本文選題：醫(yī)療診斷　切入點：云計算　出處：《天津工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著生活水平的提高,人類對健康、醫(yī)療和日常保健質(zhì)量的要求將越來越高,而傳統(tǒng)的醫(yī)療診斷模式無法給患者提供全方位實時精準(zhǔn)的健康檢測。伴隨著人口老齡化程度的加劇,生理數(shù)據(jù)量的規(guī)模將出現(xiàn)井噴式增長,傳統(tǒng)的以醫(yī)院為監(jiān)控和管理中心的醫(yī)療診斷模式已經(jīng)無法滿足目前面向家庭和個人的實時監(jiān)控需求。如何對大量的實時生理數(shù)據(jù)進行快速分析診斷,對醫(yī)療診斷平臺的設(shè)計與研究提出了新的挑戰(zhàn)。云計算的出現(xiàn)為有效地解決這些問題提供了希望。結(jié)合云計算強大的后臺處理功能,海量存儲空間等服務(wù)特征,本文在現(xiàn)有云計算技術(shù)的基礎(chǔ)上提出構(gòu)建在線醫(yī)療診斷平臺的研究方案,包括平臺的構(gòu)建,云平臺數(shù)據(jù)流程設(shè)計,以及生理數(shù)據(jù)實時分析性能的優(yōu)化。平臺的基礎(chǔ)架構(gòu)采用最新的Storm架構(gòu),很好的解決了大規(guī)模生理數(shù)據(jù)實時分析的問題,并利用HBase非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫構(gòu)建海量的生理數(shù)據(jù)存儲平臺,以便后期對數(shù)據(jù)進行挖掘分析。在生理數(shù)據(jù)分析方面,本文對心電信號進行了詳細的分析處理。針對心電信號中的基線漂移和工頻干擾,提出零相位巴特沃斯濾波,很好地保證了信號無失真、無時域偏差。在QRS波的識別中,針對傳統(tǒng)小波算法中R波錯檢漏檢的問題,本文提出一種二次樣條小波變換的方法,很好的解決了該問題。分析系統(tǒng)在云端直接調(diào)用Matlab進行并行計算分析,可有效利用現(xiàn)有的計算工具和計算資源,實現(xiàn)高性能的實時數(shù)據(jù)分析。整個系統(tǒng)的測試結(jié)果表明,在云計算的平臺上進行生理數(shù)據(jù)分析可以有效地解決傳統(tǒng)醫(yī)療診斷過程中服務(wù)模式獨立、分散,診斷效率低,診斷結(jié)果不精確的問題,為將來實現(xiàn)醫(yī)療改革,構(gòu)建新型醫(yī)療系統(tǒng)提供了具有參考價值的方案。
[Abstract]:With the improvement of living standards, human beings will have higher and higher demands on the quality of health, medical care and daily care. But the traditional medical diagnosis mode can not provide patients with comprehensive real-time and accurate health detection. With the aging of the population, the size of physiological data will increase by blowout. The traditional hospital monitoring and management center medical diagnosis mode can not meet the needs of real-time monitoring and control for families and individuals. How to analyze and diagnose a large number of real-time physiological data quickly. It presents a new challenge to the design and research of medical diagnostic platform. The emergence of cloud computing provides hope to solve these problems effectively. Combined with the powerful background processing function of cloud computing, massive storage space and other service features, Based on the existing cloud computing technology, this paper proposes a research scheme to build an online medical diagnosis platform, including the construction of the platform, the design of the data flow of the cloud platform, And the optimization of real-time analysis performance of physiological data. The platform infrastructure adopts the latest Storm architecture, which solves the problem of real-time analysis of large-scale physiological data. And using HBase non-relational database to build a massive physiological data storage platform, in order to mine and analyze the data in the later stage. In this paper, the ECG signal is analyzed and processed in detail. For baseline drift and power frequency interference in ECG signal, a zero-phase Butterworth filter is proposed, which can ensure the signal without distortion and time-domain deviation. In the recognition of QRS wave, a zero phase Butterworth filter is proposed. Aiming at the problem of R wave error detection in traditional wavelet algorithm, this paper presents a method of quadratic spline wavelet transform, which solves the problem well. The analysis system directly calls Matlab in the cloud for parallel computation and analysis. The high performance real-time data analysis can be realized by using the existing computing tools and computing resources effectively. The test results of the whole system show that, Physical data analysis on cloud computing platform can effectively solve the problems of independent, decentralized, low efficiency and inaccurate diagnostic results in the traditional medical diagnosis process, so as to realize the medical reform in the future. The construction of new medical system provides a plan with reference value.
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.09

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