一、基于Java的医学影像传输和处理系统的实现（论文文献综述）
高杰诚[1]（2021）在《智能3D可视化数字病人平台构建研究》文中认为随着医疗信息化的进程不断发展,医疗数据呈现爆炸式增长,医疗大数据的传输、存储、处理和可视化方面都面临着不小的挑战。医疗机构信息系统相互独立,在各项政策的引导下建立了电子病历系统、区域（或跨域）电子健康档案平台、区域数据中心等,病人数据量的不断增多导致医生在查询病人历史记录时存在操作繁琐、数据展现延迟、效率低等问题。如何解决医疗机构内和机构之间医疗数据的传输和存储问题已经成为当前医疗信息系统的短板。在智慧医疗概念的提出之后,医疗机构内部本地传输、存储和使用医疗数据的限制被打破,形成了区域化医疗数据的共享,这对医疗数据的传输、存储和使用的技术要求更高。基于智慧医疗的高速发展需求,为了解决医疗数据异构采集困难、医疗数据混合模式传输效率低、海量医疗数据存储性能出现瓶颈以及关键信息提取与可视化程度困难问题,本文提出了“智能3D可视化数字病人平台”,通过采集并处理一家（或区域）医疗机构的历史数据和实时数据,建立一套以提高诊疗效率为目标的可视化平台。本论文主要内容包括:1.多源并行采集子系统的设计。采集多家医院或医疗机构中的各类医疗数据至智能3D可视化数字病人平台,实现不同格式的医疗数据清洗和统一格式处理,以及后续医疗数据的传输和存储工作。2.容器管理平台的设计。基于Kubernetes的容器管理平台用于部署Docker容器引擎并在容器中运行Apache Flink分布式大数据处理集群和PostgreSQL数据库集群。采用容器技术实现了应用的轻量化和便携化,更有利于对数据的存取和处理集群的后续扩展部署。3.大数据存储框架与大数据处理的设计。建立一种基于HDFS分布式架构的海量医学影像存储模块和由PostgreSQL数据库存储海量医疗文字数据模块的存储子系统。其中存储子系统和采集子系统由Apache Flink分布式大数据处理集群连接,Apache Flink可以同时实现批处理和流处理两种数据处理模式,这样医院的历史数据批处理和实时数据流处理都能够传输到智能3D可视化数字病人平台。该套存储子系统将病人的文本和影像医疗信息整合在一起,省去医院内部和区域化医疗系统需要调阅多个医疗信息系统的麻烦。4.关键信息提取算法的设计。利用自然语言处理技术和统计学方法实现放射信息系统和病理信息系统的两种文本报告的关键信息提取算法。该算法可以提取这两种非结构文本中的关键医疗信息,并且生成键值对的JSON格式来用于传输、存储。此外还针对不同类别的结构化电子医疗病历设计提取适配器来提取其中节点中的关键信息并更新至键值对的JSON格式文件。该技术可以将原本非结构化的文本报告转化成结构化的报告数据,这样可以使得报告数据能更加清晰的呈现给病人或者医生;同时这还将有助于有关于智能医疗平台学习病人数据模型。本文在实验室已有的可视化数字病人和智能3D可视化数字病人显示系统的基础上开展多源数据采集、存储和信息处理平台架构的研究,在多源并行采集医疗数据中对文本数据进行统一格式化采集,确定了大数据处理框架,实现了将医疗机构中的批式历史数据、流式实时数据和提取出的关键医疗信息低延时地传输到平台的存储子系统中;使用混合存储子系统,提高了海量医疗数据的存储效率和能力;采用Docker容器引擎和Kubernetes容器管理平台,提高了整个平台的运行效率;结合自然语言处理技术和统计学方法,实现了放射信息系统和病理信息系统两种文本报告的关键信息提取、传输、存储和与智能3D可视化数字病人显示系统的集成。
龙瀛[2]（2021）在《基于医学影像的分级存储管理系统设计与实现》文中认为随着信息技术的发展,更快更好的信息化服务开始在各行业领域中发挥出更为显着的作用。对于大家所共同关注的医疗领域,服务信息化亦是必然的发展趋势。信息化进程的加速与医疗场景下数据激增所带来的问题两者之间需要依靠合理的技术手段进行平衡。在医疗行业,医学影像数据占比最为庞大,在硬件设备更新换代和技术升级的同时,也将带来更加复杂的数据存储模式,更加多样的数字传输方式以及更加难以沟通的信息孤岛。对于大型医院来说,医学影像文件有数据量大,保存时间长的特点。而目前国内的大部分医院对医学影像的传统存储模式大都对拓展性有着诸多限制,面对复杂的网络存储环境,其访问性能和可用性难以得到充分保障,进行设备升级所带来的成本负担也较高。对于医疗服务云平台而言,这为进行院内外信息共享,提供远程诊断服务与业内专家会诊都带来了不便。现有存储策略不科学导致的存储成本的激增,需要新的存储解决方案。承接上层医疗服务云平台系统,论文重点研究了医学影像存储管理过程所面临的的数据分级、数据迁移、统一调度等关键问题并给出解决方案,将医学影像的存储方案设计为“在线”-“近线”二级存储模式,提出了基于多因子综合反馈的价值评定模型,设计并实现了基于医学影像的分级存储管理系统。本论文从系统的需求分析、系统的设计与实现、系统的测试等几个维度来展开详尽说明。主要内容有:以信息生命周期管理技术为依据,以影像产生时间、近期访问频次、存储设备负载为主要粒度,进行数据区分,以提出的数据价值评定模型为标准设置策略实现医学影像数据在两级存储方式间的自动迁移,将不同热度的数据文件存储在不同级别的存储引擎之中,达到控制存储成本的目的;系统承接上层医疗云服务平台,完成医学影像分级存储管理的相关功能,为使用者提供统一的数据访问接口。同时针对数据分级存储与迁移可能带来的数据管理、数据完整性、安全性问题,提出合理解决思路。
陈昶鸿[3]（2021）在《基于众包的医疗影像标注及分析系统》文中指出随着21世纪全球软硬件研发能力的飞速提升,由此诞生的各式各类医学影像设备逐步被各大医院所引进,如今的医疗患者们在治疗过程中所接触到的医学影像为临床医生诊断疾病和确定治疗方案提供了重要依据,常见的医学影像辅助检测系统如CT（电子计算机断层扫描）、PET（正电子发射型计算机断层显像）、MRI（核磁共振成像）、US（超声成像）等,其显着的提高了临床医生治疗效率,节约了诊疗时间成本。然而,医学影像领域发展迅速,也带来了许多令人困扰的问题,首先,医学影像观察总结需要影像医师具有大量的经验以及专业知识,这无疑是增加了临床医生的学习成本。其次,即使对于经验和知识都非常丰富的医师来说,面对大数量的医学影像的查阅、诊断和报告撰写是非常耗时的,这也增加了临床医生的时间成本。针对上述问题,结合日益活跃群体智能领域的研究与应用,本文提出与实现了一个基于众包思想与原则的医学影像标注及分析系统,主要工作内容如下:（1）实现了一套基于众包机制的医学影像标注方案。本系统融合了众包任务机制和医疗影像的标注及诊断特性,搭建了一个支持医学影像数字化获取、分片存储、众包标注等功能的应用系统平台。（2）制定了“基于角色的权限管理”机制。本系统的权限控制均基于用户的角色,资源的访问权限包与角色所关联,用户具备某角色,也就相应具备了该角色所关联的权限,使得用户、角色和系统权限两两解耦,权限配置和角色配置均具备一定的可重用性。（3）探索了机器学习领域中运用Tensor Flow或者Pytorch导出模型进行医学影像智能诊断,同时支持任务结果导出,支持线下机器学习模型训练。
翁小松[4]（2020）在《基于实时流处理的医学影像处理系统》文中指出医疗大数据指的是个人因疾病、门诊、住院、体检、健康活动及医院日常管理所产生的海量数据。医疗大数据的发展与人们的生活息息相关,具有重大的战略意义,而在这些数据中的医学影像数据作为非结构化的图像数据,其传输、存储和检索操作无法通过常规方法实现,整合这些功能的系统就是医院的PACS系统。随着国内对于医疗卫生的日益重视和国家的大力投资,PACS系统已经应用到所有医院的信息化管理中。在PACS系统中,医学影像的传输、存储和检索功能互不交叉,其性能和技术有着诸多不足之处,本课题着重于这三个关键功能模块,采用优化框架和算法提高系统整体的运行效率。本文的研究核心是医学影像大数据的传输、存储和检索,这三个功能分为三个模块来实现。传输部分基于实时大数据流式处理框架,需求分析部分主要围绕数据处理框架和数据库特性对比,采用了流式框架的数据处理优势。在搭建完集群平台环境后,设计数据传输任务拓扑,将整体传输流程分为影像采集、数据压缩和文件推送三个逻辑组件,最终将医学影像数据从源地址推送到优化后的数据库中。传输部分提出了基于实时拓扑的负载均衡算法和基于关联任务感知的任务调度算法,存储部分采用数据库的节点散列算法,解决数据库在写入数据过大时的存储热点问题,集成了Thrift IDL网络通信协议,并优化了数据结构和服务接口,检索部分考察了不同用户和场景对于影像检索的需求,设计了数据表的多级检索结构,并与基于元数据表的检索方法进行实验对比。整个传输存储系统在集成了这三个功能模块后最终形成一个完整的信息管理系统,用于医院或医疗机构等对于医学影像大数据的日常管理和监测调度。系统实验结果表明,基于实时流式计算框架的影像传输在速度和性能上得到了有效地改善,基于实时拓扑的负载均衡算法优化了计算集群的资源分配,提高了集群的运行负载能力,优化后的任务调度算法则减少了集群进程间的通信消耗,最终的测试实验证实了系统传输能力得到了有效的提升。本文在存储方面改善了数据库的存储热点问题,优化了Thrift IDL通信模型,提高了整体的存储效率。在影像的检索部分通过和默认的基于元数据表的检索方法的对比实验证明了多级检索结构的设计有效提高了系统的整体检索速度。
顾诗元[5]（2020）在《用于手术导航的医学影像多层次交互可视化研究》文中提出现代医学逐渐发展到了数字医疗和精准医疗的阶段。医学影像提供的相关信息为手术的规划和实施提供了帮助,但也存在新的挑战。首先,对于术前影像的查看与手术规划目前只能在图像工作站进行,无法满足在紧急情况下随时随地阅片的需求。其次,各类神经导航系统可以为医生的手术操作提供一定的辅助,但现有形式大多需要医生在患者和显示屏之间来回切换视角,这降低了手术的连续性。借助AR技术可以将导航信息直接叠加于手术场景中,但虚拟对象不加选择的显示容易引起视线遮挡的问题。针对上述提出的种种问题,本文提出了跨平台的医学影像查看方案、AR辅助导航方案以及优化AR辅助导航的分层次显示方法,并开发了一个用于手术导航的医学影像多层次交互可视化系统。本文的主要工作分为以下三个部分:（1）基于Web的跨平台影像查看方案Slice View。本方案通过基于Web的方式实现跨平台特性,解决了医生无法随时随地进行阅片的问题。对于二维及三维影像部分,本方案实现了DICOM图像的解析和显示,并具有平移、缩放、调窗等交互功能;实现了nii、obj、vtk等三维影像的解析和显示,并具有平移、旋转、缩放以及MPR多平面重建等交互功能。以上的解析显示及交互功能都在浏览器端独立完成,提升了交互的实时性。方案还考虑了不同终端的屏幕分辨率差异,会根据设备本身进行自适应界面布局。（2）用于多终端的AR辅助颅脑手术导航方案。在术中场景下,结合增强现实技术实现AR辅助可视化,解决了医生在显示设备与患者实体之间来回切换视角的问题。本方案通过设置标记物,来定位患者实体和手术器械尖端的坐标并通过空间变换转换至世界坐标系,实现两者的实时定位跟踪;通过术前影像CT、MRI重建得到虚拟模型,将其与患者实体进行三维配准,达到虚实结合的效果。最终帮助医生实现精准手术。（3）优化AR辅助颅脑手术导航方案的分层次显示方法。通过区域的分层次显示区分颅脑组织、手术周边组织、危险组织,解决模型冗杂问题;通过划定感兴趣区域,只显示感兴趣区域内危险组织模型,对其进行实时跟踪显示;通过提供手术器械尖端到目标肿瘤中心点、手术器械尖端与手术路径的偏移值、手术器械尖端与危险组织的最小距离及颜色预警等分层次辅助信息,为医生提供帮助,实现精准手术。
白浩博[6]（2020）在《医学影像数据采集及标准化系统的设计与实现》文中研究指明为解决我国医学影像资源分配不均和医学数据不能充分共享等问题,本文在分级诊疗背景下,设计并实现了一种医学影像数据采集及标准化系统。首先研究医学影像的远程调取与标准化显示、浏览,实现无论何时、何地和何种终端都可以调阅医学影像。进而研究影像数据的标准采集、标注等预处理方法,为深度学习准备高质量标注数据提供支撑。特别是,针对医学影像数据快速增长而放射科医师短缺问题,设计一种可在诊断过程中调用的人工智能辅助诊断模块,以提高医师诊断效率和水平。本文完成的主要工作包括:1.针对区域影像数据远程调阅需求,设计了一种远程影像诊断模块。利用Canvas绘图技术实现对医学影像的标准显示和浏览,同时,后端将调阅的DICOM文件按标准化结构存储在服务器,并在配置文件中保存文件结构信息,前端采用Webworkers多线程的方式进行调阅,实现精准有序地快速调阅数百幅医学图像,使影像的调阅速度提高3倍。2.针对深度学习算法缺少高质量标注数据,致使人工智能辅助诊断产品性能有限问题,设计一种医学影像诊断和标注相结合的方法,使医师在诊断的同时可以获得标注数据。提供矩形、多边形、自由描画等多种标注方式,支持图像标注的收藏、可视化加载、多病种保存、数据导出等功能。医师用户在影像诊断过程中,只需对病灶进行标注、保存两步操作,就可以便捷的完成图像标注。3.针对放射科医师与影像检查需求相比严重不足问题,设计一种可在诊断过程中调用的人工智能辅助诊断模块。通过图像缓存、容器隔离部署、高性能消息队列等技术,实现了可并行调用深度学习模型的检测模块,使检测速度提升2倍以上,并支持深度学习模型种类的扩展。本文的医学影像数据采集及标准化系统,包含医学影像的远程调阅、标准化采集、标注、病灶的辅助检测等功能,可在一定程度上解决区域医疗资源分配不均以及高质量标注数据缺乏的问题。同时,本文提出的智能辅助诊断的解决方案,可以有效地促进医疗影像领域向着更高效、更智能、更精准的方向发展。
徐志鹏[7]（2020）在《面向深度学习应用的医学影像快速标注系统的研究与实现》文中研究说明深度学习作为实现人工智能在医学影像发展中的一个重要方法,目前由于缺乏高质量的标注数据,人工智能在医学影像中的发展缓慢。由于医学图像标注的专业性和复杂性,单纯的手工标注效率难以满足深度学习的标注数据量,自动化的图像标注又难以满足标注要求的精确度,故本文采用将图像标注加文字标注相结合,以自动文字标注+手工图像标注的半自动化标注方式解决医学影像标注研究过程中的关键问题,研究和开发一个高效、快速、半自动的标注系统。针对以上关键问题,本文拟构建医学影像知识图谱,利用影像报告文本经过自然语言处理技术分词后与知识图谱进行匹配的方法,自动生成结构化文本的文字标注,通过将文字标注可视化,标注专家可以清晰快速地了解待标注的影像信息和病灶情况,然后在已经过脱敏操作的医学影像图像上进行手工的图像标注。经过系统分析、设计、实现和测试阶段,开发出来的面向深度学习的医学影像快速标注系统可对医学影像数据进行快速、半自动化的标注,经过实验对比和统计学分析,通过医学影像快速标注系统的标注方式在标注时间优于传统手工的标注方式。面向深度学习的医学影像快速标注系统的实现,在一定程度上可以提高标注专家对于影像数据的标注效率,为深度学习在医学影像中的训练测试提供高效和高质量的标注数据,进而推动人工智能在医学影像领域的研究。
王艳[8]（2019）在《三六三医院患者远程医疗诊断系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理通过采用远程医疗诊断系统,能够实现异地疾病的综合性诊断与治理,搭建一种全新的诊断-治疗-健康护理的新的医疗管理模式,这种模式能够极大地解决传统空间与距离上的限制操作,能够使得发达地区的优秀及优质的医疗服务机构为欠发达的地区特别是偏远地区,提供重大疾病的综合性诊断与健康护理,也能够很好地为异地的医护人员提供在手术方面,及诊断指导和治疗方面的咨询。采用远程医疗诊断平台,能够极大的节省优质机构的医生与患者之间的时间与精力,充分性的发挥优质医疗资源辐射所带来的良性作用,不断的提升医疗救助的时效性与针对性。本文针对目前存在的现状问题和患者远程医疗诊断系统未来发展情况,对患者远程医疗诊断管理系统基础理论、性能需求、数据需求等内容进行介绍;整个的信息化管理系统采用的是面向对象的一种设计思想,采用目前主流的B/S架构,后台采用JavaEE这种适合企业级开发的平台,以及配套的MVC设计模式框架等;重点性地对整个的信息化系统的开发情况、系统的可行性方面进行详细的分析与设计,有针对性的对系统的业务关键模块进行分析,针对不同的权限来展示不同用户的界面。创建所对应的基本模型信息,主要的功能模块包括医学影像的信息采集业务的管理模块及视频交互业务流程的管理模块、远程诊断申请流程业务的管理模块、远程监控业务的管理模块和远程病历调阅流程业务存在的档案管理模块。模块的设计为后期的患者远程医疗诊断整个的流程标准化及业务信息化打下基础。同时本课题针对系统中的各个模块、组件、信息存储方式以及系统功能架构等进行详细设计与实现。从系统整体出发,针对系统内功能设计相应组织架构,再全面考虑及分析系统主要功能需求,基于设计结构细化系统中各项功能,从系统功能角度出发将系统分为不同模块,并对各个模块间的接口与关系进行详细介绍。本课题中所设计的系统能够实现医疗机构标准化的管理与控制、辅助决策管理功能,从而实现降低工作强度、实现信息高度共享,并且操作简单便捷,能够节约大量的资源并且降低成本,一定程度上提升远程医疗全面推进信息化的步伐。
王锡禹[9]（2019）在《基于Docker的医学数据可视化及分析平台》文中研究说明传统的医院信息和归档系统在架构上大多基于单机或客户端—服务器模式,且所用的技术落后,数据管理系统缺乏技术革新,非常不利于医学数据的存储和管理以及各机构之间的资源信息共享,更阻碍了医学数据在人工智能、大数据和数据挖掘等领域的发展进程,建立一个具有统一标准的医学数据分析和归档的平台并将其广泛投入实际应用领域十分具有必要。所以,本论文在统一规范化需求和新兴技术的驱动下,首先选择统一标准格式的数据建立通信和存储的标准,选定浏览器—服务器模式并结合当下主流与新兴的前后端、可视化和云技术来设计整个平台的实现方案。其次,利用这些技术分别设计自动生成结构化报表、生成三维可视化模型、医学数据高级检索等方法并将它们进行实现。然后,采用模块化的思想将以上方法整合至统一的平台之上,使整个平台的各个模块能够做到可插拔、低耦合和易于重用开发,再利用容器技术对平台进行部署和测试。最终,本论文基于Docker这一容器虚拟化技术,并结合Django、React、WebGL等Web端技术搭建了一个医学数据可视化及分析的平台,该平台除了能够传输、存储、录入DICOM标准医学数据外,还具备自动生成结构化报表、生成医学影像三维可视化交互模型、定制基于医学数据标签化的高级检索等复杂功能,并最终完成一个整合所有功能的模块化架构,为平台进一步的功能扩展和更深入的研究提供支持。整个平台的设计能够对实现医院信息和归档系统之间的去中心化,消除系统对特定平台的依赖性,解决各个医疗机构数字化系统的信息孤岛提供有效的解决方案,进一步也为医疗智能化的研究打下了基础。
邱鹏[10]（2019）在《囊性纤维化患者肺组织影像分类和管理方法研究》文中研究表明囊性纤维化（Cystic fibrosis,CF）是一种危害大、致死率高的疾病。该病会引起患者呼吸系统的反复感染,甚至导致死亡。定量分析患者的肺组织计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）影像有助于医生准确了解患者病情,制定个性化治疗方案。定量分析CF患者的肺组织CT影像需要专业的影像学知识和临床诊疗经验。当前,该工作主要有由专业的影像科医师人工完成。随着CT影像数量的增长,人工处理存在着工作量大、容易漏标和误标等问题。因此,有必要设计一种自动分类方法对CF患者的肺CT影像病灶进行自动分类。同时为了满足临床应用的需求,需要开发一款应用程序标注分类结果和原始影像的显示。针对上述问题,围绕CF患者肺组织影像分类和管理这一目标,本文分别研究了CF患者肺组织的自动分类方法、标注的组织和管理方法以及面向便携式智能终端的肺CT影像与标注结果的展示方法。首先,在CF患者肺组织的自动分类方面,针对样本类别多、类别之间的视觉特征差异不明显、样本初始特征维数高的问题,本文在监督核哈希分类方法的基础上引入相关反馈思想。该思想通过对正、负反馈样本进行处理,强化了样本类别间的判别特征。实验表明,本文所提方法能够有效提高CF患者肺组织影像的分类精确度。其次,在标注结果的组织和管理方面,本文按照病灶的类别对影像信息和分类信息等进行组织。使用XML标准对标注结果进行组织和管理,为标注的查询、插入、删除、和可视化等操作提供技术接口。最后,在面向便携式智能终端的肺CT影像和标注信息的展示方面,针对当前Android移动设备越来越普及这一趋势,使用Android Studio开发了一款DICOM影像解析和显示程序。该原型系统实现了对DICOM格式影像的解析和显示,达到了更好地服务临床医疗的目的。本文实现了CF患者肺组织CT影像自动分类、标注管理和影像显示的目标。接下来我们将在进一步提高分类精度方面进行探索,同时结合临床需求对程序的功能进行扩展。
二、基于Java的医学影像传输和处理系统的实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于Java的医学影像传输和处理系统的实现（论文提纲范文）
（1）智能3D可视化数字病人平台构建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.1.1 医疗大数据的特点与来源 |
| 1.1.2 医疗大数据在存储共享方面的问题 |
| 1.1.3 本文课题研究意义 |
| 1.2 医疗数据平台国内外研究现状 |
| 1.3 可视化数字病人系统研究 |
| 1.3.1 可视化数字病人系统 |
| 1.3.2 可视化数字病人信息处理单元系统不足之处 |
| 1.4 本论文研究内容和组织结构 |
| 第2章 智能3D可视化数字病人平台构建分析 |
| 2.1 智能3D可视化数字病人平台概念 |
| 2.2 智能3D可视化数字病人平台需求分析 |
| 2.3 平台构建基础设施分析 |
| 2.3.1 大数据存储服务架构 |
| 2.3.2 文字报告数据存储数据库选择 |
| 2.3.3 大数据处理框架 |
| 2.3.4 部署环境 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 病人关键医疗信息提取方法研究 |
| 3.1 医疗关键信息的定义 |
| 3.1.1 医疗信息种类 |
| 3.1.2 医疗关键信息定义 |
| 3.2 自由文本医疗信息的提取技术分析 |
| 3.2.1 在病理报告中的应用 |
| 3.2.2 在RIS报告中的应用 |
| 3.3 在电子病历中的尝试 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 智能3D可视化数字病人平台设计 |
| 4.1 智能3D可视化数字病人平台设计 |
| 4.1.1 设计原则 |
| 4.1.2 总体设计 |
| 4.1.3 工作流程 |
| 4.1.4 输入输出数据模型设计 |
| 4.1.5 数据库的设计 |
| 4.2 多源数据并行采集子系统实现 |
| 4.3 医疗数据处理子系统实现 |
| 4.4 智能3D可视化数字病人平台物理架构设计 |
| 4.4.1 HDFS物理集群搭建 |
| 4.4.2 Kubernetes与 Flink、PostgreSQL集群搭建 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 智能3D可视化数字病人平台集成与测试 |
| 5.1 与智能3D可视化数字病人显示系统集成方案 |
| 5.2 与肺结节智能检测系统的集成方案 |
| 5.3 智能3D可视化数字病人平台测试环境介绍 |
| 5.4 智能3D可视化数字病人平台测试评估 |
| 5.4.1 数据采集传输测试 |
| 5.4.2 病人病理、放射报告文本关键信息提取准确率测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）基于医学影像的分级存储管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景和研究现状 |
| 1.2 主要内容及组织结构 |
| 第二章 相关技术 |
| 2.1 云存储相关技术 |
| 2.1.1 块存储 |
| 2.1.2 文件存储 |
| 2.1.3 对象存储 |
| 2.2 分布式文件系统 |
| 2.3 分级存储管理技术 |
| 2.3.1 信息生命周期管理 |
| 2.3.2 数据分级存储 |
| 2.4 DICOM医学数字成像和通信标准 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 医学影像分级存储管理系统概述 |
| 3.1.1 系统环境及应用位置 |
| 3.1.2 影像数据存储与访问场景分析 |
| 3.1.3 系统功能概述 |
| 3.1.4 系统用例分析 |
| 3.2 基于医学影像的分级存储管理系统核心功能需求 |
| 3.2.1 数据访问功能需求分析 |
| 3.2.2 存储管理功能需求分析 |
| 3.2.3 数据迁移管理功能需求分析 |
| 3.2.4 操作日志功能需求分析 |
| 3.3 系统非功能性需求 |
| 3.3.1 数据存储需求 |
| 3.3.2 系统响应速度和并发量 |
| 3.3.3 数据一致性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 数据分级中的数据价值评定模型 |
| 4.1 总体研究目标 |
| 4.2 数据分级与迁移策略 |
| 4.2.1 基于访问热度的数据替换策略 |
| 4.2.2 基于存储空间的数据迁移策略 |
| 4.2.3 基于信息生命周期的价值评定策略 |
| 4.3 基于多因子综合反馈的数据价值评定模型与算法 |
| 4.3.1 问题分析与引入 |
| 4.3.2 价值评定要素分析 |
| 4.3.3 影响因子提取与计算方法 |
| 4.3.4 模型评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统概要设计 |
| 5.1 系统层次结构设计 |
| 5.2 系统静态结构设计 |
| 5.3 系统动态结构设计 |
| 5.3.1 数据访问流程 |
| 5.3.2 数据迁移流程 |
| 5.3.3 存储管理 |
| 5.4 系统数据结构设计 |
| 5.4.1 系统数据流向分析 |
| 5.4.2 数据关键数据表设计 |
| 5.5 数据迁移中的关键问题 |
| 5.5.1 数据迁移粒度分析 |
| 5.5.2 数据迁移中的访问控制 |
| 5.5.3 数据完整性校验 |
| 5.5.4 数据传输协议设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统详细设计与实现 |
| 6.1 系统开发环境与框架结构 |
| 6.1.1 开发环境及语言 |
| 6.1.2 系统的框架结构 |
| 6.2 统一数据访问--独立WEB前端详细设计与实现 |
| 6.2.1 用户交互层详细设计与实现 |
| 6.2.2 核心类设计 |
| 6.2.3 关键页面展示 |
| 6.3 统一数据访问--编程API接口详细设计与实现 |
| 6.3.1 接口API格式设计 |
| 6.3.2 接口API调用实例 |
| 6.4 数据迁移管理模块详细设计与实现 |
| 6.4.1 数据价值评定算法 |
| 6.4.2 核心类设计 |
| 6.4.3 关键页面展示 |
| 6.5 存储管理模块详细设计与实现 |
| 6.5.1 统一消息控制 |
| 6.5.2 系统状态监控 |
| 6.5.3 节点间文件传输 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 基于医学影像的分级存储管理系统测试 |
| 7.1 系统测试环境 |
| 7.2 系统功能测试 |
| 7.2.1 单元测试 |
| 7.2.2 集成测试 |
| 7.3 系统测试 |
| 7.3.1 系统性能测试 |
| 7.3.2 数据迁移对性能的影响测试 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 论文工作总结 |
| 8.2 进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于众包的医疗影像标注及分析系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 众包的国内外研究历史与现状 |
| 1.2.2 医学影像标注的国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 基于众包的医疗影像标注及分析系统相关技术 |
| 2.1 微服务架构 Spring Cloud |
| 2.2 医学影像标准DICOM |
| 2.3 数据库管理系统 |
| 2.3.1 关系型数据库My SQL |
| 2.3.2 内存型数据库Redis |
| 2.4 医学影像标注技术 |
| 第三章 基于众包的医疗影像标注及分析系统需求分析 |
| 3.1 业务需求 |
| 3.1.1 众包任务管理 |
| 3.1.2 医学影像分析 |
| 3.1.3 AI智能影像诊断 |
| 3.1.4 医疗患者管理 |
| 3.1.5 统计分析 |
| 3.2 基本需求 |
| 3.2.1 系统用户管理 |
| 3.2.2 系统角色管理 |
| 3.2.3 系统后台管理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于众包的医疗影像标注及分析系统概要设计 |
| 4.1 系统体系结构设计 |
| 4.1.1 物理体系结构 |
| 4.1.2 数据流模型 |
| 4.2 模块概要设计 |
| 4.3 系统接口设计 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 核心业务功能 |
| 4.4.2 系统运营功能 |
| 4.4.3 系统缓存 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于众包的医疗影像标注及分析系统详细设计与实现 |
| 5.1 系统架构 |
| 5.1.1 技术架构 |
| 5.1.2 微服务组件 |
| 5.2 任务管理 |
| 5.2.1 任务查询 |
| 5.2.2 任务发布 |
| 5.2.3 任务接受 |
| 5.2.4 任务删除与屏蔽 |
| 5.2.5 任务结果反馈 |
| 5.3 影像分析 |
| 5.3.1 影像查看 |
| 5.3.2 影像上传 |
| 5.3.3 影像手动标注 |
| 5.3.4 影像诊断 |
| 5.3.5 标注信用管理 |
| 5.3.6 AI智能标注与诊断 |
| 5.4 统计分析 |
| 5.5 系统用户管理 |
| 5.5.1 个人信息管理 |
| 5.5.2 账号管理 |
| 5.5.3 登录/注册 |
| 5.6 系统角色管理 |
| 5.6.1 角色管理 |
| 5.6.2 角色资格申请/审查 |
| 5.7 系统后台管理 |
| 5.7.1 分类元数据维护 |
| 5.7.2 系统缓存机制 |
| 5.8 消息通知机制 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 基于众包的医疗影像标注及分析系统测试 |
| 6.1 软硬件测试环境 |
| 6.2 系统功能测试 |
| 6.3 系统性能测试 |
| 6.3.1 测试策略与方案 |
| 6.3.2 测试结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（4）基于实时流处理的医学影像处理系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外发展现状 |
| 1.2.2 国内发展现状 |
| 1.3 医学影像管理的关键技术 |
| 1.4 论文主要内容及结构 |
| 2 系统架构和模块设计 |
| 2.1 系统模块化设计 |
| 2.2 各模块功能分析 |
| 2.3 技术需求分析 |
| 2.3.1 数据传输处理系统对比分析 |
| 2.3.2 数据库特性对比分析 |
| 2.4 性能指标的确定 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 流式实时图像传输处理策略 |
| 3.1 集群环境搭建 |
| 3.2 系统资源调度问题分析 |
| 3.3 集群负载均衡和任务调配策略优化 |
| 3.3.1 基于实时拓扑的负载均衡算法设计 |
| 3.3.2 任务调度算法研究分析 |
| 3.3.3 基于关联任务感知的任务调度算法设计 |
| 3.4 系统传输测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 非结构化图像存储优化研究 |
| 4.1 IDL通信机制和存储热点问题分析 |
| 4.2 数据库的存储优化设计 |
| 4.2.1 IDL数据结构和服务接口优化 |
| 4.2.2 非阻塞式客户端通信设计 |
| 4.3 系统存储测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于多级索引结构的图像检索 |
| 5.1 医学影像检索技术分析 |
| 5.2 多级索引结构设计 |
| 5.3 基于多级索引表的检索模块设计 |
| 5.4 系统检索测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（5）用于手术导航的医学影像多层次交互可视化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的工作内容与创新点 |
| 1.3.1 工作内容 |
| 1.3.2 主要创新点 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 相关理论介绍 |
| 2.1 医学影像学 |
| 2.1.1 DICOM |
| 2.2 Web技术 |
| 2.2.1 Java Script |
| 2.2.2 WebGL |
| 2.2.3 Three.js |
| 2.2.4 XTK |
| 2.3 可视化技术 |
| 2.3.1 面绘制基本概念、原理及典型算法 |
| 2.3.2 体绘制基本概念、原理及典型算法 |
| 2.4 AR技术 |
| 2.4.1 跟踪配准技术 |
| 2.4.2 人机交互 |
| 2.4.3 AR.js |
| 2.5 本章小结 |
| 3 可视化系统方案 |
| 3.1 系统设计 |
| 3.2 功能设计 |
| 3.3 技术规划 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 跨平台影像查看的具体实现 |
| 4.1 二维及三维影像的查看 |
| 4.1.1 数据解析 |
| 4.1.2 Web端可视化渲染 |
| 4.2 二维及三维影像的交互 |
| 4.2.1 二维影像调窗处理 |
| 4.2.2 二维影像的平移、缩放 |
| 4.2.3 三维影像的平移、缩放、旋转 |
| 4.3 MPR多平面重建 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 AR辅助颅脑手术导航模块的具体实现 |
| 5.1 硬件设备和工具包 |
| 5.2 具体场景及显示内容 |
| 5.3 现实及虚拟对象的坐标获取和配准 |
| 5.3.1 空间中多标记物识别 |
| 5.3.2 AR可视化模块坐标系 |
| 5.3.3 虚拟模型与患者实体的配准 |
| 5.3.4 手术器械尖端坐标获取和标记物设置 |
| 5.3.5 三维投影算法 |
| 5.4 AR辅助颅脑手术导航模块可视化渲染 |
| 5.5 AR辅助颅脑手术导航模块实际场景和显示效果 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 分层次显示方法 |
| 6.1 区域的分层次显示 |
| 6.1.1 区域分层次显示的定义 |
| 6.1.2 感兴趣区域的划定 |
| 6.1.3 感兴趣区域的动态实时跟踪 |
| 6.1.4 感兴趣区域的渲染显示 |
| 6.2 辅助信息的分层次显示 |
| 6.2.1 器械尖端与目标肿瘤的距离计算 |
| 6.2.2 器械尖端与手术路径的偏移值计算 |
| 6.2.3 器械尖端与周边危险组织的最小距离计算 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 系统验证 |
| 7.1 系统主界面 |
| 7.2 实验环境配置 |
| 7.3 影像查看模块中二维影像的交互 |
| 7.3.1 二维影像的缩放 |
| 7.3.2 二维影像的平移 |
| 7.3.3 窗宽窗位调节 |
| 7.4 影像查看模块中三维影像的交互 |
| 7.4.1 MPR多平面重建 |
| 7.4.2 三维影像的旋转平移操作 |
| 7.4.3 三维影像的缩放操作 |
| 7.5 影像查看模块的跨平台运行 |
| 7.6 AR辅助颅脑手术导航模块的交互 |
| 7.6.1 具体场景图 |
| 7.6.2 手术路径和目标肿瘤模型的显示 |
| 7.6.3 感兴趣区域的动态实时显示 |
| 7.6.4 AR辅助信息的交互可视化 |
| 7.7 本章小结 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 研究总结 |
| 8.2 未来的工作 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（6）医学影像数据采集及标准化系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容和结构 |
| 2 系统的设计基础 |
| 2.1 医学影像标准概述 |
| 2.1.1 DICOM标准 |
| 2.1.2 DICOM文件数据结构 |
| 2.2 系统的开发框架 |
| 2.2.1 Spring框架 |
| 2.2.2 SpringMVC框架 |
| 2.2.3 Mybatis框架 |
| 2.3 系统的相关技术 |
| 2.3.1 Tomcat应用服务器 |
| 2.3.2 Nginx反向代理服务器 |
| 2.3.3 Redis缓存数据库 |
| 2.3.4 ActiveMQ消息中间件 |
| 2.3.5 Docker容器技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 系统的需求分析 |
| 3.1 业务流程分析 |
| 3.1.1 远程影像诊断流程 |
| 3.1.2 医学图像标注流程 |
| 3.1.3 辅助诊断流程 |
| 3.2 功能性需求分析 |
| 3.2.1 远程影像诊断 |
| 3.2.2 医学图像标注 |
| 3.2.3 辅助诊断 |
| 3.3 非功能性需求分析 |
| 3.3.1 可靠性 |
| 3.3.2 可维护性 |
| 3.3.3 安全性 |
| 3.3.4 易用性 |
| 3.3.5 兼容性 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统的设计与实现 |
| 4.1 系统的总体设计 |
| 4.1.1 表现层 |
| 4.1.2 功能逻辑层 |
| 4.1.3 数据层 |
| 4.2 系统的数据库设计 |
| 4.2.1 E-R图设计 |
| 4.2.2 数据库表的设计 |
| 4.3 系统的功能设计 |
| 4.4 系统功能的实现 |
| 4.4.1 界面显示模块的实现 |
| 4.4.2 用户登录模块的实现 |
| 4.4.3 远程影像诊断模块的实现 |
| 4.4.4 医学图像标注模块的实现 |
| 4.4.5 辅助诊断模块的实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统中的关键技术 |
| 5.1 图像标准化处理的关键技术 |
| 5.1.1 DICOM图像的标准化显示 |
| 5.1.2 定位线算法 |
| 5.2 图像调阅方法的改进 |
| 5.2.1 图像文件的标准存储和快速获取 |
| 5.2.2 WebWorkers多线程调阅 |
| 5.3 辅助诊断模块的关键技术 |
| 5.3.1 深度学习模型文件的快速部署 |
| 5.3.2 辅助诊断模块调用的设计方案 |
| 5.3.3 辅助诊断服务集群的设计方案 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 测试方案 |
| 6.1.1 测试环境 |
| 6.1.2 测试内容 |
| 6.2 系统功能性测试 |
| 6.2.1 登录功能测试 |
| 6.2.2 影像诊断和标注功能测试 |
| 6.2.3 辅助诊断功能测试 |
| 6.3 系统非功能性测试 |
| 6.3.1 系统接口的时延测试 |
| 6.3.2 系统并发性能测试 |
| 6.3.3 辅助诊断功能的性能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（7）面向深度学习应用的医学影像快速标注系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略词表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 深度学习在医学影像领域的应用现状 |
| 1.2.2 医学影像数据集的发展现状 |
| 1.2.3 医学影像标注系统的研究现状 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.3.1 为深度学习提供海量的、高质量的标注数据 |
| 1.3.2 改变现有标注方式,形成半自动化的标注模式 |
| 1.3.3 通过新标注模式,推动人工智能对医学影像发展 |
| 1.4 论文研究内容 |
| 第2章 系统分析与关键技术 |
| 2.1 系统分析 |
| 2.1.1 系统功能需求分析 |
| 2.1.2 系统流程分析 |
| 2.1.3 用户角色分析 |
| 2.1.4 系统非功能需求分析 |
| 2.2 关键技术 |
| 2.2.1 医学影像知识图谱 |
| 2.2.2 自然语言处理技术 |
| 2.2.3 DICOM标准 |
| 2.2.4 WADO服务 |
| 2.2.5 Dcm4che |
| 2.2.6 HTML5 Canvas |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 系统设计 |
| 3.1 设计原则 |
| 3.2 系统逻辑架构设计 |
| 3.3 系统功能架构设计 |
| 3.4 数据库设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统实现 |
| 4.1 系统实现环境 |
| 4.2 系统关键技术的实现流程 |
| 4.2.1 待标注数据的脱敏处理 |
| 4.2.2 医学影像知识图谱的构建 |
| 4.2.3 基于结构化文本的文字标注 |
| 4.2.4 基于HTML5 Canvas的图像标注 |
| 4.3 系统功能展示 |
| 4.3.1 系统登录 |
| 4.3.2 业务管理 |
| 4.3.3 数据标注 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 系统测试与验证 |
| 5.1 系统测试环境 |
| 5.2 系统功能测试 |
| 5.3 系统性能测试 |
| 5.4 与传统手工标注方法对比实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 综述 人工智能在医学影像中的研究概述 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（8）三六三医院患者远程医疗诊断系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 关键技术概述 |
| 2.1 Struts技术 |
| 2.2 数据库技术 |
| 2.3 MVC架构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统建设目标 |
| 3.2 业务流程分析 |
| 3.2.1 远程会诊流程 |
| 3.2.2 门诊病历流程 |
| 3.2.3 住院病历流程 |
| 3.2.4 临床科研病历的调取业务 |
| 3.2.5 病历的归档整理业务 |
| 3.3 功能性需求分析 |
| 3.3.1 医学影像信息采集管理 |
| 3.3.2 视频交互管理 |
| 3.3.3 远程诊断管理 |
| 3.3.4 远程监控管理 |
| 3.3.5 远程病历档案管理 |
| 3.3.6 系统管理 |
| 3.4 非功能性需求分析 |
| 3.4.1 可靠性分析 |
| 3.4.2 可扩展性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统设计原则 |
| 4.2 总体设计 |
| 4.2.1 总体架构设计 |
| 4.2.2 网络拓扑设计 |
| 4.2.3 功能模块设计 |
| 4.2.4 体系架构设计 |
| 4.3 功能模块详细设计 |
| 4.3.1 医学影像信息采集模块设计 |
| 4.3.2 视频交互管理模块设计 |
| 4.3.3 远程诊断管理模块设计 |
| 4.3.4 远程监控管理模块设计 |
| 4.3.5 远程病历档案管理模块设计 |
| 4.3.6 系统管理模块设计 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 数据库设计原则 |
| 4.4.2 数据库逻辑结构设计 |
| 4.4.3 数据库物理结构设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统实现 |
| 5.1 系统实现环境 |
| 5.2 功能模块实现 |
| 5.2.1 医学影像信息采集模块实现 |
| 5.2.2 视频交互管理模块实现 |
| 5.2.3 远程诊断管理模块实现 |
| 5.2.4 远程监控管理模块实现 |
| 5.2.5 远程病历档案管理模块实现 |
| 5.2.6 系统管理模块实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 测试概述 |
| 6.2 测试环境及工具 |
| 6.2.1 测试环境 |
| 6.2.2 测试工具 |
| 6.3 功能测试 |
| 6.4 性能测试用例及测试结果 |
| 6.4.1 性能测试用例 |
| 6.4.2 性能测试结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）基于Docker的医学数据可视化及分析平台（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究背景及意义 |
| 1.2.1 课题研究背景 |
| 1.2.2 论文选题意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 1.4.1 论文研究目标 |
| 1.4.2 论文研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第2章 自动化报告生成方法及实现 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 通用医疗数据协议 |
| 2.2.1 DICOM标准简介 |
| 2.2.2 DICOM SR介绍 |
| 2.3 自动化报告生成方法 |
| 2.3.1 自动化报告生成需求分析 |
| 2.3.2 自动化报告生成需求建模 |
| 2.3.3 自动化报告生成功能设计 |
| 2.4 自动化报告生成方法的实现 |
| 2.4.1 前端部分 |
| 2.4.2 后端部分 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于浏览器的医学数据三维可视化方法及实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于浏览器的三维可视化技术 |
| 3.2.1 WebGL技术 |
| 3.2.2 Three.js技术 |
| 3.3 三维可视化方法 |
| 3.3.1 三维可视化方法需求分析 |
| 3.3.2 三维可视化方法需求建模 |
| 3.3.3 三维可视化方法的功能设计 |
| 3.4 三维可视化方法的实现 |
| 3.4.1 三维可视化的功能实现 |
| 3.4.2 三维可视化系统性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 医学数据检索系统的设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 医学数据检索技术 |
| 4.2.1 信息检索概述 |
| 4.2.2 信息检索关键技术 |
| 4.2.3 医学数据检索的特点和关键问题 |
| 4.3 医学数据检索方法的设计 |
| 4.3.1 检索方法需求分析 |
| 4.3.2 检索算法与系统设计 |
| 4.4 医学数据检索系统的功能实现 |
| 4.4.1 医学数据检索系统介绍 |
| 4.4.2 医学数据检索系统测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于Docker的医学数据可视化及分析平台的设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 Docker技术 |
| 5.2.1 Docker容器技术 |
| 5.2.2 基于Docker技术构建平台的优势 |
| 5.3 基于Docker的医学平台总体设计 |
| 5.3.1 医学平台总体架构设计 |
| 5.3.2 基于Docker的医学平台系统设计 |
| 5.4 基于Docker的医学平台系统实现和测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）囊性纤维化患者肺组织影像分类和管理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源与背景 |
| 1.2 研究内容及意义 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第二章 研究现状 |
| 2.1 医学影像分类 |
| 2.1.1 医学影像分类流程 |
| 2.1.2 医学影像特征表达方法 |
| 2.1.3 图像分类的研究现状 |
| 2.2 医学影像标注 |
| 2.2.1 基于分类模型的图像标注方法 |
| 2.2.2 基于相关模型的图像标注方法 |
| 2.2.3 基于图学习的图像标注方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 相关知识和方法 |
| 3.1 囊性纤维化 |
| 3.1.1 囊性纤维化疾病简介 |
| 3.1.2 医学影像在囊性纤维化诊疗中的作用 |
| 3.2 医学影像标准 |
| 3.3 医学影像的特征表达 |
| 3.3.1 纹理特征 |
| 3.3.2 形状特征 |
| 3.3.3 灰度特征 |
| 3.4 相似性度量与分类效果评价 |
| 3.4.1 相似性度量 |
| 3.4.2 分类效果评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于相关反馈的监督核哈希方法 |
| 4.1 哈希方法 |
| 4.1.1 无监督哈希 |
| 4.1.2 半监督哈希 |
| 4.1.3 监督哈希 |
| 4.2 基于相关反馈的监督核哈希方法 |
| 4.2.1 相关反馈思想 |
| 4.2.2 监督核哈希 |
| 4.2.3 算法流程 |
| 4.3 实验过程与结果分析 |
| 4.3.1 特征提取 |
| 4.3.2 实验与结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 标注管理与显示 |
| 5.1 基于XML的肺组织CT影像的标注 |
| 5.1.1 标注信息的生成 |
| 5.1.2 标注信息的存储 |
| 5.2 面向智能终端的DICOM影像显示方法 |
| 5.2.1 医疗影像文件格式 |
| 5.2.2 DICOM文件读取 |
| 5.2.3 DICOM窗宽窗位的调节 |
| 5.3 系统与实现 |
| 5.3.1 开发环境 |
| 5.3.2 系统结构 |
| 5.3.3 关键算法与代码 |
| 5.3.4 主要界面 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间参与的项目与科研成果 |
四、基于Java的医学影像传输和处理系统的实现（论文参考文献）
- [1]智能3D可视化数字病人平台构建研究[D]. 高杰诚. 中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所), 2021(01)
- [2]基于医学影像的分级存储管理系统设计与实现[D]. 龙瀛. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]基于众包的医疗影像标注及分析系统[D]. 陈昶鸿. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]基于实时流处理的医学影像处理系统[D]. 翁小松. 华中科技大学, 2020(01)
- [5]用于手术导航的医学影像多层次交互可视化研究[D]. 顾诗元. 杭州师范大学, 2020(02)
- [6]医学影像数据采集及标准化系统的设计与实现[D]. 白浩博. 郑州大学, 2020(02)
- [7]面向深度学习应用的医学影像快速标注系统的研究与实现[D]. 徐志鹏. 安徽中医药大学, 2020(03)
- [8]三六三医院患者远程医疗诊断系统的设计与实现[D]. 王艳. 电子科技大学, 2019(04)
- [9]基于Docker的医学数据可视化及分析平台[D]. 王锡禹. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [10]囊性纤维化患者肺组织影像分类和管理方法研究[D]. 邱鹏. 河南师范大学, 2019(07)