关联规则挖掘在病案数据分析中的应用研究

摘要

随着数据库技术的迅速发展和医院信息系统在各大中型医院的不断普及，如何对医院信息系统积累的越来越多的医疗数据进行分析挖掘，将隐藏在临床医疗数据之中的大量有用知识提取出来，成为人们所关注的焦点。 本文以对医院的实际病案数据如何进行分析挖掘为主线，围绕数据仓库、OLAP和数据挖掘三个用于病案数据分析的核心组件进行应用研究。在全面阐述病案数据分析相关理论基础后，针对医院病案信息的具体情况，设计并实现了以病人为主题域的病案数据仓库的概念、逻辑和物理模型，并在病案数据仓库的基础之上创建了病案多维数据立方体，利用数据透视表和MDX方式完成了对0LAP的操作和数据展现，接着本文对关联规则挖掘理论进行了详细的阐述，并根据病案数据多维多层次的特点，构建并实现了基于病案数据多维立方体的关联规则挖掘结构，并对病案数据多维立方体进行了关联规则挖掘实验，通过对挖掘得到的关联规则的归纳和分析，找出了隐藏在病案数据之中的各个疾病之间的相互联系，以及病人的职业、性别、年龄等特征对病人疾病的影响，为医生对疾病的诊断治疗提供帮助。

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论文说明：图表目录

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致谢

第一章绪论

1.1问题的提出

1.2目的和意义

1.3国内外研究现状分析

1.3.1数据挖掘技术发展状况

1.3.2数据挖掘技术在医疗领域的发展状况

1.4论文的主要研究内容及文章结构

第二章相关理论基础概述

2.1数据仓库技术概述

2.1.1数据仓库定义及特征

2.1.2数据仓库的体系结构

2.1.3数据仓库相关概念

2.2OLAP技术概论

2.2.1OLAP的定义

2.2.2OLAP的评价准则

2.2.3OLAP按数据组织方式的分类

2.3数据挖掘技术概论

2.3.1数据挖掘的概念

2.3.2数据挖掘的分类

2.3.3数据挖掘的功能

2.3.4数据挖掘和OLAP的区别和联系

2.4本章小结

第三章病案数据仓库分析与设计

3.1病案数据仓库需求分析

3.2病案数据仓库设计

3.2.1概念模型设计

3.2.2逻辑模型设计

3.2.3物理模型设计

3.3数据抽取、清理和转换

3.3.1数据抽取

3.3.2数据清理

3.3.3数据转换

3.4病案数据仓库元数据设计

3.5本章小结

第四章病案数据分析中OLAP的应用

4.1病案多维数据立方体的创建与维护

4.2病案多维数据立方体的操作和展现

4.2.1以疾病维为轴心的数据操作和展现

4.2.2以其它维为轴心的操作和展现情况

4.3病案多维数据分析中的MDX的应用

4.3.1 MDX概述

4.3.2通过MDX对病案数据进行统计分析

4.4本章小结

第五章基于OLAP的关联规则挖掘应用

5.1关联规则的基本概念

5.2关联规则挖掘算法

5.2.1Apriori算法基础

5.2.2Apriori算法描述

5.2.3Apriori算法的性能瓶颈及其改进

5.3基于OLAP的关联规则挖掘

5.3.1多层关联规则

5.3.2多维关联规则

5.4病案数据关联规则挖掘模型设计

5.4.1病案数据挖掘对象分析及算法选择

5.4.2病案数据挖掘模型设计

5.4.3挖掘过程及挖掘结果浏览

5.5挖掘结果归纳分析与应用

5.6本章小结

第六章总结与展望

6.1论文的工作总结

6.2本文存在的不足及进一步研究的方向

参考文献

个人简历