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基于云计算的海量电子病历文本分析系统研究

作　者: 郭建
导　师: 饶若楠
学　校: 上海交通大学
专　业: 软件工程
关键词: 电子病历 非结构化信息 云计算 UIMA Hadoop
分类号: TP391.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 801次
引　用: 2次
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内容摘要


电子病历是医疗卫生信息化的重要研究领域。作为病人在医疗机构历次就诊过程中产生和被记录的完整、详细的临床信息资源,结构化的电子病历中还包含有大量的非结构化文本信息,例如以自然语言记录的临床表现等医疗记录。在医院内部或跨医院的区域范围内电子病历数据是海量的,如何在海量的电子病历数据资源中对其中的非结构化文本信息进行标注和分析,从而建立索引以供查询是一个亟待解决的问题。针对上述问题,本文在深入分析非结构化信息管理架构UIMA(Unstructured Information Management Architecture)规范和云计算编程模型MapReduce等相关技术基础上,提出了一种在云计算环境下基于UIMA对海量电子病历中的非结构化文本信息进行分析并建立索引的解决方案,设计并实现了相应的原型系统。与传统的文本分析系统相比,本文工作具有以下特点:1)将UIMA框架与云计算编程模型MapReduce相结合,提出了一种在云计算环境下基于UIMA对海量电子病历中的非结构化文本信息进行分析并建立索引的解决方案。该方案既利用了基于MapReduce的云计算环境的并行处理能力,又保持了基于UIMA规范的系统架构的开放性,可根据不同的分析需求开发部署不同的分析引擎。2)基于上述解决方案的原型系统提供对基于跨机构文档共享规范XDS(Cross-Enterprise Document Sharing)的电子病历数据中心的接口,并可根据云计算平台Hadoop的输入要求对电子病历中的非结构化文本信息进行预处理;原型系统对这些非结构化文本信息的分析和索引建立实现并行处理。3)开发实现了一个基于UIMA规范的中文分析引擎。该引擎以开源的中文分词软件IKAnalyzer为基础,结合外部的受控医学词汇CMV(Controlled Medical Vocabulary)服务,可标注分析结构化电子病历中用自然语言记录的非结构化中文文本信息。实验数据和原型系统的应用情况表明,该系统是可行及有效的。

全文目录


摘要  5-7
ABSTRACT  7-11
第一章 绪论  11-17
  1.1 课题研究背景及意义  11-13
  1.2 国内外研究现状  13-14
    1.2.1 非结构化信息管理(UIM)  13
    1.2.2 云计算  13-14
  1.3 研究目标及研究内容  14-15
  1.4 本文章节安排  15-16
  1.5 本章小结  16-17
第二章 相关技术研究  17-32
  2.1 文本分析  17-20
    2.1.1 中文分词  17-19
    2.1.2 中文分词软件  19-20
  2.2 非结构化信息管理架构  20-23
    2.2.1 UIMA概述  20-22
    2.2.2 UIMA类型系统  22-23
  2.3 云计算  23-26
    2.3.1 云计算概述  23-25
    2.3.2 开源云计算平台  25-26
  2.4 MapReduce  26-28
    2.4.1 Hadoop MapReduce  27-28
  2.5 HDFS  28-31
    2.5.1 Namenode和Datanode  28-29
    2.5.2 文件系统的名字空间 (namespace)  29-30
    2.5.3 数据复制  30
    2.5.4 文件系统元数据的持久化  30-31
  2.6 本章小结  31-32
第三章 云环境下基于UIMA的电子病历文本分析方法  32-43
  3.1 问题的提出  32-33
  3.2 基于UIMA的文本分析方法  33-36
    3.2.1 UIMA关键组件  33-34
    3.2.2 基于UIMA的文本分析过程  34-36
  3.3 基于云计算的海量文本分析方法  36-40
    3.3.1 云计算平台的选择  36
    3.3.2 对小文件的处理  36-40
  3.4 基于云计算和UIMA的电子病历文本分析方法  40-42
    3.4.1 基本思路  40-41
    3.4.2 解决方案  41-42
  3.5 本章小结  42-43
第四章 系统设计与实现  43-56
  4.1 系统架构  43-44
  4.2 文本分析模块  44-52
    4.2.1 XDS电子病历数据的预处理  44-45
    4.2.2 UIMA分析引擎构建  45-48
    4.2.3 文本处理流程  48-49
    4.2.4 Map和Reduce的实现  49-52
  4.3 索引建立  52-54
    4.3.1 倒排索引  52-53
    4.3.2 索引库设计  53-54
  4.4 配置管理模块  54-55
    4.4.1 分析引擎配置  54
    4.4.2 医学词典配置  54-55
  4.5 本章小结  55-56
第五章 系统部署及实验结果  56-60
  5.1 实现环境  56
  5.2 部署及应用案例  56-58
    5.2.1 Hadoop的配置选项  56-57
    5.2.2 UIMA在Hadoop集群配置  57-58
    5.2.3 应用案例  58
  5.3 性能测试及结果分析  58-59
    5.3.1 测试环境  58
    5.3.2 测试结果及分析  58-59
  5.4 本章小结  59-60
第六章 结语  60-62
  6.1 工作总结  60-61
  6.2 工作展望  61-62
参考文献  62-65
致谢  65-66
攻读学位期间发表的学术论文目录  66

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 文字信息处理
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