医疗影像数据仓库系统若干问题研究

发布时间：2017-04-29 18:11

  本文关键词：医疗影像数据仓库系统若干问题研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来，医疗影像科室积累了大量的业务数据。一方面，如何快速有效地检索信息开展科研教学，成为临床医生所关心的重点，因此研究自动分类、全文检索技术来改进传统的数据库结构化查询有着十分重要的意义。另一方面，如何构建数据仓库，进行多维数据分析，并开展数据挖掘应用，辅助决策，已成为领导所关心的重点。论文围绕上述需求展开如下研究： 1．基于GM(1,1)灰色预测模型的医疗设备绩效研究：(1)建立数据仓库，采用医疗设备绩效关键指标法及雷达图表示方法，提供直观的数据展示及OLAP分析。(2)搭建设备检查量GM(1,1)模型,实现设备检查量预测。(3)建立盈亏平衡模型，实现设备效益数据分析，为决策者提供直观的、深层的统计图表数据。 2．基于朴素贝叶斯算法的疾病自动分类研究：针对医疗疾病自动分类和医疗检查报告分级检索这两个问题展开深入研究。采用k-means算法对医疗疾病信息进行聚类，在此基础上利用改进的朴素贝叶斯分类器，实现对疾病的准确分类，，最后利用.Net技术实现医疗检查报告信息的分级检索。 3．基于倒排索引的全文检索技术研究及应用：(1)探讨了信息检索、搜索引擎Lucene、中文分词等技术以及其应用性能测试、正向索引和倒排索引模式等问题。(2)在分析正向索引与倒排索引的检索性能差异基础上，重点研究了倒排索引的查询优化技术。(3)利用.NET技术设计实现了对医疗疾病信息和检查报告表进行全文检索的应用系统，并由检查报告表关联到医疗会诊表、随访表，从而辅助医生进行医疗诊断。(4)将全文检索应用嵌入到了医疗影像数据仓库系统中，并分析对比组合查询和全文检索的优劣，有效地提高了医生科研的效率。
【关键词】：医疗影像数据仓库 数据挖掘 疾病分类 全文检索
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R197.324
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 课题背景10-11
• 1.1.1 医疗影像数据仓库背景10
• 1.1.2 基于事务操作的数据挖掘背景10
• 1.1.3 基于文本的数据挖掘背景10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 研究内容及意义13-14
• 1.4 论文组织结构14
• 1.5 本章小结14-15
• 第2章 医疗影像数据仓库系统的构建15-21
• 2.1 系统架构及数据仓库 ETL15-17
• 2.1.1 系统整体架构15-16
• 2.1.2 数据仓库 ETL16-17
• 2.2 总体功能模块设计17-18
• 2.3 软件界面 UI 设计18
• 2.3.1 UI 设计原则18
• 2.3.2 系统 UI 设计18
• 2.4 面向设备绩效主题的数据仓库构建实例18-20
• 2.5 本章小结20-21
• 第3章 基于 GM(1,1)灰色预测模型的医疗设备绩效研究21-31
• 3.1 设备绩效关键指标分析展示21-22
• 3.1.1 设备绩效关键指标统计分析21
• 3.1.2 关键指标展示结果21-22
• 3.2 设备检查的 OLAP 分析与 GM(1,1)模型预测检查量22-26
• 3.2.1 OLAP 在线联机分析处理22
• 3.2.2 灰色预测 GM(1,1)模型研究22-25
• 3.2.3 应用 GM(1,1)模型预测设备检查量25
• 3.2.4 ARIMA 模型和 GM(1,1)模型在设备检查量预测的对比25-26
• 3.3 基于盈亏平衡分析的设备效益数据挖掘26-29
• 3.3.1 设备效益数据源26-27
• 3.3.2 设备效益数据处理27-29
• 3.3.3 设备效益数据流程图29
• 3.4 本章小结29-31
• 第4章 基于朴素贝叶斯算法的医疗影像检查疾病自动分类研究31-38
• 4.1 文本自动分类分析31-32
• 4.2 疾病信息的 k-means 聚类分析和朴素贝叶斯分类研究32-34
• 4.2.1 k-means 聚类对疾病样本处理32
• 4.2.2 朴素贝叶斯疾病分类方法研究32-34
• 4.3 影像检查中的疾病自动分类及检索34-37
• 4.3.1 k-means 聚类算法在疾病自动分类中的应用及结果35
• 4.3.2 朴素贝叶斯分类器在疾病自动分类中的应用及结果35-36
• 4.3.3 医疗影像检查报告信息分级检索应用36-37
• 4.4 本章小结37-38
• 第5章 基于倒排索引的全文检索技术研究及应用38-52
• 5.1 全文检索相关研究38-40
• 5.1.1 信息检索模型分析38
• 5.1.2 全文检索的实现及 Lucene 研究38-40
• 5.2 中文分词技术及分词器性能初步评测40-41
• 5.3 倒排索引和正排索引相关分析41-42
• 5.3.1 倒排索引与正排索引性能比较分析41-42
• 5.3.2 倒排索引的压缩技术分析42
• 5.4 倒排索引词库的查询优化研究42-46
• 5.4.1 词库查找的方法对比分析43
• 5.4.2 基于 OPMPHF 方法的词库查询优化43-45
• 5.4.3 试验结果及分析45-46
• 5.5 倒排索引全文检索方法在医疗影像检查中的应用46-51
• 5.5.1 医疗检查报告应用倒排索引性能评测46-47
• 5.5.2 医疗影像数据仓库系统全文检索应用47-51
• 5.6 本章小结51-52
• 第6章 总结与展望52-54
• 6.1 总结52
• 6.2 展望52-54
• 致谢54-55
• 参考文献55-58
• 附录58

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 叶明全;;数据挖掘在医疗数据中的应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2007年03期

2 文庭孝;汉语自动分词研究进展[J];图书与情报;2005年05期

3 朱长元;;基于.NET的护理知识管理系统的设计与实现[J];电脑编程技巧与维护;2009年14期

4 邹少军;;数据挖掘与决策树在银行CRM中的设计与实现[J];电脑知识与技术;2009年33期

5 卢勇,徐向东,陈明;数据挖掘技术在热电厂过程控制与优化中的应用研究[J];电站系统工程;2003年02期

6 陕振沛;马德山;;灰色预测GM(1,1)模型的研究与应用[J];甘肃联合大学学报(自然科学版);2010年05期

7 陈元,陈文伟;数据开采与统计学[J];计算机工程与应用;2000年05期

8 刘夫涛,张雷,艾波;多重系统聚类挖掘算法及其实现[J];计算机工程与应用;2000年10期

9 张焱,欧阳一鸣,王浩,汪曦东;数据挖掘在金融领域中的应用研究[J];计算机工程与应用;2004年18期

10 韩慧,毛锋,王文渊;数据挖掘中决策树算法的最新进展[J];计算机应用研究;2004年12期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 伍平阳;基于数据挖掘技术的医疗设备绩效预测方法的应用研究[D];南方医科大学;2008年

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本文编号：335359