口腔病例管理与辅助诊疗系统
这是一篇关于口腔疾病,MVC设计模型,人工神经网络,辅助分析的论文, 主要内容为随着人们对口腔疾病认识的不断深入,口腔疾病的防控与治疗,已经从个人、家庭层次上升到社会层面,口腔疾病作为我国现阶段非常突出的健康问题,已经被国家卫生部确定为“健康中国2020”公共卫生优先建设领域。在国家大力的推动下,各级口腔诊疗机构,特别是作为口腔诊疗资源重要组成部分的私人口腔诊疗机构,实现了快速的发展。但在口腔医疗服务大环境下,依然存在信息闭塞、用户决策困难、迟缓等痛点。一方面,现有口腔诊疗信息化系统大多照搬综合医院信息管理系统,无法满足口腔诊疗专科特点的需求;一方面,医师治疗资源良莠不齐,信息对等性差等问题也普遍存在。因此,建立一个以个人口腔健康档案为基础、以口腔病例信息科学管理为要求的口腔病例管理信息系统,是推进口腔健康医疗的重要基础,也是我国口腔医疗业发展的大方向。这个信息系统不仅有利于规范口腔医疗行业,还可以为政府提供监督管理渠道。本文的主要目的是利用SSH(struts+spring+hibernate)框架设计一种病例管理系统,并将目标识别技术整合其中。针对口腔诊疗机构日常工作特殊性,在分析其业务流程和业务需求的基础上,进行了深度的需求分析。给出了病例管理与辅助诊疗系统关键性技术,包括SSH、MVC(模型、视图、控制)、人工神经网络、迁移学习。该系统采用MVC设计模式,使用SSH开源框架工具和数据库My SQL建立了一个WEB系统,利用人工神经网络实现了牙齿X光片中的目标识别。口腔病例管理与辅助诊疗系统以用户信息管理和口腔病例管理功能为基础,包含数值统计分析模块、协同诊疗模块和X光图片辅助分析模块三个辅助诊疗功能模块。统计分析模块通过对病例信息的条件筛选,可将病例信息的某一特征以直观的图形方式进行展示;协同诊疗模块通过文本信息实时传输满足医师之间或者医患之间的信息交流;辅助分析模块通过对X光片中病坏牙齿目标的定位,辅助医师进行病例的研判。在各个模块功能的设计过程中,完成了功能结构图、工作流程图以及工作时序图的设计。在数据库的设计中,完成了数据库总体E-R图设计、对应数据表的设计。在系统功能模块设计完成后,为保证系统可靠运行,采用黑盒测试法对系统进行了测试,判断功能是否完善。本文所研究的口腔病例管理与辅助诊疗系统,能够很好的支撑口腔医院的日常业务开展,协同诊疗的实现有利于典型病例的共享、医师职业素养的快速提升和降低异地诊疗的成本,辅助分析的实现则有利于提高病例分析的准确性,并在一定程度上减少医生的工作量,有利于口腔诊疗机构自身发展的规范化,具有良好的推广和示范意义。
口腔病例管理与辅助诊疗系统
这是一篇关于口腔疾病,MVC设计模型,人工神经网络,辅助分析的论文, 主要内容为随着人们对口腔疾病认识的不断深入,口腔疾病的防控与治疗,已经从个人、家庭层次上升到社会层面,口腔疾病作为我国现阶段非常突出的健康问题,已经被国家卫生部确定为“健康中国2020”公共卫生优先建设领域。在国家大力的推动下,各级口腔诊疗机构,特别是作为口腔诊疗资源重要组成部分的私人口腔诊疗机构,实现了快速的发展。但在口腔医疗服务大环境下,依然存在信息闭塞、用户决策困难、迟缓等痛点。一方面,现有口腔诊疗信息化系统大多照搬综合医院信息管理系统,无法满足口腔诊疗专科特点的需求;一方面,医师治疗资源良莠不齐,信息对等性差等问题也普遍存在。因此,建立一个以个人口腔健康档案为基础、以口腔病例信息科学管理为要求的口腔病例管理信息系统,是推进口腔健康医疗的重要基础,也是我国口腔医疗业发展的大方向。这个信息系统不仅有利于规范口腔医疗行业,还可以为政府提供监督管理渠道。本文的主要目的是利用SSH(struts+spring+hibernate)框架设计一种病例管理系统,并将目标识别技术整合其中。针对口腔诊疗机构日常工作特殊性,在分析其业务流程和业务需求的基础上,进行了深度的需求分析。给出了病例管理与辅助诊疗系统关键性技术,包括SSH、MVC(模型、视图、控制)、人工神经网络、迁移学习。该系统采用MVC设计模式,使用SSH开源框架工具和数据库My SQL建立了一个WEB系统,利用人工神经网络实现了牙齿X光片中的目标识别。口腔病例管理与辅助诊疗系统以用户信息管理和口腔病例管理功能为基础,包含数值统计分析模块、协同诊疗模块和X光图片辅助分析模块三个辅助诊疗功能模块。统计分析模块通过对病例信息的条件筛选,可将病例信息的某一特征以直观的图形方式进行展示;协同诊疗模块通过文本信息实时传输满足医师之间或者医患之间的信息交流;辅助分析模块通过对X光片中病坏牙齿目标的定位,辅助医师进行病例的研判。在各个模块功能的设计过程中,完成了功能结构图、工作流程图以及工作时序图的设计。在数据库的设计中,完成了数据库总体E-R图设计、对应数据表的设计。在系统功能模块设计完成后,为保证系统可靠运行,采用黑盒测试法对系统进行了测试,判断功能是否完善。本文所研究的口腔病例管理与辅助诊疗系统,能够很好的支撑口腔医院的日常业务开展,协同诊疗的实现有利于典型病例的共享、医师职业素养的快速提升和降低异地诊疗的成本,辅助分析的实现则有利于提高病例分析的准确性,并在一定程度上减少医生的工作量,有利于口腔诊疗机构自身发展的规范化,具有良好的推广和示范意义。
基于深度学习的口腔疾病智能诊断系统研发
这是一篇关于口腔疾病,深度学习,U-Net,语义分割,注意力机制的论文, 主要内容为口腔疾病诸如牙结石、龋齿及牙龈炎等在我国患病率较高。开发口腔疾病智能诊断系统对于口腔疾病的提前发现、及时治疗具有重要作用,对于提高全民口腔健康水平具有重要意义。首先构建口腔疾病数据集,使用Labelme标注软件对7220张口腔内图像进行标注,通过绘制多边形的方式标注图片并赋予不同的多边形不同的语义类别。之后对数据集进行预处理,将标注完成的原始图像和标注信息文件通过脚本批量处理为8位深度图,以供模型进行训练。使用9:1的训练策略,训练数据集占90%即6498张,测试数据集占10%即722张。然后,口腔疾病的识别诊断需要定位病灶并对病灶进行分类,而将语义分割作为病灶的识别方式可以达到定位和分类的目的。研究了近年以来的各种语义分割模型的网络结构和基本原理,选取了三种基于编码器-解码器原理的语义分割模型作为理论指导。因此,基于U-Net、PSPNet与DeepLabV3+构建了三种的口腔疾病病灶识别模型。三种模型依次使用训练数据集进行训练,经过50个世代的训练,损失函数收敛。结果表明,基于U-Net的模型相较于其他两种模型识别效果更加精确,mIou和mPA评价指标更高。其次,深入研究了注意力机制等卷积神经网络的改进办法,归纳总结了不同注意力机制的原理和作用并对模型进行重构。基于常见的通道和空间注意力机制,使用了 SENet、CBAM、ECANet 三种注意力模块。搭建了 DR-UNet、CS-UNet 和 FD-UNet三种基于注意力机制的口腔疾病病灶分割模型。三种网络使用相同的训练数据集进行训练,经过80个epoch的迭代,损失函数收敛,改进后的网络模型损失函数有一定下降,并在mIou和mPA两项评价指标下都有一定的提升,其中CS-UNet效果最佳。基于上述的研究,设计并实现了一套B/S架构口腔疾病诊断系统。该系统具有登陆和注销功能、基于图像识别的诊断功能和用户管理功能。管理员用户可对系统及普通用户进行管理,而普通用户可以使用平台的诊断功能。将深度学习模型集成入后台,执行图像的识别,后台数据库会记录诊断历史。
基于深度学习的口腔疾病智能诊断系统研发
这是一篇关于口腔疾病,深度学习,U-Net,语义分割,注意力机制的论文, 主要内容为口腔疾病诸如牙结石、龋齿及牙龈炎等在我国患病率较高。开发口腔疾病智能诊断系统对于口腔疾病的提前发现、及时治疗具有重要作用,对于提高全民口腔健康水平具有重要意义。首先构建口腔疾病数据集,使用Labelme标注软件对7220张口腔内图像进行标注,通过绘制多边形的方式标注图片并赋予不同的多边形不同的语义类别。之后对数据集进行预处理,将标注完成的原始图像和标注信息文件通过脚本批量处理为8位深度图,以供模型进行训练。使用9:1的训练策略,训练数据集占90%即6498张,测试数据集占10%即722张。然后,口腔疾病的识别诊断需要定位病灶并对病灶进行分类,而将语义分割作为病灶的识别方式可以达到定位和分类的目的。研究了近年以来的各种语义分割模型的网络结构和基本原理,选取了三种基于编码器-解码器原理的语义分割模型作为理论指导。因此,基于U-Net、PSPNet与DeepLabV3+构建了三种的口腔疾病病灶识别模型。三种模型依次使用训练数据集进行训练,经过50个世代的训练,损失函数收敛。结果表明,基于U-Net的模型相较于其他两种模型识别效果更加精确,mIou和mPA评价指标更高。其次,深入研究了注意力机制等卷积神经网络的改进办法,归纳总结了不同注意力机制的原理和作用并对模型进行重构。基于常见的通道和空间注意力机制,使用了 SENet、CBAM、ECANet 三种注意力模块。搭建了 DR-UNet、CS-UNet 和 FD-UNet三种基于注意力机制的口腔疾病病灶分割模型。三种网络使用相同的训练数据集进行训练,经过80个epoch的迭代,损失函数收敛,改进后的网络模型损失函数有一定下降,并在mIou和mPA两项评价指标下都有一定的提升,其中CS-UNet效果最佳。基于上述的研究,设计并实现了一套B/S架构口腔疾病诊断系统。该系统具有登陆和注销功能、基于图像识别的诊断功能和用户管理功能。管理员用户可对系统及普通用户进行管理,而普通用户可以使用平台的诊断功能。将深度学习模型集成入后台,执行图像的识别,后台数据库会记录诊断历史。
基于深度学习的口腔疾病智能诊断系统研发
这是一篇关于口腔疾病,深度学习,U-Net,语义分割,注意力机制的论文, 主要内容为口腔疾病诸如牙结石、龋齿及牙龈炎等在我国患病率较高。开发口腔疾病智能诊断系统对于口腔疾病的提前发现、及时治疗具有重要作用,对于提高全民口腔健康水平具有重要意义。首先构建口腔疾病数据集,使用Labelme标注软件对7220张口腔内图像进行标注,通过绘制多边形的方式标注图片并赋予不同的多边形不同的语义类别。之后对数据集进行预处理,将标注完成的原始图像和标注信息文件通过脚本批量处理为8位深度图,以供模型进行训练。使用9:1的训练策略,训练数据集占90%即6498张,测试数据集占10%即722张。然后,口腔疾病的识别诊断需要定位病灶并对病灶进行分类,而将语义分割作为病灶的识别方式可以达到定位和分类的目的。研究了近年以来的各种语义分割模型的网络结构和基本原理,选取了三种基于编码器-解码器原理的语义分割模型作为理论指导。因此,基于U-Net、PSPNet与DeepLabV3+构建了三种的口腔疾病病灶识别模型。三种模型依次使用训练数据集进行训练,经过50个世代的训练,损失函数收敛。结果表明,基于U-Net的模型相较于其他两种模型识别效果更加精确,mIou和mPA评价指标更高。其次,深入研究了注意力机制等卷积神经网络的改进办法,归纳总结了不同注意力机制的原理和作用并对模型进行重构。基于常见的通道和空间注意力机制,使用了 SENet、CBAM、ECANet 三种注意力模块。搭建了 DR-UNet、CS-UNet 和 FD-UNet三种基于注意力机制的口腔疾病病灶分割模型。三种网络使用相同的训练数据集进行训练,经过80个epoch的迭代,损失函数收敛,改进后的网络模型损失函数有一定下降,并在mIou和mPA两项评价指标下都有一定的提升,其中CS-UNet效果最佳。基于上述的研究,设计并实现了一套B/S架构口腔疾病诊断系统。该系统具有登陆和注销功能、基于图像识别的诊断功能和用户管理功能。管理员用户可对系统及普通用户进行管理,而普通用户可以使用平台的诊断功能。将深度学习模型集成入后台,执行图像的识别,后台数据库会记录诊断历史。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码海岸 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/51308.html
