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数据驱动的急性冠脉综合征主要不良心血管事件预测方法研究

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数据驱动的急性冠脉综合征主要不良心血管事件预测方法研究
论文目录
 
致谢第1-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-11页
1 绪论第11-22页
  1.1 引言第11-13页
  1.2 研究现状第13-19页
    1.2.1 队列研究第13-15页
    1.2.2 数据驱动的研究第15-18页
    1.2.3 总结与挑战第18-19页
  1.3 研究目标及任务第19-22页
    1.3.1 研究目标与任务第19-20页
    1.3.2 论文内容安排第20-22页
2 基于提升一重采样的不良事件预测第22-33页
  2.1 样本构建第22-25页
  2.2 模型构建第25-29页
    2.2.1 重采样技术第25-27页
    2.2.2 迭代提升第27-29页
  2.3 模型评估第29-32页
    2.3.1 评估方案设计第29-30页
    2.3.2 结果与分析第30-32页
  2.4 本章小结第32-33页
3 基于提升一重采样的关系多类型不良事件预测第33-53页
  3.1 基础知识第34-37页
    3.1.1 正则化第34-36页
    3.1.2 拉普拉斯矩阵第36-37页
  3.2 模型构建第37-41页
    3.2.1 弱预测器设计第37-40页
    3.2.2 强预测模型构建第40-41页
  3.3 模型评估第41-51页
    3.3.1 样本分析第41页
    3.3.2 评估方案设计第41-42页
    3.3.3 结果与分析第42-51页
  3.4 风险因子第51页
  3.5 本章小结第51-53页
4 预警系统设计与实现第53-62页
  4.1 整体框架第53-54页
  4.2 功能设计第54-56页
    4.2.1 电子健康记录采集第54-55页
    4.2.2 不良事件预测第55-56页
  4.3 系统实现第56-62页
    4.3.1 数据库设计第56-57页
    4.3.2 功能实现第57-62页
5 总结与展望第62-65页
  5.1 总结第62-63页
  5.2 展望第63-65页
附录第65-67页
参考文献第67-74页
作者简介第74页

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