社区健康数据分析技术的研究与应用

发布时间：2017-03-24 19:09

  本文关键词：社区健康数据分析技术的研究与应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：健康医疗行业的数据量大且复杂,蕴含的信息价值高且丰富。在社区医疗服务过程中,通过大量社区居民的体征数据积累,建立北京社区健康数据共享平台,多角度分析、挖掘居民的个人健康状况、区域疾病特征,为广大居民,医务人员,科研人员及政府决策者提供服务和帮助,具有重要的现实意义和应用价值。本文首先分析、总结了国内外数据挖掘与可视化技术在健康数据分析领域的研究现状,介绍了北京市社区健康小屋,对从社区健康小屋等采集的原始数据进行了数据清理、数据归约、数据变换等数据预处理操作,开发了基于Android的可获取体温、呼吸等数据的婴儿体温检测手机APP,实现了数据采集、分析、管理、上传等功能。然后为了研究区域疾病分布特征,通过准确性、可解释性两个指标对凝聚层次聚类算法和K-means算法的聚类结果进行了评估。最后,构建了社区健康数据分析平台,实现了传统图表在社区疾病分布中的分析应用,对行政区、社区的不同聚类分析过程进行了展示,开发了多参数、可交互、动态展示等分析功能,并以北京市行政区地图的形式给出了相关的区域疾病分布结果。
【关键词】：数据挖掘 社区健康 可视化 聚类分析 疾病分布
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-15
• 1.1 研究背景8-11
• 1.1.1 数据挖掘及可视化技术在健康分析中的应用8
• 1.1.2 北京市社区健康小屋介绍8-11
• 1.2 研究目的和难点11
• 1.3 国内外研究现状11-13
• 1.4 研究内容13
• 1.5 本文主要结构13-15
• 第二章 相关技术与工具介绍15-20
• 2.1 凝聚层次聚类算法15-16
• 2.2 K-MEANS算法16-17
• 2.3 决策树17-19
• 2.3.1 C4.5算法原理18-19
• 2.4 数据挖掘与可视化工具19
• 2.4.1 D3.js19
• 2.4.2 R语言19
• 2.5 本章小结19-20
• 第三章 社区健康数据分析平台设计与数据预处理20-29
• 3.1 社区健康数据分析平台介绍20-24
• 3.1.1 平台框架20-21
• 3.1.2 功能介绍21-22
• 3.1.3 数据库设计22-24
• 3.2 原始数据预处理24-28
• 3.2.1 原始数据特点24-25
• 3.2.2 数据清理25
• 3.2.3 数据集成25-27
• 3.2.4 数据规约27
• 3.2.5 数据变换27-28
• 3.3 本章小结28-29
• 第四章 医疗穿戴设备ANDROID客户端29-42
• 4.1 系统框架29-30
• 4.2 功能介绍30-33
• 4.2.1 硬件功能介绍30
• 4.2.2 软件功能介绍30-33
• 4.3 数据库设计33-34
• 4.3.1 实体联系图表设计33
• 4.3.2 表结构设计33-34
• 4.4 系统功能模块实现34-40
• 4.4.1 程序包结构35-36
• 4.4.2 登录模块程序描述36-37
• 4.4.3 用户管理模块程序描述37-38
• 4.4.4 低功耗蓝牙模块程序描述38-39
• 4.4.5 体温测量模块程序描述39-40
• 4.5 软件界面展示40-41
• 4.5.1 界面流程40
• 4.5.2 界面展示40-41
• 4.6 本章小结41-42
• 第五章 聚类分析技术在社区疾病分布中的应用42-48
• 5.1 疾病判定与区域划分标准介绍42-43
• 5.1.1 常见疾病判定标准42
• 5.1.2 行政区功能划分标准42-43
• 5.2 凝聚层次聚类在社区疾病分布中的应用43-45
• 5.2.1 沃德法计算距离43
• 5.2.2 高维空间下的距离计算43-44
• 5.2.3 凝聚层次聚类结果44-45
• 5.3 K-MEANS算法在社区疾病分布中的应用45-46
• 5.3.1 K-means算法具体过程45
• 5.3.2 K-Means聚类结果45-46
• 5.4 凝聚层次聚类与K-MEANS算法评估46-47
• 5.4.1 准确性46-47
• 5.4.2 可解释性47
• 5.5 本章小结47-48
• 第六章 社区健康数据分析平台结果展示48-54
• 6.1 数据管理界面展示48-49
• 6.2 统计分析界面展示49-50
• 6.3 区域疾病地图展示50-53
• 6.4 本章小结53-54
• 第七章 工作总结及展望54-55
• 7.1 总结54
• 7.2 展望54-55
• 参考文献55-58
• 在学期间的研究成果58-59
• 致谢59

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