基于移动平台的医疗物联网数据管理系统的设计
这是一篇关于远程医疗,移动平台,数据管理的论文, 主要内容为随着物联网各种应用领域的逐步拓展和深入,研究和运用无线传感器网络作为物联网末端数据采集和传输变得十分迫切。依据应用领域的不同,数据采集和上传的方式也不一致。在医疗监护领域的应用是一个重要的方面,深入研究和分析传感器网络在医疗监控领域的系统架构、数据采集、数据存储形式、数据上传方式等具有重要的实用价值,也可以为满足人们对医疗服务的高质量需求提供一种技术解决手段。 本文从无线传感器网络的体系结构入手,结合医疗监控实际,构建了医疗监控系统的系统结构,包括数据采集、上传、远程访问和查询的数据链路关系。在数据采集环节,对反映人体重要体征的体温、脉搏、血糖、血氧、血压以及心电图等重要生理指标进行了采集。通过集中式的存储方式将数据上传至SQL Sever服务器。通过用例图对数据需求进行分析,得出监测系统的核心是对采集数据的查询及分析。为实现数据访问的跨平台性,本文分析得出webservice接口的方式访问数据库。移动终端通过SOAP协议与后台交互实时刷新图表,为了对实时数据的准确性进行控制,采用了主动丢帧管理和被动丢帧管理；数据分析方面,通过对心电数据的分析,提取特征值,通过局域极值法判断出R峰的位置,进而判断出Q、S波的位置。最后,设计了基于Andriod平台的移动终端远程监控系统,实现了对人体生理数据的实时监控及对历史数据的查询。 本文在远程医疗监控方面解决了系统架构,数据实时显示,数据分析等主要问题,为WSN在医疗监控领域的应用提供了一种技术解决方案,为促进远程医疗的进步做出贡献。
基于.NET的远程医疗系统中病历管理子系统的设计与实现
这是一篇关于远程医疗,电子病历,临床文档框架,可扩展标记语言,医学标记语言,.NET,智能客户端的论文, 主要内容为近几年信息和通信技术的迅猛发展为远程医疗的发展和推广创造了新的契机。.NET的出现,也为开发基于互联网的应用提供了方便快捷的工具。在这种情况下,开发一套以.NET为平台的远程医疗系统具有重要的学术与商业价值。而设计合理的病历结构、开发适合临床使用的病历管理系统,是远程医疗系统特别是远程会诊部分开发的基础和重要组成部分。本课题的目标就是为远程医疗系统设计病历的对象模型和数据库结构,并开发相应的病历管理系统。 本文描述了在一个远程医疗系统的开发过程中,病历管理子系统设计与实现方面的工作。首先,文章阐述了远程医疗、电子病历和.NET的一些基本概念,分析了远程医疗与电子病历的关系,并提出病历管理子系统的设计目标。然后,文章分析了纸质病历和电子病历的组成和结构,介绍了XML、HL7 CDA和MML等结构化电子病历的相关标准,阐述了远程会诊所需要的病历资料、病历资料的组织方式及其在数据库中的实现,并提出通过数据库与XML相结合的方式实现会诊资料数据粒度的灵活选择。随后,文章介绍了课题实现阶段所作的工作,包括:系统分析与设计、数据库设计和系统实现。最后,文章对系统的开发过程和结果进行了总结,并就决策支持和专家系统在远程医疗中的应用进行了展望。 课题的贡献在于专门为远程医疗系统开发了的病历管理子系统,并且在设计的过程中参考了HL7 CDA标准的扩展标准——MML(Medical Markup Language),实现了一定程度的标准化和结构化。在实现方面,课题采用了.NET灵活稳健的多层架构,并使用把C/S模式和B/S模式的优点很好的结合在一起的智能客户端技术来实现用户交互层体系结构。
基于.NET的远程医疗系统中病历管理子系统的设计与实现
这是一篇关于远程医疗,电子病历,临床文档框架,可扩展标记语言,医学标记语言,.NET,智能客户端的论文, 主要内容为近几年信息和通信技术的迅猛发展为远程医疗的发展和推广创造了新的契机。.NET的出现,也为开发基于互联网的应用提供了方便快捷的工具。在这种情况下,开发一套以.NET为平台的远程医疗系统具有重要的学术与商业价值。而设计合理的病历结构、开发适合临床使用的病历管理系统,是远程医疗系统特别是远程会诊部分开发的基础和重要组成部分。本课题的目标就是为远程医疗系统设计病历的对象模型和数据库结构,并开发相应的病历管理系统。 本文描述了在一个远程医疗系统的开发过程中,病历管理子系统设计与实现方面的工作。首先,文章阐述了远程医疗、电子病历和.NET的一些基本概念,分析了远程医疗与电子病历的关系,并提出病历管理子系统的设计目标。然后,文章分析了纸质病历和电子病历的组成和结构,介绍了XML、HL7 CDA和MML等结构化电子病历的相关标准,阐述了远程会诊所需要的病历资料、病历资料的组织方式及其在数据库中的实现,并提出通过数据库与XML相结合的方式实现会诊资料数据粒度的灵活选择。随后,文章介绍了课题实现阶段所作的工作,包括:系统分析与设计、数据库设计和系统实现。最后,文章对系统的开发过程和结果进行了总结,并就决策支持和专家系统在远程医疗中的应用进行了展望。 课题的贡献在于专门为远程医疗系统开发了的病历管理子系统,并且在设计的过程中参考了HL7 CDA标准的扩展标准——MML(Medical Markup Language),实现了一定程度的标准化和结构化。在实现方面,课题采用了.NET灵活稳健的多层架构,并使用把C/S模式和B/S模式的优点很好的结合在一起的智能客户端技术来实现用户交互层体系结构。
医院远程会诊系统的设计与实现
这是一篇关于远程医疗,远程会诊,B/S结构,MVC模式,SQL的论文, 主要内容为远程医疗是一种新型的医疗服务,这是将计算机技术、通信技术、多媒体技术与医疗技术结合在一起,其目的是为了提高诊断水平、医疗水平,降低医疗成本,满足广大人民群众的医疗保健需求。它主要包括远程诊断、远程会诊和护理、远程医疗信息服务、远程教育等活动。当前,远程医疗技术已经从早期的电视监护,电话远程诊断发展演变到可以使用高速网络来综合传输的数字化,语音,图像实现了实时语音、图像高清晰的交流,现代医学的应用中提供了更广大的发展空间。国外在这方面的开发已超过四十年的历史,而在中国它的起步较晚,只是在最近的几年,它才得到关注、重视与发展。本文在以上背景的基础上,着重研究了远程医疗的基本概念、远程医疗的发展现状、系统中要使用到的一些技术,如B/S结构、MVC模式等,系统开发经历了可行性研究及远程医疗需求分析,在需求分析的基础上近一步结合系统自身的特点,对系统进行了相应的系统概要设计,最后根据系统概要设计对系统进行了进一步的详细设计与实现。根据远程医疗会诊系统的需要,整个系统分为预约管理、会诊管理、专家管理、会诊辅助管理、系统管理五个功能模块。在系统的实现方面,提出了开发的一般步骤。最后总结了系统的主要特征和现有系统的不足,并提出了未来的工作发展方向和终极目标。本系统基于以Java语言为主,结合B/S、MVC、JSP等一些相关的技术,系统的数据库采用SQL Server2005,结合数据访问技术,实现了预约会诊管理、专家信息管理、会诊辅助管理、系统管理功能,提高了系统的扩展性、易维护性,对远程医疗会诊的发展起到了一定作用。
基于复杂事件处理的心脏健康预警系统的设计与实现
这是一篇关于复杂事件处理,可穿戴设备,远程医疗,Flink,ANTLR的论文, 主要内容为基于物联网的心脏健康预警系统是指结合以可穿戴设备为代表的物联网技术,通过采集心电、心率等心脏健康相关指标,实现对心脏健康状态的实时监控,并在发现异常时及时预警进而有效干预的系统。借助复杂事件处理技术能够高效地从生理指标事件流中发现潜在风险,检测到满足预设规则的复杂事件则代表异常的出现。目前基于物联网的心脏健康监控系统还存在以下问题:1)现有系统仍以心率监控和心电信号分析方式为主,鲜有利用心率、心电和反映当前运动状态的加速度数据的融合分析系统。2)面对高速增长的物联网设备带来的海量用户数据,传统的集中式架构复杂事件处理引擎无法完成高效的事件处理。3)分布式实时处理平台中缺乏有效的面向复杂事件处理的规则描述语言,不利于业务人员制定规则的快速落地。针对以上问题,本文结合了可穿戴式设备和分布式实时处理框架,利用复杂事件处理技术,设计并实现了完整的心脏健康预警系统。在系统的研究与实现过程中主要做了以下三部分工作:1)针对基于非确定有限状态机的复杂事件处理过程在匹配前缀模式中可能存在的性能问题,提出了一种针对非关键事件的延迟匹配方案,实验证明该方案带来了内存占用和匹配时间上的有效提升。2)设计了一种便于描述生理指标的DSL语言,用于简明地声明式地描述复杂事件处理规则,并基于ANTLR开源工具实现。3)设计实现了基于复杂事件处理的心脏健康预警系统,系统支持对多种已采集生理指标的联合分析,能够提供全天候的心脏健康监控。基于上述三个关键技术的研究成果,本文系统性的设计并开发实现了一个心脏健康预警系统。该系统提供Web形式管理后台,以支持SQL和自定义DSL方式的声明式异常模式规则下发。实时处理层基于Flink实现,提供高容错、低延时的复杂事件处理能力,能够实现对海量用户生理指标的处理存储以及对心脏风险的近实时预警。
基于SVM分割的核磁共振脑组织图像处理
这是一篇关于SVM,图像处理,压缩感知,图像压缩,远程医疗的论文, 主要内容为在人体的大脑组织中,脑白质占据较大的区域,同时,在人体的思维等功能也占据重要的作用。鉴于大脑核磁共振脑组织图像可以较好的检测出脑白质病变,鉴别早期或轻微脑白质病与精神疾病。本文针对大脑核磁共振图像,使用人工智能中的模式识别技术,自动地将大脑核磁共振脑组织图像中的脑白质区域分割出来。鉴于计算机网络中的图像数据存储及远程医疗的实现,本文还利用图像数据压缩技术及计算机网络技术,对分割后的图像进行压缩,使用计算机的网络平台,将检查结果等放到网络平台数据库中,方便病人和医生对检查结果进行查看研究。 在大脑核磁共振脑组织图像的自动分割方面,基于灰度共生矩阵和灰度特征值,本文提出了一种针对SVM技术的医学图像快速分割方法。在特征值提取的方面,降低了特征值维数,并提高了运算速度和分类正确率。另一方面,在一张图像样本的基础上,通过选取其轮廓等作为特征值,并利用间隔采样的方法对SVM进行训练,可以实现对多幅同类图像的分割,在减少样本数量的同时,避免了因样本过多而造成的运算效率低下的问题。仿真实验表明,通过对某一层像素点的主要特征值作为训练样本,对本层的分辨率可达到90%左右,其他相似层的分类正确率可达到80%以上,并且能够有效的还原出病变区域,大大提高了运算效率。同时,在图像数据存储方面,使用基于小波变换的压缩感知方法将分割后的图像背景区域进行压缩,可在PSNR=20.49的条件下,将背景图像数据压缩为原图像的1/4,获得了较高的压缩比。同时结合huffman编码对分割后的脑白质区域进行无损压缩,压缩比可达到60%左右,很好的保留了脑白质区域。 在java web网络平台上,本文从远程医疗方面出发,设计并开发了一套针对病人检测的监控平台。该平台的设计从两个方面进行,分别实现了调用图像处理模块和结果信息查看模块。在调用图像处理模块中,利用python语言自动定时运行matlab进行图像分割及图像压缩运算,同时连接mysql数据库,部署图片到mysql数据库中。结果信息查看模块,使用MVC设计模式,jsp建立视图模块,java servlet建立控制模块,JavaBean建立模型模块。结果信息查看模块,通过将图片变成二进制数据流,传输到前台jsp页面中。通过信息查看模块,病人和医生可以查看病人的一系列大脑核磁共振检测结果,实现了远程医疗的应用层。这个管理系统的数据库是mysq1,实现语言是java, python,浏览器页面语言是jsp和Dojo。该平台完成后,可以在大脑核磁共振的仪器中装入相应的软件和脚本,对病人检测后,远程的医生可以通过浏览器连接web,自动查看到病人的检测信息,并查看到病人相应的过往记录,方便对病情的研究,同时病人也可以查看自己的检测结果。
基于iOS的便携心电信号监测系统的设计与实现
这是一篇关于iOS,iPhone,远程医疗,移动健康,心电,心率的论文, 主要内容为随着经济社会的发展，人们对健康越来越关注，远程医疗、便携医疗成为需求。心电监护特别是便携心电监护是其中一个重要方面，它对防治心脏疾病有着积极的意义，是近年来信息领域和医疗领域的一个研究热点。在国内外便携心电监护研究成果的基础上，本文设计并实现了一个由iOS(iPhone OS，iPhone操作系统)设备、便携心电信号采集设备及远程Web服务器组成的心电信号监测系统。本文的主要工作内容如下： (1)提出了基于iOS的便携心电信号监测系统的设计方案，方案充分利用了iOS设备具有强大的计算能力、灵活的可编程性、足够的存储空间、网络连接功能、便携性等特点，在花费较少的情况下，实现了用户便携心电监护的需求。 (2)描述了iPhone手机的特点，介绍了iOS基础架构，综述了iOS应用程序的开发工具以及设计模式。 (3)介绍了心电信号采集设备的主要结构和模块以及它工作的主要流程。心电信号采集端采用了模块化设计，选用了低功耗的器件，具有便携性、低功耗等特点，它主要负责心电信号的采集以及将心电数据发送至iOS端。 (4)设计并且开发了iOS端的心电监测应用软件。使用后台线程接收心电数据；调用Quartz2D绘图库实现动态心电图的绘制；采用自适应差分阈值算法检测R波，计算了瞬时心率与平均心率；支持数据本地保存、浏览以及远程医疗服务等功能。此外，综述了支持向量机(SVM)的基本原理以及其在心律不齐检测的应用，做了相关的验证实验，为下一步将SVM移植入iOS心电监测应用软件作准备。 (5)进行了大量的仿真实验和实际测试，验证系统的功能。采用MIT-BIH心律不齐数据库进行仿真实验，在学校范围内随机抽取9人进行实际测试。在实验结束后，统计了R波检测的准确率，实验证明系统基本达到了设计目标。
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