医疗大数据分析与数据挖掘处理研究
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图文详情
- ISBN:9787522106953
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:154
- 出版时间:2021-03-01
- 条形码:9787522106953 ; 978-7-5221-0695-3
内容简介
医学科学直接关乎全人类生命健康,大数据作为健康产业技术创新的核心方向之一,将对医学进步产生巨大推动力。在大数据即将被纳入国家战略的今天,如何以数据创新探索未来的医学科学,如何在庞大的数据资源中快速获取信息、提升人类医疗集体经验,是亟待探讨的现实问题。本著作基于数据视角研究了医疗大数据挖掘处理,主要内容包括医疗走进大数据时代,医疗大数据分析,医学数据挖掘,关联规则挖掘、决策树分类算法、遗传算法及其医学应用等。《医疗大数据分析与数据挖掘处理研究》可作为从事大数据分析与数据挖掘处理工作者的参考书,也可以为医学领域大数据研究工作者和管理人员提供参考和启发。
目录
第1章 医疗走进大数据时代
1.1 大数据发展的基础
1.2 大数据通用技术
1.3 医疗大数据的发展及应用现状
第2章 医疗大数据分析
2.1 医疗大数据定义
2.2 医疗大数据分类
2.3 医疗大数据描述
2.4 医疗大数据生命周期
2.5 医疗大数据资源
2.6 医疗大数据的采集与治理
第3章 医学数据挖掘
3.1 数据挖掘技术的源起和现状
3.2 数据挖掘的概念、研究内容及功能
3.3 数据挖掘的一般过程及方法
3.4 数据挖掘在医学领域的应用
3.5 医学数据挖掘的常用工具
第4章 关联规则挖掘及其医学应用
4.1 关联规则概述
4.2 基于候选项产生一测试策略的频繁模式挖掘算法:Apriori算法
4.3 不需要产生候选项集的频繁模式挖掘算法:FP-Growth算法
4.4 关联规则挖掘的其他算法
第5章 决策树分类算法及其医学应用
5.1 决策树分类算法概述
5.2 决策树分类算法:ID3算法
5.3 决策树分类算法:C4.5算法
5.4 基于决策树算法的医疗大数据填补及分类仿真
第6章 遗传算法及其医学应用
6.1 遗传算法概述
6.2 遗传算法收敛性定义和统一数学描述
6.3 标准遗传算法
6.4 遗传算法流程
6.5 基于种群多样性的模糊遗传算法
6.6 遗传算法的改进
6.7 基于遗传算法的多模态病变图像关联挖掘仿真
参考文献
1.1 大数据发展的基础
1.2 大数据通用技术
1.3 医疗大数据的发展及应用现状
第2章 医疗大数据分析
2.1 医疗大数据定义
2.2 医疗大数据分类
2.3 医疗大数据描述
2.4 医疗大数据生命周期
2.5 医疗大数据资源
2.6 医疗大数据的采集与治理
第3章 医学数据挖掘
3.1 数据挖掘技术的源起和现状
3.2 数据挖掘的概念、研究内容及功能
3.3 数据挖掘的一般过程及方法
3.4 数据挖掘在医学领域的应用
3.5 医学数据挖掘的常用工具
第4章 关联规则挖掘及其医学应用
4.1 关联规则概述
4.2 基于候选项产生一测试策略的频繁模式挖掘算法:Apriori算法
4.3 不需要产生候选项集的频繁模式挖掘算法:FP-Growth算法
4.4 关联规则挖掘的其他算法
第5章 决策树分类算法及其医学应用
5.1 决策树分类算法概述
5.2 决策树分类算法:ID3算法
5.3 决策树分类算法:C4.5算法
5.4 基于决策树算法的医疗大数据填补及分类仿真
第6章 遗传算法及其医学应用
6.1 遗传算法概述
6.2 遗传算法收敛性定义和统一数学描述
6.3 标准遗传算法
6.4 遗传算法流程
6.5 基于种群多样性的模糊遗传算法
6.6 遗传算法的改进
6.7 基于遗传算法的多模态病变图像关联挖掘仿真
参考文献
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