口腔种植医疗辅助系统的设计与实现
这是一篇关于口腔种植,Elasticsearch,基于案例的推理,病例,分词,词向量,VTK的论文, 主要内容为近年来,随着人口老龄化和消费不断升级,口腔种植牙的需求不断增长,越来越多的口腔医疗机构开设种植牙业务。口腔种植的技术难度大,对医生要求高,但缺少专门针对于种植领域的线上医疗学习和辅助诊断的系统平台。此外,在口腔种植领域也缺乏标准化的电子病历的采集、存储和分析工具。基于以上现状和某口腔种植医疗机构的实际需求,论文设计并实现了口腔种植医疗辅助系统。口腔种植医疗辅助系统基于Java Web技术搭建,以SSM框架为架构,采用My SQL数据库作为结构化存储工具。系统分为提供给临床医生使用的医生端和服务于医疗机构管理员使用的后台管理端。论文根据系统的实际功能需求,设计和实现了知识库搭建、知识检索学习、辅助诊断、图像浏览与操作、学习交流和个人中心等功能模块。论文的具体工作包括:(1)搭建知识库。通过数据爬取、数据清理、jieba中文分词、文本词向量等技术手段,实现了口腔种植相关知识数据的获取、清洗和词向量化。其中通过基于权值和分词的词句匹配算法来检测并删除冗余值和空缺值,通过Word2vec算法将病历的文本数据映射到向量空间。(2)知识检索学习。基于Elasticsearch实现检索功能,实现基于编辑距离算法的模糊检索,优化BM25算法的排序结果。(3)辅助诊断。根据问诊信息匹配治疗方案,运用余弦相似度的匹配算法更为精确的检索出匹配案例,并且基于医学专家设计的参数标准实现针对种植体的案例修正与学习。(4)图像浏览与操作。通过VTK与DCMTK等工具包,实现DICOM图像的读取、显示、三维重构、交互操作和距离测量等操作。(5)学习交流。提供在线视频观看与学习的功能和面向医生用户的交流社区,用户可以进行发布、删除、评论、收藏等交流活动。(6)个人中心。用户查看自己的反馈、收藏、病历等记录。口腔种植医疗辅助系统为临床医生提供在线学习平台和辅助诊断的工具,提高了治疗的有效性,也提高口腔医疗机构的日常工作效率。系统内部提供的专家指定的病历规范,为治疗规范化提供了有力保障。经实际运行,系统达到了预期目标。
基于VTK及QT的粒子模拟后处理研究
这是一篇关于粒子模拟,VTK,Qt,CHIPIC的论文, 主要内容为在国民经济领域以及国防军事上,真空电子器件得到了广泛应用,但在此类器件的研究过程中,由于涉及到复杂的非线性问题,采用粒子模拟方法(PIC,particlein-cell)成为了研究主要方式。结合当前计算机技术的快速发展,其超强的计算能力为粒子模拟方法提供了更加精准的模拟结果,随之也诞生了诸多粒子模拟软件,准确的模拟结果以及多样的观测数据图表使其成为了研究人员必不可少的研究工具。本文基于对真空管研究的实际需求出发,为CHIPIC的内核提供数据的输出显示,增加图表的界面显示及常用的数据及图表的处理功能,进而完善CHIPIC的可视化界面,提供研究人员高水准的粒子模拟软件。整个开发流程主要包括:采用前后处理分离编程思想、后处理模块需求分析及实现、结合实际模型进行软件测试验证等。论文主要内容为:(1)根据粒子模拟软件的功能划分,主要由模型建模界面以及数据处理界面组成,在实际开发中前处理的模型建模模块使用Python结合Qt已开发成熟,后处理的数据处理模块正在开发中,将采用C++进行编写,并结合VTK还原三维模型,进而实现三维图表显示。(2)在后处理模块的设计中,划分为二维图表设计、三维图表设计,采用不同的实现方式进行实现图表功能,具体包括:结构观测图、等位观测图、相空间观测图、矢量观测图、时间观测图以及空间观测图。根据用户对图表操作的需求进行完善的功能设计,并结合每个图表对观测数据的需求提供特定的算法设计。(3)在实际的后处理模块开发中,二维图表经过整体性的需求分析,采用Qt进行界面设计,从设计层面将图表划分为数据处理类、图表控件类以及图表渲染类,类型之间保持低耦合状态,保证图表类型及功能增多的情况下依然兼容。三维图表经过整体性的需求分析,采用VTK进行开发,还原三维模型并将图表数据置于模型结构中显示生成三维图表。(4)开发基本完成后,使用高功率微波器件模型进行后处理模块测试,对模型进行物理分析并对比后处理生成的图表结果,验证理论分析与模拟结果的一致性。
口腔种植医疗辅助系统的设计与实现
这是一篇关于口腔种植,Elasticsearch,基于案例的推理,病例,分词,词向量,VTK的论文, 主要内容为近年来,随着人口老龄化和消费不断升级,口腔种植牙的需求不断增长,越来越多的口腔医疗机构开设种植牙业务。口腔种植的技术难度大,对医生要求高,但缺少专门针对于种植领域的线上医疗学习和辅助诊断的系统平台。此外,在口腔种植领域也缺乏标准化的电子病历的采集、存储和分析工具。基于以上现状和某口腔种植医疗机构的实际需求,论文设计并实现了口腔种植医疗辅助系统。口腔种植医疗辅助系统基于Java Web技术搭建,以SSM框架为架构,采用My SQL数据库作为结构化存储工具。系统分为提供给临床医生使用的医生端和服务于医疗机构管理员使用的后台管理端。论文根据系统的实际功能需求,设计和实现了知识库搭建、知识检索学习、辅助诊断、图像浏览与操作、学习交流和个人中心等功能模块。论文的具体工作包括:(1)搭建知识库。通过数据爬取、数据清理、jieba中文分词、文本词向量等技术手段,实现了口腔种植相关知识数据的获取、清洗和词向量化。其中通过基于权值和分词的词句匹配算法来检测并删除冗余值和空缺值,通过Word2vec算法将病历的文本数据映射到向量空间。(2)知识检索学习。基于Elasticsearch实现检索功能,实现基于编辑距离算法的模糊检索,优化BM25算法的排序结果。(3)辅助诊断。根据问诊信息匹配治疗方案,运用余弦相似度的匹配算法更为精确的检索出匹配案例,并且基于医学专家设计的参数标准实现针对种植体的案例修正与学习。(4)图像浏览与操作。通过VTK与DCMTK等工具包,实现DICOM图像的读取、显示、三维重构、交互操作和距离测量等操作。(5)学习交流。提供在线视频观看与学习的功能和面向医生用户的交流社区,用户可以进行发布、删除、评论、收藏等交流活动。(6)个人中心。用户查看自己的反馈、收藏、病历等记录。口腔种植医疗辅助系统为临床医生提供在线学习平台和辅助诊断的工具,提高了治疗的有效性,也提高口腔医疗机构的日常工作效率。系统内部提供的专家指定的病历规范,为治疗规范化提供了有力保障。经实际运行,系统达到了预期目标。
牙槽骨数字化修复系统的设计与实现
这是一篇关于口腔修复设计软件,牙槽骨修复,几何处理,VTK,Geometry3Sharp的论文, 主要内容为近些年,我国口腔数字化的发展突飞猛进,数字化技术几乎渗透到口腔修复领域的全流程中,正逐渐成为中国口腔医疗行业发展的一个核心。在现有牙槽骨修复方案中,修复体制作仍需医师手工制作,费时费力,并且存在手术后修复体暴露率高等缺点。针对上述问题,本文在分析国内外口腔修复设计软件发展现状的基础上,设计出牙槽骨数字化修复系统。该系统的目标是为医师提供一个高效、便捷的牙槽骨修复体设计平台,便于医师设计出贴合患者牙槽骨颌面、利于患者术后恢复的修复体模型。本文重点介绍了牙槽骨数字化修复系统部分功能的设计和实现,围绕业务需求将牙槽骨修复系统拆分成患者病历模块、工单数据管理模块、DICOM数据三维重建模块以及修复体设计模块。其中,患者病历模块协助医师登记患者信息;工单数据管理模块提供对系统已有病历数据的管理;DICOM数据三维重建模块采用MC算法根据患者DICOM数据重建口腔三维模型,并且截取重建对象,得到患者病变区域模型;修复体设计模块主要负责辅助医师设计出患者的修复体模型。该系统的实现,能够弥补口腔数字化对于牙槽骨修复这一领域的空缺。本论文的主要工作有:(1)在分析国内外口腔领域数字化发展现状和目前牙槽骨修复治疗方案的基础上,提出了牙槽骨数字化修复的解决方案。(2)在分析牙槽骨修复医师对数字化修复系统需求的基础上,确定了基于Windows的桌面客户端应用程序开发框架。(3)在结合系统详细设计的基础上,给出了患者病历管理、工单数据管理、DICOM数据三维重建以及修复体设计等模块的实现机制。
面向3D打印的医学图像分割与三维可视化软件平台
这是一篇关于医学图像分割,三维可视化,3D打印,VTK,WebGL的论文, 主要内容为目前,医学三维重建技术能为医生从多方位、多层次的观察角度呈现病灶的立体形象,为患者提供更精准的治疗,也让患者及其家属更加直观的了解病情和后续的治疗方案。但在市场上已有的医学影像三维重建系统收费较贵且功能繁杂,对于许多小型实验室或者科研机构难以承担其高昂费用且需要专业人员操作,同时传统的医学三维重建软件存在难以跨平台和远程访问的问题。本平台具有以下三点贡献:(1)基于VTK和ITK库实现了相关医学影像数据处理算法,并对VTK库中的VTKimageviewer2可视化组件进行了改进,新增了掩膜功能。(2)开发了桌面端的医学图像分割与三维可视化平台,能够实现医学影像数据的输入输出及处理、分割及三维重建等功能。同时,平台在支持3D打印的前提下,用户可以自行选择对模型的截取,输出3D打印所需的数据。(3)为了满足随时访问平台的需求和提供更加便捷的三维可视化服务,构建了一个基于Spring Boot框架的Web端可视化平台,同时基于three.js库实现了对医学三维模型上传、立体可视化、交互、模型渲染参数调整和模型几何计算等功能。实验结果表明,平台具有出色的可视化效果和流畅的功能,可在未来还可以继续添加其他功能,并且能实现远程医疗,在一定程度上改善了医疗服务并促进了移动医疗的发展。
口腔种植医疗辅助系统的设计与实现
这是一篇关于口腔种植,Elasticsearch,基于案例的推理,病例,分词,词向量,VTK的论文, 主要内容为近年来,随着人口老龄化和消费不断升级,口腔种植牙的需求不断增长,越来越多的口腔医疗机构开设种植牙业务。口腔种植的技术难度大,对医生要求高,但缺少专门针对于种植领域的线上医疗学习和辅助诊断的系统平台。此外,在口腔种植领域也缺乏标准化的电子病历的采集、存储和分析工具。基于以上现状和某口腔种植医疗机构的实际需求,论文设计并实现了口腔种植医疗辅助系统。口腔种植医疗辅助系统基于Java Web技术搭建,以SSM框架为架构,采用My SQL数据库作为结构化存储工具。系统分为提供给临床医生使用的医生端和服务于医疗机构管理员使用的后台管理端。论文根据系统的实际功能需求,设计和实现了知识库搭建、知识检索学习、辅助诊断、图像浏览与操作、学习交流和个人中心等功能模块。论文的具体工作包括:(1)搭建知识库。通过数据爬取、数据清理、jieba中文分词、文本词向量等技术手段,实现了口腔种植相关知识数据的获取、清洗和词向量化。其中通过基于权值和分词的词句匹配算法来检测并删除冗余值和空缺值,通过Word2vec算法将病历的文本数据映射到向量空间。(2)知识检索学习。基于Elasticsearch实现检索功能,实现基于编辑距离算法的模糊检索,优化BM25算法的排序结果。(3)辅助诊断。根据问诊信息匹配治疗方案,运用余弦相似度的匹配算法更为精确的检索出匹配案例,并且基于医学专家设计的参数标准实现针对种植体的案例修正与学习。(4)图像浏览与操作。通过VTK与DCMTK等工具包,实现DICOM图像的读取、显示、三维重构、交互操作和距离测量等操作。(5)学习交流。提供在线视频观看与学习的功能和面向医生用户的交流社区,用户可以进行发布、删除、评论、收藏等交流活动。(6)个人中心。用户查看自己的反馈、收藏、病历等记录。口腔种植医疗辅助系统为临床医生提供在线学习平台和辅助诊断的工具,提高了治疗的有效性,也提高口腔医疗机构的日常工作效率。系统内部提供的专家指定的病历规范,为治疗规范化提供了有力保障。经实际运行,系统达到了预期目标。
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：源码码头网 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/53220.html
