第107-112页 |
| ·讨论 | 第112-114页 |
| ·研究局限和未来的研究方向 | 第114-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 第六章 基于案例的灰色多属性诊疗决策技术 | 第116-125页 |
| ·基于案例的灰色决策方法 | 第116-117页 |
| ·信息熵与灰色理论的融合 | 第117-118页 |
| ·基于优化型灰色理论的案例检索方法 | 第118-120页 |
| ·灰色案例推理 | 第118-119页 |
| ·面向医院诊疗决策的灰色案例推理优化策略 | 第119-120页 |
| ·实验与结果分析 | 第120-123页 |
| ·实验工具与方法 | 第120页 |
| ·实验结果与分析 | 第120-123页 |
| ·局限与未来的工作 | 第123页 |
| ·结论 | 第123-124页 |
| ·本章小结 | 第124-125页 |
| 第七章 总结与展望 | 第125-130页 |
| ·论文工作总结 | 第125-128页 |
| ·展望 | 第128-130页 |
| 参考文献 | 第130-145页 |
| 附录 | 第145-148页 |
| 在读期间参加的科研工作、撰写的论文和著作 | 第148-152页 |
| 参与或主持的科研项目 | 第148页 |
| 参与撰写的项目申报书 | 第148页 |
| 撰写的论文 | 第148-150页 |
| 参与撰写的著作 | 第150-151页 |
| 参加的学术活动 | 第151页 |
| 其他 | 第151-152页 |
