给大家推荐5篇关于智能医疗的计算机专业论文

今天分享的是关于智能医疗的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到智能医疗等主题,本文能够帮助到你

基于Web的个人医疗信息系统的设计与实现

这是一篇关于医疗信息系统,Web,SQL Server 2008,智能医疗的论文, 主要内容为随着人们生活水平不断提高,人们对健康也有了更高的追求。为了满足人们对自身健康的管理,我们设计一款基于Web的个人医疗信息系统,通过系统记录个人的各种医疗信息,能够建立个人医疗档案信息,用户可以登录系统查看自己的就医记录,并对各项检查指标进行把控,适当参加体育活动,合理饮食搭配,创造一个良好的身体环境。在患者就医过程中,医生可以通过系统查看用户的历史就医情况,结合病人的既往病史对病人的情况进行全面诊断,最终给出一个合理的治疗方案,更有利于患者病情的康复。因此,本文设计的基于Web的个人医疗信息系统具有一定的意义。本文系统在实现过程中,采用浏览器与服务器体系结构模型,通过浏览器Web登录系统访问服务器主机,实现信息通信。浏览器Web端设计采用现在比较流行的ASP.NET技术,运行在.NET Framework框架基础上,实现动态网页链接服务器页面。数据库设计采用Microsoft SQL Server2008数据库,能够灵活的实现对数据库的管理。在系统的设计过程中,经过前期的系统需求分析,制定项目具体的功能需求,进行系统的总体设计。系统的设计与实现过程中,实现用户通过Web浏览器界面注册系统账户,注册过程中选择用户身份属性,主要包括普通用户、医生用户、管理员账号。用户注册成功后通过自己的账号和密码进行登录,系统后台验证用户名和用户密码以及用户的身份信息,验证通过后分别进入不同身份的主界面。普通患者用户登录成功登录后,可以查看个人医疗信息资料,以及个人中心的基本信息。医生用户在登录成功后,可以查看自己的患者信息,并结合患者信息对就诊患者进行确诊,同时为用户添加本次就诊信息。管理员主要是对用户进行注册管理、用户的权限管理、以及用户的医疗信息修改等。系统在实现过程中,为了保证用户医疗的真实性,不允许用户或者医生私自修改用户的医疗信息。医生为用户添加本次就诊信息时,需要用户对医生就行授权,当对历史信息进行修改时,需要用户授权,医生填写修改说明申请书,经管理员审批过后,才能修改,这样能保证医疗信息的真实性。通过本文系统的设计与开发,可以实现对用户医疗信息的全程记录,从出生到死亡的全部医疗信息就建立,这种信息的建立不仅能够为用户提供医疗上的便捷,同时在大医疗数据上具有一定的挖掘性,分析重大疾病的发病人群,发病原因,对人类健康发展具有深远意义。

面向自动诊断的医学知识图谱的构建与应用研究

这是一篇关于知识图谱,图相似查询,智能医疗的论文, 主要内容为医疗数据规模在迅速增长,这些数据来自不同的数据源,数据量巨大,产生速度快,格式不同。其中,病例数据因为其蕴含的大量疾病、药物、治疗等医学方面的知识而显得尤为重要,它能为智能医疗的发展提供重要的支持。知识图谱作为基于图的数据结构,可以很好的表示这些医疗数据在现实中存在的关系,构成语义网络。知识图谱是当前大数据方向研究的热点,已经成为各种搜索引擎语义检索和相关知识推理与决策的关键技术基础。目前医学领域知识图谱的研究还处于起步阶段,为了提高自动诊断的准确性,本文对基于知识图谱的病例查询和自动诊断算法进行了研究,整合包括DBpedia、MIMIC-III病危护理数据在内的多种数据源的数据来进行医学知识库的构建,并利用构建出来的知识图谱进行试验。本文主要阐述如下研究工作:1、针对病例近似查询和疾病自动诊断两方面的需求,利用不同的数据源进行分析,总结抽取出了主要的概念实体,设计了相应的数据模式(Schema),确定了医学图谱的有关类别、类别属性和语义关系。利用五种数据源:DBpedia数据集、MIMIC-III病危护理数据集、中文病例数据集、临床医学数据集和Orphanet网站数据集,利用逆向最大匹配算法等算法来进行相关信息的获取。利用抽取出来的信息,通过关联规则挖掘等相关算法获得相应的语义关系,之后再利用语义匹配技术进行知识融合,构成了包含病人信息、疾病信息等知识的医学知识图谱。最后,通过Neo4j对知识图谱进行了展示。2、在构建出的医学知识图谱的基础上进行智能医疗相似病例搜索、自动诊断等方面的应用。对于相似病例搜索算法,通过对比实验,利用准确率、召回率以及F值作为评价的指标,对图近似查询算法SEGOS和余弦相似度算法进行比较。对于自动诊断算法,通过验证性实验,对扩展的SEGOS算法以及实验流程和结果进行了说明,利用准确率作为评价指标。根据本文的研究,以准确率、召回率以及F值这三项作为相似病例搜索评价指标进行实验,以准确率作为疾病自动诊断评价指标进行实验。实验数据表明了利用知识图谱进行相似病例搜索和疾病自动诊断的有效性。

肺结节交互式分割系统的设计与实现

这是一篇关于智能医疗,肺结节交互式分割,DICOM,Triton,云PACS的论文, 主要内容为随着智能医疗影像技术逐步在临床使用,基于交互式分割的智能辅助肺结节筛查能够缓解影像科医生的工作压力,改变医生在重复、单调的阅片工作中容易出现疲劳、漏诊等现象。还可辅助医生提供精确的定量分析,降低阅片主观性,提高医生对肺结节诊断的一致性。对提升医疗服务效率和建设精准医疗服务体系具有重要借鉴和示范作用。在云PACS系统将成为未来发展方向的背景下,通过走访重庆两家三甲医院,实地调研影像科医生需求后,设计和实现了基于B/S模式的肺结节交互式分割系统,系统能在医生较少交互的前提下,提供较高分割精度的体验,显著减轻医生肺结节分割负担。本文主要工作如下:(1)对肺结节交互式分割系统进行了总体需求分析、功能需求分析和非功能需求分析,完成了系统的架构设计,系统功能模块和数据库的设计。(2)针对云端DICOM影像文件如何存储、传输和管理,以及浏览器端如何解析浏览DICOM影像等问题,通过分析DICOM3.0标准和标准中定义的DIOCM Web Service接口,使用Django、Nginx、Cornerstone、Vue.js、Element-UI等技术,实现了医疗影像文件传输、存储、管理和阅片等功能模块。(3)针对影像科医生阅片工作繁重,肺结节分割耗时的问题,对肺结节交互式分割算法进行了分析,在影像阅片子系统中,集成了基于DEXTR模型的肺结节交互式分割算法,实现了前端的操作界面和后端的调用接口。(4)对深度学习模型线上难以部署的问题,分析了常用深度学习模型线上部署方式,提出了基于Triton Inference Server的后端AI推理解决方案,实现了基于Triton的AI模型线上部署和管理功能。(5)对设计和实现的肺结节交互式分割系统,进行了Docker容器化和性能优化实践。经过详尽的系统功能测试和性能测试,结果表明,本文设计和实现的肺结节交互式分割系统能满足医生阅片和肺结节分割需求,为未来医院信息系统云化提供了相关基础实践。同时能打破数据壁垒,构建区域级的医联体,对基层医院有设备无专业医生的困境,提供了很好的解决方案。系统还提供了对肺结节属性信息标注的支持,对快速构建高质量肺结节数据集有很好的适应性。

基于J2EE的深圳机场医院的挂号系统的设计与实现

这是一篇关于医院挂号系统,J2EE,ORACLE数据库,智能医疗的论文, 主要内容为随着我国居民生活水平的增长以及人口老龄化的增加,人们越来越关注健康的重要性,同时人们也越来越重视定期去医院体检,对医院的期望也不断上升。于此同时,医院以往的看病就医模式已经不能满足现代人的需求,我国医疗机构所面临亟待解决的问题就是,如何缓解百姓的“看病难、就医难”、如何提高患者对医生和医院的信任程度和满意度、以及如何提高医疗机构的服务质量和效率的问题。本文就是从如何提高患者就医效率和提高医院的管理水平出发,对医院服务的管理进行了分析和研究。该篇论文主要研究包括:(1)对国内外的医院预约挂号软件的现状进行调研。通过对国内的实地调研和对国外的相关资料的分析,得出了调研的结论并且提出了相关的建议。(2)通过对预约挂号系统的总体设计和需求分析,得出挂号系统的基本框架,并通过JAVA和数据库编程等具体实现。挂号系统为患者提供了医院信息查询、医生信息查询、网上支付挂号费、查看处方等功能,方便了百姓的就医,为就医节省了时间。整个系统基本达到了网上预约挂号功能,达到了预期设计的目的。