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
開本：	16開	頁數(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、提升人類醫(yī)療集體經(jīng)驗(yàn)，是亟待探討的現(xiàn)實(shí)問題。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、決策樹分類算法、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，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
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章決策樹分類算法及其醫(yī)學(xué)應(yīng)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(yī)療大數(shù)據(jù)填補(bǔ)及分類仿真
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)