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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