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基于Hadoop的脑中风辅助诊疗平台的设计与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第9-13页
    1.1 课题研究的背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
        1.2.1 医学诊疗平台的国内外研究现状第10页
        1.2.2 Hadoop的国内外研究现状第10-11页
    1.3 本文的主要内容和结构安排第11-13页
第2章 相关理论和技术第13-21页
    2.1 Hadoop架构分析第13-16页
        2.1.1 Hadoop简介第13页
        2.1.2 HDFS机制第13-15页
        2.1.3 MapReduce基本原理第15-16页
    2.2 HBase平台介绍第16-20页
        2.2.1 HBase简介第16-17页
        2.2.2 HBase架构第17-19页
        2.2.3 HBase数据存储模式第19-20页
    2.3 本章小结第20-21页
第3章 平台的整体架构设计第21-25页
    3.1 平台设计目标和原则第21页
    3.2 平台技术架构设计第21-23页
        3.2.1 平台技术框架第21-22页
        3.2.2 平台网络架构第22-23页
    3.3 平台功能架构设计第23-24页
    3.4 本章小结第24-25页
第4章 脑中风单病种电子病历系统的设计与实现第25-37页
    4.1 总体要求第25页
    4.2 HBase数据库的设计第25-30页
        4.2.1 数据表的创建和设计第25-26页
        4.2.2 数据的迁移第26-27页
        4.2.3 二级索引的设计第27-28页
        4.2.4 SQL语句的解析第28-30页
    4.3 系统功能设计第30页
    4.4 系统各功能模块的实现第30-36页
        4.4.1 系统登录模块第30-31页
        4.4.2 系统管理和病人资料管理模块第31-32页
        4.4.3 住院管理模块第32-33页
        4.4.4 药品管理模块第33-34页
        4.4.5 诊疗模块第34-35页
        4.4.6 综合查询第35-36页
    4.5 本章小结第36-37页
第5章 脑中风电子病历数据挖掘的实现第37-54页
    5.1 引言第37页
    5.2 脑中风电子病历数据挖掘概述第37-40页
        5.2.1 脑中风电子病历数据挖掘的基本过程第37-39页
        5.2.2 脑中风电子病历数据挖掘的关键问题第39-40页
    5.3 关联规则算法第40-41页
    5.4 Apriori算法第41-42页
        5.4.1 Apriori算法的执行过程第41页
        5.4.2 传统Apriori算法处理海量数据时的局限性第41-42页
    5.5 Apriori算法的并行化第42-49页
        5.5.1 并行化策略第42-44页
        5.5.2 算法的具体实现第44-47页
        5.5.3 算法的实例分析第47-49页
    5.6 关联规则在脑中风数据挖掘中的具体应用第49-53页
        5.6.1 数据准备第49-50页
        5.6.2 脑中风关联规则数据挖掘第50-52页
        5.6.3 规则评价说明第52-53页
    5.7 本章小结第53-54页
第6章 Hadoop平台搭建以及算法的实验分析第54-62页
    6.1 Hadoop平台以及HBase的搭建第54-58页
        6.1.1 硬件环境第54页
        6.1.2 软件环境第54页
        6.1.3 Hadoop平台搭建第54-57页
        6.1.4 HBase数据库部署第57-58页
        6.1.5 网站部署第58页
    6.2 并行化Apriori算法实验评估第58-61页
        6.2.1 单机模式第58-59页
        6.2.2 集群模式第59-61页
    6.3 本章小结第61-62页
第7章 总结与展望第62-64页
    7.1 总结第62页
    7.2 展望第62-64页
参考文献第64-67页
致谢第67页

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