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第1章统计数据分析

1.1什么是统计数据?

1.1.1数据获取

1.1.2常用统计分析软件

1.2统计分析基础

1.2.1统计描述

1.2.2案例: 城市空气污染数据分析

1.2.3统计推断

1.2.4案例: 中国青少年体质数据分析

1.3统计分析进阶

1.3.1线性回归分析

1.3.2案例: 中国青少年肺活量与体重数据分析

1.3.3逻辑回归分析

1.3.4案例: 脑卒中高危人群筛查数据分析

参考文献

第2章文本数据分析

2.1医学文本数据分析概述

2.1.1什么是医学文本数据

2.1.2医学文本数据分析

2.2文本表示

2.2.1文本预处理

2.2.2文本分词

2.2.3案例: 医学文本分词

2.2.4文本表示

2.2.5案例: 文本向量化表示

2.3文本相似度

2.3.1文本相似度计算方法

2.3.2案例: 医学文本相似度计算

2.4文本信息抽取

2.4.1命名实体抽取

2.4.2案例: 医学命名实体抽取

2.4.3关系信息抽取

2.4.4案例: 医学关系抽取

2.5文本分类

2.5.1定义

2.5.2文本分类方法

2.5.3基于循环神经网络的文本分类

2.5.4案例: 医学文本分类

2.6文本聚类

2.6.1词云图

2.6.2案例: 词云图

2.6.3文本网络

2.6.4案例: 文本网络构建与网络属性分析

2.6.5基于聚类分析的人群划分

2.6.6基于社团检测的人群划分

2.6.7人群划分结果的评价与分析

2.6.8案例: 文本聚类与人群划分

2.7综合案例: 临床文本数据挖掘分析

2.7.1任务介绍

2.7.2思路及预期结果

参考文献







第3章时序数据分析

3.1时序数据简介

3.1.1什么是时序数据

3.1.2时序数据的常见分析方法

3.2脑电数据的获取与预处理

3.2.1脑电数据的特点和获取

3.2.2脑电数据读取与查看

3.2.3数据预处理

3.2.4案例: 脑电数据的采集和预处理

3.3脑电数据的功率谱和时频分析

3.3.1功率谱分析

3.3.2短时傅里叶变换

3.3.3小波分析

3.3.4案例: 脑电数据功率谱和时频分析

3.4脑电数据的非线性分析

3.4.1LZC

3.4.2小波熵

3.4.3分形维数

3.4.4案例: 脑电数据非线性分析

3.5脑电数据的网络分析

3.5.1脑网络的构建

3.5.2网络参数的计算与分析

3.5.3案例: 疼痛脑电数据分析

3.6脑电综合案例分析(抑郁症脑电的分类)

3.6.1问题提出

3.6.2数据分析流程

3.6.3基于SVM分类

3.6.4基于深度学习分类

参考文献

第4章医学图像分析

4.1医学图像基础运算

4.1.1灰度变换

4.1.2几何变换

4.1.3案例: 医学图像基础运算

4.2医学图像增强

4.2.1直方图增强

4.2.2空域与频域滤波增强

4.2.3案例: 医学图像增强

4.3医学图像分割

4.3.1阈值分割

4.3.2区域分割

4.3.3基于聚类的分割技术

4.3.4基于图论的分割技术

4.3.5基于深度学习的图像分割技术

4.3.6案例: 医学图像训练

4.4医学图像识别

4.4.1基于手工特征提取的医学图像识别

4.4.2基于深度学习的图像识别技术

4.4.3案例: 医学图像识别

参考文献

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第5章健康医疗大数据分析

5.1移动健康大数据来源与获取

5.1.1可穿戴式设备

5.1.2移动医疗APP 

5.1.3开源健康数据获取

5.1.4案例: 健康数据获取与可视化

5.2移动健康数据可视化大屏设计

5.2.1可视化工具库

5.2.2案例: 搭建医疗卫生数据可视化大屏

5.3小米手环步态数据分析 

5.3.1案例: ARIMA模型分析数据

5.3.2案例: LSTM模型分析数据

参考文献