眼科专科影像云服务平台研发
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 论文选题依据 | 第10页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第13页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.6 小结 | 第16-17页 |
| 2 需求分析和设计 | 第17-32页 |
| 2.1 云服务平台概述 | 第17-19页 |
| 2.1.1 云平台目标 | 第17页 |
| 2.1.2 云平台角色 | 第17-18页 |
| 2.1.3 云平台面临的问题和挑战 | 第18-19页 |
| 2.2 云服务平台需求分析 | 第19-21页 |
| 2.2.1 基础业务 | 第19-20页 |
| 2.2.2 眼科数据科研业务 | 第20-21页 |
| 2.3 云服务平台可行性分析 | 第21-22页 |
| 2.3.1 技术可行性 | 第21-22页 |
| 2.3.2 经济可行性 | 第22页 |
| 2.4 云服务平台用例模型分析 | 第22-24页 |
| 2.4.1 医生用例图 | 第22-23页 |
| 2.4.2 患者用例图 | 第23页 |
| 2.4.3 科研人员用例图 | 第23页 |
| 2.4.4 管理员用例图 | 第23-24页 |
| 2.5 云服务平台总体设计 | 第24-27页 |
| 2.5.1 眼科影像数据采集和存储管理 | 第25-27页 |
| 2.5.2 云平台的专科影像综合服务系统 | 第27页 |
| 2.6 详细设计 | 第27-31页 |
| 2.6.1 系统功能设计 | 第27-29页 |
| 2.6.2 系统E-R图 | 第29页 |
| 2.6.3 数据库设计 | 第29-31页 |
| 2.7 小结 | 第31-32页 |
| 3 眼科影像云服务平台的实现 | 第32-53页 |
| 3.1 眼科影像数据平台的实现 | 第32-38页 |
| 3.1.1 Hadoop-HDFS优势 | 第32-33页 |
| 3.1.2 眼科影像数据库-Hbase | 第33-34页 |
| 3.1.3 分布式眼科数据平台的部署 | 第34-37页 |
| 3.1.4 ZooKeeper集群的部署 | 第37页 |
| 3.1.5 Hbase集群的部署 | 第37-38页 |
| 3.2 多源眼科影像数据采集的实现 | 第38-40页 |
| 3.2.1 结构化数据的采集 | 第38-39页 |
| 3.2.2 非结构化数据的采集 | 第39-40页 |
| 3.3 眼科影像数据存储的实现 | 第40-43页 |
| 3.3.1 眼科影像离线数据的存储 | 第40-42页 |
| 3.3.2 眼科影像在线数据的存储 | 第42-43页 |
| 3.4 眼科影像数据清洗 | 第43-47页 |
| 3.4.1 云平台综合服务对数据清洗的需求 | 第43-44页 |
| 3.4.2 眼科数据常见问题 | 第44页 |
| 3.4.3 眼科数据清洗的基本方法 | 第44-46页 |
| 3.4.4 个性化数据清洗接口 | 第46-47页 |
| 3.5 眼科影像综合服务系统的实现 | 第47-52页 |
| 3.5.1 用户权限管理 | 第47-48页 |
| 3.5.2 数据平台管理 | 第48-50页 |
| 3.5.3 分析应用管理 | 第50-52页 |
| 3.6 小结 | 第52-53页 |
| 4 数据平台及综合服务系统测试 | 第53-59页 |
| 4.1 软件测试理论和主要技术 | 第53页 |
| 4.2 眼科数据平台高可靠性测试 | 第53-56页 |
| 4.2.1 扩展性测试 | 第54页 |
| 4.2.2 容灾性测试 | 第54-56页 |
| 4.3 核心功能测试 | 第56-58页 |
| 4.3.1 用户登陆测试 | 第56-57页 |
| 4.3.2 数据检索测试 | 第57-58页 |
| 4.3.3 项目申请测试 | 第58页 |
| 4.4 小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 工作总结 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间所获得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
