基于特定健康数据的可视化分析系统设计和实现

发布时间：2020-04-20 22:17

【摘要】：随着信息化在医疗工作中的不断深入以及医疗信息系统(HIS)的大范围普及,各大医疗机构的原始数据在不断增多,且国内外的医疗机构也逐渐开放了部分数据和科研人员共享,那么如何将这些隐藏的信息抽离出来就成为了近几年的研究热点之一。据WHO公布的数据显示,糖尿病已经成为继恶性肿瘤、心脑血管疾病之后威胁人类健康和生命安全的第三大疾病,而2型糖尿病作为糖尿病的一种,已成为了全世界最常见的糖尿病类型,占所有糖尿病的90%以上,并且具有很强的遗传倾向。因此,如何尽早的发现或预防2型糖尿病就显得非常重要。数据挖掘作为一种有效的信息提取和信息发现方法,在保证隐私性的前提下,通过“二次利用”2型糖尿病患者病例数据中隐藏的信息,并将这些隐藏信息的可视化作为切入点,实现一个可视化分析系统,不管是对正常人群、患病人群还是医生而讲都具有巨大的价值。基于国家临床医学科学数据中心提供的《糖尿病数据集》,本文分析并挖掘了此数据集中的生化和糖化信息,结合挖掘结果设计并实现了一个可视化分析系统。最终的工作成果包括:对关联规则挖掘中重要的Apriori算法做了改进,提出了一种基于行约简和权重的RR-Apriori算法,并将此改进算法运用于2型糖尿病患者生化和糖化数据中重要的关联规则挖掘中;分别运用机器学习中的决策树ID3和支持向量机算法建立了2型糖尿病的分类预测模型,并对这两种模型进行了对比评估;基于上述工作成果并作为对本文工作成果的体现,本文设计并实现了一个可视化分析系统,以此作为对2型糖尿病进行预警和干预的工具。
【图文】：

随着信息技术的高速发展，社会各行各业积累的数据量急剧增长，通过数据挖掘逡逑可以找出隐藏在这些海量数据中人们事先看不到但却有用的知识和信息。数据挖逡逑掘的一般流程如图２－１所示。逡逑数据采g?—＞邋数据分析邋一？数据洁洗邋一？采样逡逑定虽特征二值化邋逦邋逦，，逦逡逑无５：纲化逦定性特怔编码缺失值ｉｌ？筇邋＜—特征提取逡逑数据交换逡逑逦Ｖ逦邋逦邋逦逡逑特征选择邋一？降维逦一？训练逦￣？预测评估逡逑图２－１数据挖掘的一般流程逡逑（１）

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【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R-05;TP311.13

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本文编号：2635019