發(fā)布時間：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

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)挖掘 糖尿病 臨床 數(shù)據(jù)分析 分類 預(yù)測

【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、機(jī)器學(xué)習(xí)、計算智能、數(shù)據(jù)庫、情報檢索等相關(guān)理論和知識。數(shù)據(jù)挖掘在多個行業(yè)的成功應(yīng)用為其發(fā)展提供了巨大動力。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)掘價值的一種途徑。對指導(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,從而建立相應(yīng)分類和決策模型。本文主要完成以下三個方面的工作:1.對各國目前糖尿病形勢進(jìn)行了分析,在對全球219個國家和地區(qū)的聚類分析中得到不同類型國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%集中于中低收入國家,更為嚴(yán)重的是這部分國家用于糖尿病的醫(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)分類識別和糖尿病性視網(wǎng)膜病變識別中。文中還對比分析了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)清洗階段首先對比使用了四種方法處理數(shù)據(jù)缺失問題,然后對糖尿病再住院從患者來源和總體兩個方面進(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
【學(xué)位授予單位】：長春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：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)前糖尿病形勢分析27-35
• 4.1 糖尿病當(dāng)前形勢分析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)膜病變識別35-39
• 5.1 基于Adaboost-FSVM的糖尿病識別35-36
• 5.1.1 數(shù)據(jù)說明35
• 5.1.2 數(shù)據(jù)分析平臺35
• 5.1.3 結(jié)論35-36
• 5.2 基于Adaboost-FSVM的糖尿病性視網(wǎng)膜病變識別36-38
• 5.2.1 數(shù)據(jù)說明37-38
• 5.2.2 DR預(yù)測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 變處方對糖尿病治療效果分析45-47
• 6.5 糖尿病再住院預(yù)測分析47-49
• 6.5.1 屬性約減47-48
• 6.5.2 預(yù)測分析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
• 作者簡介55
• 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果55

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5 姜e，

本文編號：889589