电子化临床路径管理：建模、变异监控与处理方法研究
作者： 杜刚 著
出版时间：2014年版
内容简介
《电子化临床路径管理：建模、变异监控与处理方法研究》以目前PHP的较新版本PHP 5.0为依托，结合PHP语言特性和实战案例，充分融入了企业开发过程中编程人员遇到的种种核心技术问题的解决方案和编程思想，系统、全面地介绍了PHP语言的基础知识、高级编程技术及应用方向。书中的内容由浅入深、循序渐进，囊括了PHP基本语法、数组和常用函数、PHP面向对象的编程思想，还包括一些PHP高级特性，并且将一些比较流行的项目融入本书中，如仿记事狗微博系统、Smarty项目、博客管理系统等，使读者在较短的时间内就能够熟练掌握PHP特性和项目实战的方方面面。本书在讲解的过程中，结合PHP知识点引用了大量的应用案例，并通过源代码一一列举，且每一部分内容都包含详细的注释和技巧提示，有助于初学者理解、把握问题的精髓，将所掌握的技术灵活应用到后期实际的项目开发过程中。本书适合初学者使用，也可作为广大软件开发人员和编程爱好者的参考用书。
目录
第1章 概论
1.1 临床路径研究和应用现状
1.1.1 临床路径的内涵和主要特征
1.1.2 临床路径的国内外研究现状
1.1.3 临床路径实施现状和存在的问题
1.2 临床路径电子化的难点和相关研究问题
1.2.1 临床路径电子化的难点
1.2.2 相关研究问题
1.3 本书的概述和章节安排
1.4 本章小结
第2章 临床路径电子化关键技术国内外研究现状
2.1 临床路径工作流建模与管理研究现状和趋势
2.1.1 医疗服务过程工作流建模与管理
2.1.2 适应性工作流研究现状
2.1.3 临床路径工作流建模发展趋势
2.2 临床路径变异处理方法研究现状和趋势
2.2.1 临床路径变异定义研究
2.2.2 临床路径变异分类标准和方法研究
2.2.3 临床路径变异处理方法研究
2.2.4 临床路径变异处理方法发展趋势
2.3 基于数据挖掘的临床路径变异知识抽取、监控与诊断研究现状与趋势
2.3.1 基于数据挖掘的临床路径知识发现算法研究现状
2.3.2 基于数据的临床路径变异监控、分类和预测发展趋势
2.4 本章小结
第3章 临床路径工作流建模与变异处理
3.1 引言
3.2 基于GFTECA规则的临床路径工作流模型定义
3.3 基于扩展ECA规则的骨肉瘤临床路径工作流建模
3.4 骨肉瘤术前化疗临床路径变异和自适应操作分析
3.4.1 骨肉瘤术前化疗临床路径变异分析
3.4.2 骨肉瘤术前化疗工作流自适应操作分析
3.4.3 基于扩展ECA规则的临床路径适应性工作流建模
3.5 基于GFTECA规则的临床路径模糊推理原理
3.6 基于GFTECA规则的肾功能变异处理实例
3.7 本章小结
第4章 临床路径工作流可重构建模与性能分析
4.1 引言
4.2 基于MTCPN-CS的临床路径工作流可重构建模定义
4.2.1 基本着色Petri网定义
4.2.2 赋时机制
4.2.3 基于MTCPN-CS的工作流可重构建模定义
4.2.4 结构变化算法
4.2.5 活动的触发机制定义
4.3 基于MTCPN-CS的临床路径工作流可重构建模动态性能分析方法
4.4 实例研究：骨肉瘤临床路径工作流可重构建模和动态性能分析过程
4.4.1 基于MTCPN-CS的临床路径单个模块建模和动态性能分析
4.4.2 基于MTCPN-CS的临床路径工作流系统模型构建和动态性能分析
4.4.3 骨肉瘤临床路径工作流术前化疗模块可重构建模和动态性能分析
4.4.4 骨肉瘤临床路径工作流系统可重构建模和动态性能分析
4.5 本章小结
第5章 基于智能算法优化的T-S模糊神经网络临床路径变异分析和处理
5.1 引言
5.2 标准模糊神经网络模型和结构
5.3 RCDPSO_DM算法原理
5.4 基于RCDPSO_DM优化的T-S模糊神经网络临床路径变异处理
5.4.1 基于RCDPSO_DM优化的T-S模糊模型前件参数优化
5.4.2 基于RCDPSO_DM优化的T-S模糊模型后件参数估计
5.4.3 基于RCDPSO_DM优化的T-S模糊神经网络学习算法
5.5 实例研究：骨肉瘤术前化疗肝中毒变异处理实例分析
5.5.1 指标的选取和标准模糊神经网络模型构建
5.5.2 肝中毒变异标准模糊神经网络初始样本数据的产生
5.5.3 基于标准的Mamdani 型模糊神经网络实验验证
5.5.4 基于标准的T-S模糊神经网络实验验证
5.5.5 基于RCDPSO_DM优化的T-S模糊神经网络实验验证
5.5.6 算法性能结果比较和主要结论
5.5.7 诊断准确率比较和讨论
5.6 本章小结
第6章 基于集成智能的临床路径变异监控和诊断
6.1 引言
6.2 基于集成知识发现及KBANN的临床路径变异监控和诊断框架
6.3 基于HGDMPSO的临床路径变异知识抽取算法
6.3.1 DMPSO算法原理
6.3.2 离散PSO算法原理
6.3.3 基于HGDMPSO的临床路径变异知识抽取算法概述
6.3.4 实例分析与验证
6.4 基于知识的神经网络的临床路径变异分类和监控
6.4.1 KBANN原理和模型构建方法
6.4.2 实例分析：骨肉瘤临床术前化疗变异监控和诊断
6.5 本章小结
第7章 临床路径工作流建模与管理平台设计与开发
7.1 引言
7.2 平台的系统分析
7.3 系统体系架构和实现
7.3.1 系统框架设计
7.3.2 系统界面设计
7.3.3 系统程序和数据库设计
7.4 基于扩展ECA规则的工作流引擎设计与实现
7.4.1 工作流引擎结构设计
7.4.2 工作流引擎实现技术
7.5 骨肉瘤临床路径工作流建模实例和模型数据验证
7.5.1 可视化建模工具数据验证
7.5.2 引擎实例分析
7.6 本章小结
参考文献
