發(fā)布時(shí)間：2017-09-13 00:07

  本文關(guān)鍵詞：基于云計(jì)算的醫(yī)療器械檢測平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： Hadoop 云計(jì)算 醫(yī)療器械檢測 HDFS HBase

【摘要】：醫(yī)療器械檢測信息化平臺(tái)作為檢測機(jī)構(gòu)實(shí)驗(yàn)室信息化管理水平的重要體現(xiàn),其在醫(yī)療器械檢測過程中也起著重要的保障作用。當(dāng)今社會(huì)各式各樣的醫(yī)療器械層出不窮,傳統(tǒng)的醫(yī)療器械檢測信息化平臺(tái)在當(dāng)前這種形式下,已經(jīng)逐漸顯露了其不足之處,首先,傳統(tǒng)的軟件平臺(tái)難以勝任當(dāng)前環(huán)境下的實(shí)際需求；其次,傳統(tǒng)軟件平臺(tái)效率很低,運(yùn)行速度已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代醫(yī)療器械檢測實(shí)驗(yàn)室的發(fā)展需要；最后,由于各地區(qū)的實(shí)際情況的不同,檢測沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),醫(yī)療器械檢測的業(yè)務(wù)流程也都不盡相同。針對(duì)這種狀況,本文使用云計(jì)算技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立一個(gè)信息化的醫(yī)療器械檢測管理平臺(tái),用以提高實(shí)驗(yàn)室的現(xiàn)代化管理水平。該平臺(tái)的建立是快速增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)室信息化管理水平并提高其競爭力的有效方法。本文結(jié)合Hadoop云計(jì)算框架、Web Service等前沿技術(shù),實(shí)現(xiàn)了一個(gè)醫(yī)療器械檢測信息化平臺(tái)。論文的主要工作包括：1)對(duì)醫(yī)療器械檢測信息化平臺(tái)的需求以及產(chǎn)品的檢測流程做了深入細(xì)致的分析,在此基礎(chǔ)上對(duì)系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)以及數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了規(guī)劃和設(shè)計(jì),對(duì)云平臺(tái)的MapReduce算法進(jìn)行了設(shè)計(jì),并且設(shè)計(jì)了基于蟻群算法的任務(wù)調(diào)度算法。2)在Windows系統(tǒng)上完成了Hadoop云計(jì)算平臺(tái)的搭建,完成了HBase數(shù)據(jù)庫的配置,對(duì)醫(yī)療器械檢測平臺(tái)中分布式文件系統(tǒng)HDFS和分布式數(shù)據(jù)庫HBase的應(yīng)用做了詳細(xì)的分析和設(shè)計(jì)。3)基于Hadoop云計(jì)算平臺(tái)完成了醫(yī)療器械檢測系統(tǒng)的開發(fā)。根據(jù)用戶的級(jí)別的不同對(duì)用戶賦予不同的操作權(quán)限。實(shí)現(xiàn)了檢品的信息錄入,檢測數(shù)據(jù)的增、刪、改、查,檢測報(bào)告的打印、備份、導(dǎo)出等功能。本文所研究的基于云計(jì)算的醫(yī)療器械檢測信息化平臺(tái)具有易維護(hù)、安全、高效等優(yōu)點(diǎn),解決了傳統(tǒng)檢測平臺(tái)存在的諸多問題,為醫(yī)療器械檢測行業(yè)提供了一種云計(jì)算時(shí)代新型的實(shí)驗(yàn)室管理系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】：Hadoop 云計(jì)算 醫(yī)療器械檢測 HDFS HBase
【學(xué)位授予單位】：西安工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R197.39;TP393.09
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 1 緒論10-15
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 醫(yī)療器械檢測系統(tǒng)11
• 1.2.2 云計(jì)算技術(shù)11-13
• 1.3 論文的研究目的和內(nèi)容13
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)13-15
• 2 基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)15-23
• 2.1 云計(jì)算15
• 2.2 Hadoop概述15-16
• 2.3 HDFS分布式文件系統(tǒng)16-18
• 2.3.1 數(shù)據(jù)塊16
• 2.3.2 元數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)16
• 2.3.3 HDFS構(gòu)架16
• 2.3.4 HDFS的設(shè)計(jì)16-17
• 2.3.5 文件系統(tǒng)的名稱空間17
• 2.3.6 數(shù)據(jù)復(fù)制17
• 2.3.7 文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)的持久化17-18
• 2.3.8 通信協(xié)議18
• 2.4 HBase開源數(shù)據(jù)庫18-20
• 2.5 MapReduce編程模型20-21
• 2.5.1 MapReduce編程思維20-21
• 2.5.2 MapReduce處理過程21
• 2.6 Cygwin模擬環(huán)境21
• 2.7 本章小結(jié)21-23
• 3 基于云計(jì)算的醫(yī)療器械檢測平臺(tái)的需求分析與設(shè)計(jì)23-52
• 3.1 需求分析23-29
• 3.1.1 主要實(shí)現(xiàn)目標(biāo)23-24
• 3.1.2 可行性分析24-25
• 3.1.3 醫(yī)療器械檢驗(yàn)流程分析25-29
• 3.2 總體設(shè)計(jì)29-36
• 3.2.1 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)29-33
• 3.2.2 體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)33-35
• 3.2.3 系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)35-36
• 3.3 云架構(gòu)設(shè)計(jì)36-39
• 3.3.1 云平臺(tái)總體設(shè)計(jì)36
• 3.3.2 云文件系統(tǒng)設(shè)計(jì)36-37
• 3.3.4 HBase數(shù)據(jù)錄入設(shè)計(jì)37-39
• 3.4 MapReduce算法設(shè)計(jì)39-42
• 3.4.1 MapReduce模型改進(jìn)40-42
• 3.4.2 改進(jìn)模型中算法的設(shè)計(jì)與分析42
• 3.5 基于ACO算法的任務(wù)調(diào)度策略設(shè)計(jì)42-49
• 3.5.1 蟻群算法基本原理43-44
• 3.5.2 改進(jìn)的蟻群算法44
• 3.5.3 信息素的定義44
• 3.5.4 兄弟螞蟻及其數(shù)目、生命周期、剩余信息素的定義44-46
• 3.5.5 螞蟻選擇下一跳節(jié)點(diǎn)的規(guī)則46
• 3.5.6 HEPA任務(wù)調(diào)度策略46-49
• 3.6 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)49-51
• 3.7 本章小結(jié)51-52
• 4 基于云計(jì)算的醫(yī)療器械檢測平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)52-61
• 4.1 部署Hadoop平臺(tái)52
• 4.2 基于Cygwin的HBase部署52-53
• 4.3 基于HDFS的文件讀寫實(shí)現(xiàn)53-54
• 4.3.1 HDFS寫文件53-54
• 4.3.2 HDFS讀文件54
• 4.4 基于HBase的數(shù)據(jù)讀寫實(shí)現(xiàn)54-55
• 4.5 醫(yī)療器械檢測平臺(tái)主要模塊的實(shí)現(xiàn)55-60
• 4.5.1 主要功能模塊實(shí)現(xiàn)55-59
• 4.5.2 樣品檢測流程實(shí)現(xiàn)59-60
• 4.6 系統(tǒng)效益分析60
• 4.6.1 技術(shù)經(jīng)濟(jì)效益分析60
• 4.6.2 推廣應(yīng)用前景分析60
• 4.7 本章小結(jié)60-61
• 5 結(jié)論61-64
• 5.1 總結(jié)61
• 5.2 展望61-64
• 參考文獻(xiàn)64-67
• 致謝67-69

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本文編號(hào)：840338