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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 MATLAB68

3.2.4 R语言68

3.2.5 Excel68

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