医学影像数据管理方法研究
发布时间：2023-03-11 18:04
当今时代,医疗大数据应用发展迅猛,海量医学信息数字化和就诊流程电子化成为满足人口迅速增多、老龄化趋势加快、慢性病患者群体增长对医疗需求的重要手段。医学影像数据是整个医疗过程中产生的重要信息源,成为医生诊治疾病的重要参考,对其进行深入有效地组织与利用成为时代的需求和未来重要的发展方向。目前,对医学影像数据的处理主要是直接将其堆积于信息系统中,以备调用查阅历史数据,造成医疗信息资源的重大浪费。事实上,大量的医学影像数据中蕴含着疾病的发展规律,如能对其进行深入挖掘和关联,将能为疾病的诊断、预测、监测和预防提供科学参考和重要决策支持。为了实现以上目的,本研究借助卷积神经网络与长短期记忆网络,对影像数据进行特征提取和分类识别,提出医学影像数据管理的一般方法,主要包括以下四个方面内容。(1)分析医学影像数据管理研究现状。通过国内外文献调研,了解分析目前医学影像数据管理的方法及有待解决的问题。同时,目前对影像数据的处理主要是利用卷积神经网络进行特征提取,未能对诊断结果进行结构化时序描述。针对于此,本研究引入深度学习中的卷积神经网络与长短期记忆网络混合模型。(2)分析医务工作者对医学影像数据管理的需求...
【文章页数】：93 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
1.2.2 实践意义
1.3 研究内容与方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.4 论文创新点
1.5 论文组织结构
2 医学影像数据管理现状研究
2.1 医学影像数据管理研究内容
2.2 国内外医学影像数据管理现状
2.2.1 医学影像数据管理与分析
2.2.2 关系数据库构建
2.2.3 深度学习在医学影像分析中的应用
2.2.4 医学影像数据管理实践应用
2.3 国内外医学影像数据管理的异同点
2.4 当前医学影像数据管理存在的问题
2.5 本章小结
3 医务工作者对医学影像数据管理的需求分析
3.1 问卷的设计与发放
3.1.1 调查问卷的设计与构建
3.1.2 问卷的发放与回收
3.2 调查对象基本特征分析
3.3 问卷科学性检验
3.3.1 信度分析
3.3.2 效度分析
3.3.3 项目分析
3.4 影响因素分析
3.4.1 变量描述性统计分析
3.4.2 变量主成分分析
3.4.3 变量方差分析
3.5 本章小结
4 医学影像及诊断信息的组织管理
4.1 医学影像数据管理方法流程
4.2 医学影像数据管理CNN-LSTM模型的构建与优化
4.3 医学影像及诊断信息的数据采集
4.4 基于CNN模型的医学影像特征提取
4.5 基于LSTM模型的医学影像分类识别
4.6 医学影像及诊断信息组织管理的科学性
4.7 数据生命周期管理视角下的医学影像数据-生命价值曲线
4.7.1 数据生命周期管理基本概念
4.7.2 医学影像数据生命-价值曲线
4.8 本章小结
5 医学影像数据的关联存储研究
5.1 医学影像数据关联存储的相关概念
5.1.1 DICOM标准
5.1.2 PACS系统
5.1.3 医学影像数据库
5.2 需求分析
5.3 医学影像智能数据库的建立与管理
5.3.1 DICOM接口模块
5.3.2 用户接口模块
5.3.3 医学影像智能数据库构建模块
5.4 医学影像智能数据库系统的实现
5.4.1 开发平台
5.4.2 数据库系统的实现
5.5 本章小结
6 医学影像数据管理方法的应用分析
6.1 应用目标与原则
6.1.1 应用目标
6.1.2 应用原则
6.2 医学影像数据管理方法应用的具体领域
6.2.1 智能医疗辅助诊断的推动与发展
6.2.2 医学影像元数据格式与传输标准的规范
6.2.3 人类流行病的预测预防
6.2.4 个人健康档案的构建
6.3 本章小结
7 总结与展望
7.1 研究总结
7.2 研究不足
7.3 研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间取得的科研成果
附录
本文编号：3759989
【文章页数】：93 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
1.2.2 实践意义
1.3 研究内容与方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.4 论文创新点
1.5 论文组织结构
2 医学影像数据管理现状研究
2.1 医学影像数据管理研究内容
2.2 国内外医学影像数据管理现状
2.2.1 医学影像数据管理与分析
2.2.2 关系数据库构建
2.2.3 深度学习在医学影像分析中的应用
2.2.4 医学影像数据管理实践应用
2.3 国内外医学影像数据管理的异同点
2.4 当前医学影像数据管理存在的问题
2.5 本章小结
3 医务工作者对医学影像数据管理的需求分析
3.1 问卷的设计与发放
3.1.1 调查问卷的设计与构建
3.1.2 问卷的发放与回收
3.2 调查对象基本特征分析
3.3 问卷科学性检验
3.3.1 信度分析
3.3.2 效度分析
3.3.3 项目分析
3.4 影响因素分析
3.4.1 变量描述性统计分析
3.4.2 变量主成分分析
3.4.3 变量方差分析
3.5 本章小结
4 医学影像及诊断信息的组织管理
4.1 医学影像数据管理方法流程
4.2 医学影像数据管理CNN-LSTM模型的构建与优化
4.3 医学影像及诊断信息的数据采集
4.4 基于CNN模型的医学影像特征提取
4.5 基于LSTM模型的医学影像分类识别
4.6 医学影像及诊断信息组织管理的科学性
4.7 数据生命周期管理视角下的医学影像数据-生命价值曲线
4.7.1 数据生命周期管理基本概念
4.7.2 医学影像数据生命-价值曲线
4.8 本章小结
5 医学影像数据的关联存储研究
5.1 医学影像数据关联存储的相关概念
5.1.1 DICOM标准
5.1.2 PACS系统
5.1.3 医学影像数据库
5.2 需求分析
5.3 医学影像智能数据库的建立与管理
5.3.1 DICOM接口模块
5.3.2 用户接口模块
5.3.3 医学影像智能数据库构建模块
5.4 医学影像智能数据库系统的实现
5.4.1 开发平台
5.4.2 数据库系统的实现
5.5 本章小结
6 医学影像数据管理方法的应用分析
6.1 应用目标与原则
6.1.1 应用目标
6.1.2 应用原则
6.2 医学影像数据管理方法应用的具体领域
6.2.1 智能医疗辅助诊断的推动与发展
6.2.2 医学影像元数据格式与传输标准的规范
6.2.3 人类流行病的预测预防
6.2.4 个人健康档案的构建
6.3 本章小结
7 总结与展望
7.1 研究总结
7.2 研究不足
7.3 研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间取得的科研成果
附录
本文编号：3759989
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