醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘處理研究

定　價(jià)：￥52.00

作　者：	岳根霞著
出版社：	原子能出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787522106953	出版時(shí)間：	2021-03-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	154	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　醫(yī)學(xué)科學(xué)直接關(guān)乎全人類(lèi)生命健康，大數(shù)據(jù)作為健康產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的核心方向之一，將對(duì)醫(yī)學(xué)進(jìn)步產(chǎn)生巨大推動(dòng)力。在大數(shù)據(jù)即將被納入國(guó)家戰(zhàn)略的今天，如何以數(shù)據(jù)創(chuàng)新探索未來(lái)的醫(yī)學(xué)科學(xué)，如何在龐大的數(shù)據(jù)資源中快速獲取信息、提升人類(lèi)醫(yī)療集體經(jīng)驗(yàn)，是亟待探討的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。本著作基于數(shù)據(jù)視角研究了醫(yī)療大數(shù)據(jù)挖掘處理，主要內(nèi)容包括醫(yī)療走進(jìn)大數(shù)據(jù)時(shí)代，醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、決策樹(shù)分類(lèi)算法、遺傳算法及其醫(yī)學(xué)應(yīng)用等。《醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘處理研究》可作為從事大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘處理工作者的參考書(shū)，也可以為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)研究工作者和管理人員提供參考和啟發(fā)。

作者簡(jiǎn)介

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圖書(shū)目錄

第1章醫(yī)療走進(jìn)大數(shù)據(jù)時(shí)代
1．1 大數(shù)據(jù)發(fā)展的基礎(chǔ)
1．2 大數(shù)據(jù)通用技術(shù)
1．3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展及應(yīng)用現(xiàn)狀
第2章醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析
2．1 醫(yī)療大數(shù)據(jù)定義
2．2 醫(yī)療大數(shù)據(jù)分類(lèi)
2．3 醫(yī)療大數(shù)據(jù)描述
2．4 醫(yī)療大數(shù)據(jù)生命周期
2．5 醫(yī)療大數(shù)據(jù)資源
2．6 醫(yī)療大數(shù)據(jù)的采集與治理
第3章醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘
3．1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的源起和現(xiàn)狀
3．2 數(shù)據(jù)挖掘的概念、研究?jī)?nèi)容及功能
3．3 數(shù)據(jù)挖掘的一般過(guò)程及方法
3．4 數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用
3．5 醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的常用工具
第4章關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘及其醫(yī)學(xué)應(yīng)用
4．1 關(guān)聯(lián)規(guī)則概述
4．2 基于候選項(xiàng)產(chǎn)生一測(cè)試策略的頻繁模式挖掘算法：Apriori算法
4．3 不需要產(chǎn)生候選項(xiàng)集的頻繁模式挖掘算法：FP-Growth算法
4．4 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的其他算法
第5章決策樹(shù)分類(lèi)算法及其醫(yī)學(xué)應(yīng)用
5．1 決策樹(shù)分類(lèi)算法概述
5．2 決策樹(shù)分類(lèi)算法：ID3算法
5．3 決策樹(shù)分類(lèi)算法：C4．5算法
5．4 基于決策樹(shù)算法的醫(yī)療大數(shù)據(jù)填補(bǔ)及分類(lèi)仿真
第6章遺傳算法及其醫(yī)學(xué)應(yīng)用
6．1 遺傳算法概述
6．2 遺傳算法收斂性定義和統(tǒng)一數(shù)學(xué)描述
6．3 標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)
6．7 基于遺傳算法的多模態(tài)病變圖像關(guān)聯(lián)挖掘仿真
參考文獻(xiàn)