基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的可視化算法研究與應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的迅速發(fā)展,醫(yī)療大數(shù)據(jù)不僅數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多、關(guān)系復(fù)雜,且呈爆炸式增長(zhǎng),一般的數(shù)據(jù)可視化方法難以對(duì)其進(jìn)行有效的展示,醫(yī)療大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)面臨巨大挑戰(zhàn)。現(xiàn)有可視化方法已不能完全滿足種類(lèi)繁多的海量醫(yī)療大數(shù)據(jù)和復(fù)雜高維多元可視需求,可視化分析結(jié)果差強(qiáng)人意。因此,本文研究了醫(yī)療大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)分類(lèi)、并提出DMDR可視化算法模型,最終通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)智能算法優(yōu)化對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)可視化分析模型。對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)可視化中存在的問(wèn)題,指出其未來(lái)研究方向。

2、醫(yī)療大數(shù)據(jù)可視化分析法的研究與普及應(yīng)用,對(duì)于輔助精準(zhǔn)醫(yī)療具有重要的參考價(jià)值。其主要如下:
  1.提出醫(yī)療大數(shù)據(jù)可視化分類(lèi)方法:
  闡述了醫(yī)療大數(shù)據(jù)可視化的相關(guān)概念及其研究現(xiàn)狀,將現(xiàn)有醫(yī)療大數(shù)據(jù)可視化方法劃分為兩大類(lèi)。針對(duì)適用于醫(yī)療大數(shù)據(jù)可視化方法,給出分類(lèi)、圖例、特性的可視化方法一覽表。
  2.提出復(fù)合動(dòng)態(tài)多類(lèi)決策雷達(dá)圖(DMDR)方法:
  DMDR方法由Time Radar Tree拓展而成,將一系列或

3、多組同屬性單類(lèi)雷達(dá)圖集成到一個(gè)n維動(dòng)態(tài)平面圖中,對(duì)多類(lèi)集成圖整體進(jìn)行實(shí)時(shí)可視化。將男丁格爾玫瑰圖與Logistics回歸模型結(jié)合,對(duì)其單體在回歸預(yù)測(cè)圖中做出精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)分析。不僅解決高維多元數(shù)據(jù)所造成的視覺(jué)混亂問(wèn)題,還可發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中所隱藏關(guān)聯(lián)性,并對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)、異常數(shù)據(jù)等關(guān)鍵特征進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)展示。
  3.基于GBDT與LR融合模型提高評(píng)估可視化分析結(jié)果:
  GBDT與Logistic回歸融合模型應(yīng)用醫(yī)療大數(shù)據(jù)可視化

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