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醫療大數據分析與數據挖掘處理研究 版權信息
- ISBN：9787522106953
- 條形碼：9787522106953 ; 978-7-5221-0695-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
醫療大數據分析與數據挖掘處理研究 內容簡介
醫學科學直接關乎全人類生命健康，大數據作為健康產業技術創新的核心方向之一，將對醫學進步產生巨大推動力。在大數據即將被納入國家戰略的今天，如何以數據創新探索未來的醫學科學，如何在龐大的數據資源中快速獲取信息、提升人類醫療集體經驗，是亟待探討的現實問題。本著作基于數據視角研究了醫療大數據挖掘處理，主要內容包括醫療走進大數據時代，醫療大數據分析，醫學數據挖掘，關聯規則挖掘、決策樹分類算法、遺傳算法及其醫學應用等。《醫療大數據分析與數據挖掘處理研究》可作為從事大數據分析與數據挖掘處理工作者的參考書，也可以為醫學領域大數據研究工作者和管理人員提供參考和啟發。
醫療大數據分析與數據挖掘處理研究 目錄
第1章 醫療走進大數據時代
1．1 大數據發展的基礎
1．2 大數據通用技術
1．3 醫療大數據的發展及應用現狀
第2章 醫療大數據分析
2．1 醫療大數據定義
2．2 醫療大數據分類
2．3 醫療大數據描述
2．4 醫療大數據生命周期
2．5 醫療大數據資源
2．6 醫療大數據的采集與治理
第3章 醫學數據挖掘
3．1 數據挖掘技術的源起和現狀
3．2 數據挖掘的概念、研究內容及功能
3．3 數據挖掘的一般過程及方法
3．4 數據挖掘在醫學領域的應用
3．5 醫學數據挖掘的常用工具
第4章 關聯規則挖掘及其醫學應用
4．1 關聯規則概述
4．2 基于候選項產生一測試策略的頻繁模式挖掘算法：Apriori算法
4．3 不需要產生候選項集的頻繁模式挖掘算法：FP-Growth算法
4．4 關聯規則挖掘的其他算法
第5章 決策樹分類算法及其醫學應用
5．1 決策樹分類算法概述
5．2 決策樹分類算法：ID3算法
5．3 決策樹分類算法：C4．5算法
5．4 基于決策樹算法的醫療大數據填補及分類仿真
第6章 遺傳算法及其醫學應用
6．1 遺傳算法概述
6．2 遺傳算法收斂性定義和統一數學描述
6．3 標準遺傳算法
6．4 遺傳算法流程
6．5 基于種群多樣性的模糊遺傳算法
6．6 遺傳算法的改進
6．7 基于遺傳算法的多模態病變圖像關聯挖掘仿真
參考文獻
1．1 大數據發展的基礎
1．2 大數據通用技術
1．3 醫療大數據的發展及應用現狀
第2章 醫療大數據分析
2．1 醫療大數據定義
2．2 醫療大數據分類
2．3 醫療大數據描述
2．4 醫療大數據生命周期
2．5 醫療大數據資源
2．6 醫療大數據的采集與治理
第3章 醫學數據挖掘
3．1 數據挖掘技術的源起和現狀
3．2 數據挖掘的概念、研究內容及功能
3．3 數據挖掘的一般過程及方法
3．4 數據挖掘在醫學領域的應用
3．5 醫學數據挖掘的常用工具
第4章 關聯規則挖掘及其醫學應用
4．1 關聯規則概述
4．2 基于候選項產生一測試策略的頻繁模式挖掘算法：Apriori算法
4．3 不需要產生候選項集的頻繁模式挖掘算法：FP-Growth算法
4．4 關聯規則挖掘的其他算法
第5章 決策樹分類算法及其醫學應用
5．1 決策樹分類算法概述
5．2 決策樹分類算法：ID3算法
5．3 決策樹分類算法：C4．5算法
5．4 基于決策樹算法的醫療大數據填補及分類仿真
第6章 遺傳算法及其醫學應用
6．1 遺傳算法概述
6．2 遺傳算法收斂性定義和統一數學描述
6．3 標準遺傳算法
6．4 遺傳算法流程
6．5 基于種群多樣性的模糊遺傳算法
6．6 遺傳算法的改進
6．7 基于遺傳算法的多模態病變圖像關聯挖掘仿真
參考文獻
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