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慢性肾病分级预测辅助诊断系统研究与设计

作　者: 冯娇娇
导　师: 吴效明
学　校: 华南理工大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 慢性肾脏病 GFR估计 Qt MYSQL
分类号: R692
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 8次
引　用: 0次
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内容摘要

随着计算机的发展，人工智能在各个领域的应用，专家辅助诊断系统已有50多年的发展，人们对疾病诊断的认识和治疗要求不断的深入和提高。近年来，人工神经网络在医学中的应用越来越受到人们的广泛关注。慢性肾病分级预测辅助诊断系统主要是基于前期GFR估计BP神经网络模型研究的基础上，通过本系统对个体病情发展状况进行记录、分析和评估，提供在线咨询和诊断治疗建议，改善传统肾病治疗模式，实现肾病的分级有效治疗和专家资源的共享。本文围绕这一指导思想，开发设计了一个由普通用户和医生用户参与，为普通用户提供病情监测、治疗效果评估和在线咨询等的多方面服务，为医生用户提供数据收集、数据处理、慢性肾病分级及发展预测、医生会诊等功能的专家系统。从而帮助更多的病人主动治疗和医生制定治疗方案。慢性肾病分级预测辅助诊断系统，服务对象主要包括健康人群、医生、慢性肾病患者等多类人群。医生用户使用医疗仪器进行生理参数监测，监测数据使用TCP/IP网络通信协议进行数据的远程传输，在安装本系统医生用户终端的PC上进行数据处理，并建立病人病历，进行分析和存储；用户信息存储在中心数据库服务器中，建立用户档案。系统根据用户检测数据，通过C++实现的GFR估计模型，获得其GFR估计数值，系统调用专家系统中的知识库和推理机，对病情进行一个全面的分析，并给出诊断分级结果和治疗建议。用户的健康状况通过医生与病人的互访进行评价，并给出当前治疗方案的有效性评价和下一步的治疗建议。本系统以诊断结果和专家病历档案为基础，以GFR估计为手段，以专家知识为中心，研究设计的面向慢性肾病分级预测辅助诊断系统，具有人性化、智能化和综合化的特点。用户根据自己情况选择合适的医生，进行咨询，医生根据用户病历描述、主动描述、检测数据和其他健康信息，给出治疗建议，提供更加针对性和有效性的慢性肾病治疗服务。医生管理用户的治疗信息和日常生活信息，普通客户端加载时提取治疗信息，以图表方式向用户提供这些信息，使服务更加人性化，使系统更具实用性。本文深入探讨医生客户端、普通用户客户端和服务器应用程序的开发过程和相关技术，结合系统功能需求，系统使用C/S服务架构，在Qt平台上，使用C++语言进行编程，使用MYSQL数据库技术进行数据库的开发。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-8
目录  8-10
第一章绪论  10-16
  1.1 研究背景及意义  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-14
  1.3 课题主要研究内容  14-15
  1.4 本文的主要内容及结构  15-16
第二章慢性肾病分级预测辅助诊断系统需求分析与关键技术  16-30
  2.1 系统研究基础  16-18
    2.1.1 系统概述  16
    2.1.2 GFR估计模型研究现状  16-17
    2.1.3 系统应用设计思路  17-18
  2.2 需求分析与可行性分析  18-20
    2.2.1 需求分析  18-19
    2.2.2 可行性研究  19-20
  2.3 系统的技术要求和设计原则  20-22
    2.3.1 技术要求  20-21
    2.3.2 设计原则  21-22
  2.4 系统所用关键技术  22-29
    2.4.1 多线程技术  22-26
    2.4.2 TCP/IP网络通信协议  26-29
    2.4.3 基于MYSQL数据库访问技术  29
  2.5 本章小结  29-30
第三章系统总体设计与数据库设计  30-41
  3.1 引言  30-31
  3.2 慢性肾病分级预测辅助诊断系统的设计方案  31-35
    3.2.1 系统整体框架设计  31
    3.2.2 系统功能架构  31-32
    3.2.3 系统关键模块设计  32-33
    3.2.4 系统数据库的设计  33-35
  3.5 系统的详细设计  35-39
    3.5.1 普通用户模块  35-37
    3.5.2 医生用户模块  37-38
    3.5.3 系统信息管理模块设计  38-39
  3.6 服务器设计  39-40
  3.7 本章小结  40-41
第四章系统各功能模块的实现  41-54
  4.1 引言  41-43
  4.2 开发环境  43-45
  4.3 医生用户客户端  45-48
  4.4 普通用户客户端  48-49
  4.5 软件安装及信息管理实现  49-52
  4.6 服务器的实现  52-53
  4.7 本章小结  53-54
结束语  54-56
  总结  54-55
  展望  55-56
参考文献  56-62
攻读硕士学位期间取得的研究成果  62-63
致谢  63-64
附件  64

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