基于Hadoop的心肌缺血辅助诊断工作站的设计及实现

发布时间：2017-09-20 05:30

  本文关键词：基于Hadoop的心肌缺血辅助诊断工作站的设计及实现

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【摘要】：目前,随着人民生活水平的提高,人的生活节奏也在不断加快,由此引发了一系列危害心脏健康的心血管疾病。心肌梗塞就是这样一种疾病,该症状在早期是由心肌缺血引起的,因此,检测心肌缺血疾病对于预防心肌梗塞有极其重要的意义。临床上常采用心电图检查来判断病人的心肌缺血状况,但是这种方法的准确性取决于医务人员的专业水平,并且人工诊断心电图的效率也不高,因此借助计算机进行辅助诊断成为了一种需求。自动分析算法是计算机辅助诊断的理论基础。在众多的心肌缺血自动分析算法中,确定学习理论可以利用RBF神经网络,建立心电动力学模型,对心动周期中的ST-T段进行学习训练,得出训练结果CDG,依据CDG来判断病人的心肌缺血状况。相比于传统的分析算法,这种分析算法在准确率上得到了很大的提升,因此有望成为一种临床上辅助诊断心肌缺血的新方法。然而由于RBF神经网络需要布置大量神经元进行计算,其在计算速度上性能不佳。随着医疗信息化进程的加快,从心电图机中可获取到的数据也变得越来越多,这些数据经常会整合起来进行批量处理。在面对大规模的数据问题上,单机程序暴露出了计算能力不足、数据存储不安全、并发访问性能不佳等缺陷。针对单机版计算程序的这些缺陷,结合当前计算机软件领域的潮流技术,本文以Hadoop为基础构建了远程分布式心肌缺血辅助诊断工作站。该工作站系统采用B/S架构,将基于确定学习理论的心肌缺血辅助诊断程序部署到Hadoop平台中,得益于Hadoop集群分布式计算的优势,它可以为诊断心肌缺血病症提供高效、稳定的并发访问服务。通过该工作站系统,医务人员只需要使用常规的网页浏览器即可快速地对批量心电数据进行自动分析和诊断,因而显著提升了工作效率。
【关键词】：心肌缺血 Hadoop 心电工作站 确定学习 辅助诊断
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R542.2;TP311.52
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-14
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 本文架构13-14
• 第二章 预备知识14-35
• 2.1 心电相关知识14-18
• 2.1.1 心电图原理14-16
• 2.1.2 心电向量图16-17
• 2.1.3 心肌缺血相关检测方法17-18
• 2.2 确定学习理论18-24
• 2.2.1 RBF神经网络19-20
• 2.2.2 RBF的持续激励条件20-21
• 2.2.3 确定学习的离散化方法21-23
• 2.2.4 确定学习在心肌缺血辅助诊断中的应用23-24
• 2.3 Hadoop框架24-32
• 2.3.1 HDFS25-27
• 2.3.2 MapReduce27-29
• 2.3.3 YARN29-31
• 2.3.4 Hadoop Streaming31-32
• 2.4 Laravel框架32-34
• 2.5 本章小结34-35
• 第三章 工作站系统分析设计35-50
• 3.1 需求分析35-36
• 3.2 方案分析36-46
• 3.2.1 并发访问方案36-42
• 3.2.2 数据存储方案42-45
• 3.2.3 操作界面方案45-46
• 3.2.4 成本分析46
• 3.3 架构设计46-49
• 3.4 本章小结49-50
• 第四章 Hadoop平台搭建及计算层实现50-60
• 4.1 Hadoop平台搭建50-53
• 4.2 部署算法程序53-56
• 4.3 Python脚本编写56
• 4.4 系统性能对比测试56-58
• 4.5 本章小结58-60
• 第五章 工作站系统整体实现60-74
• 5.1 配置LAMP环境60-62
• 5.1.1 Apache Http Server配置60-61
• 5.1.2 MariaDB配置61
• 5.1.3 PHP配置61-62
• 5.2 用户界面实现62-65
• 5.3 Web后台实现65-70
• 5.4 数据存储实现70-72
• 5.5 工作站辅助诊断意义72-73
• 5.6 本章小结73-74
• 结论与展望74-76
• 参考文献76-79
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果79-80
• 致谢80-81
• 答辩委员会对论文的评定意见81

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