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第1章 绪论 1

1.1 信息的概念及相关知识 1

1.1.1 信息的概念 1

1.1.2 信息的基本特征 2

1.1.3 信息、数据与知识的关系 3

1.2 信息处理与分析的内涵及相关技术 4

1.2.1 信息处理的内涵 4

1.2.2 信息分析的内涵 5

1.2.3 信息论及相关常识 5

1.3 医药信息与医药信息学 7

1.3.1 医药信息 7

1.3.2 医药信息学 9

1.4 医药信息处理与分析的基本流程 9

1.5 医药信息分析质量保证的几个关键因素 10

本章小结 12

本章习题 12

本章参考文献 12

第2章 医药信息采集与预处理 13

2.1 医药信息资源的获取与处理 13

2.1.1 文献信息资源的获取与处理 13

2.1.2 临床信息资源的获取与处理 40

2.1.3 实验数据资源的获取与处理 44

2.2 数据预处理的基本方法 45

2.2.1 数据清理 45

2.2.2 数据集成 46

2.2.3 数据变换 46

2.2.4 数据规约 47

2.3 医药信息管理及相关技术 47

2.3.1 文献信息管理 48

2.3.2 数据管理 61

本章小结 62

本章习题 63

本章参考文献 63

第3章 医药信息分析方法和工具 64

3.1 医药信息分析方法 64

3.1.1 医药信息分析的目的 65

3.1.2 医药信息分析内容的分类 65

3.1.3 医药信息分析方法的分类 65

3.1.4 构建分析体系的原则 66

3.2 常用信息分析工具 67

3.2.1 SAS统计软件 67

3.2.2 SPSS统计软件 67

3.2.3 MATLAB 68

3.2.4 R语言 68

3.2.5 Excel 68

3.3 MATLAB工具 69

3.3.1 MATLAB简介 69

3.3.2 MATLAB的编程基础 78

3.3.3 MATLAB的矩阵运算 82

3.3.4 MATLAB程序设计 90

3.3.5 MATLAB绘图基础 96

本章小结 107

本章附录 常用MATLAB函数的使用方法 108

本章习题 115

本章参考文献 116

第4章 医药信息处理与分析案例 118

4.1 多元线性回归分析 118

4.1.1 多元线性回归分析的基本思想 118

4.1.2 多元线性回归分析的求解过程 119

4.1.3 多元线性回归分析实例解析 120

4.2 主成分分析 122

4.2.1 主成分分析的基本思想 123

4.2.2 主成分分析的求解过程 123

4.2.3 主成分分析实例解析 126

4.3 聚类分析 128

4.3.1 聚类分析的基本思想 128

4.3.2 系统聚类 129

4.3.3 K-means聚类 133

4.4 判别分析 138

4.4.1 判别分析的基本思想 138

4.4.2 判别分析的求解过程 139

4.4.3 判别分析实例解析 140

4.5 决策树分析 141

4.5.1 决策树的基本概念 142

4.5.2 相关算法 143

4.5.3 决策树的修剪 145

4.5.4 决策树在医院患者分析中的应用 147

4.6 支持向量机算法 150

4.6.1 基本思想 150

4.6.2 线性SVM的求解过程 153

4.6.3 其他类型的支持向量机 154

4.6.4 MATLAB的SVM函数使用 154

4.6.5 支持向量机算法实例解析 154

4.7 贝叶斯分类算法 155

4.7.1 基本思想 156

4.7.2 求解过程 157

4.7.3 实例解析 158

4.8 时间序列分析 159

4.8.1 原理 159

4.8.2 时间序列分析的实例分析 160

4.8.3 确定性时间序列分析案例 160

本章小结 165

本章函数详细说明 166

本章习题 173

本章参考文献 176

第5章 医药信息标准 177

5.1 常用医药信息标准介绍 177

5.1.1 标准的概念 177

5.1.2 标准化的概念 180

5.1.3 标准与标准化的关系 181

5.1.4 信息标准化 182

5.1.5 国际标准化机构和组织 182

5.1.6 医学信息标准 183

5.1.7 医学信息交换标准 184

5.2 医学信息分类与编码 186

5.2.1 分类 186

5.2.2 编码 187

5.2.3 医学信息分类与编码的方法 187

5.3 医药信息处理与分析中应用标准的原则 188

本章小结 188

本章习题 188

本章参考文献 189