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基于电子病历的糖尿病并发症高危人群预警算法研究及实现 |
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论文目录 |
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摘要 | 第5-6页 | ABSTRACT | 第6-7页 | 第一章 绪论 | 第11-19页 | 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 | 1.2 糖尿病相关预测模型的国内外研究现状 | 第12-15页 | 1.3 本文的主要研究内容及创新点 | 第15-17页 | 1.4 本文结构安排 | 第17-19页 | 第二章 相关知识介绍 | 第19-28页 | 2.1 自然语言处理 | 第19-21页 | 2.2 信息抽取 | 第21-25页 | 2.2.1 命名实体识别 | 第21-24页 | 2.2.2 实体关系抽取 | 第24-25页 | 2.3 糖尿病专科电子病历原始数据集介绍 | 第25-27页 | 2.3.1 原始数据集说明介绍 | 第25-26页 | 2.3.2 糖尿病并发症高危人群定义 | 第26-27页 | 2.4 本章小结 | 第27-28页 | 第三章 基于深度学习的中文电子病历命名实体识别 | 第28-41页 | 3.1 概述 | 第28页 | 3.2 门控循环单元 | 第28-29页 | 3.3 注意力机制 | 第29-33页 | 3.3.1 注意力机制与自注意力机制 | 第29-30页 | 3.3.2 BERT预训练模型 | 第30-33页 | 3.4 基于GRU与注意力机制的中文电子病历命名实体识别 | 第33-35页 | 3.4.1 基于BiGRU-SelfAtt-CRF的命名实体识别模型 | 第33-34页 | 3.4.2 基于BERT-BiGRU-CRF的命名实体识别模型 | 第34-35页 | 3.5 构建病历文本实体标注数据集 | 第35-36页 | 3.6 实验与结果分析 | 第36-40页 | 3.6.1 实验环境介绍 | 第36页 | 3.6.2 实验数据集介绍 | 第36页 | 3.6.3 评价指标 | 第36-37页 | 3.6.4 模型参数优化 | 第37-39页 | 3.6.5 模型对比实验与结果分析 | 第39-40页 | 3.7 本章小结 | 第40-41页 | 第四章 基于深度学习的电子病历信息抽取 | 第41-49页 | 4.1 概述 | 第41页 | 4.2 命名实体和实体关系的联合抽取 | 第41-42页 | 4.2.1 联合抽取方法的优点 | 第41页 | 4.2.2 基于深度学习的联合抽取方法 | 第41-42页 | 4.3 实体关系联合抽取中的关系重叠问题 | 第42页 | 4.4 基于BERT-BIGRU-MULTI-HEAD的实体关系联合抽取模型 | 第42-45页 | 4.5 实验与结果分析 | 第45-48页 | 4.5.1 实验数据集介绍 | 第45-46页 | 4.5.2 实验参数设置 | 第46页 | 4.5.3 模型对比实验与结果分析 | 第46-48页 | 4.5.4 三元组抽取结果 | 第48页 | 4.6 本章小结 | 第48-49页 | 第五章 基于集成学习的糖尿病并发症高危人群预警模型 | 第49-67页 | 5.1 概述 | 第49页 | 5.2 集成学习 | 第49-53页 | 5.2.1 集成学习介绍 | 第49页 | 5.2.2 常用集成学习策略 | 第49-50页 | 5.2.3 主流集成学习模型 | 第50-53页 | 5.3 基于集成学习的DC-EWHRP算法构建 | 第53-54页 | 5.4 实验数据集介绍 | 第54-56页 | 5.4.1 糖尿病专科电子病历实验数据集 | 第54-55页 | 5.4.2 精准医疗数据集 | 第55-56页 | 5.5 特征构建与特征筛选研究 | 第56-60页 | 5.5.1 特征构建方法研究 | 第56-57页 | 5.5.2 特征筛选方法研究 | 第57-60页 | 5.6 DC-EWHRP算法模型参数优化研究 | 第60-62页 | 5.6.1 XGBoost参数优化 | 第60-61页 | 5.6.2 LightGBM参数优化 | 第61-62页 | 5.6.3 CatBoost参数优化 | 第62页 | 5.7 实验结果分析 | 第62-64页 | 5.8 病例验证分析与应用 | 第64-66页 | 5.9 本章小结 | 第66-67页 | 总结与展望 | 第67-69页 | 总结 | 第67-68页 | 展望 | 第68-69页 | 参考文献 | 第69-73页 | 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第73-74页 | 致谢 | 第74-75页 | 附件 | 第75页 |
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