电子病历高维数据检索技术研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 薛亮 |
| 答辩日期 | 2010-05-28 |
| 文献子类 | 博士 |
| 授予单位 | 中国科学院研究生院 |
| 导师 | 张建国 |
| 关键词 | 电子病历 高维索引 文本索引 基于内容的图像检索 |
| 学位专业 | 电路与系统 |
| 英文摘要 | 电子病历的广泛应用推动了医疗效率和品质的大幅提高，但同时各种类型医疗信息的海量增长，也为医疗信息的使用带来挑战．如何将存储海量医疗信息的数据库转变为知识库和专家库，从而为医疗辅助诊断和决策支持以及医学研究和医学教育服务已成为医学信息技术研究的热点和难点。本论文围绕高维信息索引技术（High-Dimensional Indexing）在存储不同类型结构化报告数据（Structure Reports）的医学信息系统中的应用进行了深入的研究，对已有的高维索引算法进行了改进并应用到实际医疗信息系统之中，主要研究工作和创新之处如下：1. 研究了现行几种不同类型通用高维索引算法原理及其特点，并就VA-Trie索引算法进行了细致研究，改进了VA-Trie算法使其能更好的适应电子病历高维数据基于内容的检索的要求。2. 将改进的VA-Trie索引算法引入检验信息系统(LIS), 研究设计了“基于内容的检验数据检索原型样机＂。该样机可以在检验数据库搜索相似的检验报告，解决了传统关系数据库在此类数据检索性能上的缺陷。3. 将高维索引技术与文本信息检索技术相结合研究设计了“基于内容的超声报告检索系统”，该系统可以从超声检测数据和超声诊断文本两个方面对于超声报告进行基于内容的检索。4. 将高维索引技术引入到基于内容的医学图像检索系统（CBIR）中，克服了传统的基于CBIR技术医学图像检索系统在面对大规模图像数据库时查询效率低下的问题，为基于内容的医学图像检索系统在临床中的使用创造了条件。通过测试评估，证明本论文的研究方法和结果能够拓展挖掘医疗信息的使用范围和深度，为进一步发展医学诊断决策支持系统提供了重要技术支撑，具有广阔的应用前景。 |
| 学科主题 | 红外系统与元部件 |
| 公开日期 | 2012-09-11 |
| 源URL | [http://202.127.1.142/handle/181331/5134]  |
| 专题 | 上海技术物理研究所_上海技物所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 薛亮. 电子病历高维数据检索技术研究[D]. 中国科学院研究生院. 2010. |
入库方式： OAI收割
来源：上海技术物理研究所
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