基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的可視化算法研究與應(yīng)用.pdf

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)類型繁多、關(guān)系復(fù)雜，且呈爆炸式增長，一般的數(shù)據(jù)可視化方法難以對其進(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)?，F(xiàn)有可視化方法已不能完全滿足種類繁多的海量醫(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、并提出DMDR可視化算法模型，最終通過機(jī)器學(xué)習(xí)智能算法優(yōu)化對醫(yī)療大數(shù)據(jù)可視化分析模型。對醫(yī)療大數(shù)據(jù)可視化中存在的問題，指出其未來研究方向。

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。針對適用于醫(yī)療大數(shù)據(jù)可視化方法，給出分類、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、多組同屬性單類雷達(dá)圖集成到一個(gè)n維動(dòng)態(tài)平面圖中，對多類集成圖整體進(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，對其單體在回歸預(yù)測圖中做出精準(zhǔn)的預(yù)測分析。不僅解決高維多元數(shù)據(jù)所造成的視覺混亂問題，還可發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中所隱藏關(guān)聯(lián)性，并對復(fù)雜數(shù)據(jù)變化趨勢、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