| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-24页 |
| 1.1 大数据与精准医疗 | 第13-17页 |
| 1.1.1 大数据技术发展概况 | 第13-14页 |
| 1.1.2 大数据在医疗领域的应用 | 第14-16页 |
| 1.1.3 精准医疗简介 | 第16-17页 |
| 1.2 现代医疗信息系统介绍与其存在的问题 | 第17-20页 |
| 1.2.1 主要医疗信息系统简介 | 第17-19页 |
| 1.2.2 医疗信息系统存在的问题以及面临的挑战 | 第19-20页 |
| 1.3 国外在医疗大数据方面的研究举例 | 第20-21页 |
| 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 | 第20-21页 |
| 1.3.2 凯撒医疗集团 | 第21页 |
| 1.4 本论文研究内容及意义 | 第21-24页 |
| 1.4.1 研究内容及意义 | 第21-22页 |
| 1.4.2 本论文研究的创新点 | 第22页 |
| 1.4.3 本文的组织结构 | 第22-24页 |
| 第2章 可视化数字病人系统概念介绍与方法研究 | 第24-37页 |
| 2.1 可视化数字病人系统概念介绍 | 第24-27页 |
| 2.2 可视化数字病人系统输入输出数据模型分析 | 第27-29页 |
| 2.2.1 输入数据模型分析 | 第27-28页 |
| 2.2.2 输出数据模型分析 | 第28页 |
| 2.2.3 系统数据流分析 | 第28-29页 |
| 2.3 可视化数字病人系统模块化分析与设计 | 第29-32页 |
| 2.3.1 病人信息原始数据模块 | 第29-30页 |
| 2.3.2 病人信息提取模块 | 第30-31页 |
| 2.3.3 病人信息对象存储模块 | 第31-32页 |
| 2.3.4 病人信息可视化显示模块 | 第32页 |
| 2.4 可视化数字病人系统实现方法及拟解决的关键问题 | 第32-35页 |
| 2.4.1 在大数据下提高数据处理效率与系统时效性 | 第32-33页 |
| 2.4.2 提高历史医疗数据的利用率 | 第33-34页 |
| 2.4.3 提高原始医疗数据中高价值信息提取的准确率 | 第34-35页 |
| 2.4.4 提高医疗数据的易读性 | 第35页 |
| 2.5 可视化数字病人系统架构与主要功能组件 | 第35-37页 |
| 第3章 病人关键医疗信息提取与归一化处理方法研究 | 第37-52页 |
| 3.1 病人关键医疗特征信息的定义 | 第37-38页 |
| 3.1.1 医疗信息的种类 | 第37-38页 |
| 3.1.2 各类型医疗信息提取技术的需求分析 | 第38页 |
| 3.2 自由文本形式医疗信息基于内容的提取技术分析 | 第38-39页 |
| 3.3 高维数据形式医疗信息的挖掘与表达 | 第39-42页 |
| 3.4 医疗图像信息特征提取与信息表达 | 第42页 |
| 3.5 各类医疗信息归一化处理方法研究 | 第42-52页 |
| 3.5.1 医疗信息化国际标准 | 第42-43页 |
| 3.5.2 病人信息可视化对象的构建 | 第43-48页 |
| 3.5.3 病人信息可视化对象节点命名规则 | 第48-50页 |
| 3.5.4 病人信息映射体系研究 | 第50-52页 |
| 第4章 医疗信息语义分析系统（Med SCS）技术研究 | 第52-75页 |
| 4.1 自然语言处理技术 | 第52-58页 |
| 4.1.1 形式语言与自动机 | 第53-56页 |
| 4.1.2 隐式马尔科夫链 | 第56-57页 |
| 4.1.3 分词和词性标注 | 第57-58页 |
| 4.2 文本医疗信息的信息提取技术研究 | 第58-62页 |
| 4.2.1 放射科信息系统(RIS)影像报告信息提取模型设计 | 第58-60页 |
| 4.2.2 医院信息系统(HIS)文本报告的文本分类技术 | 第60-62页 |
| 4.3 医疗信息语义分析系统（Med SCS）技术设计与实现 | 第62-75页 |
| 4.3.1 影像报告文本分词 | 第62-63页 |
| 4.3.2 医疗信息语料库的建立 | 第63-65页 |
| 4.3.3 影像报告自由文本文法分析与语义模型设计 | 第65-66页 |
| 4.3.4 基于规则的文本信息提取算法设计 | 第66-71页 |
| 4.3.5 基于统计的文本信息提取算法设计 | 第71-75页 |
| 第5章 可视化数字病人信息处理单元系统(VPIS)技术研究 | 第75-95页 |
| 5.1 可视化数字病人信息处理单元系统需求分析 | 第75页 |
| 5.2 Hadoop分布式大数据分析系统基础架构 | 第75-83页 |
| 5.2.1 Map Reduce编程模型思想介绍 | 第76-77页 |
| 5.2.2 HDFS分布式文件系统介绍 | 第77-79页 |
| 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 | 第79-83页 |
| 5.2.4 Hadoop集群的远程调用及扩展 | 第83页 |
| 5.3 Storm流式大数据处理系统基础架构 | 第83-87页 |
| 5.3.1 Zookeeper分布式应用程序协调服务 | 第84-85页 |
| 5.3.2 Storm拓扑数据流处理架构 | 第85-87页 |
| 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 | 第87页 |
| 5.4 可视化数字病人信息处理单元系统（VPIS）逻辑架构设计 | 第87-90页 |
| 5.4.1 VPIS的输入输出数据模型分析 | 第87-89页 |
| 5.4.2 VPIS逻辑架构整体设计 | 第89-90页 |
| 5.5 可视化数字病人信息处理单元系统（VPIS）物理架构设计 | 第90-95页 |
| 5.5.1 Hadoop物理集群搭建 | 第90-91页 |
| 5.5.2 Storm流式处理集群搭建 | 第91-92页 |
| 5.5.3 数据中继站 | 第92-93页 |
| 5.5.4 数据采集与流式数据处理拓扑结构的部署 | 第93-94页 |
| 5.5.5 VPIS物理架构整体设计 | 第94-95页 |
| 第6章 可视化数字病人系统客户端设计与技术实现 | 第95-120页 |
| 6.1 可视化数字病人系统客户端需求分析 | 第95-96页 |
| 6.2 可视化数字病人系统信息显示载体 | 第96-100页 |
| 6.2.1 3D数字人体模型 | 第96页 |
| 6.2.2 数字人体模型分割 | 第96-98页 |
| 6.2.3 模型对象数据结构 | 第98-100页 |
| 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 | 第100-112页 |
| 6.3.1 可视化索引控件模型加载模块实现 | 第102-105页 |
| 6.3.2 可视化索引控件加载病人信息模块实现 | 第105-106页 |
| 6.3.3 可视化索引控件基本操作模块实现 | 第106-107页 |
| 6.3.4 可视化索引控件选择模块实现 | 第107-109页 |
| 6.3.5 病人关键医疗信息调阅与显示实现 | 第109-110页 |
| 6.3.6 集成PACS影像工作站 | 第110-112页 |
| 6.4 可视化数字病人系统客户端人机交互界面(GUI)设计 | 第112-120页 |
| 6.4.1 可视化数字病人系统客户端界面设计 | 第112-113页 |
| 6.4.2 可视化索引模型显示方式与显示层级划分 | 第113-115页 |
| 6.4.3 可视化索引模型基本操作 | 第115-117页 |
| 6.4.4 病人关键医疗信息调阅与显示 | 第117-120页 |
| 第7章 可视化数字病人系统性能评测 | 第120-140页 |
| 7.1 可视化数字病人系统测试环境介绍 | 第120-122页 |
| 7.2 VPIS基本性能测试评估 | 第122-125页 |
| 7.3 Med SCS信息提取准确度验证报告 | 第125-128页 |
| 7.4 可视化数字病人系统响应时间评估 | 第128-131页 |
| 7.5 可视化数字病人系统试验样机临床测试报告 | 第131-136页 |
| 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136-140页 |
| 第8章 总结与展望 | 第140-143页 |
| 8.1 总结 | 第140-141页 |
| 8.2 展望 | 第141-143页 |
| 参考文献 | 第143-147页 |
| 附录 | 第147-150页 |
| 攻读博士期间发表的论文 | 第150页 |
