医疗生命体征数据高并发处理技术研究

发布时间：2024-05-19 21:45

　　人口健康一直是全人类关注的热门话题,截至2017年底,我国60岁以上老年人口已有2.41亿人,占总人口的17.3%。随着我国老龄化趋势的加剧,医疗资源紧张的情况变得愈加严重。为解决这一矛盾,近年来我国大力发展互联网医疗产业,促使移动医疗、人工智能医疗等新技术不断出现,而这些新技术都需要采集或存储大量医疗生命体征数据。因此研究如何处理、存储这些生命体征数据也非常重要。针对这一现状,本文设计了一套高并发医疗生命体征数据采集系统,主要为帮助大型医院进行病人数据自动化采集工作以及提供实时监护服务。本系统通过体温计、血压计、血氧计、脉搏计等采集设备对用户的生命体征数据进行采集,并使用低功耗蓝牙将数据发送到智能手表等接入设备。然后将数据同步到服务器,同时手表作为监控终端实时接收服务器的推送消息。本文主要的研究部分是服务器对高并发生命体征数据处理过程,主要内容如下:(1)在服务器I/O设计模式选型上,选取了Reactor模式中优秀的开源框架Netty作为服务端的网络程序框架,并以此开发服务端程序。(2)在网络通信层的设计上,设计了简明的消息结构,序列化方式上利用了医疗生命体征数据本身的特点,同时借鉴...

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1全国卫生费用支出解决医疗资源不足的问题，目前主要有两方面途径，最直接的方法就是增大供给量，

选题背景健康一直是全人类关注的热门话题，特别是随着最近几年经济条件的改善水平的提高，健康成为社会各个阶层民众关注的重点，同时快速增长的医国医疗系统出现了很多难以解决的问题。最主要的问题就是国内的医疗资源不足，目前我国平均每千人执业医生数远低于发达国家。而且存在医生资源分布不均衡的....

图2.3阻塞I/O模型

医疗生命体征数据高并发处理技术研究SingleThreadExecutor：是一个单线程线程池，即线程池中始终只有一个程，该线程池可以保证所有任务按照提交的顺序串行化执行[29]。x中的I/O模型合适的I/O模型是实现服务器高并发的重要环节。Linux服务器中提供即阻....

图2.4非阻塞I/O模型

图2.4非阻塞I/O模型2.4为最原始的非阻塞I/O模型。应用进程调用recvfrom请求，如果缓冲，进程不会发生阻塞。函数会立即返回一个错误（EWOULDBLOCK）。之不断轮询，直到内核缓冲区中数据报准备好后将数据复制到用户空间。3）I/O复用模型O复....

图2.5I/O复用模型

图2.4非阻塞I/O模型2.4为最原始的非阻塞I/O模型。应用进程调用recvfrom请求，如果缓冲，进程不会发生阻塞。函数会立即返回一个错误（EWOULDBLOCK）。之不断轮询，直到内核缓冲区中数据报准备好后将数据复制到用户空间。3）I/O复用模型O复....

本文编号：3978502