生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘

sp; 1.1  什么是數(shù)據(jù)挖掘
    1.1.1  數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)
    1.1.2  數(shù)據(jù)挖掘的定義
  1.2  數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用
    1.2.1  應(yīng)用
    1.2.2  方法
    1.3  生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的特殊性
    1.3.1  醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的特殊性
    1.3.2  倫理、法律和社會(huì)等方面對(duì)私密敏感的問題
    1.3.3  醫(yī)學(xué)的特殊性質(zhì)
  1.4  數(shù)據(jù)挖掘的評(píng)價(jià)
    1.4.1  樣本的組織
    1.4.2  有指導(dǎo)學(xué)習(xí)的評(píng)價(jià)
    1.4.3  無指導(dǎo)學(xué)習(xí)的評(píng)價(jià)
  1.5  數(shù)據(jù)挖掘的過程
第二章  醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)采集與準(zhǔn)備
  2.1  數(shù)據(jù)的采集與組織
    2.1.1  數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和管理
    2.1.2  數(shù)據(jù)的組織
  2.2  數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.2.1  數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的
    2.2.2  數(shù)據(jù)的分布特性
    2.2.3  數(shù)據(jù)清洗
    2.2.4  數(shù)據(jù)整合
    2.2.5  數(shù)據(jù)變換
    2.2.6  數(shù)據(jù)精簡
第三章  回歸分析
  3.1  回歸分析的功能
  3.2  常用的回歸分析方法
    3.2.1  線性回歸
    3.2.2  Logistic回歸
    3.2.3  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.2.4  回歸樹
  3.3  回歸分析的應(yīng)用一子宮頸癌患者生存率的預(yù)測(cè).
    3.3.1  研究目標(biāo)分析
    3.3.2  數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理
    3.3.3  數(shù)據(jù)挖掘與分析
    3.3.4  性能評(píng)價(jià)與比較
  3.4  回歸分析的應(yīng)用一乳腺癌患者的預(yù)后分析
    3.4.1  研究目標(biāo)分析
    3.4.2  數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理
    3.4.3  數(shù)據(jù)挖掘與分析
    3.4.4  性能評(píng)價(jià)與比較
第四章  關(guān)聯(lián)規(guī)則
  4.1  關(guān)聯(lián)規(guī)則的功能
    4.1.1  關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義
    4.1.2  關(guān)聯(lián)規(guī)則的質(zhì)量和重要性
  4.2  關(guān)聯(lián)規(guī)則的分析方法
    4.2.1  關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的基本方法
    4.2.2  剪枝和合并
  4.3  關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用——睹尿病患者的篩查
    4.3.1  研究目的分析
    4.3.2  數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理
    4.3.3  數(shù)據(jù)挖掘與分析
  4.4  關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用一院內(nèi)感染監(jiān)測(cè)控制
    4.4.1  研究目的分析
    4.4.2  數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理
    4.4.3  數(shù)據(jù)挖掘與分析
第五章  時(shí)間序列分析
  5.1  時(shí)間序列分析的功能
    5.1.1  什么是時(shí)間序列數(shù)據(jù)
    5.1.2  時(shí)間序列分析的功能
  5.2  時(shí)間序列分析的方法
    5.2.1  時(shí)間序列數(shù)據(jù)的精簡和變換
    5.2.2  時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢(shì)分析
    5.2.3  時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的相似性
  5.3  時(shí)間序列分析的應(yīng)用——I型糖尿病患者血糖水平變化規(guī)律
    5.3.1  研究目標(biāo)分析
    5.3.2  數(shù)據(jù)的采集、處理及挖掘
第六章  序列分析
  6.1  序列分析的功能
    6.1.1  序列數(shù)據(jù)的基本概念
    6.1.2  序列數(shù)據(jù)分析的功能
  6.2  生物醫(yī)學(xué)中的序列分析方法
    6.2.1  生物醫(yī)學(xué)中的序列數(shù)據(jù)
    6.2.2  生物醫(yī)學(xué)序列數(shù)據(jù)的比對(duì)
  6.3  序列分析的應(yīng)用一妊娠期藥物副作用研究
    6.3.1  研究目標(biāo)分析
    6.3.2  數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理
    6.3.3  數(shù)據(jù)挖掘與分析
第七章  分類
  7.1  分類的功能
    7.1.1  分類的定義和功能
    7.1.2  分類的一般方法
  7.2  分類的方法
    7.2.1  分類方法的關(guān)鍵技術(shù)
    7.2.2  特征屬性的選擇
    7.2.3  分類器的選擇
  7.3  分類的應(yīng)用一冠心病預(yù)測(cè)
    7.3.1  研究目標(biāo)
    7.3.2  數(shù)據(jù)采集與處理
    7.3.3  數(shù)據(jù)挖掘與分析
  7.4  分類的應(yīng)用一失語癥分類
    7.4.1  研究目標(biāo)
    7.4.2  數(shù)據(jù)采集與處理
    7.4.3  數(shù)據(jù)挖掘與分析
第八章  聚類分析
  8.1  聚類分析的功能
    8.1.1  聚類分析的定義和作用
    8.1.2  聚類分析中的相似性度量
  8.2  聚類分析的方法
    8.2.1  聚類分析方法
    8.2.2  高維特征空間中的聚類
  8.3  聚類分析的應(yīng)用——住院患者人群分類
    8.3.1  研究目標(biāo)
    8.3.2  數(shù)據(jù)采集與處理
    8.3.3  數(shù)據(jù)挖掘與分析
第九章  數(shù)據(jù)挖掘軟件
  9.1  數(shù)據(jù)挖掘軟件產(chǎn)品
    9.1.1  數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)產(chǎn)品
    9.1.2  如何選擇數(shù)據(jù)挖掘軟件
  9.2  數(shù)據(jù)挖掘軟件的運(yùn)行環(huán)境
    9.2.1  輸入數(shù)據(jù)形式
    9.2.2  數(shù)據(jù)輸出形式
  9.3  數(shù)據(jù)挖掘軟件的功能構(gòu)成
    9.3.1  SAS／Enterprise Miner功能簡介
    9.3.2  SPSS／Clementine功能簡介
參考文獻(xiàn)