一、与PACS系统相关的几个术语介绍（论文文献综述）
马思然[1]（2020）在《智能3D可视化数字病人表达方法与临床应用研究》文中研究表明21世纪以来,随着信息技术的日益升级,医疗信息建设也迈上了新的台阶,医疗信息系统逐渐成为了该行业中不可或缺的基础设施与支撑平台。现有的医疗信息系统存在着标准不统一,分散管理,各系统独立等情况,导致医生在查询病人历史就诊记录时存在操作繁琐、效率不高等问题。在医疗大数据蓬勃发展的背景下,对医疗信息系统有着智能化、便捷化、可视化的新要求。针对现有临床信息检索系统所存在的局限性,本文提出了一种智能3D可视化数字病人的表达方法,本方法在具有真实感的三维人体模型上可视化的显示病人历史检查状态,同时提供诊疗关键信息查询,不仅形象化的展示患者健康档案,更能帮助医生快速、直观的了解病人病案信息,为临床诊断提供帮助。本文首先介绍了现有医疗信息系统存在的弊端以及国内外医疗数据可视化的发展现状。然后,提出了智能3D可视化数字病人表达方法,阐述了智能可视化注册对象以及智能可视化解剖对象的功能设计和实现方法。基于以上研究内容,本文对智能3D可视化数字病人显示系统进行了需求分析及架构设计,根据设计需求实现了显示系统的各个功能模块,整合所有模块并进行系统测试,以实现整个显示系统的开发。智能3D可视化数字病人显示系统主要包含5大功能模块:智能可视化解剖对象显示模块,智能可视化注册对象加载模块,交互模块,医疗数据管理模块以及病灶量化分析模块。首先,显示模块通过Open GL绘制管线导入智能可视化解剖对象,完成三维人体模型的初始化操作。其次加载模块对智能可视化注册对象进行查询、下载以及解析,通过映射规则将身体部位的检查信息与人体模型实现映射。当交互模块触发了交互事件响应后,医疗数据管理模块对病人的基本信息,历史诊疗关键信息,检查报告和电子病历文本分别进行查询显示,同时病灶量化分析模块对病灶发展趋势进行统计分析,绘制二维变化曲线。对于整个系统,本文通过系统测试分析了智能3D可视化数字病人显示系统的可用性和存在的问题。本文还对智能3D可视化数字病人显示系统与RIS/PACS系统的集成方案进行了研究,并将医学影像重建平台作为补充,通过多平台联动,使显示系统能够满足应用场景的要求,最终能够投入到临床应用中去。
谢哲[2]（2020）在《医学影像信息系统中的智能化报告技术研究》文中研究指明影像报告作为医学影像信息系统中对患者的影像检查和诊断信息进行记录的媒介,无论是在医生的临床工作还是研究工作中都被广泛的使用。影像报告亦是门诊医生与影像科医生之间重要的交流手段。然而查阅和书写影像报告是一件十分耗时和繁琐的工作。帮助医生更高效地进行影像报告的查阅和书写对于减轻医生的工作负担和提高医院的服务质量有着至关重要的意义。本研究的目的在于利用人工智能技术对医学影像信息系统中报告查阅和书写功能进行自动化和智能化改造,从而提高医生处理影像报告的效率。具体地说,本文基于深度学习技术开展了影像报告信息抽取、影像诊断结论自动生成、结构化报告自动生成三项智能化报告技术的研究。这些智能化报告技术被分别建模成序列标注、文本摘要和图像分割问题,并使用本文新提出的神经网络模型加以解决。本文主要的创新性研究工作如下:对于影像报告的查阅,本文提出了一种影像报告的信息抽取和可视化显示方法,它能对影像报告中的关键信息进行抽取、分组、传递和显示。本文提出的基于专业临床术语和多粒度词嵌入的神经网络模型Multi-Embedding-BGRUCRF编码了文本的词典匹配信息、偏旁部首信息和上下文信息,在关键信息抽取任务中取得了95.88%的F1值,比基准模型高1.70个百分点,基于规则的实体分组方法也取得了91.03%的准确率。本文还研究了将信息抽取功能集成到放射信息系统中的方法,通过在传统的放射信息系统中添加信息抽取服务器、JSON对象存储数据库和关键信息展示界面,实现了二者的集成。进一步的对照实验表明,集成了信息抽取功能的放射信息系统能帮助医生减少约46%的报告阅读时间。对于影像报告中诊断结论的书写,本文提出了一种诊断结论自动生成方法,它能根据影像报告中的影像表现和其他字段信息自动生成诊断结论,该生成的诊断结论可以作为一个动态生成的模板供医生进行编辑,从而减少医生书写影像报告的编辑次数,提高书写效率。本文提出的基于信息融合编码的神经网络模型Info Fusion2Seq不仅对影像表现文本进行了编码,还对影像报告中其他的短文本字段和结构化字段进行了不同方式的编码,并将所有的编码信息进行了融合后供解码模块进行解码输出。该方法在测试数据上取得了77.03%的ROUGEL值和11.49的编辑距离,优于本文列出的所有基准模型。实验结果显示基于该方法生成的报告模板进行书写,能减少医生书写诊断结论的编辑次数,提高医生书写报告的效率。对于青光眼筛查报告的生成,本文提出了一种精细化图像分割方法,并基于此进行图像测量和计算进而生成青光眼筛查报告。该精细化图像分割方法主要包括轮廓变换和序列标注网络SU-Net。轮廓变换是本文提出的一种图像坐标变换方法,可以将一幅图像变换到以任意轮廓线为中心的图像。SU-Net是一种从自然语言处理领域中得到启发的用于图像分割的序列标注网络,它直接对分割边界进行预测。该精细化图像分割方法可与任意的普通分割方法组成一个两步的由粗到细（Coarse-to-Fine）分割流程,能进一步抑制背景噪声并获得更加均衡的前背景比例,从而减小分割误差。对于视盘和视杯的分割,本文使用该精细化分割方法在两个公开数据集:MESSIDOR和Drishti-GS上都取得了目前最佳的效果。本文进一步在Drishti-GS数据集上测试了该分割方法在青光眼筛查报告自动生成中的效果,实验结果显示本方法取得了目前最小的杯盘比（Cup-to-Disc Ratio）误差（0.047）和最高的AUC值（0.935）。
吴朕[3]（2018）在《临床医学影像通讯与存储系统设计与实现》文中进行了进一步梳理临床医学影像通讯与存储是医疗机构日常医疗服务体系中的重要业务,主要是指采用医学图像采集设备、通信设备、存储设备等实现医学影像采集结果的一体化管理,为医生的医疗诊断及患者服务提供必要的数据支持。随着患者数量近年来的不断增加,作者所在医院的医学影像科在医学影像数据通信及存储过程中面临着信息软件工具缺乏、工作效率低下等问题。本文为了解决上述问题,设计与实现了一套临床医学影像通讯与存储系统（PACS）,具体的研究工作包括如下几点:（1）探讨分析了 PACS系统的通用功能结构,以及其中涉及到的DICOM技术标准、HL7以及IHE技术标准、图像增强技术等,整理介绍近年来国内外在PACS领域中的研究现状及成果。（2）根据医院的实际需求,详细论述了血管减影图像增强的算法设计问题,采用DSA技术按照医学影像增强的要求,设计了针对性的图像增强算法,介绍算法的详细处理流程。（3）采用血管减影图像处理算法设计结果,以及.NET平台的软件开发技术及工具,对PACS系统进行功能设计与开发实现,构建系统的整体功能架构与运行平台,对系统进行测试分析,并探讨系统的实际运行效果。通过临床医学影像通讯与存储系统在医院中的应用,能够为医学影像科室提供信息化的管理工具,提高其工作效率。
冯雪[4]（2017）在《DICOM本体的模糊语义扩展与智能查询技术研究》文中研究指明PACS 系统即 Picture Archiving and Communication System,也称医学影像信息系统,与医院信息系统HIS（Hospital Information System）、检验信息系统LIS（Laboratory Information System）、电子病历系统 EMRS（Equipment Maintenance Reporting System）等系统共同构成了现代数字化医院的应用体系。PACS系统以数字化医疗影像的采集、传输、存储和诊断为核心,解决放射科等医学图像产生科室的数字化流程问题,并进一步解决图像处理、数据挖掘等高级应用问题。PACS系统的一系列核心功能,如图像采集、图像传输、图像存储、诊断报告等都基于一个国际标准 DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）,即医学数字成像和通信标准,当前基于DICOM标准的各项科学研究成为数字医疗领域的一大热点问题。DICOM标准给放射学流程带来了革命性的改变,变传统检查流程为全数字化的工作流程,使高级医学图像应用成为可能。DICOM数据是.dcm后缀,表明这是一个遵循DICOM标准的图像数据。DICOM图像数据包含相关的图像序列和一个头文件,头文件依照DICOM标准的定义包含有图像相关的语义,如患者相关信息、检查设备相关信息、诊断描述相关信息等。这些信息给对应的图像序列营造了一个丰富的语义环境,赋予了对应的图像序列一个丰富的语义标识,为针对这个图像序列的语义挖掘奠定了基础。PACS系统经过长年的使用生产了大量的DICOM图像数据,这些数据囊括了各个医疗学科的相关图像,图像携带了各个学科的语义信息,整个DICOM数据库就是一个医疗全学科诊断学知识库。基于它的语义特性,该数据库已成为数字医学管理和研究的重要对象,如何对其进行科学的组织和管理,使其在医疗、科研、教学中发挥应有的作用,成为DICOM标准相关研究的一个热门课题。语义Web技术可以很好的解决DICOM数据的语义重用问题,它基于描述逻辑和本体论等相关技术对领域信息进行描述和逻辑推理。目前大量的研究工作致力于语义Web相关技术。从构建的角度来看,DICOM数据库包含大量诊断语义信息,为了使相关应用能够对其访问和处理、重用和共享,从中抽取本体和描述逻辑知识库已经成为DICOM标准研究领域中的一个热点。从存储的角度来看,DICOM本体和描述逻辑知识库是规模庞大的,如何有效地存储进这些资源变得越来越重要。应当指出的是,PACS系统应用中存在着不精确和不确定信息,尤其是诊断语言中因个语言人习惯、同义词、近义词的使用等而使图像携带的诊断信息含有更多的不确定性和不精确性。为了表示与推理类似现实应用中广泛存在的模糊知识,使语义Web具有处理模糊知识的能力,当前已有大量的研究工作致力于本体的模糊扩展,相应的,模糊本体的抽取、存储和查询也成为热点研究问题。从知识重用的角度看,构建模糊DICOM本体的目标是在其上实现智能查询。因此,面向模糊本体的模糊语义查询扩展技术和查询优化技术也是一个重要的研究方向。DICOM早期版本给出了结构化报告SR（Structured Report）的信息对象IOD（Information object definition）的定义,在最新的2015版中对其进行了升级,使SR符合HL7（Health Level 7）标准。SR将DICOM图像数据诊断报告按照标准结构组织起来,并使用代码表达诊断医学的相关概念,解决了传统的诊断报告与图像数据分离的问题,也使DICOM图像数据携带了更多的诊断医学领域的语义信息。目前,关于DICOMSR的开发与应用研究,已经成为国内外研究的热点,然而问题与挑战依然存在。目前,精确化定义的SR并不能表示实际应用中的模糊语义,也无法解决用户的模糊查询问题。纵观国内外,目前并没有将模糊技术应用于DICOM SR的扩展和查询的研究。为此,本文系统地研究了 DICOM标准的模糊化扩展和智能语义查询问题,具体的研究工作包括以下五个方面:（1）针对PACS系统和DICOM标准的特点,分析了 DICOM标准模糊化扩展的技术路径,首先在已有研究工作的基础上给出了 PACS系统本体演化和DICOM标准模糊化扩展中的4种数据描述模式的经典形式化模型,包括PACS系统的ER概念模型、关系数据库模型、XML模型、OWL本体模型定义,并进一步基于模糊理论对这4种经典模型进行模糊化扩展,提出了这4种模型的模糊逻辑扩展的形式化定义。最后基于经典关系模式到本体的映射方法给出了映射方法的模糊化扩展,用于实现从PACS系统的模糊关系模式到模糊DICOM本体的映射。（2）研究了 DICOM标准的模糊语义扩展。首先提出了 PACS系统和DICOM标准领域知识的获取和表示方法,之后提出了一个基本DICOM本体知识模型,并基于模糊集理论研究了基本DICOM本体的模糊知识表示和语义扩充。给出了模糊DICOM本体的基本信息模型,在此基础上研究了模糊DICOM本体的编码方案、关系类型和映射方法。给出了模糊DICOM本体的构建方法,研究了构建过程中关于模糊DICOM本体中的类、属性和属性关系、属性约束及关系的OWL表示,并给出了验证所构建本体的逻辑性的方法。最后研究了模糊DICOM本体的持久化方法,给出了一个模糊DICOM本体的总体存储框架,并对该方法进行了实验与分析。（3）为对扩展后的模糊DICOM标准模型进行智能查询,研究了针对模糊逻辑的查询推理方法。基于智能查询的技术路径研究了模糊描述逻辑的查询语言、查询应答、语义推理和语义匹配的形式化模型,并给出了相应的实例,提出了面向模糊逻辑查询推理的FDLQ推理机算法,并给出了实验结果与分析,对实现模糊DICOM本体的智能查询奠定了技术基础。（4）基于DICOM标准的模糊化语义扩展以及模糊描述逻辑的查询推理方法,提出了面向模糊DICOM本体的语义查询处理方法。研究了模糊DICOM本体的语义查询的基本过程、形式化技术和查询扩展,提出了基于用户偏好的智能查询处理方法。给出了模糊DICOM本体的语义查询引擎的设计,并研究了基于该查询引擎的优化技术。最后将研究内容应用于模糊DICOM本体的语义查询,并进行了实验,给出了结果分析。（5）基于DICOM标准关于结构化报告SR的定义,提出了基于模糊DICOM本体的模糊化结构化报告FSR。首先研究了结构化报告SR中关于数值和诊断的XML表示,然后将其扩展到FSR的XML表示。最后给出了 FSR的智能化查询系统的总体框架和功能实现,并对系统的应用效果进行了实验和评估。本文的研究工作构建了 一个较为完整的模糊DICOM本体智能化查询的理论框架,已经取得了系列原创性的研究成果,从而为语义Web和PACS系统图像数据库之间语义互操作的实现奠定了坚实的理论基础,同时也为模糊DICOM本体管理的实现提供了有效的技术支持。
杨振宇[5]（2017）在《基于Nodejs的云PACS系统的设计与实现》文中研究说明近年来,随着网络技术和信息技术的飞速发展,先进医疗设备输出的数字图像等检验检查结果,在医生临床诊断中占据越来越重要的位置。PACS系统作为大部分医疗机构赖以使用的数字图像系统,也在发挥着巨大的作用。然而我国医院的PACS系统大多设计复杂、造价昂贵、实施维护困难。同时在日益增加的医疗需求和区域化医疗的大背景下,传统PACS系统不仅在硬件更新上存在不便,而且难以实现医疗数据的共享。这说明传统的PCAS系统将会越来越难以适应当前的医疗状况。为了解决传统PACS系统面临的困境,简化医院PACS系统的建设,按不同医疗机构的需求提供具有计算、存储弹性的PACS系统,更好地支持区域医疗数据的共享,有必要开发一套全新架构的基于云的PACS系统。云PACS系统利用公有云服务商提供的云存储和云计算能力,能够将传统的PACS系统转化为软件服务提供给需要的医疗机构使用。同时,云PACS系统的发展方兴未艾,市面上还未出现一款真正迎合医疗市场需求的云PACS产品,笔者所实习的公司开发这样一款产品有利于公司在云PACS产品的市场上抢占先机,在互联网医疗行业站稳脚跟。笔者在熟悉了传统PACS系统的结构后,主要参与了本项目传输侧的需求分析和设计实现环节。系统的传输侧包括传输客户端DicomUploader和服务端APIServer。具体来说,DicomUploader负责通过DICOM协议接收医院产生的医疗图像数据,并将它们发送给服务端,而APIServer一方面暴露接口给其他端,另一方面也承担管理这些图像数据的功能。在使用的技术方面,云PACS系统全部基于node.js进行开发构建。其中传输客户端使用Electron框架进行开发,服务端使用Express框架开发。在数据存储方面,使用MySQL数据库存储图像元信息,图像本身则利用阿里云对象存储服务进行存储。该套云PACS系统开发完成后,极大地降低了医疗机构建设PACS系统的开销,同时方便了医疗机构方面与公司的影像数据共享,为公司与医院进一步加强医疗合作提供了更多机会。同时该项目作为一期工程,为以后增加新的功能如医疗图像分析报告、病患诊断等功能提供了新的可能。
施烈航[6]（2016）在《可视化数字病人关键技术与系统研究》文中研究指明随着医疗数字化的快速发展以及医疗信息系统的广泛应用,各类医疗信息也正在海量式增长。如何在“医疗大数据”的背景下提高医疗信息的利用率和使用效率,成为医学信息系统应用领域的重要研究方向。当前各种医疗信息系统,如HIS、PACS、EMR等,虽然已可以对不同医疗数据进行统一检索,但仍存在效能低下,操作繁琐以及缺乏智能性等缺陷,易造成信息遗漏和信息误差,这成为医生能够快速且高效使用医疗信息的瓶颈和障碍。针对以上问题和挑战,我们研发了一种病人医疗信息多维可视化表达方法,即“可视化数字病人”（Visual Patient）表达方法,该方法可对病人医疗信息进行多维可视化显示,包括从时间维度与空间维度上深入形象地描绘病人的健康状况,帮助医生快速获取病人医疗信息,并解决非专业人士的知识壁垒问题。本论文主要创新研究工作如下:1.研究设计了一种基于人体解剖结构和医学器官组织分类标准的可视化表达病人诊疗数据的医疗信息处理系统,即可视化数字病人系统（Visual Patient System,VPS）。VPS将病人的历史医疗信息以多维度可视的状态进行表达,使用户无需阅读与分析医疗报告即可直观地了解病人的历史健康状况。VPS系统主要功能为:（1）基于人体解剖结构可视化表达病人器官和部位的医疗状态;（2）对多次影像检查的器官病灶发展趋势进行定量化表达和显示;（3）获取病人原始诊疗信息的接口与数据交换功能,包括DICOM图像诊断报告等。2.利用自然语言处理技术（NPL）,以基于规则和基于统计相结合的方法设计了一套针对RIS系统影像报告文本的语义分析算法。该算法能够从自由文本报告中提取病人的关键医疗信息,并以键值对的数据结构进行处理,传输和存储。该算法是整个可视化数字病人系统的基石;该处理技术可对复杂病人影像报告信息进行结构化表达与挖掘,完成对病人深层信息的准确提取并将其与VPS集成,实现对临床影像报告的智能分析处理,为VPS临床试用评估提供了关键技术支撑。3.设计研发了一种基于Hadoop分布式处理架构的医疗数据采集,处理与存储技术方法,并将其应用于VPS的系统实现。以Hadoop批处理分布式集群与Storm流式处理分布式集群相结合的方式,搭建了可视化数字病人信息处理单元系统（VPIS）。该系统能够并行处理来自不同数据源不同数据结构的医疗数据,并保持高时效性。该处理架构与方法能将病人信息独立于数据库存储,检索病人信息时无需访问各类信息系统,提高了医疗信息获取的移动性、安全性和便捷性,保证了VPS对临床数据采集处理的实时性,可视化索引查询提取的时效性及VPS系统临床集成应用的灵活性与可扩展性。4.研究了VPS系统与临床PACS/RIS系统的集成方法,并对VPS进行了临床试用评估。通过临床医生实际操作评估对比,证明通过VPS查阅病人历史诊断信息的所用时间较临床PACS/RIS系统快50%以上,且能够保证信息获取的准确率。证明了研发的VPS在病人历史病情智能挖掘表达,基于内容的显示处理方面较传统系统的优越性和临床的可实现性,为在“医疗大数据”的背景下临床医生快速有效地获取和分析病人信息,提高诊断决策效率和质量提供了一种新的技术方案。
程川[7]（2015）在《PACS关键技术研究及系统实现》文中提出随着医院数字化进程的不断深入,医学信息系统在医院的应用已十分广泛,通过网络可以实现大量医学信息的资源共享,医学影像信息在医院信息数据量中占绝大部分,但是在当前医院信息系统中,其并未得到充分的共享与应用,为临床服务的作用也尚未充分发挥。PACS系统的应用实现了医学影像信息的快速传输与共享,更好的为临床医生和患者服务,从整体上提高了医院的诊疗效率和患者满意度。本课题的主要目标是开发一套满足医院影像科室的日常业务需求的影像存储与通讯系统,对医院日益老化的PACS（医学影像存储与通讯系统）系统进行升级改造,其中主要是对PACS系统中的业务工作流管理部分进行全面更新换代,优化放射科的业务流程,提高医生的工作效率以及医院的服务水平。本文的主要研究内容分为两个部分:第一、PACS系统影像后处理模块关键技术研究--数字减影血管造影算法研究;第二、PACS系统核心模块设计与实现。算法研究部分,首先对DSA成像基本原理进行了详细的介绍;然后简要的分析了DSA影像基本特征,根据DSA成像原理和影像特征进行增强算法的设计,涉及的算法包括:格式转换、归一化预处理、对数变换、灰度映射、动态背景模板增强、图像位宽变换等;最后,在MATLAB环境下进行仿真,并通过OpenCV和C语言进行代码实现。系统部分,论文首先介绍了PACS系统的发展历程,总结了国内外PACS系统的研究现状和发展趋势;随后介绍了PACS系统的基础结构、业务流程和相关理论基础,详细的描述了DICOM标准、HL7标准和IHE规范;其次,作者通过多次深入国内多家三甲医院进行需求调研,分析了PACS系统的业务需求,提出了系统设计原则和实现目标,给出了系统的逻辑架构、技术架构、数据库设计和系统核心子模块设计,并通过三层架构的模式在.NET开发环境下用C#语言完成了系统核心模块的开发;最后,通过系统的现场测试验证了系统设计的合理性和有效性。目前,PACS系统已经在多家三甲医院进行试用,医生对系统给出了比较高的评价;DSA算法研究成果已经以动态链接库的形式集成到PACS系统影像后处理模块中,并提供给影像诊断医生诊断使用。
付群[8]（2014）在《医学影像归档和通信系统的设计与实现》文中研究说明随着计算机技术以及医院对信息化建设的不断深入，实现无胶片放射和数字化医院，已经成为医院医疗现代化不可阻挡的潮流。作为数字化影像管理方法，PACS系统（Picture Archiving and Communication System，医学影像归档和通信系统）逐步应用于现代化医院的信息化建设中，其标准也逐步完善。本文结合秦皇岛市中医医院的实际需求，采用C/S与B/S双架构模式，设计并实现了PACS系统应用方案。首先，通过分析了现有系统的开发模式，结合秦皇岛市中医医院的特点和需求，提出了三层客户/服务器的分布式PACS系统结构，系统遵照DICOM3.0、HL7等国际标准构建，并引入SAN、NAS和RAID等多种图像存储技术，并根据医院的特定需求，制定了PACS系统的服务器设计方案，分别说明了各服务器对医院信息的采集、处理和储存的作用。其次，设计并实现了放射科终端工作站的各个模块和功能，并给出了患者的预约登记模块、电子叫号模块、影像处理与报告工作站、质量控制工作站、主任管理工作站等模块的具体实现过程以及系统数据库的详细设计。最后，制定了PACS系统与HIS系统集成方案。分别说明了患者信息、医嘱处理信息以及系统间数据交换内容、数据交换流程等，并制定了详细的系统安全解决及实施方案，同时对医院的信息人员制定了相关的培训计划。
帅海涛[9]（2014）在《基于Web的野战小型PACS系统设计》文中提出目的：随着计算机技术、网络技术、信息技术和现代医疗管理技术的不断完善，以及区域医疗、远程会诊和基层医疗机构信息化建设的高速发展，PACS系统在医疗机构得到了广泛的应用。从最开始的几台设备之间的影像通信与共享扩展至全院范围内的医学影像信息共享传输乃至跨区域之间的医学影像信息共享传输。随着PACS系统在医疗领域应用的不断拓展，PACS系统也逐步进入了野战医疗单元中。在使用PACS系统的过程中，使用人员发现目前主流的PACS系统，即基于C/S结构的PACS系统存在诸多弊端，严重影响了野战医疗单元卫勤保障功能。C/S结构的PACS存在以下缺点：①C/S结构决定了客户机必须安装由开发商授权使用的图形浏览软件，并且按每个节点收费，费用昂贵。②C/S结构导致数据共享不畅，严重制约远程会诊效率。③客户端软件大，导致客户端负载过重，严重影响工作效率。当系统内连接的客户端数目激增时，会导致服务器的性能负载失衡，效率大大降低。④对于传统C/S结构的PACS，每次都需要对客户端和服务器两端的应用程序都进行修改才能实现应用的更新，给PACS系统的维护和升级造成极大的不便。为了解决传统C/S结构的影像传输管理存在的弊端，本文提出并设计了基于Web的野战医疗所影像传输管理系统。方法：①研究DICOM3.0标准的主要内容和构成，分析DICOM网络通讯协议以及DICOM医学文件的结构和组成单元。②研究WADO的内容和应用，分析其在电子健康档案和医用信息系统集成方面的作用。③针对WADO语法的特点，建立适合WADO查询的数据视图。④提出在WADO标准下，DICOM文件解析和传输的方法。⑤分析在原有PACS系统下实现Web接口的两种方式。⑥分析MVC模式和系统功能需求，提出与之相符合的基于Web的影像传输和管理平台的设计方案。⑦对系统功能进行设计包括：用户验证、信息列表、患者信息查看、图像查看与处理、信息检索。⑧利用Java和J2EE等技术搭建Web服务器和编写基于浏览器的图像处理工具，使得用户可以在浏览器中直接处理图像以及进行其他的医学应用。内容：该系统通过设计符合DICOM标准的网络通讯协议，实现具备标准DICOM接口的成像设备的图像数据获取，并可兼容传统C/S结构PACS的图像信息；通过采用B/S结构设计，集成Web模块，实现影像在Web浏览器中的显示与图像处理。具体包括：①实现对DICOM医学图像及其相关数据库存储，构建DICOM归档管理服务器。尝试在不改变原有的DICOM数据库服务器的基础上，加入通过Web对DICOM图像数据库的访问支持。②实现医学影像在浏览器中进行远程查询、显示和管理，编写用户界面和相应的服务器程序，同时研究如何将WADO请求有效地整合到用户页面中并向归档服务器发送。③配置应用服务器，利用归档服务器的WADO接口进行连接，为用户提供快速、灵活的访问，使得传统PACS系统的应用领域和范围得以扩展。④实现基于浏览器的图像处理功能，包括对医学数字图像中最重要的窗口技术、自由缩放、旋转、负片、平移等数字化图像处理功能。结果：本研究改变传统PACS的结构，实现了基于Web的影像传输管理方式。本课题利用JSP页面技术和Web服务器等技术实现了基于Web的野战小型PACS系统。该系统可以兼容PACS系统的图像信息，它利用Java技术编写了可以运行在Web客户端上的医学影像显示与图像处理控件，使得工作人员可在任意连通网络的浏览器中调用和操作，便于进行更多的医学应用。结论：基于Web的野战小型PACS系统完善了C/S结构PACS的不足之处，具有B/S结构系统的优点：①通过使用基于Web的PACS系统，任何接入Internet网络的计算机都可以作为工作站，通过浏览器访问PACS服务器中的影像数据。这个优点能够保证医疗工作人员在复杂多变的医疗环境中获取到所需要的医学影像信息。②基于Web的PACS系统具有无客户端的特点。客户端本身不需要再增加其它的软硬件配置，仅仅是支持浏览器运行即可。③客户端本身不存储医学影像数据，所作的一切数据修改和处理最后传送回服务器存储。这种形式的优点是用户通过Web服务器的服务将数据与客户端分隔开，保证了数据的安全。本系统功能满足了野战医疗所对影像传输管理的需求。在野战医院内，该系统可接收各种具备标准DICOM接口的成像设备（CR、DR、CT、MR、核医学、超声检查、胶片扫描仪等）数据信息，同时兼容PACS的数据信息，提供数据存储、共享；在野战医院外，可通过集成的Web模块，实现影像数据的远程实时浏览。平时可用于远程的现场教学功能，同步示范，战时可实现实效的远程会诊模式、报告等。该系统的实现为医学网络的建立提供了数据通信、交换平台，也为PACS系统与其他医院信息系统的融合提供了异构平台之间的数据接口，对实现我军远程会诊的时效性也具有重要意义。本系统在人机交互界面、系统功能以及系统的扩展功能方面有待进一步完善和优化。
郑威琳[10]（2014）在《病人医疗信息多维可视化表达方法与实现技术研究》文中研究说明由于医疗数字化、网络化的快速发展和e-Healthcare（电子医疗）广泛应用，个体病人医疗信息也呈海量方式增长。如何提高医疗信息应用的延展性和使用效率，成为医学信息系统应用领域的一个重要研究方向。目前，即便医院的电子病历系统（EMR）系统已经可以对不同医疗系统数据进行统一检索，但这种检索仍然存在效能低下、操作繁琐以及缺乏智能性等缺陷。医生对病人完整医疗信息的查询调阅还是要通过多级的检索、多次的提取，操作复杂，耗时长。海量信息条件下的“基于内容”的快速检索仍然难以解决。当前的检索系统只提供了初级的信息筛选汇总功能，属于信息的直接展现，暂且不具备对信息内容的智能性表达的特征。用户想要了解病人的检查状况中的有效信息（如病灶变化等）还需要对病人信息的内容进行人为的筛选、分析、比对等操作。查阅步骤繁杂，易造成的信息遗漏和信息误差等状况，影响了医生获取病人信息的准确性以及完整性。除此之外，医疗信息中存在着大量的医学专用术语，阅读理解难度大。非医疗专业用户在获取自己的医疗信息时，存在着知识代沟的问题。医疗信息的应用价值没有得以充分体现。从当前病人医疗信息应用的局限性中可以发现，对病人医疗信息进行集成检索，综合表达，智能化显示才是提高医生工作效率、提升信息应用价值的解决途径，也是当前医疗信息技术应用的关键性难点。为此我们研发了一种病人医疗信息多维可视化表达方法，可集成入各种应用平台里进行病人医疗信息的多维度可视化显示,从时间维度与空间维度上深入、形象地描述病人的健康状况，帮助医生快速获取病人医疗信息，并解决非专业人士的知识代沟问题。本论文主要创新之处如下：1.改变了传统对病人医疗信息的显示方式。将病人的历史医疗信息通过多维度可视的状态表达出来，使得用户不用读取与分析医疗报告就可直观地了解病人的历史健康状态。2.实现跨信息系统的信息综合表达功能。根据病人检查部位自动归类病人的医疗检查信息（所属该部位的报告、图像、病灶深度信息等）并综合显示，比传统的数据库检索结果表达（记录与数据内容均分散显示）更简捷、方便、直观、可用。3.构建一种特定的信息对象来对病人信息进行结构化表达，采用信息深度挖掘技术实现了对病人深层信息的准确提取。并能将病人信息独立于数据库存储，检索病人信息时无需访问各类信息系统，提高了医疗信息获取的移动性、安全性和便捷性。4.提高病人医疗信息应用的智能性。自定义分割3D人体模型，通过其各部位状态的变化，动态地突出显示病人在时间、空间上多方位的病情演化信息，提供具体某部位的检查信息及病灶信息的深度分析处理等智能服务。本设计可作为计算机辅助诊断的有效支持工具，有助于提高医生对病人历史病情的全方位掌控和诊治效率的提高。通过可视化功能可提高非医疗人员对病人健康状况的可辨识度，提高医院信息系统使用界面的智能化与个性化，提高医学信息可用性，延长其价值链与使用效率，扩宽研究方向和教学领域。
二、与PACS系统相关的几个术语介绍（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、与PACS系统相关的几个术语介绍（论文提纲范文）
（1）智能3D可视化数字病人表达方法与临床应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 医疗数据可视化国内外研究现状 |
| 1.2.1 信息检索可视化 |
| 1.2.2 疾病诊疗可视化应用 |
| 1.2.3 可视化人体在医学领域的应用 |
| 1.3 可视化数字病人系统的研究 |
| 1.3.1 可视化数字病人系统 |
| 1.3.2 可视化数字病人系统的局限性 |
| 1.4 论文主要研究内容和组织结构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 本文的组织结构 |
| 第2章 智能3D可视化数字病人表达方法 |
| 2.1 智能3D可视化数字病人表达方法 |
| 2.2 关键技术问题 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 智能3D可视化数字病人关键技术研究 |
| 3.1 智能可视化注册对象的构建方法研究 |
| 3.1.1 研究目的 |
| 3.1.2 智能可视化注册对象设计标准 |
| 3.1.3 智能可视化注册对象结构设计 |
| 3.2 智能可视化解剖对象显示技术研究 |
| 3.2.1 智能可视化解剖对象的功能设计 |
| 3.2.2 智能可视化解剖对象构建 |
| 3.2.3 显示实现 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 智能3D可视化数字病人显示系统设计与实现 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.2 系统总体设计 |
| 4.2.1 系统架构设计 |
| 4.2.2 系统工作流程 |
| 4.3 模型显示区 |
| 4.3.1 智能可视化解剖对象显示模块 |
| 4.3.2 智能可视化注册对象加载模块 |
| 4.3.3 交互模块 |
| 4.4 信息显示区 |
| 4.4.1 医疗数据管理模块 |
| 4.4.2 病灶量化分析模块 |
| 4.5 数据库设计 |
| 4.6 系统测试 |
| 4.6.1 测试环境 |
| 4.6.2 系统功能测试 |
| 4.6.3 系统性能测试 |
| 4.6.4 基于3D人体模型的病人信息调阅测试 |
| 4.6.5 基于就诊记录概览的病人信息调阅测试 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 临床应用研究 |
| 5.1 集成架构 |
| 5.2 与RIS系统集成方案 |
| 5.3 与PACS系统集成方案 |
| 5.3.1 与PACS系统集成方法研究 |
| 5.3.2 医学影像重建研究 |
| 5.4 临床应用效果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）医学影像信息系统中的智能化报告技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.1.1 医学影像信息系统简介 |
| 1.1.2 医学影像信息系统的工作流程 |
| 1.1.3 医学影像信息系统的发展和目前存在的问题 |
| 1.1.4 智能化报告技术研究的意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 国外的研究概况 |
| 1.2.2 国内的研究概况 |
| 1.3 本文的主要工作和创新 |
| 第2章 医学影像信息系统中智能化报告技术的理论基础 |
| 2.1 医学影像信息系统中智能化报告技术的问题建模 |
| 2.1.1 序列标注的理论基础 |
| 2.1.2 文本摘要的理论基础 |
| 2.1.3 图像分割的理论基础 |
| 2.2 医学影像信息系统中的协议与规范 |
| 2.2.1 DICOM |
| 2.2.2 HL7 |
| 2.2.3 ICD-10 |
| 2.2.4 SNOMED CT |
| 2.2.5 ACR Code |
| 2.2.6 Rad Lex |
| 2.3 深度学习技术 |
| 2.3.1 深度学习技术的发展历史 |
| 2.3.2 卷积神经网络 |
| 2.3.3 循环神经网络 |
| 2.3.4 人工神经网络的优化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于多粒度词嵌入的影像报告信息抽取及可视化研究 |
| 3.1 背景与相关研究 |
| 3.1.1 临床背景 |
| 3.1.2 相关工作 |
| 3.2 数据采集与标注 |
| 3.3 基于多粒度词嵌入和循环神经网络的医疗命名实体识别技术 |
| 3.3.1 中文字向量 |
| 3.3.2 双向GRU网络 |
| 3.3.3 CRF解码 |
| 3.3.4 多粒度词嵌入GRU网络 |
| 3.4 基于规则的实体分组技术 |
| 3.5 信息抽取在放射信息系统中的集成研究 |
| 3.6 方法及系统评估 |
| 3.6.1 评估方法 |
| 3.6.2 评估结果 |
| 3.6.3 结果讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于融合编码的影像报告诊断结论自动生成研究 |
| 4.1 背景与相关研究 |
| 4.1.1 临床背景 |
| 4.1.2 相关工作 |
| 4.2 实验数据采集及预处理 |
| 4.3 基于融合编码的文本生成算法 |
| 4.3.1 算法流程 |
| 4.3.2 基于融合编码的文本生成模型 |
| 4.3.3 集束搜索 |
| 4.4 实验与评估 |
| 4.4.1 评价指标 |
| 4.4.2 实验细节 |
| 4.4.3 实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于眼底图像分割的结构化报告自动生成研究 |
| 5.1 背景与相关研究 |
| 5.1.1 临床背景 |
| 5.1.2 相关工作 |
| 5.2 基于轮廓变换和序列标注的精细化分割算法研究 |
| 5.2.1 算法流程 |
| 5.2.2 轮廓变换 |
| 5.2.3 SU-Net网络结构 |
| 5.2.4 维特比解码 |
| 5.2.5 联合加权损失函数 |
| 5.2.6 基于几何参数的数据增强 |
| 5.3 评价指标与实验数据 |
| 5.3.1 评价指标 |
| 5.3.2 数据集及对比方法 |
| 5.4 图像分割的实验与结果 |
| 5.4.1 实验细节 |
| 5.4.2 MESSIDOR数据集上的结果 |
| 5.4.3 模块拆解研究 |
| 5.4.4 Drishti-GS数据集上的结果 |
| 5.5 青光眼筛查报告自动生成的实验与结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（3）临床医学影像通讯与存储系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 选题研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 理论基础概述 |
| 2.1 PACS结构分析 |
| 2.2 DICOM技术标准 |
| 2.2.1 DICOM概述 |
| 2.2.2 DICOM内容 |
| 2.3 HL7及IHE标准 |
| 2.3.1 HL7标准 |
| 2.3.2 IHE标准 |
| 2.4 图像增强技术 |
| 2.4.1 空间域增强技术 |
| 2.4.2 频域增强技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 血管减影图像处理算法研究 |
| 3.1 DSA成像原理概述 |
| 3.2 DSA医学影像特点分析 |
| 3.3 DSA图像增强算法设计 |
| 3.3.1 图像序列预处理 |
| 3.3.2 图像序列对数变换 |
| 3.3.3 图像灰度映射处理 |
| 3.3.4 图像背景模板创建 |
| 3.3.5 图像序列增强模板创建 |
| 3.3.6 血管减影图像增强处理 |
| 3.3.7 图像位宽变换处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统功能设计与实现 |
| 4.1 系统开发目标分析 |
| 4.2 系统功能设计原则 |
| 4.3 系统总体架构设计 |
| 4.3.1 系统逻辑架构设计 |
| 4.3.2 系统网络结构设计 |
| 4.3.3 系统技术架构设计 |
| 4.4 系统数据库设计 |
| 4.4.1 数据库逻辑结构设计 |
| 4.4.2 数据库表清单 |
| 4.4.3 数据表结构设计 |
| 4.5 系统核心功能设计与实现 |
| 4.5.1 登记管理功能 |
| 4.5.2 拍片管理功能 |
| 4.5.3 报告管理功能 |
| 4.5.4 配置管理功能 |
| 4.5.5 影像后处理功能 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 系统测试 |
| 5.1 系统测试环境 |
| 5.2 系统测试用例 |
| 5.3 系统测试结果 |
| 5.3.1 功能性测试结果 |
| 5.3.2 稳定性测试结果 |
| 5.3.3 易用性测试结果 |
| 5.3.4 性能测试结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作成果总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）DICOM本体的模糊语义扩展与智能查询技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与动机 |
| 1.2 国内外现状与分析 |
| 1.2.1 基于语义的医学图像查询的现状与分析 |
| 1.2.2 模糊描述逻辑和模糊本体查询的现状与分析 |
| 1.3 本文研究意义及工作 |
| 1.3.1 研究意义与目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 论文的组织结构 |
| 第2章 相关基础理论 |
| 2.1 PACS系统基础理论 |
| 2.1.1 PACS系统的概念 |
| 2.1.2 PACS系统的组成及原理 |
| 2.2 DICOM标准基础理论 |
| 2.2.1 DICOM标准的产生 |
| 2.2.2 DICOM标准的内容 |
| 2.2.3 DICOM的信息模型 |
| 2.2.4 DICOM的运行机制 |
| 2.2.5 DICOM SR |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 模糊描述逻辑与本体的形式化及映射方法 |
| 3.1 PACS系统模糊概念模型的形式化表示 |
| 3.1.1 模糊ER概念模型的定义 |
| 3.1.2 PACS数据库的模糊ER概念模型 |
| 3.2 模糊逻辑关系数据库模型的形式化表示 |
| 3.2.1 模糊逻辑关系数据库模型的形式化定义 |
| 3.2.2 模糊DICOM数据关系数据库示例 |
| 3.3 模糊逻辑的XML数据模型 |
| 3.3.1 模糊逻辑XML的形式化定义 |
| 3.3.2 模糊DICOM信息的FXML示例 |
| 3.4 模糊逻辑OWL本体的形式化描述 |
| 3.4.1 经典OWL本体的形式化 |
| 3.4.2 模糊OWL本体的形式化 |
| 3.5 模糊本体的映射方法 |
| 3.5.1 经典关系模式到本体的映射 |
| 3.5.2 模糊关系模式到模糊本体的映射 |
| 3.5.3 模糊本体的结构映射算法MAPFR20 |
| 3.5.4 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小节 |
| 第4章 DICOM标准的模糊语义扩展 |
| 4.1 DICOM本体领域知识的获取和表示 |
| 4.1.1 PACS关系数据库的知识模型获取 |
| 4.1.2 DICOM本体领域知识的表示 |
| 4.2 DICOM本体的语义扩充 |
| 4.2.1 DICOM标准中的模糊知识表示 |
| 4.2.2 基于模糊集理论的DICOM本体的语义扩充 |
| 4.3 模糊DICOM本体的语义映射方法 |
| 4.3.1 模糊DICOM本体的信息模型 |
| 4.3.2 模糊DIOCM本体的编码方案 |
| 4.3.3 模糊DICOM本体的关系类型 |
| 4.3.4 模糊DICOM本体的关系实例映射 |
| 4.3.5 模糊DICOM本体的映射算法FDICOMMAP与实验结果分析 |
| 4.4 模糊DICOM本体的构建方法 |
| 4.4.1 模糊DICOM本体的OWL类 |
| 4.4.2 模糊DICOM本体的OWL属性和属性关系 |
| 4.4.3 模糊DICOM本体的OWL属性约束 |
| 4.4.4 模糊DICOM本体的OWL关系 |
| 4.4.5 模糊DICOM本体逻辑关系验证 |
| 4.5 模糊DICOM本体存储方法 |
| 4.5.1 模糊DICOM本体的总体存储框架 |
| 4.5.2 模糊DICOM本体的存储实例 |
| 4.5.3 实验结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于模糊描述逻辑的查询推理方法 |
| 5.1 模糊描述逻辑查询语言 |
| 5.1.1 描述逻辑的模糊化扩展 |
| 5.1.2 模糊合取查询语言 |
| 5.2 模糊描述逻辑查询应答 |
| 5.2.1 模糊逻辑知识库标准化与可满足性检查 |
| 5.2.2 模糊描述逻辑的查询语言重写与应答 |
| 5.3 模糊逻辑的语义推理机制 |
| 5.3.1 经典语义推理规则的形式化 |
| 5.3.2 经典语义推理规则的建立 |
| 5.3.3 模糊语义推理规则的扩展 |
| 5.4 模糊描述逻辑的查询语义匹配 |
| 5.4.1 精确查询语义匹配策略 |
| 5.4.2 查询语义匹配策略的模糊化扩展 |
| 5.5 FDLQ推理机算法与实验 |
| 5.5.1 FDLQ推理机算法 |
| 5.5.2 实验结果与分析 |
| 5.6 本章小节 |
| 第6章 基于模糊DICOM本体的智能语义查询处理方法 |
| 6.1 模糊DICOM本体语义查询处理的基本过程 |
| 6.2 模糊DICOM本体语义查询的查询语句形式化 |
| 6.2.1 查询语句的预处理 |
| 6.2.2 查询语句的语义扩展 |
| 6.2.3 基于用户偏好的智能查询 |
| 6.3 模糊DICOM本体语义查询处理引擎的设计 |
| 6.3.1 查询处理引擎的功能 |
| 6.3.2 查询处理引擎的优化 |
| 6.4 模糊DICOM本体的语义查询处理 |
| 6.5 实验结果与分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 基于模糊DICOM本体的结构化报告FSR生成方法 |
| 7.1 结构化报告SR |
| 7.1.1 测量值的XML表示 |
| 7.1.2 诊断语言的XML表示 |
| 7.2 模糊结构化报告FSR |
| 7.3 FSR的智能化查询系统的实现 |
| 7.3.1 FSR的智能化查询系统的总体架构 |
| 7.3.2 FSR的智能化查询系统的功能实现 |
| 7.4 FSR的应用评估 |
| 7.4.1 ImageCLEF2015检索实验 |
| 7.4.2 临床应用检索实验 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结束语 |
| 8.1 本文的主要贡献与结论 |
| 8.2 未来的工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表的论文 |
| 攻读博士期间主持及参加的科研项目 |
| 作者从事科学研究和学习经历的简历 |
（5）基于Nodejs的云PACS系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.2 论文研究意义 |
| 1.3 国内外发展现状 |
| 1.3.1 PACS系统的分类 |
| 1.3.2 国内外发展状况 |
| 1.4 论文主要工作 |
| 1.5 论文篇章结构 |
| 2 项目关键技术 |
| 2.1 Node. js简介 |
| 2.2 Electron框架简介 |
| 2.3 DICOM标准/通讯协议介绍 |
| 2.3.1 DICOM通信模型 |
| 2.3.2 DICOM文件格式 |
| 2.4 云对象存储介绍 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 系统需求分析 |
| 3.1 需求分析综述 |
| 3.2 系统功能需求 |
| 3.2.1 上传客户端需求分析 |
| 3.2.2 服务端需求分析 |
| 3.3 系统非功能需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统概要设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.1.1 客户端架构设计 |
| 4.1.2 服务端架构设计 |
| 4.2 服务器接口设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 客户端数据库设计 |
| 4.3.2 服务端数据库设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统详细设计与实现 |
| 5.1 客户端的详细设计与实现 |
| 5.1.1 客户端加载与主界面模块设计与实现 |
| 5.1.2 手动上传模块的设计与实现 |
| 5.1.3 监听上传模块的设计与实现 |
| 5.1.4 推送上传模块的设计与实现 |
| 5.1.5 上传历史模块的设计与实现 |
| 5.2 服务端详细设计与实现 |
| 5.2.1 影像文件创建模块设计与实现 |
| 5.2.2 OSS连接凭证模块的设计与实现 |
| 5.2.3 影像文件更新模块的设计与实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 系统测试及优化 |
| 6.1 系统测试环境及内容 |
| 6.1.1 测试环境 |
| 6.1.2 三种上传功能的测试 |
| 6.2 系统性能测试及优化 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（6）可视化数字病人关键技术与系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 大数据与精准医疗 |
| 1.1.1 大数据技术发展概况 |
| 1.1.2 大数据在医疗领域的应用 |
| 1.1.3 精准医疗简介 |
| 1.2 现代医疗信息系统介绍与其存在的问题 |
| 1.2.1 主要医疗信息系统简介 |
| 1.2.2 医疗信息系统存在的问题以及面临的挑战 |
| 1.3 国外在医疗大数据方面的研究举例 |
| 1.3.1 问题导向的病人图像与临床信息管理和可视化系统 |
| 1.3.2 凯撒医疗集团 |
| 1.4 本论文研究内容及意义 |
| 1.4.1 研究内容及意义 |
| 1.4.2 本论文研究的创新点 |
| 1.4.3 本文的组织结构 |
| 第2章 可视化数字病人系统概念介绍与方法研究 |
| 2.1 可视化数字病人系统概念介绍 |
| 2.2 可视化数字病人系统输入输出数据模型分析 |
| 2.2.1 输入数据模型分析 |
| 2.2.2 输出数据模型分析 |
| 2.2.3 系统数据流分析 |
| 2.3 可视化数字病人系统模块化分析与设计 |
| 2.3.1 病人信息原始数据模块 |
| 2.3.2 病人信息提取模块 |
| 2.3.3 病人信息对象存储模块 |
| 2.3.4 病人信息可视化显示模块 |
| 2.4 可视化数字病人系统实现方法及拟解决的关键问题 |
| 2.4.1 在大数据下提高数据处理效率与系统时效性 |
| 2.4.2 提高历史医疗数据的利用率 |
| 2.4.3 提高原始医疗数据中高价值信息提取的准确率 |
| 2.4.4 提高医疗数据的易读性 |
| 2.5 可视化数字病人系统架构与主要功能组件 |
| 第3章 病人关键医疗信息提取与归一化处理方法研究 |
| 3.1 病人关键医疗特征信息的定义 |
| 3.1.1 医疗信息的种类 |
| 3.1.2 各类型医疗信息提取技术的需求分析 |
| 3.2 自由文本形式医疗信息基于内容的提取技术分析 |
| 3.3 高维数据形式医疗信息的挖掘与表达 |
| 3.4 医疗图像信息特征提取与信息表达 |
| 3.5 各类医疗信息归一化处理方法研究 |
| 3.5.1 医疗信息化国际标准 |
| 3.5.2 病人信息可视化对象的构建 |
| 3.5.3 病人信息可视化对象节点命名规则 |
| 3.5.4 病人信息映射体系研究 |
| 第4章 医疗信息语义分析系统（Med SCS）技术研究 |
| 4.1 自然语言处理技术 |
| 4.1.1 形式语言与自动机 |
| 4.1.2 隐式马尔科夫链 |
| 4.1.3 分词和词性标注 |
| 4.2 文本医疗信息的信息提取技术研究 |
| 4.2.1 放射科信息系统(RIS)影像报告信息提取模型设计 |
| 4.2.2 医院信息系统(HIS)文本报告的文本分类技术 |
| 4.3 医疗信息语义分析系统（Med SCS）技术设计与实现 |
| 4.3.1 影像报告文本分词 |
| 4.3.2 医疗信息语料库的建立 |
| 4.3.3 影像报告自由文本文法分析与语义模型设计 |
| 4.3.4 基于规则的文本信息提取算法设计 |
| 4.3.5 基于统计的文本信息提取算法设计 |
| 第5章 可视化数字病人信息处理单元系统(VPIS)技术研究 |
| 5.1 可视化数字病人信息处理单元系统需求分析 |
| 5.2 Hadoop分布式大数据分析系统基础架构 |
| 5.2.1 Map Reduce编程模型思想介绍 |
| 5.2.2 HDFS分布式文件系统介绍 |
| 5.2.3 Hadoop系统在可视化数字病人信息处理单元系统中的应用 |
| 5.2.4 Hadoop集群的远程调用及扩展 |
| 5.3 Storm流式大数据处理系统基础架构 |
| 5.3.1 Zookeeper分布式应用程序协调服务 |
| 5.3.2 Storm拓扑数据流处理架构 |
| 5.3.3 Storm系统在可视化数字病人信息处理单元系统中的应用 |
| 5.4 可视化数字病人信息处理单元系统（VPIS）逻辑架构设计 |
| 5.4.1 VPIS的输入输出数据模型分析 |
| 5.4.2 VPIS逻辑架构整体设计 |
| 5.5 可视化数字病人信息处理单元系统（VPIS）物理架构设计 |
| 5.5.1 Hadoop物理集群搭建 |
| 5.5.2 Storm流式处理集群搭建 |
| 5.5.3 数据中继站 |
| 5.5.4 数据采集与流式数据处理拓扑结构的部署 |
| 5.5.5 VPIS物理架构整体设计 |
| 第6章 可视化数字病人系统客户端设计与技术实现 |
| 6.1 可视化数字病人系统客户端需求分析 |
| 6.2 可视化数字病人系统信息显示载体 |
| 6.2.1 3D数字人体模型 |
| 6.2.2 数字人体模型分割 |
| 6.2.3 模型对象数据结构 |
| 6.3 可视化数字病人系统客户端逻辑结构设计与技术实现 |
| 6.3.1 可视化索引控件模型加载模块实现 |
| 6.3.2 可视化索引控件加载病人信息模块实现 |
| 6.3.3 可视化索引控件基本操作模块实现 |
| 6.3.4 可视化索引控件选择模块实现 |
| 6.3.5 病人关键医疗信息调阅与显示实现 |
| 6.3.6 集成PACS影像工作站 |
| 6.4 可视化数字病人系统客户端人机交互界面(GUI)设计 |
| 6.4.1 可视化数字病人系统客户端界面设计 |
| 6.4.2 可视化索引模型显示方式与显示层级划分 |
| 6.4.3 可视化索引模型基本操作 |
| 6.4.4 病人关键医疗信息调阅与显示 |
| 第7章 可视化数字病人系统性能评测 |
| 7.1 可视化数字病人系统测试环境介绍 |
| 7.2 VPIS基本性能测试评估 |
| 7.3 Med SCS信息提取准确度验证报告 |
| 7.4 可视化数字病人系统响应时间评估 |
| 7.5 可视化数字病人系统试验样机临床测试报告 |
| 7.6 可视化数字病人系统试验样机满意度调查报告与意见反馈 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士期间发表的论文 |
（7）PACS关键技术研究及系统实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 PACS系统国内外研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容与创新 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 相关理论研究 |
| 2.1 PACS系统基础结构 |
| 2.2 DICOM标准 |
| 2.2.1 DICOM标准的历史与发展 |
| 2.2.2 DICOM标准主要内容 |
| 2.2.3 DICOM标准的意义 |
| 2.3 HL7标准与IHE规范 |
| 2.3.1 HL7标准概述 |
| 2.3.2 IHE规范概述 |
| 2.3.3 DICOM、HL7标准和IHE规范之间的关系 |
| 2.4 图像增强算法概述 |
| 2.4.1 空间域增强处理 |
| 2.4.2 频域增强处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 数字血管减影图像处理算法研究 |
| 3.1 DSA成像基本原理 |
| 3.2 DSA医学影像特征分析 |
| 3.3 DSA图像增强算法设计 |
| 3.3.1 图像序列预处理 |
| 3.3.2 图像序列对数变换 |
| 3.3.3 图像灰度映射 |
| 3.3.4 图像背景模板生成 |
| 3.3.5 图像序列增强动态模板生成 |
| 3.3.6 血管减影图像增强 |
| 3.3.7 图像位宽变换 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统设计与实现 |
| 4.1 系统设计原则与实现目标 |
| 4.1.1 系统设计原则 |
| 4.1.2 系统实现目标 |
| 4.2 系统总体架构设计 |
| 4.2.1 系统逻辑架构 |
| 4.2.2 系统技术架构 |
| 4.3 系统数据库设计 |
| 4.4 系统核心子模块的设计与实现 |
| 4.4.1 登记管理模块 |
| 4.4.2 拍片管理模块 |
| 4.4.3 报告管理模块 |
| 4.4.4 配置管理模块 |
| 4.4.5 影像后处理模块 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 系统测试用例 |
| 5.2 系统测试结果 |
| 5.2.1 系统功能性测试 |
| 5.2.2 系统稳定性测试 |
| 5.2.3 系统易用性测试 |
| 5.2.4 系统可维护性测试 |
| 5.2.5 系统性能测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 本文存在的问题 |
| 6.3 后期工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的成果 |
（8）医学影像归档和通信系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 PACS 系统的背景和意义 |
| 1.2 PACS 的国内外研究状况 |
| 1.3 本文的组织结构 |
| 第2章 PACS 系统体系结构研究及相关技术 |
| 2.1 三层客户/服务器结构 |
| 2.1.1 分布式对象技术 |
| 2.1.2 三层客户机/服务器结构 |
| 2.1.3 三层分布式技术在 PACS 系统中的应用 |
| 2.2 基于 HL7 和 DICOM 标准的体系结构 |
| 2.3 图像存储 |
| 2.3.1 SAN 的特点及适用情况 |
| 2.3.2 NAS 的优缺点及适用环境 |
| 2.3.3 SAN 与 NAS 特点的比较 |
| 2.3.4 RAID 技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 PACS 系统服务器设计方案 |
| 3.1 DICOM 服务器 |
| 3.2 DB SERVER 服务器 |
| 3.3 PACS 数据库 |
| 3.4 存储服务器 |
| 3.5 归档服务器 |
| 3.6 WEB 服务器 |
| 3.7 虚拟输出服务器 |
| 3.8 二级缓存服务器 |
| 3.9 本章小结 |
| 第4章 放射科信息化设计及工作站详细功能 |
| 4.1 放射科信息化设计方案 |
| 4.1.1 放射科信息化流程图 |
| 4.1.2 放射科信息化流程再造 |
| 4.1.3 DICOM 设备连接方式 |
| 4.2 放射科终端工作站的详细功能 |
| 4.2.1 预约登记工作站 |
| 4.2.2 影像处理与报告工作站 |
| 4.2.3 图像传输功能 |
| 4.2.4 质量控制工作站 |
| 4.3 主任管理工作站 |
| 4.3.1 数据统计模块 |
| 4.3.2 科室管理模块 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 预约登记表 |
| 4.4.2 患者信息表 |
| 4.4.3 医生叫号表 |
| 4.4.4 患者检查表 |
| 4.4.5 患者图像表 |
| 4.4.6 HIS 接口专用表-HIS 与 PACS 字典对应表 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 系统数据处理及集成 |
| 5.1 患者信息维护 |
| 5.2 医嘱处理信息维护 |
| 5.3 系统间数据交换内容 |
| 5.4 系统间数据交换流程 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 系统安全解决方案及实施培训计划 |
| 6.1 系统安全解决方案 |
| 6.1.1 服务器安全设计 |
| 6.1.2 数据的安全 |
| 6.1.3 数据传输的安全 |
| 6.1.4 网络的安全 |
| 6.1.5 终端工作站的安全 |
| 6.2 实施计划 |
| 6.2.1 人员组织 |
| 6.2.2 项目经理负责制 |
| 6.2.3 项目总体进度计划 |
| 6.3 系统培训计划 |
| 6.3.1 培训前准备 |
| 6.3.2 现场调研 |
| 6.3.3 培训院方信息系统专业人员 |
| 6.3.4 培训计划 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）基于Web的野战小型PACS系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1 引言 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 PACS系统的发展现状 |
| 1.3 课题思路与研究内容 |
| 第二章 与本研究相关的技术标准研究 |
| 2.1 数字影像与通讯标准 |
| 2.1.1 DICOM标准的发展历史 |
| 2.1.2 DICOM3.0 标准的组成 |
| 2.1.3 DICOM信息模型 |
| 2.1.4 DICOM标准的网络通讯协议 |
| 2.2 DICOM文件格式 |
| 2.2.1 DICOM文件的基本结构 |
| 2.2.2 DICOM文件的数据元素 |
| 2.2.3 DICOM数据集合 |
| 2.3 WADO标准分析 |
| 2.3.1 WADO内容概述 |
| 2.3.2 WADO技术标准 |
| 2.3.3 WADO对电子健康档案发展的作用 |
| 2.3.4 WADO在医疗信息系统集成中的应用 |
| 2.4 MVC模式设计 |
| 第三章 系统构架研究与系统设计 |
| 3.1 基于Web的野战小型PACS系统的构架研究和实现方案 |
| 3.2 系统功能分析 |
| 3.3 系统 UML建模 |
| 3.4 系统平台与所需软件 |
| 第四章 基于Web的野战小型PACS系统的设计与实现 |
| 4.1 DICOM服务器Web接口的实现 |
| 4.2 数据库的设计与实现 |
| 4.2.1 数据表结构 |
| 4.2.2 针对WADO的数据视图 |
| 4.3 应用层的设计与实现 |
| 4.3.1 数据连接模块的实现 |
| 4.3.2 基于WADO的DICOM访问实现 |
| 4.4 基于Web的野战小型PACS系统的Applet的设计与实现 |
| 4.4.1 基于浏览器的图像浏览 |
| 4.4.2 ImageJ的使用与自定义控件 |
| 4.4.3 各种类型图像处理的实现 |
| 4.4.4 客户端Applet程序的实现 |
| 4.5 系统运行试验 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结与讨论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 文献综述 |
| 参考文献 |
| 在学期间取得的成果及发表的代表性论着 |
| 代表性论着全文 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
（10）病人医疗信息多维可视化表达方法与实现技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 本章主要内容 |
| 1.1 课题的背景介绍 |
| 1.1.1 医院信息化发展进程 |
| 1.1.2 医疗信息系统概况 |
| 1.1.3 医疗信息化的发展趋势 |
| 1.1.4 医疗信息的应用现状 |
| 1.2 可视化技术意义与发展 |
| 1.2.1 科学计算可视化 |
| 1.2.2 数据可视化 |
| 1.2.3 信息可视化 |
| 1.2.4 知识可视化 |
| 1.2.5 可视化技术的发展 |
| 1.3 可视化技术在医疗领域的应用 |
| 1.3.1 疾病诊断的可视化 |
| 1.3.2 疾病治疗的可视化 |
| 1.3.3 疾病预防控制的可视化 |
| 1.3.4 医疗信息检索可视化 |
| 1.3.5 可视化人体计划 |
| 1.4 国内外可视化人体研究 |
| 1.4.1 国内外可视化人体研究的发展 |
| 1.4.2 可视化人体的应用现状与未来趋势 |
| 1.5 病人信息可视化索引技术的研究 |
| 1.5.1 病人信息可视化索引系统 |
| 1.5.2 病人信息可视化索引技术 |
| 1.5.3 病人信息可视化索引技术的局限性 |
| 1.6 本论文研究内容及意义 |
| 1.6.1 研究内容及意义 |
| 1.6.2 本论文研究的创新点 |
| 1.6.3 本文的组织结构 |
| 2 病人医疗信息多维可视化表达的方法研究 |
| 本章主要内容 |
| 2.1 当前病人信息存储、检索及表达及其局限性 |
| 2.2 面向病人的信息多维可视化处理（MDVP） |
| 2.3 MDVP 的实现方法及拟解决的关键问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 病人关键医疗信息的获取与处理方法研究 |
| 本章主要内容 |
| 3.1 病人关键医疗特征信息的定义 |
| 3.1.1 放射科医疗信息的种类 |
| 3.1.2 各类型信息深度挖掘技术的需求分析 |
| 3.1.3 病人关键医疗特征信息的内容 |
| 3.2 针对自由文本形式的医疗信息基于内容的提取 |
| 3.2.1 病人文本信息的全面采集 |
| 3.2.2 报告文本内容的处理分析 |
| 3.2.3 报告内容处理分析技术的实现流程 |
| 3.2.4 病灶特征信息内容提取的技术实现 |
| 3.3 针对离散数据形式的医疗信息的挖掘与表达 |
| 3.4 医疗图像信息的提取与表达 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 病人信息可视化对象构建方法研究 |
| 本章主要内容 |
| 4.1 病人信息可视化对象的构建目的 |
| 4.2 可视化对象框架的定义标准 |
| 4.2.1 放射学标准（RadLex、ACR Code） |
| 4.2.2 SNOMED 标准 |
| 4.3 病人信息可视化对象结构的设计与实现 |
| 4.4 可视化对象结构的特点 |
| 4.5 信息可视化对象内容的填充 |
| 4.6 信息可视化对象的存储与传输 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 病人医疗信息的多维可视化显示技术研究 |
| 本章主要内容 |
| 5.1 病人信息多维可视化显示技术的需求分析 |
| 5.2 信息多维可视化显示技术的实现 |
| 5.2.1 图形 API 的选择 |
| 5.2.2 三维人体模型的分割 |
| 5.2.3 模型数据的加载与重绘 |
| 5.2.4 3D 模型与医疗信息的融合匹配 |
| 5.2.5 多维度动态综合显示功能的实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 病人医疗信息多维可视化系统的设计与实现 |
| 本章主要内容 |
| 6.1 面向病人的医疗信息多维可视化系统的总体设计 |
| 6.2 对象生成组件的架构设计和主要模块介绍 |
| 6.2.1 病人信息可视化对象生成组件架构设计 |
| 6.2.2 对象生成组件的主要模块功能介绍 |
| 6.3 对象显示组件的架构设计与模块介绍 |
| 6.3.1 对象显示组件的架构设计 |
| 6.3.2 主要模块功能介绍 |
| 6.4 系统整体流程及各功能组件的工作流程 |
| 6.4.1 系统整体工作流程 |
| 6.4.2 对象生成组件的工作流程 |
| 6.4.3 对象显示组件的工作流程 |
| 6.5 病人信息多维可视化表达与应用平台的集成 |
| 6.5.1 与 RIS/PACS 系统的集成 |
| 6.5.2 控件接口的设计实现 |
| 6.5.3 平台上客户端的集成方案 |
| 6.5.4 可视化对象与索引系统的集成 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 病人医疗信息多维可视化系统功能实现及性能评测 |
| 本章主要内容 |
| 7.1 多维可视化显示功能的实现效果 |
| 7.1.1 显示效果测试 |
| 7.1.2 模型显示时间的变换 |
| 7.1.3 模型显示层次的变换 |
| 7.1.4 检查信息及病灶深层信息显示 |
| 7.2 测试环境及性能指标介绍 |
| 7.3 基本性能测试评估 |
| 7.3.1 病灶信息提取成功率 SRLE 及病灶信息可视化成功率 SRLV |
| 7.3.2 用户等待时间 WT |
| 7.3.3 图像/报告关联正确率 AIRI |
| 7.3.4 病灶面积数据提取准确率 ALAE |
| 7.4 控件整体性能分析总结 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果 |
四、与PACS系统相关的几个术语介绍（论文参考文献）
- [1]智能3D可视化数字病人表达方法与临床应用研究[D]. 马思然. 中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所), 2020(03)
- [2]医学影像信息系统中的智能化报告技术研究[D]. 谢哲. 中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所), 2020(03)
- [3]临床医学影像通讯与存储系统设计与实现[D]. 吴朕. 西南科技大学, 2018(05)
- [4]DICOM本体的模糊语义扩展与智能查询技术研究[D]. 冯雪. 东北大学, 2017(10)
- [5]基于Nodejs的云PACS系统的设计与实现[D]. 杨振宇. 北京交通大学, 2017(02)
- [6]可视化数字病人关键技术与系统研究[D]. 施烈航. 中国科学院研究生院(上海技术物理研究所), 2016(11)
- [7]PACS关键技术研究及系统实现[D]. 程川. 电子科技大学, 2015(03)
- [8]医学影像归档和通信系统的设计与实现[D]. 付群. 燕山大学, 2014(05)
- [9]基于Web的野战小型PACS系统设计[D]. 帅海涛. 中国人民解放军军事医学科学院, 2014(02)
- [10]病人医疗信息多维可视化表达方法与实现技术研究[D]. 郑威琳. 中国科学院研究生院（上海技术物理研究所）, 2014(02)