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第1章 数据分析与数据挖掘的力量1

1.1 葡萄牙医生解决世界新生儿出生缺陷的故事2

1.2 医学数据挖掘的主要定义5

1.2.1 数据挖掘的定义5

1.2.2 医学数据挖掘的故事5

1.3 医学数据模式识别的七大原理与案例讲解6

1.3.1 什么是模式识别6

1.3.2 7个小故事7

1.4 临床医学领域的机器学习与人工智能12

1.5 神经元网络的基本原理13

第2章 临床医学的数据挖掘20

2.1 房颤与肾功能关联现象的故事21

2.2 支持向量机的算法原理与应用30

2.2.1 一个故事的开场白30

2.2.2 支持向量机的主要特点31

2.2.3 支持向量机的应用案例39

2.3 疾病规律与统计学革命43

2.3.1 肝胆外科的统计学故事43

2.3.2 双盲实验的诞生44

2.3.3 几则很有趣的医学统计学故事47

2.4 老年肺癌研究50

2.4.1 数据的抓取与来源50

2.4.2 癌症与老龄化的相关性分析51

2.4.3 老年人肺癌手术适用性评估关键词频率53

2.4.4 老年肺肿瘤的数据分析54

2.4.5 英国肺癌患者38年来死亡率研究59

2.4.6 老龄肺癌死亡率数据的三维分析59

2.5 临床医学与数据挖掘的边缘学科62

2.5.1 几个实例62

2.5.2 医学统计学与医学数据挖掘的区别69

2.5.3 有关数据挖掘是边缘学科的几个实例72

2.5.4 一个医学数据挖掘的案例74

第3章 临床医学与数据技术的深度融合90

3.1 二型糖尿病与胰腺癌的故事91

3.2 　 Cox回归的基本原理与应用94

3.2.1 Cox回归的基本原理94

3.2.2 晚期肺癌伴脑转移患者的预后多因素Cox回归95

3.2.3 本案例的几点启示100

3.3 医学数据分析中的故事101

3.4 聚类的临床医学意义103

3.4.1 聚类算法的基本定义103

3.4.2 临床医学数据挖掘中聚类的意义104

3.4.3 案例112

3.5 贝叶斯算法的应用案例113

3.5.1 一个流传甚广的故事113

3.5.2 一个贝叶斯算法的医学案例114

第4章 临床医学的模式识别126

4.1 模式识别是什么127

4.1.1 定义127

4.1.2 临床医学模式识别的故事127

4.2 基线静息心率的故事130

4.3 决策树算法132

4.4 最大期望（EM）算法135

4.5 算法的规律与临床医学的本质140

4.5.1 算法的本质是什么140

4.5.2 数据挖掘中医学的本质141

第5章 医学数据挖掘的常用工具146

5.1 SAS挖掘软件运用案例147

5.2 Weka软件介绍150

5.3 Matlab案例152

5.4 R语言案例162

5.5 临床医生如何用好挖掘工具164

第6章 专业级医学SCl论文中的统计工具169

6.1 医学数据中的T值与P值故事170

6.2 K线图的故事172

6.3 国际顶级期刊上的数据技术174

6.4 SCI荟萃分析中的统计学工具180

6.4.1 研究对象及入选标准181

6.4.2 统计学处理181