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心健康服务平台基础技术研究

发布时间:2022-07-04 21:55
  移动医疗技术是一个有机结合体,是物联网技术和现代医疗技术的交叉学科。在移动医疗体系中,人的健康状态数据通过电子化的信息技术进行管理和智能化分析,能够有效地提升医疗资源的利用效率以及相关人员的健康管理和保障水平。随着社会发展和技术进步,人们越来越认同和接受移动医疗和健康云所带来的便捷和可靠。通过这些技术可以将用户的体征数据进行云到端的传输和计算,分析形成用户个人健康状况的分析和预测报告。同时融合包括第三方软件在内的如健身统计、社区医疗记录、养老看护多种类型用户数据,生成个性化私人定制健康数据表。通过用户的专属数据,健康云技术打造移动端的私人医生。从数据精准累积出发,对使用者未来健康状况进行预测,做到未病先预防,有效降低发病率,减少社会医疗的负担。在移动医疗技术中,目前最值得关注的就是心脏健康的智能化和平台化。众所周知,心脏可以说是人身体最重要的器官,心健康的保障对于人的身体来说,就有至关重要的意义。但是,心脏健康状况的监控面临其独有的难点,本文着重研究两个难点问题:一是快速而无创的测量人体心脏的健康参数;二是将这些测量结果有效存储,并且综合起来进行智能化分析,并对心脏健康状况进行可靠预测... 

【文章页数】:66 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
符号对照表
第一章 绪论
    1.1 基于物联网的健康服务和云健康服务
        1.1.1 基于物联网的远程医疗
        1.1.2 远程医疗到云健康服务的进化
    1.2 心健康服务平台的技术基础和关键问题
        1.2.1 心健康服务平台的物联网技术基础和大数据技术基础
        1.2.2 心健康服务平台的关键问题
    1.3 本课题主要研究内容和论文章节编排
第二章 心健康服务平台的设计
    2.1 设计需求分析
    2.2 总体构架
    2.3 详细设计
        2.3.1 存储设计
        2.3.2 分析方法
        2.3.3 数据接口
        2.3.4 安全措施
    2.4 小结
第三章 心健康服务平台的数据管理和分析方法
    3.1 心健康数据管理问题
    3.2 数据结构设计
    3.3 数据语义存储设计
    3.4 心健康数据分析方法
    3.5 心健康数据安全措施
    3.6 小结
第四章 心健康服务平台基础技术
    4.1 心脏健康参数的检测
    4.2 常见的心脏健康参数的检测方法
    4.3 基于移动设备的指尖检测方法
    4.4 心健康服务平台支持的测量方式实例
    4.5 小结
第五章 心健康服务平台的系统实现
    5.1 系统支撑模块
        5.1.1 服务注册中心(eureka)
        5.1.2 网关(zuul)
        5.1.3 用户模块(ehealth-user)
        5.1.4 共用依赖/配置(ehealth-core)
    5.2 系统服务组件
        5.2.1 心率服务(ehealth-hr)
        5.2.2 医患服务模块(ehealth-medical)
        5.2.3 后台管理模块(ehealth-admin)
        5.2.4 资讯文章爬虫服务(ehealth-article)
        5.2.5 药品信息服务(ehealth-drug)
        5.2.6 天气信息服务(eweather)
    5.3 客户端服务
        5.3.1 心健康服务平台移动检测端
        5.3.2 心健康服务平台医生端
    5.4 小结
第六章 总结及展望
    6.1 总结
    6.2 研究展望
参考文献
致谢
作者简介


【参考文献】:
期刊论文
[1]基于SSL安全协议实现工业控制通讯协议加密及认证的研究[J]. 高锐强,朱虹,贾立东,孙超.  化工设计通讯. 2019(01)
[2]基于SOA的医院信息系统区域架构设计[J]. 刘志鹏.  中国新通信. 2018(10)
[3]光电式脉搏波检测系统的研究[J]. 周勤玲.  电子制作. 2018(02)
[4]基于单片机的脉搏检测仪设计[J]. 贾炀,陆仲达,王凯.  齐齐哈尔大学学报(自然科学版). 2017(04)
[5]基于智慧社区的移动医疗系统设计与实现[J]. 李含婧,李含婧.  智能建筑. 2017(03)
[6]一种MongoDB集群数据布局优化方法研究[J]. 冯东煜,朱立谷,肖子达,刘迪.  计算机工程与应用. 2017(17)
[7]基于REST的Web系统设计与实现[J]. 胡彦婷.  软件导刊. 2016(08)
[8]基于云模型的体震信号智能诊断方法[J]. 蒋芳芳,宋韶秀,程佳斌,许慧.  东北大学学报(自然科学版). 2015(10)
[9]心率变异率预测高血压患者椎管内麻醉低血压发生的准确性[J]. 杨春艳.  中国医学创新. 2015(04)
[10]浅析基于MongoDB的云数据管理技术的研究与应用[J]. 杜卫华.  网络安全技术与应用. 2014(08)

硕士论文
[1]基于云平台的移动医疗系统设计与实现[D]. 张杰.长江大学 2017
[2]基于MongoDB的应用平台的研究与实现[D]. 吕林.北京邮电大学 2015
[3]脉搏波信号采集质量实时分析研究及设备开发[D]. 李硕.北京工业大学 2014
[4]基于无线局域网技术的移动医疗系统设计与实现[D]. 冉润浓.厦门大学 2013
[5]基于电子病历的医院卫生信息平台的数据标准和数据交换的研究[D]. 姜腾.中国海洋大学 2013
[6]移动医疗信息系统设计与实现[D]. 马彪.湖南大学 2013
[7]基于MongoDB的传感器数据分布式存储的研究与应用[D]. 郭匡宇.南京邮电大学 2013
[8]医疗信息共享与交换模型的研究与实现[D]. 王海生.电子科技大学 2012
[9]无创血氧饱和度测量系统的设计与实现[D]. 房磊.华中科技大学 2012
[10]脉搏波信息检测及分析方法研究[D]. 周伟斌.重庆理工大学 2011



本文编号:3655995

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