一、医院数据库负载均衡设计与实践（论文文献综述）
许杰,林特,王德健[1]（2022）在《医院互联网共享交互服务管控平台建设与实践》文中提出目的构建一套支撑互联网医疗应用的医院共享交互服务管控平台,为医疗机构在开展互联网医疗实践中安全规范地开放医疗数据接口提供参考。方法通过对医院数据库资产进行治理,构建以医疗健康服务资产为基础的平台,有效管理互联网医疗应用接入的认证、配置、授权、监管、预警和分析,辅助医院高效、安全、可控地满足互联网医疗应用接入需求。结果通过医院持续5年实践,平台安全平稳运行,有效验证了平台的安全性和实用性。结论通过平台建设与实践,显着提高了医院面向互联网医疗应用开放医疗数据接口的安全性和开发效率。
苏学峰,王铁忠,赵波,张树伟,郑俊峰,李慧,郭伟红,王林鹏,赵鹏,周亚杰,刘跃[2]（2022）在《临汾区域健康医疗大数据智能平台的建设与实践》文中指出临汾区域健康医疗大数据智能平台的建设与实践,希望打造出符合国家标准又能更好服务当地居民生活健康的区域医疗大数据智能平台,为居民提供全生命周期的健康管理服务;更好的为医疗机构提高诊疗、会诊及转诊的运行效率,提升服务承载能力;为卫生行政部门提供数据,促进临汾区域经济社会健康发展。
宋锦波[3]（2021）在《基于改进LEACH算法的无线传感器网络拓扑控制研究》文中提出无线传感器网络是一种能够通过传感器节点实时获取区域信息并对传输回来的信息进行一定处理的自组织网络。传感器节点具有一定的信息采集、传输和处理能力,由于其体积较小,成本低廉,电池能量有限,在网内节点数目往往较多,节点随机均匀地分布在感知区域内,通过对节点采集到的信息进一步分析,能实现对区域环境的监测。传感器网络在获取信息的实时性有着无与伦比的优越性,且无需提前搭建基础设施,被广泛地应用于医疗、环境等各个领域。由于网内节点电池更换不易,节点的通信范围有所重叠,在通信数据上会有较大的冗余,因此如何减少网内冗余数据传递,以提高节点能量的有效利用率是目前研究的热点之一。本文以减少网内节点能量损耗,延长网络生命周期为目的,特别是针对传统LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）算法的不足,提出了基于LEACH算法的改进型TLE-LEACH（The Least Energy LEACH）算法,对于网内簇头的数目、簇头的选择方式以及簇内冗余数据的减少做出改进;另外,在上述算法的基础上提出将中间节点作为数据融合转发节点的想法,并对网内节点的信息传递路径进行优化。以下是本文的主要工作内容:1、基于传统分层网络的特点,在LEACH算法分区的基础上,首先根据当前网络能量损耗计算出当前网内的最佳簇头数k,并根据簇头的数目k重新进行网络区域划分,分簇完成后按照能量最优原则进行网内簇头节点的选取,有效解决簇头节点过于密集或分散的问题。同时引入簇内主副簇头的概念,防止主簇头节点因意外宕机而造成数据丢失,主副簇头互相轮换减少了因簇头不断选举而造成不必要的网络能量损耗,由主簇头节点承担着数据转发与融合的任务。2、节点之间的通信数据量影响着节点的能量损耗,数据融合是提高信息的可信度以及减少数据冗余性的有效手段,网内各节点通过计算其他节点对自己的信任度来搭建信任矩阵w,结合传感器所测数据的真实程度进行数据处理,赋予邻居节点不同的权值,对数据进行融合。在改进算法TLE-LEACH中,节点以单跳的形式传送数据到簇头节点处,簇头对收集到的数据进行融合处理后再发送到基站。3、节点到簇头间的数据传输以单跳的形式进行,对于簇内距离簇头节点较远的节点而言,节点间的信息传输能量损耗较大,因此需要对簇内节点的数据传输进行一定的路径规划,从Floyd算法和Dijkstra算法出发,根据无线传感器网络节点的特性,在节点到簇头间构建了一种特殊的圆加角度的节点最优路径寻址方式,可以有效降低节点的能量损耗,延长网络的生命周期。4、引入中间节点,在中间节点处对数据进行融合,再将融合后的数据传送至主簇头处,有效地减少主副簇头节点的能量融合损耗,间接地减少了簇头节点选举次数,对延长传感器网络的生命周期有着较好的意义。最后,结合实际的项目,在以上研究成果的基础上设计并研发了一款恶劣区域土壤平台检测系统,实现了传感器采集信息的可视化展示。该平台有着系统人员管理、数据检测管理以及土壤实时监测等多项功能。该系统能够对检测区域内所采集的环境信息进行展示,系统工作人员可以根据数据对土壤进行改良,在实际生活中能够发挥较好的应用。
陈善[4]（2020）在《基于心电动力学图的多平台心肌缺血临床检测系统的设计与实现》文中指出心血管疾病,是人类健康的头号杀手。心肌缺血是常见的心血管疾病,做好心肌缺血检测工作具有重要意义。心电图检查是临床上应用最广泛的心肌缺血检测手段,传统检查方式的准确率不高,容易出现“漏”诊。随着计算机技术的飞速发展,心电图的自动化分析成为了研究趋势。一种基于心电动力学图（Cardiodynamicsgram,CDG）的心肌缺血检测技术,在临床中取得了较好的应用成效。它通过确定学习理论,对从常规的心电图截取的ST-T环进行局部精确动力学辨识,并以三维可视化的形式展示建模的结果,即心电动力学图。大量的实验表明,正常个体与心肌缺血患者的CDG差异明显,通过CDG检查心肌缺血具有较高的准确率。随着基于心电动力学图的心肌缺血检测临床应用的深入,医院医护人员和实验室研究人员,分别从临床上的电子病历存储、电子病历查阅、CDG检测和数据统计分析等方面提出了不同的需求。因此,本文设计并实现了基于心电动力学图的多平台心肌缺血临床检测系统,该系统整体分为三个部分:心肌缺血临床电子病历数据库、心肌缺血检测MATLAB研究平台和心肌缺血Web远程检测平台。心肌缺血临床电子病历数据库,基于关系型数据库My SQL进行实现,可满足对心肌缺血临床患者大数据的高效存储和访问需求,它对心肌缺血的进一步研究具有重要意义;心肌缺血检测MATLAB研究平台,为研究人员管理病历大数据、进行CDG检测以及对临床病历大数据进行分析统计提供了有力的工具;基于Spring Boot框架及其相关组件实现的心肌缺血Web远程检测平台,使得医院医务人员通过浏览器即可访问到心肌缺血CDG检测服务,并同时具备多个功能界面,方便了医务人员进行临床电子病历的远程管理。
赵宇[5]（2020）在《基于多源数据的影像诊断报告系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理随着信息技术的快速发展,目前许多医院已经具备了较为完善的医疗信息化平台和HIS、LIS和PACS等业务系统,对患者临床资料,实验室检查结果以及医学影像等医疗数据有了较为系统化的电子保存,积累了丰富的数据资源。但是这些数据分散保存在各个不同医疗机构的不同业务系统,医生在书写影像诊断报告时,并不能调阅分别保存在HIS和LIS系统中的患者临床资料和实验室检查结果,影响诊断准确性。特别是在分级诊疗背景下,医生在书写诊断报告时,也难以获取分散在不同医疗机构的影像资料进行比较诊断。鉴于此,本文设计并实现一种基于多源数据的影像诊断报告系统。本文完成的主要工作包括:1.针对放射科医生在书写诊断报告时,无法获取患者散落在基层医院的多源医疗数据导致的“信息孤岛”问题,通过调用C/S架构的影像上传软件实现患者影像的获取,并采取改进后的基于公共XML的数据交换模型对结构化的临床资料和实验室检查结果等医疗数据进行迁移,提升了系统的灵活性,采用“触发器+影子表”的方式对变更数据进行抽取,提供了变更数据的获取方案。2.针对我国医疗资源分配不均导致的基层医院高端影像设备不足和放射科医生相对短缺问题,分别设计出预约检查和预约诊断两种方式,通过调用区域内的设备资源以及患者影像,临床资料和实验室检查结果等多源医疗数据的方式实现针对患者自身情况的个性化影像诊断,结合Redis解决报告书写冲突问题并通过关键词划分和文本框实时监控实现了文本智能感知。3.整个系统使用Spring Boot进行独立的开发,根据业务逻辑不同,将系统划分为用户登录微服务,预约微服务,影像诊断微服务,统计微服务以及数据迁移微服务,使用“Cookie+Redis”的方法实现各个微服务之间用户信息共享,并通过Spring Cloud框架对系统服务进行治理,使用Zuul网关作为外部访问统一接口,将Nginx作为静态资源服务器并对Zuul网关做反向代理,各个服务以搭建集群的方式提升系统并发量。本文基于多源数据的影像诊断报告系统使诊断医生能够远程便利地书写,编辑诊断报告并可以方便的调阅患者影像、临床症状信息和检验化验信息,对提升基层医院诊断水平具有重要的意义。
刘森,张书维,侯玉洁[6]（2020）在《3D打印技术专业“三教”改革探索》文中指出根据国家对职业教育深化改革的最新要求,解读当前"三教"改革对于职教教育紧迫性和必要性,本文以3D打印技术专业为切入点,深层次分析3D打印技术专业在教师、教材、教法（"三教"）改革时所面临的实际问题,并对"三教"改革的一些具体方案可行性和实际效果进行了探讨。
胡新龙,李怀成[7]（2019）在《互联网+医疗健康模式下的医院网络安全防护》文中研究表明针对互联网医疗模式下,医院的内外网需要打通,数据在不同网络之间交互成为发展趋势。在分析了传统医疗模式下网络安全防护存在问题的基础上,讨论了在互联网模式下的网络安全保护措施、互联互通方法,并介绍了具体案例。
吴健[8]（2018）在《医院数据库高可用设计浅谈》文中研究指明如今,医院在高度网络化环境的全天候运营。医院IT系统必须要支持所有业务系统安全可靠且持续运行。但是,随着更多业务系统功能的引入,医院IT管理者经常发现很难集成一组合适的功能来构建适合其所有业务需求的统一高可用性（HA）解决方案。
李伟[9]（2015）在《肿瘤、心血管重大疾病临床与组学大数据存储及挖掘技术研究》文中研究说明随着医疗信息技术和生物科技的迅猛发展,生物医疗行业的数据量呈爆炸式增长。作为生物医疗数据最重要的组成部分,临床与组学数据是指在疾病的诊治和组学分析中产生的电子病历、检查报告、影像、信号数据、基因序列数据等。在某些重点专科医院,临床数据的积累已达到百TB的规模,而在组学研究领域更是达到了PB级。这些数据的挖掘应用将对研究疾病发生发展规律、提高诊治水平等具有重大潜在价值。然而,随着海量数据的不断累积和应用需求的更加复杂化,临床与组学数据存储和挖掘面临着许多新的问题,制约了其更好地实际应用。为研究适合临床与组学大数据存储和挖掘的高效方法,本文以对人类危害极大的肿瘤、心血管疾病为例,深入分析了两类疾病在诊治和愈后管理过程中,如何充分利用已有数据提高诊断正确率、确定科学的治疗方案,使大多数医生均成为“有丰富医疗经验的高价值”医生。对数据应用过程中面临的多源异构集成存储,高速并行访问及高效挖掘算法等问题提出了一些解决方案。首先,在深入分析临床与组学大数据组成和技术特性的基础上,本文将分散、异构、多源、非结构化的数据分为文档数据、小文件和大文件三类,并以NoSQL作为存储底层,MapReduce作为计算引擎,构建了面向并行数据挖掘的分布式存储模型MSPM（Medical Storage Platform for Mining）。该模型实现了三类数据的一体化集成存储和统一规则访问,并适于并行化的数据分析和挖掘。同时,借助NoSQL的自动分片和副本集机制,可满足应用对高可扩展性、高可靠性的需求。然后,针对MSPM模型存在的两个主要性能瓶颈进行了优化。为应对集群系统失衡问题,提出了综合应用组合调优片键和FDO-DT（Double Threshold based on Frequence of Data Operation）算法的改进策略,解决了数据自动分片耗时长、开销大的问题,并实现了数据存储与读写的双均衡;为解决频繁访问原始大文件造成的系统性能不佳问题,设计了大文件特征库,通过医学文档关键信息抽取、元信息提取、挖掘结果动态俘获等将大文件的各类常用信息集成在库中,并由对库的访问转移一部分对大文件的直接操作,显着节约了系统总开销。最后,为解决经典Apriori算法在医疗大数据挖掘中,面临的类型复杂、属性高维,开销大,结果针对性差等问题,设计了改进的Apriori-M-DB算法。通过以键值对形式统一存储,实现了对复杂异构类型数据的挖掘。并通过MapReduce化,一次扫描选取所有候选项集和兴趣集约束计数等,提高了挖掘的效率和针对性。
徐玉坤[10]（2015）在《大型医院综合管理系统开发》文中认为医院综合管理系统是现代化医院运营的必要技术支撑。实现医院管理系统的目的是为了以更现代化、科学化、规范化的手段来加强医院的管理，提高医院的工作效率，改进医疗质量，从而树立现代医院的新形象，这也是未来医院发展的必然方向。传统的医院综合管理系统只是对医院信息进行展示以及管理，但是这远远不能满足社会的需求。随着社会的发展，网络的普及，越来越多的人希望通过网络及时方便的了解到自己需要的信息，比如说个人就诊信息等；同时医院管理者也需要对医院进行更加智能化的管理。针对上述问题，本文设计并开发了综合型的医院管理系统。本系统不仅涵盖了医院内部信息维护、医院信息展示等功能，同时还增加了医院日常运营信息的查询、急救车辆实时监控、病人就医信息查询等功能，这些功能使得整个医院系统资源得以更好的利用。本论文针对如何设计一个功能齐全、易于操作的医院综合管理系统进行了探索与研究，主要内容包括以下几个方面：1.首先，对国内外医院综合管理系统的开展情况进行了调查研究，分析并总结了医院未来信息化发展的趋势以及在系统设计上使用到的相关技术。2.其次，针对系统功能以及医院数据库特点，为能够在医院数据库海量数据中准确快速的查询到有效信息，本文对语义缓存方法进行了深入的研究，并且结合数据预取技术，提出了一种基于缓存语义信息与择机预取的查询优化算法，并对该算法的原理进行了详细的阐述。3.最后，在做了大量的需求调研与研究工作之后，根据需求文档对系统进行了详细的功能划分与设计，按步骤分模块的对系统进行了自上而下的设计与实现。本系统已经设计完成，并且现在处于试运行阶段。在医院现代化系统建设的大环境下，通过本系统的运营能够更好的整合医院的现有医疗资源，发挥医院的整体优势，为医院的发展以及信息化建设提供了更加全面的保障，使医院创造出更大的经济效益和社会效益，更好的服务于患者和社会。
二、医院数据库负载均衡设计与实践（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、医院数据库负载均衡设计与实践（论文提纲范文）
（1）医院互联网共享交互服务管控平台建设与实践（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 需求分析 |
| 1.1 医院互联网数据开放现状 |
| 1.2 医院互联网数据开放弊端和风险 |
| 1.2.1 缺失统一的医疗数据全链路安全开放管控设计 |
| 1.2.2 缺失统一的医疗数据接口开放标准 |
| 1.2.3 缺失医疗数据开放过程的安全监管能力 |
| 1.2.4 缺乏面向互联网共享医疗数据的专业安全管控工具 |
| 2 建设目标 |
| 3 架构设计 |
| 4 功能模块 |
| 4.1 医疗健康服务资产管理 |
| 4.2 医疗健康服务建模工具 |
| 4.3 互联网安全接入引擎 |
| 4.4 健康服务开放管控系统 |
| 4.5 健康服务运行实时监控系统 |
| 4.6 数据安全日志分析统计系统 |
| 5 应用成效 |
| 6 结语 |
（2）临汾区域健康医疗大数据智能平台的建设与实践（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、临汾区域健康医疗大数据智能平台的建设方案 |
| （一）健康医疗大数据智能平台建设思路 |
| （二）健康医疗大数据智能平台架构设计 |
| （三）健康医疗大数据智能平台子平台模块 |
| 1. 平台管控 |
| 2. 双向转诊 |
| 3. 家庭医生 |
| 4. 远程会诊 |
| （四）健康医疗大数据智能平台建设特点 |
| 三、健康医疗大数据智能平台风险与应对 |
| （一）数据风险及应对措施 |
| （二）信息安全风险及应对措施 |
| （三）架构风险及应对措施 |
| 四、健康医疗大数据智能平台实施与应用效果 |
| 五、结语 |
（3）基于改进LEACH算法的无线传感器网络拓扑控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文章节组织内容 |
| 第2章 WSN概述及关键技术理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 WSN概述 |
| 2.3 拓扑控制能耗模型与功率控制算法 |
| 2.3.1 无线传感器网络能耗模型 |
| 2.3.2 无线传感器网络节点的功率控制 |
| 2.4 分簇算法介绍 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于改进LEACH算法的WSN拓扑控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 LEACH算法概述 |
| 3.3 LEACH算法与DEEC算法的简单比较 |
| 3.4 数据融合 |
| 3.5 基于最优簇头改进的LEACH算法 |
| 3.6 整体算法流程图 |
| 3.7 仿真结果分析 |
| 3.7.1 死亡节点数 |
| 3.7.2 网络能耗图 |
| 3.7.3 基站接收数据 |
| 3.7.4 结论 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 基于改进LEACH算法的WSN路径规划 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 传统路径规划算法的介绍 |
| 4.2.1 Dijkstra算法介绍 |
| 4.2.2 Floyd算法介绍 |
| 4.2.3 本章路径算法介绍 |
| 4.2.4 最优路径选择流程图 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 恶劣区域土壤传感器网络检测系统的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 系统的开发环境 |
| 5.2.2 系统的技术路线 |
| 5.2.3 系统的重难点和解决办法 |
| 5.2.4 系统软件和硬件结构 |
| 5.2.5 数据库的设计图 |
| 5.3 土壤监测系统平台的展示 |
| 5.3.1 系统登录页面展示 |
| 5.3.2 恶劣环境土壤环境项目人员管理中心 |
| 5.3.3 数据检测管理中心 |
| 5.3.4 土壤信息实时检测中心 |
| 5.3.5 传感器节点存活检测 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 主要成果 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（4）基于心电动力学图的多平台心肌缺血临床检测系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文结构 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 心脏电生理 |
| 2.1.1 心电图 |
| 2.1.2 心电向量图 |
| 2.1.3 心肌缺血检测方法 |
| 2.2 确定学习理论 |
| 2.2.1 RBF神经网络 |
| 2.2.2 RBF持续激励条件 |
| 2.2.3 离散系统的确定学习 |
| 2.2.4 确定学习在心肌缺血检测上的应用 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 多平台系统需求分析及框架设计 |
| 3.1 多平台系统需求分析 |
| 3.1.1 电子病历存储和访问需求 |
| 3.1.2 心肌缺血检测研究平台需求 |
| 3.1.3 心肌缺血远程检测平台需求 |
| 3.2 电子病历数据库方案的选取 |
| 3.3 心肌缺血检测研究平台方案选取 |
| 3.4 心肌缺血远程检测平台方案选取 |
| 3.5 多平台系统整体框架 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 心肌缺血数据库服务实现 |
| 4.1 电子病历数据库设计 |
| 4.1.1 数据来源及需求分析 |
| 4.1.2 数据库结构设计 |
| 4.1.3 数据库构建 |
| 4.1.4 数据库优化 |
| 4.2 数据库集群部署 |
| 4.2.1 数据库集群搭建 |
| 4.2.2 电子病例数据库程序部署 |
| 4.3 数据库信息脱敏 |
| 4.3.1 脱敏方案选择 |
| 4.3.2 数据脱敏实现 |
| 4.4 数据库访问API |
| 4.4.1 添加电子病历API |
| 4.4.2 更新电子病历API |
| 4.4.3 查询电子病历API |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 多平台系统的整体实现 |
| 5.1 心肌缺血检测MATLAB研究平台实现 |
| 5.1.1 界面设计 |
| 5.1.2 逻辑层实现 |
| 5.1.3 计算层实现 |
| 5.2 心肌缺血检测研究平台功能展示 |
| 5.2.1 病历查询功能 |
| 5.2.2 CDG检测 |
| 5.2.3 全屏显示 |
| 5.2.4 病历添加 |
| 5.2.5 病历修改 |
| 5.2.6 指标分布图 |
| 5.3 Web远程检测平台的后台实现 |
| 5.3.1 SpringBoot及其组件 |
| 5.3.2 后台项目结构 |
| 5.3.3 CDG检测程序调用 |
| 5.3.4 数据库连接池 |
| 5.3.5 用户权限认证与授权 |
| 5.4 Web远程检测平台前端页面实现 |
| 5.4.1 平台首页 |
| 5.4.2 病历查询界面 |
| 5.4.3 病历添加界面 |
| 5.4.4 病历修改界面 |
| 5.4.5 CDG诊断界面 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（5）基于多源数据的影像诊断报告系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的组织结构与安排 |
| 2 相关技术 |
| 2.1 微服务概述 |
| 2.2 开发框架 |
| 2.2.1 SpringMVC框架 |
| 2.2.2 SpringBoot框架 |
| 2.2.3 MyBatis框架 |
| 2.3 SpringCloud治理框架 |
| 2.4 Nginx服务器 |
| 2.5 Redis数据库 |
| 2.6 XML及相关技术 |
| 2.6.1 XML概述 |
| 2.6.2 XML解析技术 |
| 2.6.3 XML映射技术 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 需求分析 |
| 3.1 功能性分析 |
| 3.1.1 用户登录功能 |
| 3.1.2 预约功能 |
| 3.1.3 影像诊断功能 |
| 3.1.4 统计功能 |
| 3.1.5 数据迁移功能 |
| 3.2 非功能性分析 |
| 3.2.1 稳定性 |
| 3.2.2 可维护性 |
| 3.2.3 易使用性 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 系统的设计与实现 |
| 4.1 系统的概要设计 |
| 4.1.1 系统架构设计 |
| 4.1.2 系统微服务功能划分 |
| 4.2 微服务功能的设计与实现 |
| 4.2.1 用户登录微服务 |
| 4.2.2 预约微服务 |
| 4.2.3 影像诊断微服务 |
| 4.2.4 统计微服务 |
| 4.2.5 数据迁移微服务 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 用户登录微服务 |
| 4.3.2 预约微服务 |
| 4.3.3 影像诊断微服务 |
| 4.3.4 统计微服务 |
| 4.3.5 数据迁移微服务 |
| 4.4 非功能性的实现 |
| 4.4.1 Eureka服务注册 |
| 4.4.2 Nginx反向代理 |
| 4.4.3 Zuul路由功能 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统的关键技术 |
| 5.1 变更数据获取 |
| 5.2 诊断报告关键技术 |
| 5.2.1 报告书写冲突解决方案 |
| 5.2.2 文本智能感知 |
| 5.3 第三方应用调用方案 |
| 5.3.1 Web看图应用 |
| 5.3.2 本地版影像上传软件 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 测试环境与测试目标 |
| 6.1.1 测试环境 |
| 6.1.2 测试目标 |
| 6.2 组件功能测试 |
| 6.2.1 Eureka组件测试 |
| 6.2.2 Zuul组件测试 |
| 6.3 微服务功能测试 |
| 6.3.1 用户登录微服务测试 |
| 6.3.2 预约微服务测试 |
| 6.3.3 影像诊断微服务 |
| 6.3.4 统计微服务测试 |
| 6.3.5 数据迁移微服务测试 |
| 6.4 性能测试 |
| 6.4.1 系统高并发测试 |
| 6.4.2 接口响应测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（6）3D打印技术专业“三教”改革探索（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 3D打印技术专业“三教”面临的突出问题 |
| 1.1 师资团队的教学素养相对偏差 |
| 1.2 3D打印技术专业教材不成体系，资源匮乏 |
| 1.3 教法难以提升学生参与的主动性 |
| 2 3D打印技术应用专业“三教”改革措施 |
| 2.1 通过“名师引领、双元结构、分工协作”的准则塑造团队 |
| 2.1.1 依托有较强影响力的带头人，有效开发名师所具备的引领示范效果 |
| 2.1.2 邀请大师授教，提升人才的技术与技能水准 |
| 2.2 推进“学生主体、育训结合、因材施教”的教材变革 |
| 2.2.1 设计活页式3D打印教材 |
| 2.2.2 灵活使用信息化技术，形成立体化的教学 |
| 2.3 创新推行“三个课堂”教学模式，推进教法改革 |
| 2.3.1 采取线上、线下的混合式教法 |
| 2.3.2 构建与推进更具创新性的“三个课堂”模式 |
（7）互联网+医疗健康模式下的医院网络安全防护（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 医院网络安全发展历程 |
| 1.1 最初的内外网隔离时期 |
| 1.2 接入专线网络外联 |
| 1.3 划分虚拟专网方式接入 |
| 1.4 互联网+医疗背景下的网络融合 |
| 2 网络安全措施 |
| 2.1 流量清洗 |
| 2.2 入侵防御 |
| 2.3 防病毒 |
| 2.4 访问控制 |
| 2.5 负载均衡 |
| 2.6 日志审计与事后分析 |
| 3 具体实例 |
| 4 结语 |
（8）医院数据库高可用设计浅谈（论文提纲范文）
| 1 什么是高可用 |
| 1.1 高可用性主要特征 |
| 1.2 高可用重要性 |
| 2 确定高可用性要求 |
| 2.1 业务影响分析 |
| 2.2 停机成本 |
| 2.3 恢复时间目标 (RTO) |
| 2.4 恢复点目标 (RPO) |
| 3 数据库高可用解决方案 |
| 3.1 系统恢复能力性能指标 |
| 3.2 可管理性开销 (MO:Manageability Overhead) |
| 3.3 高可用架构建议 |
| 4 医院数据库最佳实践 |
| 4.1 医院数据库架构设计实践 |
（9）肿瘤、心血管重大疾病临床与组学大数据存储及挖掘技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 肿瘤、心血管疾病的重大危害及相关诊治技术的应用 |
| 1.1.2 临床与组学数据的海量累积 |
| 1.1.3 临床与组学大数据存储、处理现状及面临的问题 |
| 1.2 课题研究的意义和难点 |
| 1.2.1 研究意义 |
| 1.2.2 研究难点 |
| 1.3 本文的主要工作和创新 |
| 1.3.1 本文的主要工作 |
| 1.3.2 本文的主要创新点 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 临床与组学大数据组成、特性及应用需求分析和相关研究工作 |
| 2.1 临床与组学大数据的组成 |
| 2.1.1 肿瘤、心血管疾病诊疗活动的一般过程 |
| 2.1.2 肿瘤、心血管疾病临床数据组成 |
| 2.1.3 组学数据的来源与组成 |
| 2.1.4 临床与组学数据分类 |
| 2.2 典型数据的技术特性分析 |
| 2.2.1 电子病历数据技术特性分析 |
| 2.2.2 影像数据技术特性分析 |
| 2.2.3 医学检验数据技术特性分析 |
| 2.2.4 心电数据技术特性分析 |
| 2.2.5 医学视频数据技术特性分析 |
| 2.2.6 基因测序数据技术特性分析 |
| 2.3 临床与组学大数据应用需求分析 |
| 2.4 主要问题及相关研究 |
| 2.4.1 当前相关技术方案分析 |
| 2.4.2 问题及相关研究 |
| 2.5 本文的研究思路和计划 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 面向数据分析和挖掘的临床与组学大数据存储模型设计及实现 |
| 3.1 临床与组学数据传统存储模式面临的挑战 |
| 3.1.1 临床与组学数据传统存储模式 |
| 3.1.2 当前面临的主要挑战 |
| 3.2 面向数据分析和挖掘的临床与组学大数据存储模型设计 |
| 3.2.1 面向数据分析和挖掘的存储模式分析 |
| 3.2.2 面向数据分析和挖掘存储模型MSPM的设计 |
| 3.2.3 面向数据分析和挖掘存储的关键技术实现 |
| 3.3 各类数据的存储实现 |
| 3.3.1 文档数据的存储策略与实现 |
| 3.3.2 二进制小文件的存储策略与实现 |
| 3.3.3 二进制大文件的存储策略与实现 |
| 3.3.4 数据的整体组织与访问策略 |
| 3.4 实验和分析 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 主要性能的测试和分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 面向并行数据挖掘的分布式存储模型MSPM性能优化 |
| 4.1 MSPM模型主要性能瓶颈分析 |
| 4.2 基于FDO-DT算法的负载均衡优化 |
| 4.2.1 自动分片机制介绍 |
| 4.2.2 基于组合片键的自动分片调优 |
| 4.2.3 Mongo DB负载均衡机制分析 |
| 4.2.4 基于FDO-DT算法的集群负载均衡优化 |
| 4.2.5 实验与分析 |
| 4.3 基于动态特征库的系统访问性能优化 |
| 4.3.1 系统访问开销分析 |
| 4.3.2 基于动态特征库的大文件访问性能优化方案设计与实现 |
| 4.3.3 实验和分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于MSPM的数据关联规则优化算法Apriori-M-DB的设计与实现 |
| 5.1 数据关联规则算法 |
| 5.1.1 数据关联规则算法介绍 |
| 5.1.2 Apriori算法在医疗大数据应用中面临的挑战 |
| 5.2 SAAP: Apriori算法的并行化实现 |
| 5.3 基于SAAP的Apriori-M-DB算法的设计与实现 |
| 5.3.1 Apriori-M-DB算法的设计与实现 |
| 5.3.2 Apriori-M-DB算法性能的理论分析 |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.4.1 实验方案 |
| 5.4.2 测试与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（10）大型医院综合管理系统开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及未来发展趋势 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 医院的信息化发展趋势 |
| 1.3 主要研究内容和论文结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第二章 系统开发相关技术 |
| 2.1 OCX 插件技术 |
| 2.1.1 呼叫中心坐席条 OCX |
| 2.1.2 主要接口技术 |
| 2.2 网上支付技术 |
| 2.2.1 网上支付技术原理 |
| 2.2.2 本系统网上支付流程 |
| 2.3 IBM MQ |
| 2.3.1 MQ 基本概念 |
| 2.3.2 MQ 工作原理 |
| 2.4 .NET 对象的 XML 序列化和反序列化 |
| 2.4.1 .NET 对象的 XML 序列化和反序列化原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于缓存语义信息与择机预取的查询优化算法研究 |
| 3.1 查询优化算法概述 |
| 3.2 算法选择的依据及算法的体系结构图 |
| 3.3 算法的基本步骤及算法的相关定义 |
| 3.4 语义信息替换与择机预取算法 |
| 3.5 基于缓存语义信息与择机预取的查询优化算法及其性能测试 |
| 3.5.1 基于缓存语义信息与择机预取的查询优化算法 |
| 3.5.2 查询性能测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 大型医院综合管理系统需求分析 |
| 4.1 系统设计目标 |
| 4.1.1 功能目标 |
| 4.1.2 性能指标 |
| 4.2 系统模块需求说明 |
| 4.2.1 登录功能 |
| 4.2.2 修改用户信息 |
| 4.2.3 医疗信息 |
| 4.2.4 运营信息 |
| 4.2.5 院内查询 |
| 4.2.6 互动服务 |
| 4.2.7 后台管理 |
| 4.2.8 关于医院 |
| 4.2.9 交流平台 |
| 4.2.10 医院动态 |
| 4.2.11 医疗监控 |
| 4.3 系统设计思路 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 大型医院综合管理系统设计与实现 |
| 5.1 系统功能模块设计 |
| 5.2 系统功能概要设计 |
| 5.2.1 类图和时序图设计 |
| 5.2.2 系统数据库设计 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 登录功能 |
| 5.3.2 后台管理 |
| 5.3.3 预约挂号 |
| 5.3.4 院内查询-个人就诊信息 |
| 5.3.5 随访管理-复诊通知 |
| 5.3.6 临床诊疗管理 |
| 5.3.7 互动服务-运营信息 |
| 5.3.8 患者关怀 |
| 5.3.9 运营信息-手术信息 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文研究工作总结 |
| 6.2 存在的不足和今后工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的文章 |
四、医院数据库负载均衡设计与实践（论文参考文献）
- [1]医院互联网共享交互服务管控平台建设与实践[J]. 许杰,林特,王德健. 中国卫生信息管理杂志, 2022(01)
- [2]临汾区域健康医疗大数据智能平台的建设与实践[J]. 苏学峰,王铁忠,赵波,张树伟,郑俊峰,李慧,郭伟红,王林鹏,赵鹏,周亚杰,刘跃. 中国信息化, 2022(01)
- [3]基于改进LEACH算法的无线传感器网络拓扑控制研究[D]. 宋锦波. 东华大学, 2021(01)
- [4]基于心电动力学图的多平台心肌缺血临床检测系统的设计与实现[D]. 陈善. 华南理工大学, 2020(02)
- [5]基于多源数据的影像诊断报告系统的设计与实现[D]. 赵宇. 郑州大学, 2020(03)
- [6]3D打印技术专业“三教”改革探索[J]. 刘森,张书维,侯玉洁. 数码世界, 2020(04)
- [7]互联网+医疗健康模式下的医院网络安全防护[J]. 胡新龙,李怀成. 中国卫生信息管理杂志, 2019(04)
- [8]医院数据库高可用设计浅谈[J]. 吴健. 数字通信世界, 2018(11)
- [9]肿瘤、心血管重大疾病临床与组学大数据存储及挖掘技术研究[D]. 李伟. 国防科学技术大学, 2015(04)
- [10]大型医院综合管理系统开发[D]. 徐玉坤. 浙江理工大学, 2015(10)