基于大数据的康复设备数据管理和分析的设计与实现
这是一篇关于康复医疗,Hadoop,Apriori算法,数据仓库,数据可视化的论文, 主要内容为随着可移动式康复设备的发展以及用户健康意识的增强,康复医疗数据呈现爆发式增长,传统的医疗信息化建设已经不能承担海量数据的存储和分析工作。Hadoop作为主流的开源大数据技术,提供了分布式计算与存储的能力,建设以Hadoop为基础的新一代医疗大数据平台,将有效缓解海量数据的存储与分析难题。针对海量数据的存储与分析挑战,以实验室研发的康复设备采集的医疗数据为背景,首先分析了康复设备(手势游戏、平衡称、助步车)的实际业务需求,然后提炼为功能性需求,并针对不同的功能模块进行用例分析,最后设计并实现了基于Hadoop架构的医疗大数据平台。平台包含数据的采集、存储、分析和可视化四个模块,数据采集模块使用开源Sqoop、Flume工具,数据存储模块使用HDFS分布式文件系统,针对医疗小图片直接存储导致的检索效率低下问题,设计基于Sequence File技术的小文件合并方案。数据分析模块一方面使用Hive搭建数据仓库,通过维度建模方法进行指标统计分析,另一方面使用关联分析Apriori算法,通过该算法挖掘疾病间的关联性,更全面的帮助医生了解患者的患病类型。为解决Apriori算法导致的计算性能低下问题,将该算法改成基于Map Reduce形式的分布式算法。通过测试证明,单机版的Apriori算法计算所消耗的时间是分布式形式的18～20倍,有效的证明了分布式算法的高效性。数据可视化系统使用SSM框架作为后台,前端使用ECharts开源可视化库,以动态图表的形式向用户展示统计数据。以Hadoop为基础的医疗大数据平台,其高可用性、高可靠性、弹性扩容等优势有效的保障了海量数据的存储与计算。通过对系统进行功能测试和性能测试,系统可对外提供稳定的服务,达到预期设计目标。
基于大数据的康复设备数据管理和分析的设计与实现
这是一篇关于康复医疗,Hadoop,Apriori算法,数据仓库,数据可视化的论文, 主要内容为随着可移动式康复设备的发展以及用户健康意识的增强,康复医疗数据呈现爆发式增长,传统的医疗信息化建设已经不能承担海量数据的存储和分析工作。Hadoop作为主流的开源大数据技术,提供了分布式计算与存储的能力,建设以Hadoop为基础的新一代医疗大数据平台,将有效缓解海量数据的存储与分析难题。针对海量数据的存储与分析挑战,以实验室研发的康复设备采集的医疗数据为背景,首先分析了康复设备(手势游戏、平衡称、助步车)的实际业务需求,然后提炼为功能性需求,并针对不同的功能模块进行用例分析,最后设计并实现了基于Hadoop架构的医疗大数据平台。平台包含数据的采集、存储、分析和可视化四个模块,数据采集模块使用开源Sqoop、Flume工具,数据存储模块使用HDFS分布式文件系统,针对医疗小图片直接存储导致的检索效率低下问题,设计基于Sequence File技术的小文件合并方案。数据分析模块一方面使用Hive搭建数据仓库,通过维度建模方法进行指标统计分析,另一方面使用关联分析Apriori算法,通过该算法挖掘疾病间的关联性,更全面的帮助医生了解患者的患病类型。为解决Apriori算法导致的计算性能低下问题,将该算法改成基于Map Reduce形式的分布式算法。通过测试证明,单机版的Apriori算法计算所消耗的时间是分布式形式的18～20倍,有效的证明了分布式算法的高效性。数据可视化系统使用SSM框架作为后台,前端使用ECharts开源可视化库,以动态图表的形式向用户展示统计数据。以Hadoop为基础的医疗大数据平台,其高可用性、高可靠性、弹性扩容等优势有效的保障了海量数据的存储与计算。通过对系统进行功能测试和性能测试,系统可对外提供稳定的服务,达到预期设计目标。
基于大数据的康复设备数据管理和分析的设计与实现
这是一篇关于康复医疗,Hadoop,Apriori算法,数据仓库,数据可视化的论文, 主要内容为随着可移动式康复设备的发展以及用户健康意识的增强,康复医疗数据呈现爆发式增长,传统的医疗信息化建设已经不能承担海量数据的存储和分析工作。Hadoop作为主流的开源大数据技术,提供了分布式计算与存储的能力,建设以Hadoop为基础的新一代医疗大数据平台,将有效缓解海量数据的存储与分析难题。针对海量数据的存储与分析挑战,以实验室研发的康复设备采集的医疗数据为背景,首先分析了康复设备(手势游戏、平衡称、助步车)的实际业务需求,然后提炼为功能性需求,并针对不同的功能模块进行用例分析,最后设计并实现了基于Hadoop架构的医疗大数据平台。平台包含数据的采集、存储、分析和可视化四个模块,数据采集模块使用开源Sqoop、Flume工具,数据存储模块使用HDFS分布式文件系统,针对医疗小图片直接存储导致的检索效率低下问题,设计基于Sequence File技术的小文件合并方案。数据分析模块一方面使用Hive搭建数据仓库,通过维度建模方法进行指标统计分析,另一方面使用关联分析Apriori算法,通过该算法挖掘疾病间的关联性,更全面的帮助医生了解患者的患病类型。为解决Apriori算法导致的计算性能低下问题,将该算法改成基于Map Reduce形式的分布式算法。通过测试证明,单机版的Apriori算法计算所消耗的时间是分布式形式的18～20倍,有效的证明了分布式算法的高效性。数据可视化系统使用SSM框架作为后台,前端使用ECharts开源可视化库,以动态图表的形式向用户展示统计数据。以Hadoop为基础的医疗大数据平台,其高可用性、高可靠性、弹性扩容等优势有效的保障了海量数据的存储与计算。通过对系统进行功能测试和性能测试,系统可对外提供稳定的服务,达到预期设计目标。
基于大数据的康复设备数据管理和分析的设计与实现
这是一篇关于康复医疗,Hadoop,Apriori算法,数据仓库,数据可视化的论文, 主要内容为随着可移动式康复设备的发展以及用户健康意识的增强,康复医疗数据呈现爆发式增长,传统的医疗信息化建设已经不能承担海量数据的存储和分析工作。Hadoop作为主流的开源大数据技术,提供了分布式计算与存储的能力,建设以Hadoop为基础的新一代医疗大数据平台,将有效缓解海量数据的存储与分析难题。针对海量数据的存储与分析挑战,以实验室研发的康复设备采集的医疗数据为背景,首先分析了康复设备(手势游戏、平衡称、助步车)的实际业务需求,然后提炼为功能性需求,并针对不同的功能模块进行用例分析,最后设计并实现了基于Hadoop架构的医疗大数据平台。平台包含数据的采集、存储、分析和可视化四个模块,数据采集模块使用开源Sqoop、Flume工具,数据存储模块使用HDFS分布式文件系统,针对医疗小图片直接存储导致的检索效率低下问题,设计基于Sequence File技术的小文件合并方案。数据分析模块一方面使用Hive搭建数据仓库,通过维度建模方法进行指标统计分析,另一方面使用关联分析Apriori算法,通过该算法挖掘疾病间的关联性,更全面的帮助医生了解患者的患病类型。为解决Apriori算法导致的计算性能低下问题,将该算法改成基于Map Reduce形式的分布式算法。通过测试证明,单机版的Apriori算法计算所消耗的时间是分布式形式的18～20倍,有效的证明了分布式算法的高效性。数据可视化系统使用SSM框架作为后台,前端使用ECharts开源可视化库,以动态图表的形式向用户展示统计数据。以Hadoop为基础的医疗大数据平台,其高可用性、高可靠性、弹性扩容等优势有效的保障了海量数据的存储与计算。通过对系统进行功能测试和性能测试,系统可对外提供稳定的服务,达到预期设计目标。
面向康复医疗的信息管理系统的研究
这是一篇关于康复医疗,信息管理系统,训练方案推荐,LSTM,MySQL的论文, 主要内容为随着医疗信息化的不断深入,应用于医疗领域的管理系统层出不穷,康复医疗产业也在迅速发展,二级医院的康复中心都在逐步进入转型阶段。近几年康复机器人、人工智能、AR/VR技术的不断发展和引用,加强了对康复机构的门诊预约、就医流程等基础信息的管理;针对康复产业发展过程中的临床使用数据零散、不系统等问题,康复中心的信息管理系统需要不断的推陈出新。目前,我国的康复医疗发展呈现五大趋势,即大力发展社区康复建设、远程康复便医便民、高端康复未来可期、智能康复大势所趋以及临床医学结合康复医疗稳步发展。其中,临床医学康复发展可以与社区康复进行更紧密地结合,针对康复床位供不应求的现状,社区康复可以满足后期康复治疗的需求。本课题项目依托于山东省中医药大学附属医院康复中心,结合康复中心的临床需求进行了系统功能分析与研究。基于训练方案推荐功能,本系统可以帮助患者全面了解自身治疗方案,提前为患者制定好康复训练计划,让患者在周边社区的康复机构也可以系统、高效地进行训练治疗,降低了医院康复中心的床位紧缺压力,同时减少了患者的康复成本、提供了更多的治疗便利。本文主要进行面向康复医疗的信息管理系统的设计,研究内容如下:首先,分析了山东中医药大学附属医院的康复中心的管理需求,设计具有训练方案推荐系统核心功能的信息管理平台,帮助康复中心更加系统地对患者信息、康复数据、康复设备进行管理。确定康复医疗管理系统研发的方向之后,使用UML关系工具对系统的具体需求进行分析,以此来进行网页客户端的设计。其次,进行系统功能模块的详细设计,即注册登记模块、预约分诊模块、康复设备管理模块、训练方案推荐模块和康复评估模块、医嘱模块的设计。详细设计了本系统的基础模块——My SQL数据库系统,包括数据库的概念、逻辑、物理结构设计和数据库表的主要组成等。另外,训练方案推荐模块针对训练方式和上田敏评定值的数据特点,结合时间序列性问题提出了一种基于LSTM循环神经网络的协同过滤算法进行推荐系统的研究。选取康复中心提供的20名患者的训练数据在Tensorflow数据分析平台上进行模型训练,通过测试集和验证集对训练的模型进行准确度对比分析,得出与患者匹配的各阶段训练方式组成的训练方案,为患者提供量身定制的训练计划,提高患者治疗的精准性。最后,本系统采用B/S架构对浏览器客户端进行设计,利用Python语言进行编译,使用Web框架Django的MTV模式结合HTML、css、js等网页设计语言实现最终的系统浏览器用户交互界面,实现数据可视化。本系统不仅提高了康复中心数据信息的管理效率,模块设计中增加的康复设备管理模块与康复评估模块更加注重康复中心的服务质量与后期护理服务,同时也为患者用户展示了康复过程中的个人生理数据和康复训练治疗计划,为患者康复治疗提供了更有效的训练方案。
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