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基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的糖尿病臨床數(shù)據(jù)分析

發(fā)布時(shí)間:2017-09-20 18:08

  本文關(guān)鍵詞:基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的糖尿病臨床數(shù)據(jù)分析


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【摘要】:數(shù)據(jù)挖掘作為一種新興交叉學(xué)科,涉及數(shù)理統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算智能、數(shù)據(jù)庫(kù)、情報(bào)檢索等相關(guān)理論和知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘在多個(gè)行業(yè)的成功應(yīng)用為其發(fā)展提供了巨大動(dòng)力。糖尿病自公元前1500年首次記錄至今,一直是困擾人類健康的重要難題。隨著信息技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用越來越廣,產(chǎn)生了大量醫(yī)療信息數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)挖掘提供了從中發(fā)掘價(jià)值的一種途徑。對(duì)指導(dǎo)臨床用藥、就診引導(dǎo)、醫(yī)療資源規(guī)劃等具有重要意義。本文利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)糖尿病臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析研究,期望從中發(fā)掘出糖尿病臨床用藥規(guī)律、再住院因素、糖尿病性視網(wǎng)膜病變等知識(shí),從而建立相應(yīng)分類和決策模型。本文主要完成以下三個(gè)方面的工作:1.對(duì)各國(guó)目前糖尿病形勢(shì)進(jìn)行了分析,在對(duì)全球219個(gè)國(guó)家和地區(qū)的聚類分析中得到不同類型國(guó)家在糖尿病患者年齡、性別及城鄉(xiāng)分布間的差異規(guī)律。結(jié)果表明,全球糖尿病患者80%集中于中低收入國(guó)家,更為嚴(yán)重的是這部分國(guó)家用于糖尿病的醫(yī)療費(fèi)用卻僅占全球總治療費(fèi)用的20%。城鄉(xiāng)分布明顯不均,特別是低收入國(guó)家,鄉(xiāng)村患病人口明顯高于城市患病人口。2.利用模糊多層感知器作為支持向量機(jī)的核函數(shù),采用不對(duì)稱的三角隸屬度函數(shù)初始化多層感知器的權(quán)重和閾值形成模糊支持向量機(jī),并以此為基函數(shù),分類器采用Adaboost算法作為集成學(xué)習(xí)算法,從而建立了Adaboost-FSVM模型。并將其應(yīng)用于皮馬印第安糖尿病數(shù)據(jù)分類識(shí)別和糖尿病性視網(wǎng)膜病變識(shí)別中。文中還對(duì)比分析了SVM、DT、Adaboost-SVM等算法,發(fā)現(xiàn)Adaboost-FSVM模型在兩類糖尿病相關(guān)疾病的分類識(shí)別中擁有較好的效果。3.分析了糖尿病臨床住院數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)清洗階段首先對(duì)比使用了四種方法處理數(shù)據(jù)缺失問題,然后對(duì)糖尿病再住院從患者來源和總體兩個(gè)方面進(jìn)行了分析,挖掘出了糖尿病常用藥物和處方藥劑變化對(duì)再住院的影響。最后采用RBF、SVM、RVM、DT建立了糖尿病再住院預(yù)測(cè)模型。
【關(guān)鍵詞】:數(shù)據(jù)挖掘 糖尿病 臨床 數(shù)據(jù)分析 分類 預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】:長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:R587.1;TP311.13
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 第一章 引言8-11
  • 1.1 本研究的目的及意義8
  • 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-9
  • 1.3 本文主要工作9-10
  • 1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排10-11
  • 第二章 糖尿病基本理論11-14
  • 2.1 糖尿病簡(jiǎn)介11
  • 2.2 糖尿病種類11-12
  • 2.3 糖尿病并發(fā)癥12-13
  • 2.4 本章小結(jié)13-14
  • 第三章 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基本理論與主要方法14-27
  • 3.1 數(shù)據(jù)挖掘基本理論14-16
  • 3.1.1 數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展過程14
  • 3.1.2 數(shù)據(jù)挖掘主要方法14-15
  • 3.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的過程15-16
  • 3.2 Adaboost-FSVM分類算法16-20
  • 3.2.1 基本支持向量機(jī)模型16-18
  • 3.2.2 FSVM模型18-19
  • 3.2.3 FMLP核函數(shù)19-20
  • 3.2.4 Adaboost算法20
  • 3.3 缺失值處理方法20-23
  • 3.3.1 缺失值處理方法類別21
  • 3.3.2 缺失值處理方法的對(duì)比21-23
  • 3.4 相關(guān)向量機(jī)23-24
  • 3.5 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24-26
  • 3.6 本章小結(jié)26-27
  • 第四章 當(dāng)前糖尿病形勢(shì)分析27-35
  • 4.1 糖尿病當(dāng)前形勢(shì)分析27-34
  • 4.2 糖尿病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)34
  • 4.3 本章小結(jié)34-35
  • 第五章 基于Adaboost-FSVM的糖尿病及糖尿病性視網(wǎng)膜病變識(shí)別35-39
  • 5.1 基于Adaboost-FSVM的糖尿病識(shí)別35-36
  • 5.1.1 數(shù)據(jù)說明35
  • 5.1.2 數(shù)據(jù)分析平臺(tái)35
  • 5.1.3 結(jié)論35-36
  • 5.2 基于Adaboost-FSVM的糖尿病性視網(wǎng)膜病變識(shí)別36-38
  • 5.2.1 數(shù)據(jù)說明37-38
  • 5.2.2 DR預(yù)測(cè)38
  • 5.3 本章小結(jié)38-39
  • 第六章 糖尿病臨床數(shù)據(jù)分析39-50
  • 6.1 數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)介39
  • 6.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理39-41
  • 6.2.1 數(shù)據(jù)完整性情況39-40
  • 6.2.2 缺失值處理40-41
  • 6.3 糖尿病再住院分析41-44
  • 6.3.1 再住院整體情況分析41-42
  • 6.3.2 不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)來源分析42-44
  • 6.4 藥物對(duì)再住院的分類分析44-47
  • 6.4.1 常用藥物確定44-45
  • 6.4.2 變處方對(duì)糖尿病治療效果分析45-47
  • 6.5 糖尿病再住院預(yù)測(cè)分析47-49
  • 6.5.1 屬性約減47-48
  • 6.5.2 預(yù)測(cè)分析48-49
  • 6.6 本章小結(jié)49-50
  • 第七章 結(jié)論與展望50-51
  • 7.1 主要研究結(jié)果50
  • 7.2 研究展望50-51
  • 致謝51-52
  • 參考文獻(xiàn)52-55
  • 作者簡(jiǎn)介55
  • 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果55

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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7 葉軍;;糖尿病腎病在兒童時(shí)期的早期干預(yù)[A];中華醫(yī)學(xué)會(huì)第六次全國(guó)內(nèi)分泌學(xué)術(shù)會(huì)議論文匯編[C];2001年

8 杜旭昶;孫志紅;閆春芳;劉彩虹;;疏糖丹治療2型糖尿病50例臨床分析[A];第六次中國(guó)中西醫(yī)結(jié)合糖尿病學(xué)術(shù)會(huì)議論文匯編[C];2002年

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10 郝效槐;魏玫都;崔立俊;;中西并蓄治療糖尿病腎病[A];第七次中國(guó)中西醫(yī)結(jié)合糖尿病學(xué)術(shù)會(huì)議論文匯編[C];2004年

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4 省立醫(yī)院內(nèi)分泌科主任醫(yī)師 侯建明;糖尿病腎病的防治[N];福建科技報(bào);2004年

5 王文絹 范軍星;世界糖尿病日關(guān)注焦點(diǎn):糖尿病并發(fā)癥[N];健康報(bào);2003年

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3 魏艷紅;PKCα介導(dǎo)的EGFR降解在糖尿病腎病足細(xì)胞損傷中的作用及機(jī)制[D];華中科技大學(xué);2015年

4 龍泓竹;益氣養(yǎng)陰通絡(luò)散結(jié)方防治早期糖尿病腎病的臨床及實(shí)驗(yàn)研究[D];北京中醫(yī)藥大學(xué);2016年

5 姜e,

本文編號(hào):889589


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