医疗数据挖掘可视化系统的研究与实现

发布时间：2023-11-03 20:03

　　我国医疗事业迅速发展,在互联网技术的推动下,“互联网+医疗”的研究与应用也越来越广泛。智慧医疗的提出、移动设备的流行使得医疗健康数据呈海量式的增长。在“大数据+”的大环境下,人们开始研究将数据挖掘技术更好的应用于医疗数据分析上。而在医疗数据挖掘技术的理论研究与真实应用场景中,为让用户能够主观的参与到实时的数据挖掘过程中,催生了数据挖掘与可视化技术的结合——数据挖掘可视化的产生。数据挖掘可视化可以充分地利用人类的感官视觉系统,指导用户进行挖掘分析工作,并以直观、易操作的方式挖掘隐藏在数据背后的信息,更好地支持用户决策。本文讨论了医疗数据挖掘与可视化的相关理论和技术,在此基础上,结合中国临床研究样本数据库管理系统,开发了医疗数据挖掘可视化系统。本文首先概述了可视化的相关理论技术、数据挖掘中常用的决策树方法;然后建立了基于决策树C4.5算法的入组人员睡眠障碍预测模型,描述了使用决策树C4.5算法来预测入组人员睡眠障碍问的题;并实现了基于混合可视化技术的入组人员身心健康数据交互分析,实现了数据的动态交互式可视化;最后设计并实现了数据挖掘可视化系统,该系统实现了数据上传、数据预处理、决策树C4....

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文研究内容
    1.4 论文结构与主要工作
第二章 相关技术概述
    2.1 引言
    2.2 可视化技术
        2.2.1 数据可视化定义
        2.2.2 数据可视化的过程
        2.2.3 数据可视化分类
        2.2.4 可视化工具介绍
    2.3 数据挖掘技术
        2.3.1 数据挖掘
        2.3.2 决策树算法
    2.4 数据挖掘可视化技术
        2.4.1 数据挖掘可视化概念
        2.4.2 数据挖掘可视化的标准流程
    2.5 数据挖掘可视化技术在医疗行业的应用
    2.6 本章小结
第三章 基于决策树的预测模型
    3.1 引言
    3.2 原始数据预处理
        3.2.1 数据变换
        3.2.2 数据离散化
    3.3 基于C4.5算法的模型构建
        3.3.1 C4.5算法基本原理
        3.3.2 基于C4.5算法的预测模型
    3.4 决策树模型评估
        3.4.1 模型评估方法
        3.4.2 模型评估结果
    3.5 本章小结
第四章 基于混合可视化方法的数据交互分析
    4.1 引言
    4.2 数据可视化设计
        4.2.1 数据可视化模块结构
        4.2.2 数据可视化方法
    4.3 数据可视化交互方法
        4.3.1 交互方法概述
        4.3.2 动态过滤交互技术
        4.3.3 坐标映射与十字光标技术
        4.3.4 平移+缩放交互技术
        4.3.5 焦点+上下文技术
        4.3.6 多视图协同联调技术
    4.4 可视化结果及交互操作
        4.4.1 柱状图
        4.4.2 饼状图
        4.4.3 雷达图
        4.4.4 地图
        4.4.5 协同多视图
    4.5 本章小结
第五章 数据挖掘可视化系统的设计与实现
    5.1 需求分析
        5.1.1 功能性需求
        5.1.2 非功能性需求
    5.2 系统设计
        5.2.1 数据上传模块
        5.2.2 数据预处理模块
        5.2.3 算法选择与控制模块
        5.2.4 可视化模块
    5.3 系统详细设计及实现
        5.3.1 数据库设计及实现
        5.3.2 系统UI设计及实现
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文



本文编号：3859808