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基于電子病歷的糖尿病并發癥高危人群預警算法研究及實現 |
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| 論文目錄 |
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| 摘要 | 第5-6頁 | | ABSTRACT | 第6-7頁 | | 第一章 緒論 | 第11-19頁 | | 1.1 課題研究背景及意義 | 第11-12頁 | | 1.2 糖尿病相關預測模型的國內外研究現狀 | 第12-15頁 | | 1.3 本文的主要研究內容及創新點 | 第15-17頁 | | 1.4 本文結構安排 | 第17-19頁 | | 第二章 相關知識介紹 | 第19-28頁 | | 2.1 自然語言處理 | 第19-21頁 | | 2.2 信息抽取 | 第21-25頁 | | 2.2.1 命名實體識別 | 第21-24頁 | | 2.2.2 實體關系抽取 | 第24-25頁 | | 2.3 糖尿病�？齐娮硬v原始數據集介紹 | 第25-27頁 | | 2.3.1 原始數據集說明介紹 | 第25-26頁 | | 2.3.2 糖尿病并發癥高危人群定義 | 第26-27頁 | | 2.4 本章小結 | 第27-28頁 | | 第三章 基于深度學習的中文電子病歷命名實體識別 | 第28-41頁 | | 3.1 概述 | 第28頁 | | 3.2 門控循環單元 | 第28-29頁 | | 3.3 注意力機制 | 第29-33頁 | | 3.3.1 注意力機制與自注意力機制 | 第29-30頁 | | 3.3.2 BERT預訓練模型 | 第30-33頁 | | 3.4 基于GRU與注意力機制的中文電子病歷命名實體識別 | 第33-35頁 | | 3.4.1 基于BiGRU-SelfAtt-CRF的命名實體識別模型 | 第33-34頁 | | 3.4.2 基于BERT-BiGRU-CRF的命名實體識別模型 | 第34-35頁 | | 3.5 構建病歷文本實體標注數據集 | 第35-36頁 | | 3.6 實驗與結果分析 | 第36-40頁 | | 3.6.1 實驗環境介紹 | 第36頁 | | 3.6.2 實驗數據集介紹 | 第36頁 | | 3.6.3 評價指標 | 第36-37頁 | | 3.6.4 模型參數優化 | 第37-39頁 | | 3.6.5 模型對比實驗與結果分析 | 第39-40頁 | | 3.7 本章小結 | 第40-41頁 | | 第四章 基于深度學習的電子病歷信息抽取 | 第41-49頁 | | 4.1 概述 | 第41頁 | | 4.2 命名實體和實體關系的聯合抽取 | 第41-42頁 | | 4.2.1 聯合抽取方法的優點 | 第41頁 | | 4.2.2 基于深度學習的聯合抽取方法 | 第41-42頁 | | 4.3 實體關系聯合抽取中的關系重疊問題 | 第42頁 | | 4.4 基于BERT-BIGRU-MULTI-HEAD的實體關系聯合抽取模型 | 第42-45頁 | | 4.5 實驗與結果分析 | 第45-48頁 | | 4.5.1 實驗數據集介紹 | 第45-46頁 | | 4.5.2 實驗參數設置 | 第46頁 | | 4.5.3 模型對比實驗與結果分析 | 第46-48頁 | | 4.5.4 三元組抽取結果 | 第48頁 | | 4.6 本章小結 | 第48-49頁 | | 第五章 基于集成學習的糖尿病并發癥高危人群預警模型 | 第49-67頁 | | 5.1 概述 | 第49頁 | | 5.2 集成學習 | 第49-53頁 | | 5.2.1 集成學習介紹 | 第49頁 | | 5.2.2 常用集成學習策略 | 第49-50頁 | | 5.2.3 主流集成學習模型 | 第50-53頁 | | 5.3 基于集成學習的DC-EWHRP算法構建 | 第53-54頁 | | 5.4 實驗數據集介紹 | 第54-56頁 | | 5.4.1 糖尿病�？齐娮硬v實驗數據集 | 第54-55頁 | | 5.4.2 精準醫療數據集 | 第55-56頁 | | 5.5 特征構建與特征篩選研究 | 第56-60頁 | | 5.5.1 特征構建方法研究 | 第56-57頁 | | 5.5.2 特征篩選方法研究 | 第57-60頁 | | 5.6 DC-EWHRP算法模型參數優化研究 | 第60-62頁 | | 5.6.1 XGBoost參數優化 | 第60-61頁 | | 5.6.2 LightGBM參數優化 | 第61-62頁 | | 5.6.3 CatBoost參數優化 | 第62頁 | | 5.7 實驗結果分析 | 第62-64頁 | | 5.8 病例驗證分析與應用 | 第64-66頁 | | 5.9 本章小結 | 第66-67頁 | | 總結與展望 | 第67-69頁 | | 總結 | 第67-68頁 | | 展望 | 第68-69頁 | | 參考文獻 | 第69-73頁 | | 攻讀碩士學位期間取得的研究成果 | 第73-74頁 | | 致謝 | 第74-75頁 | | 附件 | 第75頁 |
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論文編號BS4734388，這篇論文共75頁
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