生物醫(yī)學數據挖掘

sp; 1.1  什么是數據挖掘
    1.1.1  數據、信息和知識
    1.1.2  數據挖掘的定義
  1.2  數據挖掘的應用
    1.2.1  應用
    1.2.2  方法
    1.3  生物醫(yī)學數據挖掘的特殊性
    1.3.1  醫(yī)學數據的特殊性
    1.3.2  倫理、法律和社會等方面對私密敏感的問題
    1.3.3  醫(yī)學的特殊性質
  1.4  數據挖掘的評價
    1.4.1  樣本的組織
    1.4.2  有指導學習的評價
    1.4.3  無指導學習的評價
  1.5  數據挖掘的過程
第二章  醫(yī)學數據采集與準備
  2.1  數據的采集與組織
    2.1.1  數據的采集、存儲和管理
    2.1.2  數據的組織
  2.2  數據預處理
    2.2.1  數據預處理的目的
    2.2.2  數據的分布特性
    2.2.3  數據清洗
    2.2.4  數據整合
    2.2.5  數據變換
    2.2.6  數據精簡
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  人工神經網絡
    3.2.4  回歸樹
  3.3  回歸分析的應用一子宮頸癌患者生存率的預測.
    3.3.1  研究目標分析
    3.3.2  數據采集及預處理
    3.3.3  數據挖掘與分析
    3.3.4  性能評價與比較
  3.4  回歸分析的應用一乳腺癌患者的預后分析
    3.4.1  研究目標分析
    3.4.2  數據采集及預處理
    3.4.3  數據挖掘與分析
    3.4.4  性能評價與比較
第四章  關聯規(guī)則
  4.1  關聯規(guī)則的功能
    4.1.1  關聯規(guī)則的定義
    4.1.2  關聯規(guī)則的質量和重要性
  4.2  關聯規(guī)則的分析方法
    4.2.1  關聯規(guī)則分析的基本方法
    4.2.2  剪枝和合并
  4.3  關聯規(guī)則的應用——睹尿病患者的篩查
    4.3.1  研究目的分析
    4.3.2  數據采集及預處理
    4.3.3  數據挖掘與分析
  4.4  關聯規(guī)則的應用一院內感染監(jiān)測控制
    4.4.1  研究目的分析
    4.4.2  數據采集及預處理
    4.4.3  數據挖掘與分析
第五章  時間序列分析
  5.1  時間序列分析的功能
    5.1.1  什么是時間序列數據
    5.1.2  時間序列分析的功能
  5.2  時間序列分析的方法
    5.2.1  時間序列數據的精簡和變換
    5.2.2  時間序列數據的趨勢分析
    5.2.3  時間序列數據中的相似性
  5.3  時間序列分析的應用——I型糖尿病患者血糖水平變化規(guī)律
    5.3.1  研究目標分析
    5.3.2  數據的采集、處理及挖掘
第六章  序列分析
  6.1  序列分析的功能
    6.1.1  序列數據的基本概念
    6.1.2  序列數據分析的功能
  6.2  生物醫(yī)學中的序列分析方法
    6.2.1  生物醫(yī)學中的序列數據
    6.2.2  生物醫(yī)學序列數據的比對
  6.3  序列分析的應用一妊娠期藥物副作用研究
    6.3.1  研究目標分析
    6.3.2  數據采集及預處理
    6.3.3  數據挖掘與分析
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  分類方法的關鍵技術
    7.2.2  特征屬性的選擇
    7.2.3  分類器的選擇
  7.3  分類的應用一冠心病預測
    7.3.1  研究目標
    7.3.2  數據采集與處理
    7.3.3  數據挖掘與分析
  7.4  分類的應用一失語癥分類
    7.4.1  研究目標
    7.4.2  數據采集與處理
    7.4.3  數據挖掘與分析
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  聚類分析的應用——住院患者人群分類
    8.3.1  研究目標
    8.3.2  數據采集與處理
    8.3.3  數據挖掘與分析
第九章  數據挖掘軟件
  9.1  數據挖掘軟件產品
    9.1.1  數據挖掘系統產品
    9.1.2  如何選擇數據挖掘軟件
  9.2  數據挖掘軟件的運行環(huán)境
    9.2.1  輸入數據形式
    9.2.2  數據輸出形式
  9.3  數據挖掘軟件的功能構成
    9.3.1  SAS／Enterprise Miner功能簡介
    9.3.2  SPSS／Clementine功能簡介
參考文獻