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乳腺癌普查医学网格研究

2020-12-07阅读(955)

乳腺癌普查医学网格研究

论文摘要

乳腺癌普查医学网格是美国和欧洲一种重要的医学网格,利用网格技术把异地、异构的计算、存储和医学设备等资源动态组合为虚拟机构,向网格用户提供动态共享这些资源的平台,同时利用网格的大规模计算资源向用户提供更高级的计算机辅助医学应用。在与上海市第二医科大学、上海市瑞金医院和上海市肿瘤医院等单位的共同跨学科研究中,本文的主要贡献包括:（1）提出了一个契合医学需求的大规模乳腺癌普查医学网格的总体设计,定义了三种符合实用的计算机辅助医学服务工作流,研究了中间件设计等问题;（2）提出了一种自适应的数据并发传输策略ADT,根据用户的数据需求权衡取舍TVQ值,自适应采用四种传输模式,提高数据的传输效率;（3）提出使用BI-RADS分级作为计算机辅助对病例影像学特征进行分类的结果。基于BI-RADS分级结果,提出了一种分布式动态分类算法DSMM,减少分类准确率低点的数目;（4）提出了一种用于复杂病例聚类的V3COCA算法,同时满足普查中计算机辅助诊断和流行病学分析研究两方面的需求;（5）将影像并行处理分为两种模式,分别满足计算机辅助诊断和辅助筛查的需求。在两种模式下,分别提出用于计算最优处理机数目的BNP公式和用于影像分割的BIP策略,提高了并行处理的加速比。在乳腺癌普查医学网格试验床中,本文采用了上海市瑞金医院和上海市肿瘤医院的2,937个病例,以及美国SEER数据库的10,000个病例,对所提出设计和算法进行了大量的实验验证,实验结果表明本文的研究贡献应用于大规模乳腺癌普查医学网格时,具有实用价值和理论意义。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 引言
  • 1.1 研究工作的背景和意义
  • 1.1.1 乳腺癌普查的必要性和技术挑战
  • 1.1.2 网格技术的优越性
  • 1.1.3 大规模乳腺癌普查医学网格研究的意义和要求
  • 1.2 论文研究的主要内容、贡献和创新点
  • 1.2.1 主要研究内容和贡献
  • 1.2.2 创新点
  • 1.3 论文的组织结构
  • 第2章 相关领域技术背景综述
  • 2.1 本章引言
  • 2.2 乳腺X 线影像特征
  • 2.2.1 BI-RADS 分级
  • 2.2.2 团块
  • 2.2.3 结构扭曲
  • 2.2.4 非对称性致密影
  • 2.2.5 钙化
  • 2.3 现有的乳腺癌网格研究
  • 2.3.1 eDiaMoND 和MammoGrid
  • 2.3.2 ChinaGrid 中的图像处理网格
  • 2.3.3 乳腺影像处理相关技术
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 乳腺癌普查医学网格总体设计
  • 3.1 本章引言
  • 3.2 相关工作
  • 3.3 医学服务工作流设计
  • 3.3.1 病例积累工作流
  • 3.3.2 辅助诊断工作流
  • 3.3.3 辅助筛查工作流
  • 3.4 网格和医学服务设计
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 一种医学数据网格中间件 DGM
  • 4.1 本章引言
  • 4.2 两种中间件工具集研究和比较
  • 4.2.1 结构差别
  • 4.2.2 服务请求处理性能对比
  • 4.2.3 基本操作性能比较
  • 4.3 评估中间件性能的POM 公式
  • 4.4 医学网格中间件 DGM
  • 4.4.1 DGM 的基本架构
  • 4.4.2 DGM 对于基本操作的实现
  • 4.4.3 医学兴趣资源通知机制
  • 4.4.4 DGM 的服务构成
  • 4.4.5 DGM 的医学兴趣资源通知应用实例
  • 4.5 DGM、GT 4 和ETTK 2.3 的五个基本操作耗时比较
  • 4.6 本章小结
  • 第5章 数据一致性管理和一种数据并发传输策略 ADT
  • 5.1 本章引言
  • 5.2 相关工作
  • 5.3 数据一致性访问性能测试
  • 5.4 数据访问频度临界点
  • 5.5 数据监控和备份策略
  • 5.6 数据并发传输策略ADT
  • 5.7 ADT 策略实验验证
  • 5.7.1 数据备份
  • 5.7.2 并发数据传输
  • 5.8 本章小结
  • 第6章 一种分布式动态分类算法 DSMM
  • 6.1 本章引言
  • 6.2 相关工作
  • 6.3 DSMM 算法模型
  • 6.3.1 DSMM 分类模块
  • 6.3.2 DSMM 生命周期管理
  • 6.3.3 DSMM 负载平衡调度
  • 6.4 DSMM 在乳腺癌普查医学网格中的应用
  • 6.4.1 分类准确类和耗时
  • 6.4.2 DSMM 生命周期管理性能验证
  • 6.4.3 DSMM 和三种分类算法的分类准确率比较
  • 6.5 本章小结
  • 第7章 一种复杂病例对象聚类算法 V3COCA
  • 7.1 本章引言
  • 7.2 相关研究
  • 7.3 V3COCA 聚类算法
  • 7.3.1 问题模型
  • 7.3.2 V3COCA 算法
  • 7.3.3 V3COCA 代码描述和复杂度分析
  • 7.4 算法性能比较实验
  • 7.4.1 实验条件
  • 7.4.2 V3COCA 聚类过程
  • 7.4.3 五种算法比较
  • 7.4.4 性能比较
  • 7.4.5 动态变权距离定义实验
  • 7.5 本章小结
  • 第8章 乳腺影像钙化提取并行算法
  • 8.1 本章引言
  • 8.2 ASW-SDI 算法
  • 8.3 ASW-SDI 在影像钙化提取中的应用
  • 8.3.1 ASW-SDI 与传统算法的时间开销比较
  • 8.3.2 ASW-SDI 与传统算法的处理效果比较
  • 8.4 基于两种模式的并行影像处理
  • 8.4.1 全局处理模式
  • 8.4.2 目标搜索模式
  • 8.5 乳腺影像处理应用
  • 8.5.1 BNP 公式验证实验
  • 8.5.2 BIP 策略验证实验
  • 8.6 本章小结
  • 第9章 结论
  • 9.1 研究总结
  • 9.2 需进一步开展的工作
  • 参考文献
  • 致谢
  • 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果

    • 相关论文文献

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