當(dāng)今時(shí)代,醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展迅猛,海量醫(yī)學(xué)信息數(shù)字化和就診流程電子化成為滿足人口迅速增多、老齡化趨勢(shì)加快、慢性病患者群體增長(zhǎng)對(duì)醫(yī)療需求的重要手段。醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)是整個(gè)醫(yī)療過(guò)程中產(chǎn)生的重要信息源,成為醫(yī)生診治疾病的重要參考,對(duì)其進(jìn)行深入有效地組織與利用成為時(shí)代的需求和未來(lái)重要的發(fā)展方向。目前,對(duì)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的處理主要是直接將其堆積于信息系統(tǒng)中,以備調(diào)用查閱歷史數(shù)據(jù),造成醫(yī)療信息資源的重大浪費(fèi)。事實(shí)上,大量的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著疾病的發(fā)展規(guī)律,如能對(duì)其進(jìn)行深入挖掘和關(guān)聯(lián),將能為疾病的診斷、預(yù)測(cè)、監(jiān)測(cè)和預(yù)防提供科學(xué)參考和重要決策支持。為了實(shí)現(xiàn)以上目的,本研究借助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò),對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分類識(shí)別,提出醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)管理的一般方法,主要包括以下四個(gè)方面內(nèi)容。(1)分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)管理研究現(xiàn)狀。通過(guò)國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)調(diào)研,了解分析目前醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)管理的方法及有待解決的問(wèn)題。同時(shí),目前對(duì)影像數(shù)據(jù)的處理主要是利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取,未能對(duì)診斷結(jié)果進(jìn)行結(jié)構(gòu)化時(shí)序描述。針對(duì)于此,本研究引入深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)混合模型。(2)分析醫(yī)務(wù)工作者對(duì)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)管理的需求...

【文章頁(yè)數(shù)】：93 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
        1.2.1 理論意義
        1.2.2 實(shí)踐意義
    1.3 研究?jī)?nèi)容與方法
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 研究方法
    1.4 論文創(chuàng)新點(diǎn)
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)
2 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)管理現(xiàn)狀研究
    2.1 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)管理研究?jī)?nèi)容
    2.2 國(guó)內(nèi)外醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)管理現(xiàn)狀
        2.2.1 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)管理與分析
        2.2.2 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建
        2.2.3 深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用
        2.2.4 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)管理實(shí)踐應(yīng)用
    2.3 國(guó)內(nèi)外醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)管理的異同點(diǎn)
    2.4 當(dāng)前醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)管理存在的問(wèn)題
    2.5 本章小結(jié)
3 醫(yī)務(wù)工作者對(duì)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)管理的需求分析
    3.1 問(wèn)卷的設(shè)計(jì)與發(fā)放
        3.1.1 調(diào)查問(wèn)卷的設(shè)計(jì)與構(gòu)建
        3.1.2 問(wèn)卷的發(fā)放與回收
    3.2 調(diào)查對(duì)象基本特征分析
    3.3 問(wèn)卷科學(xué)性檢驗(yàn)
        3.3.1 信度分析
        3.3.2 效度分析
        3.3.3 項(xiàng)目分析
    3.4 影響因素分析
        3.4.1 變量描述性統(tǒng)計(jì)分析
        3.4.2 變量主成分分析
        3.4.3 變量方差分析
    3.5 本章小結(jié)
4 醫(yī)學(xué)影像及診斷信息的組織管理
    4.1 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)管理方法流程
    4.2 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)管理CNN-LSTM模型的構(gòu)建與優(yōu)化
    4.3 醫(yī)學(xué)影像及診斷信息的數(shù)據(jù)采集
    4.4 基于CNN模型的醫(yī)學(xué)影像特征提取
    4.5 基于LSTM模型的醫(yī)學(xué)影像分類識(shí)別
    4.6 醫(yī)學(xué)影像及診斷信息組織管理的科學(xué)性
    4.7 數(shù)據(jù)生命周期管理視角下的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)-生命價(jià)值曲線
        4.7.1 數(shù)據(jù)生命周期管理基本概念
        4.7.2 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)生命-價(jià)值曲線
    4.8 本章小結(jié)
5 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)研究
    5.1 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)的相關(guān)概念
        5.1.1 DICOM標(biāo)準(zhǔn)
        5.1.2 PACS系統(tǒng)
        5.1.3 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)庫(kù)
    5.2 需求分析
    5.3 醫(yī)學(xué)影像智能數(shù)據(jù)庫(kù)的建立與管理
        5.3.1 DICOM接口模塊
        5.3.2 用戶接口模塊
        5.3.3 醫(yī)學(xué)影像智能數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建模塊
    5.4 醫(yī)學(xué)影像智能數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
        5.4.1 開(kāi)發(fā)平臺(tái)
        5.4.2 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
    5.5 本章小結(jié)
6 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)管理方法的應(yīng)用分析
    6.1 應(yīng)用目標(biāo)與原則
        6.1.1 應(yīng)用目標(biāo)
        6.1.2 應(yīng)用原則
    6.2 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)管理方法應(yīng)用的具體領(lǐng)域
        6.2.1 智能醫(yī)療輔助診斷的推動(dòng)與發(fā)展
        6.2.2 醫(yī)學(xué)影像元數(shù)據(jù)格式與傳輸標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范
        6.2.3 人類流行病的預(yù)測(cè)預(yù)防
        6.2.4 個(gè)人健康檔案的構(gòu)建
    6.3 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 研究總結(jié)
    7.2 研究不足
    7.3 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間取得的科研成果
附錄



本文編號(hào)：3759989