Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 538312)
Консорциум Контекстум Информационная технология сбора цифрового контента
Уважаемые СТУДЕНТЫ и СОТРУДНИКИ ВУЗов, использующие нашу ЭБС. Рекомендуем использовать новую версию сайта.

Применение интеллектуального анализа данных в медицинской науке (485,11 руб.)

0   0
Первый авторZhang Weipeng
ИздательствоКитайская атомная энергетическая пресса
Страниц183
ID718466
АннотацияГлава 1 этой книги кратко знакомит с историей исследований и текущей ситуацией интеллектуального анализа данных и текущими горячими точками интеллектуального анализа данных, Глава 2 - это техника интеллектуального анализа данных, которая описывает концепцию и функции интеллектуального анализа данных, процесс интеллектуального анализа данных, инструменты интеллектуального анализа данных и применение интеллектуального анализа данных в медицинской науке, Глава 3-основные алгоритмы интеллектуального анализа данных и их теоретические основы, Глава 4 изучает применение факторного анализа в клиническом лабораторном тесте и проводит интеллектуальный анализ данных биохимических показателей женщин в большом количестве данных клинических тестов, чтобы дать справку для женской профилактики и здравоохранения и оценки уровня здоровья женщин, Глава 5 анализирует применение постепенной кластеризации в гемореологическом тесте, Глава 6 представляет собой прикладное исследование постепенной кластеризации в особенностях КТ-изображений рака легких и получает классификацию медицинских характеристик КТ-изображений больных раком легких с одиночными легочными узлами, Глава 7-прикладное исследование факторного кластерного анализа во взаимосвязи инсульта и гемореологии, Глава 8-применение нечеткой кластеризации и логистической регрессии в факторах успеха ЭКО, Глава 9-применение ассоциативных правил во взаимосвязи инсульта и гемореологии, Глава 10-применение априорного алгоритма в анализе факторов успеха ЭКО., Глава 11 посвящена применению прогноза в отношении изменения уровня холестерина у женщин с возрастом, что имеет определенное профилактическое значение для женского здравоохранения и профилактики заболеваний.<
ISBN978-7-5022-8579-1
Zhang, W. Применение интеллектуального анализа данных в медицинской науке [Электронный ресурс] / W. Zhang .— : Китайская атомная энергетическая пресса, 2018 .— 183 с. — ISBN 978-7-5022-8579-1 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/718466

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Применение_интеллектуального_анализа_данных_в_медицинской_науке.pdf
图书在版编目(CIP)数据 数据挖掘在医学中的应用 /张维朋,徐颖著 . —北 京 : 中国原子能出版社, 2018.1 ISBN 978-7-5022-8579-1 Ⅰ. ①数… Ⅱ. ①张… ②徐… Ⅲ. ①数据处理-应 用-医学-研究 Ⅳ. ①R319 中国版本图书馆 CIP 数据核字(2017)第 251675 号 数据挖掘在医学中的应用 出 版 中国原子能出版社(北京市海淀区阜成路43号 100048) 责任编辑 蒋焱兰 邮箱:ylj44@126.com QQ:419148731 特约编辑 曾 仙 陶 源 印 刷 北京盛彩捷印刷有限公司 经 销 全国新华书店 开 本 710 mm×1000 mm 1/16 印 张 11.5 字 数 200千字 版 次 2018年 1 月第 1 版 2018年 1 月第 1 次印刷 书 号 ISBN 978-7-5022-8579-1 定 价 46.00元 出版社网址:http://www.aep.com.cn 发行电话:010-68452845 E-mail:atomep123@126.com 版权所有 侵权必究
Стр.3
目 录 第1章 绪论 ……………………………………………………………………… 1 1.1 引言 ……………………………………………………………………… 1 1.2 数据挖掘的研究历史和现状 …………………………………………… 2 1.3 当前数据挖掘的研究热点 ……………………………………………… 4 第2章 数据挖掘技术 ………………………………………………………… 5 2.1 数据挖掘的定义 ………………………………………………………… 5 2.2 数据挖掘系统的主要成分 ……………………………………………… 5 2.3 数据挖掘的功能 ………………………………………………………… 6 2.4 数据挖掘的流程 ………………………………………………………… 8 2.5 数据挖掘在医学领域的应用…………………………………………… 11 2.6 数据挖掘系统工具……………………………………………………… 12 第3章 数据挖掘的算法及依据 …………………………………………… 17 3.1 聚类……………………………………………………………………… 17 3.2 模糊理论与聚类的结合………………………………………………… 20 3.3 因子分析………………………………………………………………… 23 3.4 Logistic回归 …………………………………………………………… 26 3.5 关联规则………………………………………………………………… 28 3.6 灰色预测………………………………………………………………… 31
Стр.6
 2 数据挖掘在医学中的应用 第4章 女性生化指标的因子分析 ………………………………………… 35 4.1 因子分析在女性生化指标中的应用意义……………………………… 35 4.2 因子分析在临床检验中的应用过程…………………………………… 36 4.3 结果分析………………………………………………………………… 40 4.4 结论和讨论……………………………………………………………… 41 第5章 逐步聚类在血流变检验中的应用………………………………… 43 5.1 研究血流变指标的临床意义…………………………………………… 43 5.2 将数据挖掘技术引入血流变的应用…………………………………… 44 5.3 逐步聚类基本原理……………………………………………………… 45 5.4 原始数据的准备工作…………………………………………………… 46 5.5 原始数据预处理………………………………………………………… 48 5.6 逐步聚类步骤…………………………………………………………… 52 5.7 逐步聚类结果…………………………………………………………… 58 5.8 逐步聚类方法的优缺点………………………………………………… 64 5.9 结果分析………………………………………………………………… 65 5.10 运用方差分析验证聚类结果的可靠性 ……………………………… 69 第6章 逐步聚类在肺癌CT图像特征的应用研究 …………………… 75 6.1 孤立性肺结节肺癌与CT图像特征关系研究现状及意义 …………… 75 6.2 研究方法………………………………………………………………… 76 6.3 结果分析………………………………………………………………… 80 6.4 讨论……………………………………………………………………… 81 第7章 因子分析与聚类方法在中风与血流变关系的应用研究 … 82… 7.1 中风与血流变关系的应用研究的意义………………………………… 82 7.2 研究方法………………………………………………………………… 83 7.3 结果分析………………………………………………………………… 88 7.4 结论和讨论……………………………………………………………… 89
Стр.7
目 录  3 第8章 模糊聚类和Logistic回归在试管婴儿成功因素的应用… 90…… 8.1 研究背景及现状………………………………………………………… 90 8.2 数据预处理……………………………………………………………… 91 8.3 建立Logistic回归模型 ………………………………………………… 93 8.4 关键因素的相对重要性分析…………………………………………… 94 8.5 样本的模糊聚类过程…………………………………………………… 99 8.6 两组患者的医学特征比较 …………………………………………… 101 8.7 主要结论 ……………………………………………………………… 103 第9章 关联规则在中风疾病与血流变关系中的应用 ……………… 105 9.1 研究中风疾病的意义 ………………………………………………… 105 9.2 关联规则在医学中研究现状 ………………………………………… 105 9.3 关联规则的分析过程 ………………………………………………… 106 9.4 中风疾病与血流变关系的关联规则结果分析 ……………………… 111 9.5 结论和讨论 …………………………………………………………… 112 第10章 Apriori算法在试管婴儿成功因素分析中的应用…………… 114 10.1 试管婴儿成功因素研究的意义……………………………………… 114 10.2 试管婴儿成功率关联规则的获取…………………………………… 115 10.3 试管婴儿成功因素结果分析………………………………………… 117 10.4 结论和讨论…………………………………………………………… 118 第11章 灰色预测在女性胆固醇随年龄变化中的应用 ……………… 120 11.1 研究女性胆固醇随年龄变化的的意义……………………………… 120 11.2 GM (1,1)模型原理 ……………………………………………… 121 11.3 数据的收集与数据整理……………………………………………… 122 11.4 灰色GM (1,1)预测模型的建立 ………………………………… 122 11.5 模型检验……………………………………………………………… 124 11.6 模型检验评价………………………………………………………… 125
Стр.8
 4 数据挖掘在医学中的应用 11.7 外推预测……………………………………………………………… 126 11.8 结果分析……………………………………………………………… 126 11.9 结论与讨论…………………………………………………………… 127 第12章 总结与展望 ………………………………………………………… 129 12.1 总结…………………………………………………………………… 129 12.2 展望…………………………………………………………………… 130 附录A 中风患者血流变数据指标值……………………………………… 131 附录B 孤立性肺结节图像特征 …………………………………………… 151 附录C 试管婴儿培育情况表 ……………………………………………… 154 参考文献 ………………………………………………………………………… 162
Стр.9

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически