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基于网格技术的医疗信息系统集成研究

作　者: 罗永兴
导　师: 庄天戈；陈克敏
学　校: 上海交通大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 数据网格数据库集成元数据 OGSA-DAI 语义集成 BP神经网络
分类号: R318
类　型: 博士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

网格(Grid)是20世纪90年代提出的新技术,它的目标是将地理上分布、异构的各种资源通过高速互联网络连接并集成起来,实现资源的高度共享,共同完成一些重大应用研究问题。数据网格(Data Grid)则是网格技术在数据管理方面的延伸,它试图隐藏分布、异构的数据资源在存储介质、存储方式、存储位置等具体细节上的不同,提供给用户统一的逻辑视图,使他们可以方便、快速、高效地访问数据。作为一种新兴的技术与架构,数据网格将为数据库集成系统研究带来新的解决思路与方法。本文紧紧围绕着网格环境下的医疗信息系统集成这一主题,研究利用数据网格技术对分布异构的医疗信息系统数据库进行集成。首先,本文设计了适于网格环境的医学数据库集成系统的元数据模型;然后,基于该元数据模型和其它功能模块,提出了一种基于网格技术的医疗信息系统集成模型,并在实验环境下组建了原型系统以测试模型的有效性;最后,针对信息系统集成过程中存在语义异构问题,本文进一步探讨了医疗信息系统的数据库属性的语义匹配问题,提出了一种基于人工神经网络的属性匹配方法,从而将对医学数据库集成的研究从一般的数据集成深入到了语义集成的范畴。论文的主要内容以及创新点包括:1)网格环境下医学数据库集成系统的元数据建模元数据是数据管理中的重要技术环节。根据医疗信息系统的数据特点,本文设计了适合于网格环境的医疗信息系统数据库集成的元数据模型。根据不同的用途和访问需求定义相应的元数据类型,从而扩展了数据管理范围,增强了数据访问的安全性,使数据对象之间的关系表达更加自然;采用层次式的元数据管理结构,适应了网格环境的特点,提高了数据访问效率,从而为医疗信息系统数据库集成模型的设计奠定了基础。2)网格环境下医疗信息系统数据库集成模型的设计与研究结合医学数据库的特点,本文提出了一种适于网格环境的医疗信息系统数据库集成模型,通过相关的网格组件和服务,使各种异构的医学数据库可以被当作单一的逻辑资源来进行访问。在介绍了模型的总体架构之后,根据模型的基本功能划分,分别对数据集成、查询处理、数据传输以及元数据管理等功能模块的设计实现进行了详细的阐述与分析。在实验环境下组建的原型系统上进行的模拟数据查询测试验证了模型设计的有效性。3)异构医学数据库的语义集成研究异构数据库语义集成的基本任务就是在不同的数据库中找出语义相关的属性,解决数据冲突,提供给用户一个统一的逻辑视图。这对于建立适合于动态网格环境的元数据模型,进一步改进医疗信息系统数据库集成的效果,提高系统的可用性,扩展系统的应用范围十分重要。本文将人工神经网络技术运用于医学数据库属性的语义集成研究,经过量化及规范化处理的属性的元数据信息和内容值的统计信息等组成该属性的特征向量,用于对神经网络进行训练,训练好的神经网络系统即可用于对具有语意关联性的数据库属性进行识别。为了提高属性匹配的准确率,本文在对神经网络进行训练前,首先根据各属性之间的相似性建立多个分类器,利用分类器的输出作为训练样本,从而有效地降低了训练数据的规模,缩短了训练时间,同时提高了属性匹配的准确率。在模拟环境下进行的实验显示了该方法的有效性。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-9
英文缩略语对照表  9-14
第1章绪论  14-21
  1.1 课题研究背景  14-15
  1.2 网格技术的提出和发展  15-17
  1.3 课题的主要研究内容和意义  17-19
    1.3.1 元数据模型的设计与实现  17-18
    1.3.2 基于网格技术的医疗信息系统集成模型的设计与研究  18
    1.3.3 网格环境下异构医学数据库的语义集成研究  18-19
  1.4 论文的内容和组织结构  19-21
第2章基于网格的数据库集成技术综述  21-39
  2.1 网格技术的主要应用领域  21-23
  2.2 数据网格研究概述  23-31
    2.2.1 数据网格的概念  23
    2.2.2 数据网格的研究现状  23-31
  2.3 基于网格技术的数据库集成研究  31-38
    2.3.1 传统的数据库集成技术  31-35
    2.3.2 数据库网格技术  35-38
  2.4 本章小结  38-39
第3章网格环境下医疗信息系统集成的元数据模型设计与研究  39-63
  3.1 网格环境下的元数据研究概述  40-45
    3.1.1 SDSC 的元数据研究  41-42
    3.1.2 Globus 的元数据研究  42-43
    3.1.3 SAM 的元数据研究  43-44
    3.1.4 EDG 的元数据研究  44-45
  3.2 基于网格的医疗信息系统集成的元数据模型设计  45-56
    3.2.1 医学数据库的数据特点  45-47
    3.2.2 元数据模型的结构框架  47-49
    3.2.3 系统元数据（System Metadata）  49-51
    3.2.4 访问控制元数据（Access Control Metadata）  51-52
    3.2.5 数据元数据（Data Metadata）  52-53
    3.2.6 应用元数据（Application Metadata）  53-56
  3.3 元数据模型的实现  56-59
  3.4 实验测试  59-62
    3.4.1 实验环境配置  59-60
    3.4.2 测试实例  60-62
  3.5 本章小结  62-63
第4章基于数据网格的医疗信息系统集成模型设计与研究  63-83
  4.1 研究背景  63-64
  4.2 原型系统模型的设计  64-67
    4.2.1 模型的基本结构框架  65-66
    4.2.2 模型的特点  66-67
  4.3 系统模型的功能模块分析  67-77
    4.3.1 数据访问集成模块  67-73
    4.3.2 查询处理模块  73-76
    4.3.3 数据传输模块  76
    4.3.4 元数据管理模块  76-77
  4.4 原型系统测试  77-81
    4.4.1 实验环境及原型系统配置  77-79
    4.4.2 测试实例  79-81
  4.5 本章小结  81-83
第5章医学数据库的语义集成研究  83-110
  5.1 数据库语义集成的基本问题  84-87
    5.1.1 数据库语义异构的种类  84-85
    5.1.2 解决数据库语义异构的主要方法  85-87
  5.2 异构数据库属性的语义集成  87-93
    5.2.1 属性语义集成的方法  87-88
    5.2.2 属性语义集成的研究现状  88-90
    5.2.3 目前研究中存在的问题  90
    5.2.4 基于神经网络的属性匹配方法  90-93
  5.3 一种改进的基于BP 神经网络的属性匹配方法  93-101
    5.3.1 建立基于神经网络的属性匹配的特征指标体系  94-96
    5.3.2 属性特征向量的规范化（Nomalization）处理  96
    5.3.3 利用自组织映射网络（SOM）对属性集进行分类  96-99
    5.3.4 利用BP 神经网络进行属性匹配  99-101
  5.4 实验测试  101-108
    5.4.1 BP 神经网络的构建与训练  101-106
    5.4.2 利用BP 神经网络进行属性语义匹配  106-108
    5.4.3 讨论与分析  108
  5.5 本章小结  108-110
第6章总结与展望  110-114
  6.1 论文的主要工作总结  110-111
  6.2 今后研究工作的展望  111-114
参考文献  114-125
攻读学位期间发表或录用的学术论文  125-126
致谢  126

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