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醫療大數據挖掘與可視化/智能醫學與大數據系列

  • 作者：編者:趙傑//何賢英|責編:賈鴻飛
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115615749
  • 出版日期：2023/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：188
人民幣：RMB 119.9 元      售價：元
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內容大鋼
    普及醫療大數據挖掘與可視化技術，對提升醫療行業數據的質量與處理效率、實現數據的價值最大化、推動精準醫療深入應用有著重要的作用。
    本書內容立足於醫療大數據的挖掘與可視化，分為總體篇、數據基礎篇、數據挖掘篇、可視化篇、應用篇等5個部分，共10章，包含醫療大數據及其平台的概述，醫療大數據的採集、清洗、融合，醫療大數據挖掘概述、工具與方法，醫療大數據可視化概述、工具與方法，以及用實例展示醫療大數據可視化分析平台的設計與使用方法等內容。
    本書結構清晰，圖文並茂，從實際應用角度探討醫療大數據與數據挖掘及可視化技術的深度結合，適合從事醫療大數據相關工作的讀者閱讀，也適合作為高校相關專業學生的參考書。
作者介紹
編者:趙傑//何賢英|責編:賈鴻飛
目錄
第1部分  總體篇
  第1章  醫療大數據概述
    1.1  大數據概述
      1.1.1  大數據基礎知識
      1.1.2  大數據關鍵技術
    1.2  醫療大數據本質
      1.2.1  醫療大數據產生的背景
      1.2.2  醫療大數據來源與內容
      1.2.3  醫療大數據的征
    參考文獻
  第2章  醫療大數據平台概述
    2.1  醫療大數據平台簡介
      2.1.1  醫療大數據平台的作用
      2.1.2  大數據平台處理數據的步驟
      2.1.3  大數據平台產品
    2.2  醫療大數據平台架構
      2.2.1  基本架構
      2.2.2  數據採集層
      2.2.3  數據處理層
      2.2.4  數據分析層
      2.2.5  數據訪問層
      2.2.6  數據應用層
      2.2.7  數據管理層
      2.2.8  開源框架
    2.3  醫療大數據平台的存儲技術
      2.3.1  HDFS
      2.3.2  NoSQL資料庫
    2.4  醫療大數據平台計算模式
      2.4.1  大數據批處理計算
      2.4.2  大數據查詢分析計算
      2.4.3  大數據流計算
      2.4.4  大數據迭代計算
      2.4.5  大數據圖計算
    2.5  醫療大數據平台其他組件
      2.5.1  分散式資源管理器YARN
      2.5.2  分散式協調服務ZooKeeper
      2.5.3  分散式消息隊列Kafka
      2.5.4  集群管理與監控Ambari
      2.5.5  工作流調度器Oozie
      2.5.6  數據轉換工具Sqoop
      2.5.7  日誌收集工具Flume
    參考文獻
第2部分  數據基礎篇
  第3章  醫療大數據採集
    3.1  醫療大數據採集的必要性與影響因素
      3.1.1  醫療大數據採集的必要性
      3.1.2  醫療大數據採集的影響因素
    3.2  傳統數據採集技術及其局限性
      3.2.1  感測器技術
      3.2.2  射頻識別技術

      3.2.3  條碼技術
      3.2.4  日誌文件
      3.2.5  移動互聯網技術
      3.2.6  網路爬蟲技術
      3.2.7  檢索分類工具
      3.2.8  傳統數據採集技術的局限性
    3.3  面向醫療大數據的平台化數據採集
      3.3.1  平台化技術
      3.3.2  基於平台化技術的醫療大數據採集
      3.3.3  平台化醫療大數據採集的流程
    3.4  平台化醫療大數據採集的關鍵技術
      3.4.1  SOA
      3.4.2  ESB
      3.4.3  數據倉庫
      3.4.4  前置機
      3.4.5  數據介面方案
      3.4.6  其他
    參考文獻
  第4章  醫療大數據清洗
    4.1  醫療大數據清洗的必要性
      4.1.1  臟數據的產生原因
      4.1.2  臟數據的存在形式
    4.2  醫療大數據清洗的含義
      4.2.1  數據清洗的概念
      4.2.2  數據清洗的評價標準
    4.3  醫療大數據清洗過程簡述
    4.4  醫療大數據的清洗流程
    參考文獻
  第5章  醫療大數據融合
    5.1  醫療大數據融合的必要性
      5.1.1  數據融合的概念
      5.1.2  數據融合的類型
      5.1.3  數據融合的優勢
      5.1.4  醫療大數據融合的必要性
    5.2  傳統數據融合技術及其局限性
      5.2.1  統計學方法
      5.2.2  信號處理與估計理論方法
      5.2.3  人工智慧方法
      5.2.4  資訊理論方法
      5.2.5  傳統數據融合技術的局限性
    5.3  面向醫療大數據的數據融合
      5.3.1  數據融合的原理
      5.3.2  數據融合的一般步驟
    5.4  醫療大數據融合的關鍵技術
      5.4.1  數據預處理
      5.4.2  不同類型數據的處理
      5.4.3  OLAP引擎
      5.4.4  D-S證據理論融合技術
      5.4.5  基於深度學習的多源異構數據融合
    5.5  醫療大數據融合的應用實踐

    5.6  醫療大數據融合的支撐要素
    參考文獻
第3部分  數據挖掘篇
  第6章  醫療大數據挖掘概述
    6.1  醫療大數據挖掘的相關概念與意義
      6.1.1  醫療大數據挖掘的基礎知識
      6.1.2  醫療大數據挖掘的意義
    6.2  醫療大數據挖掘的原理與應用
      6.2.1  醫療大數據挖掘的核心技術
      6.2.2  醫療大數據挖掘的難點
      6.2.3  醫療大數據挖掘的模型框架設計與流程
      6.2.4  醫療大數據挖掘的應用
    參考文獻
  第7章  醫療大數據挖掘工具與方法
    7.1  醫療大數據挖掘工具
      7.1.1  工具分類
      7.1.2  開源工具
      7.1.3  非開源工具
    7.2  醫療大數據挖掘方法概述
      7.2.1  關聯規則挖掘
      7.2.2  分類挖掘分析
      7.2.3  聚類分析
      7.2.4  異常挖掘分析
      7.2.5  流行病檢測和預報
    7.3  基於傳統機器學習的醫療大數據挖掘方法
      7.3.1  支持向量機
      7.3.2  邏輯回歸
      7.3.3  決策樹
      7.3.4  貝葉斯網路
      7.3.5  人工神經網路
    7.4  基於深度學習的醫療大數據挖掘方法
      7.4.1  深度學習模型
      7.4.2  深度學習在醫療領域的應用
    參考文獻
第4部分  可視化篇
  第8章  醫療大數據可視化概述
    8.1  醫療大數據可視化的概念與意義
      8.1.1  相關概念
      8.1.2  醫療大數據可視化的基礎
      8.1.3  醫療大數據可視化的意義
    8.2  醫療大數據可視化流程與設計
      8.2.1  醫療大數據可視化的流程
      8.2.2  醫療大數據可視化設計的基本原則
      8.2.3  醫療大數據可視化設計框架
    參考文獻
  第9章  醫療大數據可視化工具與方法
    9.1  數據可視化的常用工具
      9.1.1  初級可視化工具
      9.1.2  信息圖表類可視化工具
      9.1.3  地圖類可視化工具

      9.1.4  編程類可視化工具
    9.2  精準醫療數據可視化的工具
      9.2.1  基因組的可視化工具
      9.2.2  分子結構的可視化工具
    9.3  醫療大數據可視化的常用方法
      9.3.1  醫療數據可視化的常用統計圖
      9.3.2  醫療文本數據的可視化方法
      9.3.3  複雜醫療數據的可視化方法
    參考文獻
第5部分  應用篇
  第10章  實例展示：醫療大數據可視化分析平台
    10.1  醫療大數據可視化分析平台設計
      10.1.1  平台設計目標
      10.1.2  平台設計思路
      10.1.3  平台總體架構
    10.2  醫療大數據可視化分析平台的功能模塊
      10.2.1  「數據概覽」模塊介紹
      10.2.2  「我的研究」模塊介紹
      10.2.3  「數據分析」模塊介紹
      10.2.4  「智能搜索」模塊介紹
      10.2.5  「病人360」模塊介紹
    10.3  醫療大數據可視化分析平台的管理模塊
      10.3.1  數據源配置
      10.3.2  輸入建議配置
      10.3.3  資源許可權配置
      10.3.4  指標配置
      10.3.5  用戶許可權配置
      10.3.6  日誌瀏覽
      10.3.7  修改密碼設置
    10.4  醫療大數據可視化分析平台安全措施

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