面向脑卒中的个性化健康信息服务系统研究与实现

发布时间：2017-09-09 03:08

  本文关键词：面向脑卒中的个性化健康信息服务系统研究与实现

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【摘要】：信息服务是一种通过研究和组织用户的服务,将有用的信息交于用户,帮助用户解决实际问题。面向脑卒中的健康信息服务系统,是面向脑卒中患者用户提供的一种信息服务系统,将信息服务活动与脑卒中患者用户的医疗活动紧密结合起来,提供一个医疗健康领域内的管理、分析、咨询与检索的网络信息服务平台。而面向脑卒中的个性化健康信息服务系统,是基于分析患者个人的健康医疗数据,提供与之密切相关的健康知识信息、咨询信息、治疗方案等服务。本文考虑到传统关系型数据库存在的各方面的问题,如普遍以单机作为服务器,数据备份与安全得不到保障;部署以及维护成本高昂,迭代速度快;计算能力存在瓶颈,当访问量高峰时,容易超出传统数据库的承载能力;可扩展能力差,往往无法或者难以增添新设备来进行升级。基于以上原因,结合如今大数据技术的高速发展,计算以及存储能力极大增强,结合了基于Hadoop的大数据计算框架、Restful Web服务技术、非关系型数据库等新兴技术,构建了一个在Hadoop平台下的面向脑卒中的个性化健康信息服务系统。首先,本文对面向脑卒中的个性化健康信息服务系统所涉及到的技术与相关理论进行了细致全面的分析。本文通过查阅大量的文献资料,确定了面向脑卒中的个性化健康信息服务系统的含义与具体使用场景。之后介绍了Hadoop大数据平台以及其生态技术圈、Restful Web Service、全文搜索引擎服务器Solr、后台开发框架Jfinal、移动开发平台Android,这些是后面实现面向脑卒中的个性化健康信息服务系统的技术关键所在。随后,通过对健康信息服务定义的理解和对健康信息服务系统可能的运行状态的分析,给出了脑卒中的个性化健康信息服务系统的需求分析。确定了本系统的用户和功能两方面的需求。紧接着,本文对脑卒中的个性化健康信息服务系统进行了设计与实现,并对本系统的运行主要界面进行了展示。本文将整个系统分为四个模块:个人健康数据中心、个性化健康信息推荐子系统、个人健康管理移动应用以及个人健康信息管理后台。在构建整个系统的过程中,本文针对个人健康数据存储的具体要求,结合Hadoop大数据框架的特点,充分使用了Hadoop、Hive、Hbase等已经被广泛应用的大数据技术,解决了如今数字医疗领域内普遍面临的数据元确定、同构、同步问题的策略决定、快速查询优化已经数据库维护升级的问题。之后在已经构建完成的个人健康数据中心的基础上,构建了个性化健康信息推荐子系统,个人健康Android移动应用,已经相应的个人健康数据管理平台。最后,本文设计并且模拟了对整个信息服务系统性能以及可靠性的测试,验证了论文系统面向脑卒中的个性化健康信息服务系统具有良好的性能。
【关键词】：信息服务 医疗健康数据 大数据 数据中心 信息推荐
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.52
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-22
• 1.1 课题来源与研究意义11-13
• 1.1.1 课题来源11
• 1.1.2 课题研究意义11-13
• 1.2 课题相关理论及技术的国内外研究现状13-21
• 1.2.1 个人健康档案规范标准13-14
• 1.2.2 基于Hadoop的大数据平台关键技术14-17
• 1.2.3 Restful Web Service技术标准17
• 1.2.4 全文搜索服务器Solr17-18
• 1.2.5 移动操作系统Android技术现状18-19
• 1.2.6 知识图谱理论与关键技术19-21
• 1.3 本文研究内容及章节安排21-22
• 第2章 面向脑卒中的个性化健康信息服务系统的需求分析22-29
• 2.1 系统总体结构需求分析22-24
• 2.2 用户类型需求分析24-26
• 2.2.1 患者用户24-25
• 2.2.2 医疗机构人员25
• 2.2.3 系统管理员25-26
• 2.3 功能需求分析26-28
• 2.3.1 建立个人健康档案存储模型26-27
• 2.3.2 个人健康数据的存储与管理服务27
• 2.3.3 个性化健康知识服务27
• 2.3.4 健康咨询服务27
• 2.3.5 患者健康数据统计服务27-28
• 2.4 非功能性需求28
• 2.5 本章小结28-29
• 第3章 面向脑卒中的个性化健康信息服务系统设计29-51
• 3.1 个人健康信息数据中心29-36
• 3.1.1 基于HBase的数据库设计29-34
• 3.1.2 数据转换服务的设计34-35
• 3.1.3 基于健康一体机的数据采集系统设计35
• 3.1.4 基于网络爬虫的脑卒中信息获取系统设计35-36
• 3.2 个性化信息推荐子系统36-44
• 3.2.1 个人健康信息关键词处理模块设计36-37
• 3.2.2 脑卒中知识图谱构造算法的设计37-39
• 3.2.3 脑卒中知识图谱构造算法复杂度分析39-40
• 3.2.4 脑卒中知识图谱构造算法实验结果40-41
• 3.2.5 个性化健康知识推荐算法的设计41-43
• 3.2.6 个性化健康知识推荐算法复杂度分析43
• 3.2.7 个性化健康知识推荐算法实验结果43-44
• 3.3 个人健康信息服务平台44-46
• 3.3.1 个人健康信息服务平台总体结构44-45
• 3.3.2 个人健康信息服务平台数据库设计45-46
• 3.3.3 个人健康信息服务平台功能设计46
• 3.4 个人健康管理移动应用46-50
• 3.4.1 系统体系结构设计47-48
• 3.4.2 功能模块设计48-49
• 3.4.3 Rest Web Service设计49-50
• 3.4.4 服务器端环境50
• 3.5 本章小结50-51
• 第4章 面向脑卒中的个性化健康信息服务系统实现51-68
• 4.1 实现个人健康信息数据中心51-55
• 4.1.1 基于Hadoop的海量健康信息管理平台的搭建51-53
• 4.1.2 基于Hbase的个人健康数据库的实现53-54
• 4.1.3 个人健康信息数据访问API的实现54-55
• 4.2 实现个性化信息推荐子系统55-56
• 4.2.1 个性化信息推荐服务流程55
• 4.2.2 脑卒中知识图谱构造流程55-56
• 4.3 实现个人健康信息服务平台56-63
• 4.3.1 面向个人的服务模块的实现57-58
• 4.3.2 面向医生的服务模块的实现58-61
• 4.3.3 面向管理员的服务模块的实现61-63
• 4.4 实现个人健康管理移动应用63-67
• 4.4.1 用户登录模块63-64
• 4.4.2 个人基本信息管理模块64-65
• 4.4.3 健康数据录入模块65-66
• 4.4.4 健康知识推送模块66-67
• 4.4.5 数据监测模块67
• 本章小结67-68
• 第5章 面向脑卒中的个性化健康信息服务系统测试68-77
• 5.1 测试环境68-69
• 5.1.1 集群测试环境68-69
• 5.1.2 移动应用客户端测试环境69
• 5.1.3 个人信息服务平台测试环境69
• 5.2 数据集说明69
• 5.3 应用功能测试69-71
• 5.3.1 个人健康信息服务平台功能测试70
• 5.3.2 个人健康管理移动应用功能测试70-71
• 5.4 集群稳定性测试71-75
• 5.4.1 节点稳定性测试71-73
• 5.4.2 压力测试之写入稳定性测试73-74
• 5.4.3 压力测试之读取稳定性测试74-75
• 5.5 性能测试75-76
• 5.6 本章小结76-77
• 结论77-78
• 参考文献78-83
• 致谢83

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本文编号：817930