在临床疾病诊断中的应用

医院信息系统是医学信息学的一个分支,分为管理信息系统(MIS)和临床信息系统(CIS).HIS系统在实现了医院信息的全过程追踪和动态管理、简化患者的诊疗过程和优化就诊环境的同时,在医院信息系统中积累了大量的管理信息和临床信息资源,如何在这大量的数据资源中挖掘深层次的、隐含的、有价值的知识,是我们面临的一个难题.数据挖掘有解决这方面问题的能力.利用数据挖掘技术开展科学研究,提高医学技术和医院管理水平是很有必要的.     

数据挖掘在临床疾病诊断中的应用

医院信息系统是医学信息学的一个分支,分为管理信息系统(MIS)和临床信息系统(CIS).HIS系统在实现了医院信息的全过程追踪和动态管理、简化患者的诊疗过程和优化就诊环境的同时,在医院信息系统中积累了大量的管理信息和临床信息资源,如何在这大量的数据资源中挖掘深层次的、隐含的、有价值的知识,是我们面临的一个难题.数据挖掘有解决这方面问题的能力.利用数据挖掘技术开展科学研究,提高医学技术和医院管理水平是很有必要的.     

基于关联规则的数据挖掘在临床上的应用

随着医院信息系统(Hosp ital Inform ation System,H IS)在医院的广泛应用,特别是数字新技术在门诊系统中的广泛应用,医学数据挖掘提高了医院信息管理水平,为疾病的诊断和治疗提供了科学的、准确的决策.本文使用关联规则中的Apriori算法挖掘医院病人的就诊资料,并且归纳出症状及疾病间之关联规则,并探讨其在医疗信息系统的应用.     

基于改进Adaboost M1算法医学图像分类系统的研究

随着计算机医学成像技术的发展,医学影像越来越多样化,医学影像的应用也越来越广泛,与此同时大量的医学设备的应用使得医学影像的数量也越来越多,大量的影像资料使医院迷失在信息的海洋.如何有效的对医学影像进行组织、管理,合理有效的对其进行分类,从而使其更好的辅助日常的医学诊断和医学研究.为了解决这一问题,本文在单特征研究的基础上提出一种综合了多特征融合和数据挖掘的医学图像分类的方法,该方法引入数据挖掘中集成学习的概念,利用改进的Adaboost M1算法针对单特征分类的弱分类器进行迭代训练,并采用SVM分类器开发设计了一个基于改进Adaboost M1算法的医学图像分类系统,以提高医学图像分类效率.     

数据挖掘在医院信息系统的应用研究

数据挖掘技术能够通过多元化数据体系之间的相互认证提供更为精准的统计信息。以此为背景,将对数据挖掘技术在医院信息系统中的应用进行具体探究。在后续的研究中将对医院数据挖掘范围与功能需求进行总结,并以功能需求为蓝本,按照临床应用、管理应用、第三方应用等三个方面探讨实际应用过程与方法。与此同时结合笔者的思考总结现阶段数据挖掘技术在相关领域应用的主要掣肘因素与未来可能的发展方向。希望通过本文的研究能够为今后的相关技术推广与体系建设提供必要基础。     

基于数据挖掘的医院诊疗系统的研究

随着计算机科技的发展和医院对信息平台的建设,医学诊疗系统已经成为其中不可缺少的一部分。如何扩展医院诊疗系统就成为了重中之重,当前数据挖掘技术对于医学来说已经有很大的应用,本文将数据挖掘技术应用到医院诊疗系统中,详细描述了数据挖掘模块在系统中的实现和算法,大大扩展了系统的功能,并提高了诊疗效率。     

数据仓库在病案管理中的应用研究

目前医院信息系统的建设已取得显著成效,多年的应用也积累了大量数据.如何利用这些宝贵的信息资源为医院管理与决策服务,是医院信息化所面临的重要研究课题.在概述数据仓库技术特点的基础上,阐述了数据仓库的设计方法和设计内容,并针对医院的具体情况和决策需求特点,设计实现了符合医院病案管理决策需求特点的病案数据仓库.最后讨论了病案数据仓库对病案管理系统和病案数据挖掘的影响,并对将来的研究问题作了展望.     

数据挖掘在独立学院招生录取评鉴中应用

云技术、数据挖掘、互联网+等概念已经渗透到各个行业领域。高校每年招生产生的大量数据也逐渐被学校重视起来重新考量。本研究使用数据挖掘技术决策树ID3算法和其改进算法C4.5,探究这些数据运用在招生宣传决策中的可行性和有效性,并寻找录取新生的信息之间的关联规则。提出了把数据挖掘技术应用于高校招生工作和高校管理工作的新思想,并建立了高校招生的数据挖掘模型。     

数据挖掘技术在电子商务管理中的应用研究

人们希望有新的技术和工具对大量数据进行强有力的分析,从中提取出有价值的信息,为决策者提供必要的支持。基于此,本文对数据挖掘技术在电子商务管理中的应用研究。首先论述了电子商务管理中数据挖掘技术的重要作用,从构件系统平台、后台数据库搭建、编程语言三方面论述了电子商务系统的实现。讨论了建立系统的数据挖掘应用模型的方法。分别介绍了遗传、决策树、粗糙集、神经网络四种数据挖掘算法。     

关联规则挖掘在农业产值分析中的应用

简述了数据挖掘技术及其在农业中的应用.针对农业普查数据,分析了数据挖掘系统结构,并详细描述了农业数据的预处理.利用关联规则FP-Tree算法从农业产值的大量相关历史数据中挖掘农作物数据的各种属性与其农业产值之间的关联关系, 为农民及时有效的对农业生产做出规划和调整提供科学依据.     

基于图像降阶的纹理特征挖掘方法在医学上的应用

借助数据挖掘方法在图像中的应用,提出一种利用图像降阶结合Apriori算法对医学图像纹理特征进行挖掘的模型.将医院信息系统(HIS)中病患特征与病患的医学图像纹理特征相融合,通过剪枝技术建立关联规则库,采用规则库中的规则对医学图像进行信息挖掘.实验结果表明,依靠该方法挖掘的关联规则能够很好地表达纹理,并对医疗辅助诊断起到一定的帮助.     

数据挖掘技术在商业库存决策支持算法的研究

针对商业库存数据库中存在大量冗余特征和噪声,许多数据挖掘算法对于目标数据的维度非常敏感,随着数据特征的增加,算法的时间空间开销也急剧增加.商业库存决策支持数据挖掘算法利用粗糙集技术对数据作预处理,分析过滤这些冗余的例子,减少了噪声的干扰,减少了训练数据,运用粗糙集的分类算法和浮动搜索算法对浮动搜索算法进行了改进.并用此算法进行了仿真实现,验证了改进后算法的优越性.     

生命科学数据挖掘

数据挖掘是利用计算算法及工具在大型数据存档中自动发现有用信息的过程。数据挖掘技术被应用于记录大型数据库以便发现新颖的有用模式。它们还可以用来在有病的情况中预测未来观察的结果或者评估可能的风险。在生命科学中数据生成装置、数据采集和存贮技术的新进展使得生物医学研究和康复医学组织能够积累大量不同类型的数据。     

关联规则算法在教务管理信息系统中的应用

高校教务管理信息系统已经成为高校数据资源库中最重要的数据库之一。随着办学规模扩大,教学资源信息量的不断增加必然导致数据量的不断增加。利用数据挖掘技术探索大量隐藏的数据规律,从而为决策者提供有效的决策依据,对于高校教学管理工作的改革意义重大。     

基于网格的医疗信息集成及图像处理应用

针对目前医院信息系统中存在的信息孤岛现象,提出了基于网格技术和网格工具的解决方案,研发了基于中国网格公共支撑平台(CGSP)的医学图像网格平台MedImGrid,互连各种异构医疗资源,有效整合分布在各家医院和医疗研究机构的大量医疗数据与信息,实现了对异构医疗信息、病例图片、医学专家知识等信息资源的共享和集成,为用户提供广域范围内的医疗信息查询和病例图片检索,并支持基于断层图片的三维重建、基于特征值的图像检索与辅助诊断等医学图像处理应用.     

基于数据挖掘的网络型误用入侵检测系统研究

数据挖掘技术应用于网络型误用入侵检测系统中,比传统的网络型入侵检测有更大优势。数据挖 掘是从大量数据中自动寻找规律的过程,它可以自动构建特征,同时提高了检测精确度,为检测未知攻击 提供了可能性。介绍了数据挖掘算法以及基于数据挖掘的入侵检测系统的分类,从不同分类的角度介绍了 数据挖掘方法在入侵检测系统中的应用,并且从网络层和应用层2个层次得到实现。     

数据挖掘技术在军事领域中的应用初探

本文概要介绍了数据挖掘技术的过程、算法及应用,阐明了数据挖掘技术在军事领域中的应用前景。数据挖掘技术作为一项从大量数据中获取有用知识的实用技术,必将在军事领域发挥巨大作用。     

矩形块划分的二维空间数据挖掘算法及其应用

空间数据挖掘的研究是当今极具发展前景的领域,也是一个广阔的研究课题,它是在大量空间数据中进行知识发现的技术.针对基于矩形块划分的二维空间数据挖掘问题,本文运用动态规划法实现了一个近似度上界为2的多项式算法,并分析了算法复杂性.实现的算法可以直接应用于数据挖掘、数字网格划分与评估、数据分割、数值地形曲面的简化等问题.     

最低生活保障系统中数据挖掘技术的实现

本论述对低保数据的挖掘中,使用了两种挖掘算法,另外配合SQL Server 2010提供的数据挖掘功能对低保数据进行了全面的分析,介绍了OLAP技术和数据挖掘在低保数据分析中的应用.主要内容包括:分析了数据挖掘技术在低保数据分析中的应用意义;研究了关联规则、决策树算法、聚类分析在低保数据分析中的应用.这也是低保信息化工作今后重要的研究目标和发展方向.     

决策树与聚类算法在数据挖掘中的研究及应用

本文介绍了用数据挖掘技术来处理大量数据,并得到可靠且有效数据挖掘结果的方法。同时对使用到的决策数算法进行了深入的研究分析。