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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--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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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
 
     论文目录
 
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

 
 
论文编号BS4734388,这篇论文共75
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