發(fā)布時(shí)間：2017-09-20 05:30

  本文關(guān)鍵詞：基于Hadoop的心肌缺血輔助診斷工作站的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 心肌缺血 Hadoop 心電工作站 確定學(xué)習(xí) 輔助診斷

【摘要】：目前,隨著人民生活水平的提高,人的生活節(jié)奏也在不斷加快,由此引發(fā)了一系列危害心臟健康的心血管疾病。心肌梗塞就是這樣一種疾病,該癥狀在早期是由心肌缺血引起的,因此,檢測(cè)心肌缺血疾病對(duì)于預(yù)防心肌梗塞有極其重要的意義。臨床上常采用心電圖檢查來判斷病人的心肌缺血狀況,但是這種方法的準(zhǔn)確性取決于醫(yī)務(wù)人員的專業(yè)水平,并且人工診斷心電圖的效率也不高,因此借助計(jì)算機(jī)進(jìn)行輔助診斷成為了一種需求。自動(dòng)分析算法是計(jì)算機(jī)輔助診斷的理論基礎(chǔ)。在眾多的心肌缺血自動(dòng)分析算法中,確定學(xué)習(xí)理論可以利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立心電動(dòng)力學(xué)模型,對(duì)心動(dòng)周期中的ST-T段進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,得出訓(xùn)練結(jié)果CDG,依據(jù)CDG來判斷病人的心肌缺血狀況。相比于傳統(tǒng)的分析算法,這種分析算法在準(zhǔn)確率上得到了很大的提升,因此有望成為一種臨床上輔助診斷心肌缺血的新方法。然而由于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要布置大量神經(jīng)元進(jìn)行計(jì)算,其在計(jì)算速度上性能不佳。隨著醫(yī)療信息化進(jìn)程的加快,從心電圖機(jī)中可獲取到的數(shù)據(jù)也變得越來越多,這些數(shù)據(jù)經(jīng)常會(huì)整合起來進(jìn)行批量處理。在面對(duì)大規(guī)模的數(shù)據(jù)問題上,單機(jī)程序暴露出了計(jì)算能力不足、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不安全、并發(fā)訪問性能不佳等缺陷。針對(duì)單機(jī)版計(jì)算程序的這些缺陷,結(jié)合當(dāng)前計(jì)算機(jī)軟件領(lǐng)域的潮流技術(shù),本文以Hadoop為基礎(chǔ)構(gòu)建了遠(yuǎn)程分布式心肌缺血輔助診斷工作站。該工作站系統(tǒng)采用B/S架構(gòu),將基于確定學(xué)習(xí)理論的心肌缺血輔助診斷程序部署到Hadoop平臺(tái)中,得益于Hadoop集群分布式計(jì)算的優(yōu)勢(shì),它可以為診斷心肌缺血病癥提供高效、穩(wěn)定的并發(fā)訪問服務(wù)。通過該工作站系統(tǒng),醫(yī)務(wù)人員只需要使用常規(guī)的網(wǎng)頁(yè)瀏覽器即可快速地對(duì)批量心電數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分析和診斷,因而顯著提升了工作效率。
【關(guān)鍵詞】：心肌缺血 Hadoop 心電工作站 確定學(xué)習(xí) 輔助診斷
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R542.2;TP311.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文架構(gòu)13-14
• 第二章 預(yù)備知識(shí)14-35
• 2.1 心電相關(guān)知識(shí)14-18
• 2.1.1 心電圖原理14-16
• 2.1.2 心電向量圖16-17
• 2.1.3 心肌缺血相關(guān)檢測(cè)方法17-18
• 2.2 確定學(xué)習(xí)理論18-24
• 2.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)19-20
• 2.2.2 RBF的持續(xù)激勵(lì)條件20-21
• 2.2.3 確定學(xué)習(xí)的離散化方法21-23
• 2.2.4 確定學(xué)習(xí)在心肌缺血輔助診斷中的應(yīng)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 本章小結(jié)34-35
• 第三章 工作站系統(tǒng)分析設(shè)計(jì)35-50
• 3.1 需求分析35-36
• 3.2 方案分析36-46
• 3.2.1 并發(fā)訪問方案36-42
• 3.2.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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 架構(gòu)設(shè)計(jì)46-49
• 3.4 本章小結(jié)49-50
• 第四章 Hadoop平臺(tái)搭建及計(jì)算層實(shí)現(xiàn)50-60
• 4.1 Hadoop平臺(tái)搭建50-53
• 4.2 部署算法程序53-56
• 4.3 Python腳本編寫56
• 4.4 系統(tǒng)性能對(duì)比測(cè)試56-58
• 4.5 本章小結(jié)58-60
• 第五章 工作站系統(tǒng)整體實(shí)現(xiàn)60-74
• 5.1 配置LAMP環(huán)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 用戶界面實(shí)現(xiàn)62-65
• 5.3 Web后臺(tái)實(shí)現(xiàn)65-70
• 5.4 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)70-72
• 5.5 工作站輔助診斷意義72-73
• 5.6 本章小結(jié)73-74
• 結(jié)論與展望74-76
• 參考文獻(xiàn)76-79
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果79-80
• 致謝80-81
• 答辯委員會(huì)對(duì)論文的評(píng)定意見81

【相似文獻(xiàn)】

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6 雷曉斌;HP深耕中國(guó)工作站市場(chǎng)[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2004年

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5 高云博;中國(guó)地調(diào)局野外工作站安全管理信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué);2010年

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7 劉頻;基于工業(yè)以太網(wǎng)、嵌入式系統(tǒng)的遠(yuǎn)動(dòng)工作站設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];西南交通大學(xué);2008年

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10 張濤;基于Windows DNA和COM+的住院醫(yī)生工作站的研究和實(shí)現(xiàn)[D];吉林大學(xué);2006年

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