医学影像数据库（共11篇）
医学影像数据库 篇1
0 背景
随着信息社会的发展, 计算机技术、多媒体技术与网络通讯技术的涌入, 我们所处的时代走进了“知识爆炸”时代, 世界知识总量十年翻一番, 在生化、电子、宇航等科学领域内, 二到三年就翻一番[1]
知识的急剧增长和知识废旧率加快, 使得知识生产周期缩短, 知识生产的前期, 即课题的检索、调研时间已大为缩短, 目前最先进的图书情报系统, 平均每10分钟就可以完成一个课题的检索。知识生产的后期, 即知识鉴别和出版的速度也在随着科技的发展在缩短, 国际上论文发表平均为周期为6~8个月, 我国科技期刊论文的发表周期平均为14.1个月。[2]
知识生产周期的缩短, 使得文献发表速度急剧增加。其中期刊以时效性强, 信息量大而在各种信息源中具有较大的优势。全世界共有医学期刊2万种。据统计65%~75%的医学信息来源于医学期刊。
期刊种类的不断增加以及读者对文献信息资源需求的不断增加, 形成了图书馆与读者之间的供需矛盾, 手工检索工具应运而生, 但仅仅靠手工检索已经满足不了科研工作者的需求, 电子资源的出现和发展, 知识的获取变得相当的便捷。尤其为医学学术研究的现代化提供了种种便利, 可随时了解国际国内最新的医学信息, 有效的利用医学数据库资源为学习、教学、科研等服务, 加快密切的区域和国际合作、开展广泛的信息交流。如何更好的选择和利用好医学数据库, 越发的显得重要。
1 数据库的选择和利用
1.1 国外数据库的选择和利用
国际重要外文数据库包括MEDLINE数据库、PUBMED网络数据库、OVID、EBSCO等.其中MEDLINE为题录数据库, OVID、EBSCO、Springerlink为全文数据库。
MEDLINE作为美国国立医学图书馆 (NLM) 生产的国际性综合生物医学信息书目数据库, 是当前国际上最权威的生物医学文献数据库。在外文的数据库中, MEDLINE数据库已经逐渐成为必检的数据库。建议牙科和护理专业的科研工作者选择使用该数据库, 因库中除了美国《医学索引》的全部内容, 还包括有《牙科文献索引》、《国际护理索引》的部分内容, 涉及临床医学、基础医学、环境医学、营养卫生、药理和药剂学、卫生管理、医学保健和情报科学等领域。创刊于1879年是世界最最具权威性的医学文献检索数据库, 其报道的文献量大、质量高;检索功能很齐全, 标引的质量也高, 响应速度快兼容性较强, 可以随机使用[3]。因涉及的语种达到43个语种, 并且覆盖了70多个国家和地区, 且是以英文刊物为主体, 故在国内外都具有极高的使用率。
没有购买MEDLINE数据库的医学院校, 通常会链接一个PubMed网络数据库, 它是由美国国立医学图书馆 (NLM) 所属的美国生物技术信息中心 (NCBI) 开发研制的网络文献检索系统。在网上以www方式向用户提供的一项免费检索数据库服务。由于PubMed数据库中, 每天都收录新文献, 所以它的报道速度比MEDLINE更快, 更新。且Pubmed题录文摘完全开放。[4]Pubmed数据来源有三个方面, MEDLINE数据库, PREMEDLINE数据库和由出版商提供的电子文献。因其内容涵盖范围的广泛, 检索界面的方便实用, 以及题录完全免费, 并可以下载部分全文。受到广大医学爱好者的好评。医学科研工作者可定期在该平台使用主题检索的方法, 了解当今世界上最新的医学信息。
1.2 国内数据库的选择和利用
国内重要的数据库主要包括维普数据库、万方系列数据库、中文生物医学文献光盘数据库、中国期刊网全文数据库, 超星medalink等。
对需要中华类核心期刊文章的读者, 可把万方数据库作为首选数据库, 因其对中华类期刊有独家版权。中华类的期刊在别的数据库中无法查询到。
中文生物医学文献数据库 (简称CBMdisc) , 是国内应用最为广泛的文摘数据库, 其检索界面模拟Medline, 使用非常便捷, 现在改版为网络版本, 题录的检索和下载功能较好, 收录了1978年以来1600多种中国生物医学期刊, 以及汇编、会议论文的文献题录, 是我国最早成功开发的医学文献数据库之一, 学科覆盖范围与medline相似, 信息容量大传递速度快, 对于医护工作者掌握本学科动态、进行查新前检索和医学信息专业人员进行科技查新检索具有重要的参考价值。
中国期刊网全文数据库 (CJFD) , 是目前世界上最大的连续动态更新的中国期刊全文数据库, 内容覆盖自然科学、工程技术、等各个领域, 因学科范围比较广泛, 也叫做“同方全库”。对研究交叉学科的读者, 建议选择并使用该库。并且由于该库的检索界面非常的人性化, 可根据自己的需求查找所需资源, 比如期刊检索、基金检索等, 对科研工作者提供了很多的有效工具。
超星medalink作为一个非常实用的平台, 重点向所有科研工作者推荐, 他的一站式检索, 解决了读者一个一个数据库去查找资料的困扰, 如果本地有资源, 可直接下载, 本地没有购买的资源, 可以通过自助式的远程传递的方式实用该资源, 非常的快捷方便。
参考文献
[1]埃德加·富尔.学会生存[M].
[2]张惠民.中国科技期刊:亟需打造国际品牌[N].光明日报.
[3]孙思琴, 韩丰谈.四个国内外医学数据库检索功能的比较研[J].现代情报, 2003 (11) :58, 62.
[4]吴晓萍.国内外医学数据库检索功能的比较研究[J].泰山医学院学报, 2006 (2) .
医学影像数据库 篇2
郧阳医学院图书馆麻醉学特色数据库建设设想
从建设麻醉学特色数据库的.目的和意义出发,论述了数据库的建设原则以及数据库资源的收集与整理.
作 者：陈茜 关锐 CHEN Qian GUAN Rui 作者单位：郧阳医学院图书馆,湖北十堰,442000刊 名：科技情报开发与经济英文刊名：SCI-TECH INFORMATION DEVELOPMENT & ECONOMY年，卷(期)：19(7)分类号：G258.6关键词：麻醉学信息资源 特色数据库 图书馆 郧阳医学院
医学影像数据库 篇3
【关键词】计算思维；教学改革；数据库；PBL教学方法
2006年3月，美国卡内基·梅隆大学计算机科学系主任周以真（Jeannette M.Wing）教授在美国计算机权威期刊《Communications of the ACM》杂志上发表的《Computational Thinking》一文中定义了计算思维（Comp-utational Thinking）的概念，即计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。计算思维是每个人的基本技能，不仅仅属于计算机科学家。
1.引言
医学生学习任务繁重，理工基础相对薄弱，记忆式学习占主导地位。医学院校传统的《数据库基础》教学往往采取“以教师为主导”的教学模式，即“教师讲什么，学生学什么，考试考什么”的灌输式的教学，学生的学习思维始终被教师牵制。教师单纯注重知识链条的系统性和完整性，力图做到把知识点“講全讲细”，忽略了医学生的自身特点，没有将数据库知识与医学生所学专业有机的结合起来，没有将计算思维的本质即抽象（Abstraction）和自动化（Automation）的思想有效的灌输给学生，造成医学生的学习兴趣普遍不高，教学效果不甚理想。
为了改变这种落后的教学局面，对原有的教学模式重新进行了规划和设计，从培养兴趣出发，结合医学专业特色，采用PBL教学方法和任务驱动等教学方法，将科学的逻辑思辨能力和计算思维融入课堂教学环节，大幅提升了教学效果。
2.教学改革的实施过程
（1）教学分组
为了验证教学改革是否有效，将教授的法医学专业学生分成2组（每组30人），一组采用基于计算思维的教学模式进行教学（以下简称组一教学），另一组采用基于非计算思维的教学模式进行教学（即传统的教学模式，以下简称组二教学）。
（2）项目选题与实施
在组一教学中，打破传统的教学模式，从上课伊始就要求学生结合法医专业特点，自主选题，利用Visual FoxPro 6.0数据库程序开发与法医学应用相关的信息管理系统。由学生自愿组成5-6人的开发小组，由组长带领组员到学校的司法鉴定中心和法医学院各个教研室进行调研，设计需求分析报告，再根据需求分析报告进行模块分工，每个同学至少完成1个模块的编程任务，项目的开发周期贯穿整个学期。
在教学理念上，教师由传统的“主导教学”转变成“引导教学”，采用PBL教学方法（Problem-based learning，即以问题为导向的教学方法），激发学生的兴趣和自主创新意识，在课堂上大量采用讨论甚至争论的形式就开发过程中遇到的问题进行比较和分析，逐步完善解决方案。教师仅在设计的关键点上进行核心语句的讲解，把开发自主权完全下放给学生，着力培养学生自主学习能力及抽象和自动化的计算思维。比如有同学建议将尸检信息，如身高、体重、体形、肤色、尸斑大小、尸斑位置、死亡地点等信息抽象成二维表便于信息的处理。再如在死亡时间的推断问题上，多数同学都是根据尸体特征推测死亡时间的，有的同学提出还可以根据蝇蛆的生活史推断死亡时间，进而有的同学指出死亡时间的推断还应该考虑环境温度的影响。经过一学期的实践，同学们相继开发出诸如《法医毒物分析管理软件》、《法医尸检信息管理系统》《法医伤检图像分析系统》等具有一定应用价值的信息系统。
在组二教学中，采用传统的教学方式，在学期结束前3周由教师统一布置《住院信息管理系统》的开发项目，将学生以5-6人为规模进行分组，指定组长，采取组长负责制，由组长负责子模块的划分，组员独立完成子模块的设计，完成整个项目系统的开发工作。
在教学理念上，教师采用“以教师为中心”的教学思想，以知识点分布为主线，严格依照教材章节的顺序，从数据库基础知识开始讲解各个章节的内容，把每个重点难点讲懂讲透，尤其在程序设计的三种循环结构和表单控件内容上花费了大量的时间，反复向学生灌输程序设计思想。由于学时有限，课堂教学以经典案例教学为主，提问为辅。每章结束后，布置相应的作业，要求同学以实验报告的形式上交给教师进行评阅。
（3）教学改革评价
在学期结束后向学生就教学改革中所涉及的8个方面进行了认可程度的问卷调查（见表1），发放60份，收回有效问卷58份。对所收集到的数据进行t检验的成对二样本统计分析，其P<0.05，说明两种教学模式的对比具有统计学意义，基于计算思维的教学模式受到了学生的认可和欢迎。
3.讨论
自从周以真教授第一次清晰系统地描述计算思维概念以来，计算思维的概念得到国内外计算机同行的广泛关注和支持。计算思维是一种由知识转化为能力，再由能力递进为思维的一种高级思维活动。通过对《数据库基础》教学重新规划和组织，将计算思维融入课堂教学，使学生思考问题的广度和深度都有了较大的提高，独立分析问题、解决问题的能力得到很大的提升。和传统的教学方法相比，基于计算思维的教学模式取得了更好的效果。
但由于计算思维本身的抽象性和高度概括性，如何理解计算思维的本质和内涵，如何确定计算思维的内容和体系，如何着手培养学生的计算思维等，还需要广大计算机教育工作者继续深入的探索。
参考文献
[1]董荣胜.计算思维与计算机导论[J].计算机科学，2009 （4）：50-53.
[2]董荣胜，古天龙.计算思维与计算机方法论[J].计算机科学，2009，36（1）：1.
[3]周以真.计算思维[J].中国计算机学会通讯，2007，3（11）.
[4]宋晓荣，姬明丽，司艳莉，刘友才.研讨式教学法在机能学综合实验教学中的应用[J].新乡医学院学报，2011，28 （3）：399-400.
[5]陈杰华，戴丽娟.以培养计算思维为核心的程序设计实验教学[J].实验技术与管理，2011，28（1）：125-127.
[6]廖伟志，李文敬，王汝凉.计算思维在离散数学课堂教学中的应用[J].计算机科学，2008（（11）.
[7]王荣良.信息技术课程中算法学习的价值探索[J].中国电化教育，2008（8）：78-81.
[8]萨师煊，王珊.数据库系统概论[M].北京：高等教育出版社，2006.
[9]朱立平，林忐英.基于思维教学理论的程序设计课程教学模式的构建[J].计算机教育，2008（8）.
[10]瞿中.数据库教学方法改革的探索与实践[J].黑龙江高教研究，2006（2）：114-115.
常用国外网络医学电子数据库资源 篇4
Wiley Inter Science是John Wiely&Sons公司创建的动态在线内容服务,1997年开始在网上开通。通过InterScience,Wiley公司以许可协议形式向用户提供在线访问全文内容的服务。Wiley Inter Science收录了360多种科学、工程技术、医疗领域及相关专业期刊、30多种大型专业参考书、13种实验室手册的全文和500多个题目的Wiley学术图书的全文。其中被SCI收录的核心期刊近200种。期刊具体学科划分为:Business,Finance&Management(商业、金融和管理)、Chemistry(化学)、Computer Science(计算机科学)、Earth Science(地球科学)、Education(教育学)、Engineering(工程学)、Law(法律)、Life and Medical Sciences(生命科学与医学)、Mathematics and Statistics(数学统计学)、Physics(物理)、Psychology(心理学)。
2 EBSCO(英文文献期刊)
http://ejournals.ebsco.com
EBSCO公司从1986年开始出版电子出版物,共收集了4000多种索引和文摘型期刊和2000多种全文电子期刊。该公司含有Business Source Premier(商业资源电子文献库)、Academic Search Elite(学术期刊全文数据库)等多个数据库。
EBSCO内含有两个免费数据库:
ERIC为(Educational Resource Information Center)(教育资源信息中心)是美国教育部的教育资源信息中心数据库,收录980多种教育及和教育相关的期刊文献的题录和文摘,包括250多种EBSCO收录的全文杂志教育文献数据库,数据为1967至今。医学、生物医学MEDLINE医学文摘Biomedical Reference Coll.:Comp.Ed.生物医学全文Health Business Elite医疗管理全文Psychology&Behavioral Sci.Coll.:Comp.Ed.心理学和行为科学全文CINAHL医学-护理学文摘Nursing&Allied Health Coll.:Comp.Ed.医学-护理学全文Cochrane Collection医学-护理学全文(IPA)药学文摘SPORTDiscus医学-运动医学文摘Psyc INFO心理学文摘
3 美国(umi)Pro Quest博士论文全文:
http://proquest.umi.com/pqdweb
是UMI公司的一个分库(我分析之后得来的。)UMI公司简介:
该公司的全称是UMI,The answser Company(UMI有问必答公司),成立于1938年,是全球最大的信息存储和发行商之一,也是美国学术界著名的出版商,它向全球160多个国家提供信息服务,内容涉及商业管理、社会科学、人文科学、新闻、科学与技术、医药、金融与税务等。其出版物包括18,000多种外文缩微期刊、7000多种缩微报纸、150多万篇博士/硕士论文、20多万种绝版书及研究专集:从1980年起该公司开始电子出版物的制作与发行:如光盘数据库、磁带数据库、联机数据库等。UMI提供以下三种数据库:学术研究图书馆(Academic Research Library,简称ARL)
综合参考及人文社会科学期刊论文数据库,涉及社会科学、人文科学、商业与经济、教育、历史、传播学、法律、军事、文化、科学、医学、艺术、心理学、宗教与神学、社会学等学科,收录2,300多种期刊和报纸,其中全文刊占三分之二,有图像。可检索1971年来的文摘和1986年来的全文。商业信息数据库(ABI/INFORM)
医学电子期刊全文数据库(Pro Quest Medical Library)该数据库收录有220种全文期刊,文献全文以PDF格式或文本加图像格式存储;收录范围包括所有保健专业的期刊,有护理学、儿科学、神经学、药理学、心脏病学、物理治疗及其它方面。Pro Quest博士论文全文检索系统,PQDD的全称是ProQuest Digital Dissertations,是世界著名的学位论文数据库,收录有欧美1,000余所大学文、理、工、农、医等领域的博士、硕士学位论文,是学术研究中十分重要的信息资源。
4 Sciencedirect荷兰
http://www.sciencedirect.com/
Elsevier Science公司出版的期刊是世界上公认的高品位学术期刊,它拥有1263种电子全文期刊数据库,并已在清华大学图书馆设立镜像站点:Science Direct On Site(SDOS)。国内11所学术图书馆于2000年首批联合订购SDOS数据库中1998年以来的全文期刊。
国内镜像:
http://elsevier.lib.tsinghua.edu.cn/
http://www.sciencedirect.com/sci
http://www.sciencedirect.com/sci
http://www.sciencedirect.com/sci
5 OVID(英文文献期刊)荷兰:
Ovid Technologies是世界最大的医学数据库公司,是全球著名的数据库提供商。2001年6月与银盘公司(SilverPlatter Information)合并,组成全球最大的电子数据库出版公司。
Ovid医学信息平台是由Ovid Technologies公司采用先进的信息Dn I技术研制而成的全球著名的数据库。其网址是:http://www.ovid,tom。该平台将资源集中在单一平台上,并透过资源间的链接(Linking)为用户提供一个综合信息方案,数据库、电子期刊、参考书及其它资源均可在同一平台上检索及浏览。
Ovid拥有最全的核心医学期刊。Databases@Ovid,提供300多种数据库,链接全文期刊和馆藏。Journal@Ovid,收录60多个出版商出版1000多种科学、科技和医学期刊,其中超过350种属于核心期刊,被ISI收录的超过300种。Books@Ovid,提供将近40个由不同出版商发行的医学参考书籍Ovid信息平台将电子数据库、电子期刊以及电子图书做了全面的整合与链接一读者可从数据库检索结果直接链接到全文期刊和电子书。
6 英国Blackwell(英文文献期刊):www.blackwell-synergy.com
Blackwell出版公司是世界上最大的期刊出版商之一(总部设在英国伦敦的牛津),以出版国际性期刊为主,包含很多非英美地区出版的英文期刊。它所出版的学术期刊在科学技术、医学、社会科学以及人文科学等学科领域享有盛誉。
近年来,Blackwell出版的期刊不断发展。目前,Blackwell出版期刊总数已超过700种,其中理科类期刊占54%左右,其余为人文社会科学类。涉及学科包括:农业、动物学、医学、工程、数学统计、计算机技术、商业经济、生命科学、物理学、人文科学、艺术、社会及行为科学等。
Blackwell出版期刊的学术质量很高,很多是各学科领域内的核心刊物,据最新统计,其中被SCI收录的核心期刊有239种,被SSCI收录的有118种。
7 springer德国(Springer-Verlag):
是世界上著名的科技出版集团,通过Springer LINK系统提供学术期刊及电子图书的在线服务。
Springer公司和EBSCO/Metapress公司现已开通Springer LINK电子期刊服务。目前Springer LINK所提供的全文电子期刊共包含439种学术期刊(其中近400种为英文期刊),按学科分为以下11个"在线图书馆":生命科学、医学、数学、化学、计算机科学、经济、法律、工程学、环境科学、地球科学、物理学与天文学,是科研人员的重要信息源。
目前大部分期刊可以阅读全文,但也有一些期刊尚不能阅读全文,一般规律是:显示pdf字样的,可以打开全文,显示remote pdf字样的,则不能打开全文,目前代理公司正在解决此事。Springer Link涵盖的学科范围及种数:Law(法律):5种Environmental(环境科学):37种Medicine(医学):179种Geoscience(地球科学):53种Mathematics(数学):73种Life Science(生命科学):105种Economics(经济学):30种Chemical Sciences(化学):36种Engineering(工程):58种Computer Science(计算机科学):45种Physics and Astronomy(物理与天文学):61种
8 Karger
http://www.karger.com/
卡尔格公司S.Karger AG是瑞士一家著名医学和科技家族出版公司,以医学图书为主,另外也出版一些科技图书。卡尔格公司在巴塞尔的总部现有职员200多名,在全球有许多分公司和配书中心。年出版期刊76种,新书60多种,主要是英文版,并有电子版。Karger的出版物被收录在著名的二次文献中,这些二次文献包括:MEDILINE、Current Contents、Reference Update、EMBASE/Excerpta Medica、Crossref等。所有的文章都拥有在线DOI号码。
Karger期刊大多数期刊被CA、BA、SCI、Current Contents、Med Line收录。
学科专业及期刊分数共计71种
分析化学Analytical Chemistry:2
抗感染/感染性疾病Anti-Ifective/Infectious Diseases:6
生物信息学Bioinformatics:1
生物技术Biotechnology:5
心脏病学与心血管科学Cardiology and Cardiovascular Science:1
临床试验Clinical Trials:6
组合化学Combinatorial Chemistry:1
药物传输Drug Delivery:2
药物设计和开发Drug Design and Discovery:48
药物代谢Drug Metabolism:2
药物治疗Drug Therapy:7
基因组学Genomics:3
免疫学和内分泌学Immunology&Endocrinology:6
炎症和变态反应Inflammation and Allergy:4
医学Medicine:30
分子医学Molecular Medicine:1
纳米科学Nanoscience:1
神经科学Neuroscience:11
肿瘤学及癌症研究Oncology and Cancer Research:10
有机化学Organic Chemistry:9
药物开发专利Patents on Drug Discovery:4
药物学Pharmacology:3
蛋白质与多肽科学protein and Peptide Science:4
9 Lippincott Williams&Wilkins(LWW)
http://www.mdconsult.com
LWW是世界享有盛誉的医学文献出版商,该公司出版的期刊大多为医学核心期刊,大部分期刊被著名的MED-LINE数据库和SCI数据库所收录,且影响因子Impact factor必较高,以临床医学及护理学方面的期刊尤为突出。
1 0 MD Consult美国医学书刊数据库:http://www.mdconsult.com
MD Consult由世界著名出版社Elsevier Science出版发行,目前已被北美90%以上的医学院,近1700家美国医院和全球46个国家的健康中心采用,拥有超过28万的用户,是为医务工作者提供网上临床医学信息服务的最佳选择。
MD Consult提供个性化的服务,用户可以选择自己感兴趣的领域,对个人资料进行管理,同时可以省去垃圾信息的烦恼。最近,MD Consult又推出了MDC移动服务系统,通过PDA您可以获得最新论文文摘、医学新闻和药物信息,并可以通过无线网络进行MD Consult的搜索、方便地和PC进行连机数据交换。
最新医学、药物信息:每日更新,每月提供100万条信息,700万页临床资料。
Clinics&Medical Journal(临床医学期刊):包含35本北美临床医学学会的全文文献及53种最具代表性的专业医学期刊。
Reference Book(著名的医学用书):包含51本医学宝典
Year Books(医学年鉴):包含54本医学年鉴。
Practice Guidelines(实证指南):搜集了来自50多个医学会和政府机关提供的1000多种临床实证指南。
Drug Information(药物信息):权威的黄金标准药物指南,提供3万余种药物资讯,包括最新处方,并可经由商品名称或俗名、种类和症状找到所需的药物信息,并提及美国药典中未列出的用途及治疗费用等资料。
Today in Medicine(今日医学):每天检阅100种重要的医学文献;提供个人查询简洁摘要,并选定个人的检索范围;同时也可连结到相关的全文医学临床资源中做进一步的查询。In This Week's Journal(当周期刊):将每周重要的期刊内容以一个易于查询的方式呈现,并利用简洁的文献大纲来帮助您快速了解当前前沿研究动态。
Patient Education(病患须知手册):近10000种病患须知手册。
What Patients are reading(病患新知):MD Consult每周会检阅民间出版品,如此可让您知晓患者所获得的医学新知,并提供各种主题的全文临床内容以供参考。
CME Center(医学进修中心):拥有200余种在15个不同领域的在线进修课程及测验模式,以及在线CME学分认定,病例讨论活动由阿尔伯特·爱因斯坦医学院支持和管理。
包含5万多个医药学图片,可以进行图片检索。
检索广泛,资讯丰富,一次点击完成MEDLINE检索,其中包含AIDSLINE、Health STAR、CANCERLIT在内的检索。
1 1 德国医学《Thieme_journals》全文电子期刊库
http://www.thieme.de/connect/en/
Thieme是一家具有百年历史的国际性科学和医学出版社。从1886年开始,hieme致力于为科研人员、临床医师、和学生等专业人士提供高品质的图书、期刊产品。
作为德国最大的医学出版社之一,Thieme在德国斯图加特和美国纽约均设有机构。到目前为止,Thieme出版了130多种以纸本形式和电子版本的医学和科学期刊,其中60多种是代表各专业学会出版的。
Thieme出版社通过Thieme-connect期刊服务平台提供电子资源服务。通过登陆Thieme-connect站点,用户可以浏览Thieme出版的医学、化学和生命科学的全部期刊,并且部分期刊在先行纸本出版之前,通过网络可获得最新文章(eFirst--1-2天前出版的)。Thieme-connect为中国用户提供两种电子期刊数据包:(1)Medical E-package医学库(包括33种英文医学期刊)Thieme出版高品质医学期刊,涵盖外科学、内科学、神经科学,运动医学、内分泌学和药理学等各个学科,医学库共包含33种英文医学期刊,其中包含大家深受喜欢的12种Thieme专题研讨会(Seminar)期刊,读者从中可以获得相关医学领域诊断与治疗的最新专题会议内容及各科最新发展动向;(2)Pharmaceutical E-package化学与药学期刊(6种化学药学类期刊)Thieme出版了学术界备受认可的权威化学与药学期刊。《Synthesis》和《Synlett》是Thieme最为引以为豪的两种化学期刊,在化学合成领域有重大影响力并且已经得到广泛的使用,是从事相关领域工作的科研人员的必备期刊。
1 2 BMJ Journal Collection
http://www.clinicalevidence.com
(BMJ期刊专辑)不仅包括著名的《英国医学期刊》(British Medical Journal),而且还收录有从医疗保健管理到神经学等领域的其他22种期刊。出版的许多期刊都在其各自领域处于世界领先地位。所有期刊均可以在线获得。详细书目见附件A。
BMJ Journal Collection(BMJ期刊专辑)不仅包括著名的《英国医学期刊》(British Medical Journal),而且还收录有从医疗保健管理到神经学等领域的其他22种期刊。出版的许多期刊都在其各自领域处于世界领先地位,如Gut(《内脏》)、Thorax(《胸腔》)、Archives of Disease in Child(《儿童期疾病档案》)以及Annals of the Rheumatic Disease(《风湿病年鉴》)。所有的期刊均可以在线获得。
*期刊涵盖专业领域、大众健康和循证医学领域;主要为临床期刊,旨在帮助医务工作者提高日常工作经验;
*编者来自世界各地,如美国、澳大利亚、加拿大、香港、欧洲、东南亚地区;
*改进了Education Sections,Case-based learning,Patient Columns;
*多数期刊都是处于该专业领先位置;
*On-line first,在线交流,搜索,E-mail等功能。
如需了解更多内容请登陆网站http://journals.bmj.com/。
Clinical Evidence Online(临床实证在线):
现涵盖500个主题以及超过2000种的治疗方法;
每月都在不断的在线扩充更新资料和新主题;
包括链接至Pub Med,Embase和Cochrane精华内容的参考资料;l
包括一些不在印刷期刊中出版而仅有网络版的主题;还提供其它服务,如:
电子邮件提醒服务
诸如常见缩写、术语和药物名称指南之类的有关网站工具
讲座用的下载版EBM(循证医学培训)模块
借助PDA方式快捷的获得全部的临床实证内容BMJ期刊专辑列表:
British Medical Journal(《英国医学期刊》)
Annals of the Rheumatic Disease(《风湿病年鉴》)
Archives of Disease in Childhood(《儿童期疾病档案》)
British Journal of Ophthalmology(《英国眼科学期刊》)
British Journal of Sports Medicine(《英国运动医学期刊》)
Emergency Medicine Journal(《急诊医学期刊》)
Gut(《内脏》)
Heart(《心脏》)
Journal of Clinical Pathology(《临床病理学期刊》)
Journal of Medicine Ethics(《医学伦理学期刊》)
Journal of Medical Genetics(《医学遗传学期刊》)
Journal of Neurology,Neurosurgery and Psychiatry(《神经病学、神经外科学及精神病学期刊》)
Postgraduate Medical Journal(《研究生医学期刊》)
Quality and Safety in Health Care(《医疗保健的品质与安全》)
Sexually Transmitted Infections(《性传播感染疾病》)
Thorax(《胸腔》)
循证医学类期刊
Evidence-Based Medicine(《循证医学》)
Evidence-Based Mental Health(《循证精神健康》)
Evidence-Based Nursing(《循证护理学》)
公共卫生类期刊
Injury Prevention(《伤害预防》)
Journal of Epidemiology and Community Health(《流行病学与社区健康期刊》)
Occupational and Environmental Medicine(《职业与环境医学》)
Tobacco Control(《烟草控制》)
1 3 oxfordjournals牛津期刊网站www.oxfordjournals.org
牛津大学出版社是世界上最大的大学出版社而且拥有无与伦比的500年的出版历史。牛津大学出版社是牛津大学的一个部门。1906年,牛津大学出版社开始了她的期刊出版项目,并且在随后的一年印刷出版了《医学季刊》。作为世界上主要的学术和研究性期刊的出版商,牛津期刊现在出版超过180种期刊,许多期刊都是与世界领先的学协会合作出版的。期刊涵盖了生命科学,数学和物理学,医学,社会科学,人文科学和法律学方面的内容,有许多期刊在各自领域中拥有最权威的地位。根据最新公布的2005年ISI期刊引用报告,牛津期刊有60%的期刊被SCI和SSCI收录。
牛津期刊(Oxford Journals)覆盖非常广泛的学术领域,包括生物、医学、化学、心理学、数学、物理、工程、政治、经济、法律、语言、文学、艺术、哲学、社会科学等学科。据2006年JCR报告统计,在牛津出版的全部180余种期刊中,被SCI/SSCI收录的期刊有119种。其中SCI收录123种,去重后为80种,SSCI收录52种,去重后为39种。收录总数超过出版期刊总数的66%。
医学影像数据库 篇5
来源: diyipaper.com
1.引言
云计算的出现，使建立医学云成为可能，以云计算为基础的医学数据中心应成为主要的模型趋势，即本文所称的云式模型．当然，随云而来的问题也很多，包括云计算实现技术问题，云价值及计费问题云计算的安全性问题，数据和交换标准问题，以及相关的法律法规建设问题等等．这些问题既于云计算技术相关，也存在着特定于医学数据中心的性质．所以，医学数据中心的发展与云计算的发展息息相关，相互促进．云式医学数据中心将随着云计算技术的发展而逐渐成为主流的医学数据中心模型。
2.云计算从2007年至今，人们开始逐步认识云计算，IT界对云计算给信息产业乃至整个世界将带来的变革性影响拥有共识，但对云计算本身的定义却存在不同的意见，归纳起来有下面几种：
云计算是一种新出现的计算模式，它能高效部署应用程序，并以低价敏捷响应业务需求．云计算是一种计算风格，其基础是用公共或私有网络实现服务、软件及处理能力的交付。
云计算的重点是用户体验，而核心是将计算服务的交互与底层技术相分离。
云计算是通过互联网交付的服务，是指通过数据中心提供这些服务的硬件和软件系统．云计算是以大规模数据中心为代表的物理门户，这些物理门户是IT业务基础架构的主干。
抽取关键因素，云计算的实质是建立数据中心，实现数据的存储和计算，以互联网为基础提供基础架构、平台或软件的有偿服务．云计算就像是信息公用电厂，接人云的需求者，不必购买硬件设备，不必购置、安装软件，不必建立或维护私有数据中心，可以付费方式获得云提供的各种计算服务。这种服务是多层次的，包括基础架构的服务、平台的服务和软件的服务等多个层次．云集中体现了IaaS(Infrastructure as a Service)，PaaS(Platform as a Service)和SaaS(Software as a Service)．应该说，对云计算而言，一切是服务，服务是一切。
3.医学数据中心现代文明国家，必须具备完善的国家健康信息系统，依赖之为国民提供医疗、健康保障．建设国家健康信息系统的首要问题是创建国家医学数据中心，而国家医学数据中．ZIS域医学数据中心为基础和初级阶段．就我国的现实情况而言，首先需要创建区域医学数据中心。
当前医疗信息化建设的主要问题是各个区域内不同医疗机构中患者的基础信息和各种临床信息资源分散、重复、孤立，导致有效信息闲置、信息重复不一致、单一局部的信息造成片面的诊断印象等等．断裂的信息链致使难以实现数据一知识．行为的信息利用机制，难以落实用数据说话的科学工作模式．同时，医学信息中缺失健康人群的基础数据的存储，难以为突发重大灾情或疫情时实施有效、有力的措施提供数据基础．缺乏信息整合致使整个医疗信息的使用消耗高、效率低、效果差。
问题的核心在于医院信息化建设的实施主体或者覆盖范围具有很大的局限性，多数以医院本身为边界，没有真正地突破医疗单位所形成的自然边界，形成区域医学数据中心．因此，当前医疗信息化建设的主要工作应当是针对目前缺乏的社会医药系统之间、医疗保障系统之间、居民健康档案之间的互联互通进行建设和数据整合，使当前相互割裂的、以收费为中心的医院信息系统，转换为以患者为中心的区域医学数据中心。
区域医学数据中心的建设，意在整合区域内不同医疗机构中患者或健康人群的各种临床诊疗信息资源，在相对集中的逻辑与物理环境中，构建一个以存储和处理患者或健康人群临床诊疗信息为核心的，覆盖多学科多专业的，面向区域内主要临床医疗机构、卫生行政主管部门和社会公众的医学数据资源共享平台．区域性医学数据中心的建设以医疗、预防、保健、康复为服务主线，以健康人群和患者的医疗活动需求为基础。
建设区域医学数据中心是解决当前医疗信息化建设存在问题的唯一途径，也是实现2009年3月17日中共中央国务院发布((关于深化医药卫生体制改革的意见 的新医改方案指定目标的唯一方法，实施并完善公共卫生服务体系、医疗服务体系、医疗保障体系和药品供应保障体系等四大医药卫生体系，建立并形成四位一体、覆盖城乡居民的立体的医疗体系结构，以保障新服务、新医辽、新医保和新供应的国家政策的贯彻执行，这一切必须建立在整合的医学数据中心之上。
数据中心是云计算的核心，因此，一切是服务，服务是一一切应该成为建立数据中心的宗旨。
4.各类模型的分析对医学数据中心模型及其发展趋势进行分析，本文将医学数据中心模型划分为分体式(局部集中)，大集中式，B／S、C／S混合分布式和云式，在进一步阐述各种模型的基本特征的基础上，主要对目前大量存在的分体式模型进行分析，从而指出云式医学数据中心将成为主流模型。
4．1分体式我国经过20年的医院信息化建设，HIS(Hospital Information System)在大中城市的覆盖率基本达到100％，这种信息系统建立在以医院为核心的私有数据中心基础上，局限在各医疗单位所形成的自然边界内，致使各医疗单位之间、医疗单位与卫生行政管理机构之间、各机构与社会公众之间缺乏医学数据资源共享平台，距离新医改四位一体的、立体的医疗体系结构距离甚远，距离区域医学数据中心、国家医学数据中心的距离还很远．基于本文的分类方式，这种私有数据中心为分体式模型。
它建立在以医院为基本单位的自有硬件资源上，多数采用C／S体系结构，覆盖范围为医院内部．其意义主要在于代替了大量人力劳动，提高了效率．如，电子处方在医院内部的流通，为配药中心的药品发放、护士的处方实施提供了便捷、准确的依据，使处方流转速度加快，改善了医疗服务的流程．再如，护士以PDA等设备连接医院局域网，上传每日查房记录的病人的相关数据，医生就可随时查阅系统自动完成的体温变化曲线等信息．使用个人电脑或各种手持设备，通过局域网享用服务器程序提供的计算，这使得C／S结构成为当前的主导模式。
分体式私有数据中心的困境在于①系统复杂：各医院HIS运行在特定的硬件资源和软件平台上，依赖特定的数据库，业务流程的变更都必须最终体现在对HIS的维护甚至重构上．②单一用途：对于任何业务变更或新的需求，都必须提供相应的硬件配置，并购买或自编制软件以实现．硬件配置的底线是满足最大的理论需求值，即使最大负荷从来或很少达到也同样无法缩减配置开销．③利用率低：无论是病患信息、还是基础设施普遍存在重复建设和空置现象，如多数服务器的处理能力只用了不到1／4．④能耗巨大：全国复制出多于几十万个私有数据中心，都有类似的硬件、运行类似的软件、由类似的技术人员进行日常维护和研发．⑤风险：各医疗单位必须承担技术过时和系统故障的风险，这对他们而言不是长项。
分体式私有数据中心的重要特征是数据与服务的紧密依赖，这使得流程变更越来越困难，开销和技术支持都是沉重的难以为继的负担．结果是，IT对各医疗单位而言不只非常重要、不可缺少，也成为直接影响其竞争力的主要因素，这是不科学的，同时对以医疗为专业的企业不够公平。
4．2大集中式大集中式数据中心是一种理想方式．金融业的某些业务采用大集中式数据中心的运作方式，其运行效果也令人基本满意．金融业有着良好的大集中式的基础，这应该与其组织结构有着较为密切的关系，如各银行均由总行、分行、支行和营业部等组成分层架构，它们之间容易形成统一的数据标准和交换规则，有资源和管理权限的保障．如，各行汇兑可以采用固定时间于清算中心集中清算的方法；各行对储户卡的分级管理也由总行直接控制。
对于医学数据中心而言，大集中式不只存在实现困难，也并不适用．集中模型虽最大限度地维护了数据的安全和一致性，同时却带来了不可克服的问题．各医疗机构对中心数据的超强依赖，导致权限受约束，应变能力降低．基于集中模型的数据中心，其安全事故、灾难的影响面和破化程度都可能大大增加。
4．3 B／S、C／S混合分布式B／SL5儿圳、C／S混合分布式模型实质上是区域医学数据中心的雏形，基于各医疗机构的相对独立性，以及和各医疗机构间数据交换的弱频繁性和弱实时性，合理配置集中与分布数据，形成基于B／S、C／S结构、集中和分布相结合的混合模型。
医学影像数据库 篇6
关键词：大数据；医学研究；数据挖掘
中图分类号：R-05
随着信息技术的快速发展，海量数据的产生推出了“大数据”的新名词。“大数据”指通过对收集和存储的海量信息数据进行分析、处理和可视化，从而挖掘出对我们有价值的信息的过程。大数据时代已经到来，并且渗透到了人类社会各个方面，不仅影响着人们的生活，而且触动社会经济发展的各个行业。在上述大的环境背景下，医学研究也已经进入数据时代，移动通信技术，传感器，基因组测试以及分析软件的进步，现在有可能捕捉到关于人类个体组成和周围环境的信息。此信息数据的总和可以改变医学研究，从对一般患者的治疗转向对个体患者的治疗，从而打破医学研究传统的实验科学。
1 大数据对医学研究的影响
大数据为医学研究和分析提供了一种全新的技术手段。大数据的到来标志着医学研究从传统的实验科学向以数据驱动为主，实验为辅的理论科学转变。传统的医学研究将研究员或医生圈定的实验室或手术室中，通过亲自做大量实验以获取经验。采用大数据技术，可以借助互联网通过共享大数据资源进行分析，以获取经验值。例如：我们可以将病例数据和信用卡消费数据结合，发现日常的生活习惯与健康的相关关系，直到人们养成良好的生活习惯。假若再加上手机和GPS数据，还能随时检测对人们进行体检，用以指导健身以减少疾病的发生，帮助医生诊断疾病。应用大数据可以设想的应用不计其数。
大数据有利于培养和发展医学研究，大数据技术的应用将形成自然和人文社会的历史长河，它不但能用于探索当代科学问题，还可以将数据转换为知识的使命，为医学研究留下现实的历史资源。
大数据技术的应用不仅为医学研究带来了新的技术手段，还具有大规模降低医疗费用的潜在效益。例如在医疗保健方面，根据麦肯锡全球研究院报告表明，如果美国医疗保健行业对大数据进行有效利用，就能将成本降低8%左右，从而每年创造出超过3000亿美元的产值。现在采用大数据的应用，可以从医生办公室、到药房、再到化验室收集数据，用以提醒医生潜在的药物不良反应和其他处方问题的状况。采用相应措施避免这一问题，不但可以改善患者的健康状况，并且可节省不必要的急诊和其他治疗费用。
2 国内外医学大数据发展现状
2.1 国外医学大数据大战现状
从国际情况来看，美国、日本、欧洲、英国大数据发展方面很快，这些发达国家采用大数据在医学研究方面已经走在了世界的前列。大数据科学与产业具有较强的领域相关性，医学大数据已经成为欧美等国家重要的发展战略，也是美国大数据计划的重要组成部分。
在临床诊断方面，临床数据采集、存储、管理信息技术的快速发展，不少医疗机构正逐步适应这一潮流。美国德州大学安德森肿瘤中心目前所支持的数据以TB级以上计算，它包括了肿瘤的病理学研究、流行病学研究，对于病因的经准确预测和模型研究等。
医学研究信息传播渠道便捷。医学研究大数据时代的到来，还源于健康管理、移动医疗应用的日益广泛。例如，微软公司早在2007年发布的HealthVault目标用于实现个人和家庭的健康管理，其数据则可以从便捷设备、第三方机构等倒入，通过提供开放的接口等技术支持应用集成。
医学研究大数据技术先进，大数据应用在医学研究带来了商业机会，过去几年在这个领域的投资出现急剧增加。这些商业机会已经驱使欧美的很多知名大公司投资数亿美元到手机应用程序数据采集系统分析软件，如苹果、高通和国际商用机器公司。
2.2 国内医学研究大数据发展现状
大数据时代的来临，加上转型医学的兴起，在我国形成了历史性的契机，可望使中国医学研究实现历史性的跨越。
首都医科大学附属北京安贞医院心脏内科中心主任马长生正承担“北京市心血管疾病防控大数据平台建设”工作，在他的研究中，包括采用大数据手段研究环境和心血管疾病之间的关系。“用大数据的手段，每日收集不同站点PM2.5浓度与心血管疾病的关系，甚至股票波动与心血管疾病的关系，都可以得到预测。”
近幾年，大数据在医学研究方面的应用也受到了国家的高度重视，在国家“863”计划2015年度项目申报指南中，在医学研究技术领域已经部署了医学大数据开发与利用关键技术研究。涉及的内容包括了医学大数据标准化和集成、融合技术、医学大数据表述搜索与存储访问技术，组成大数据中心和知识库构建及服务技术等。
然而，就目前来看，大数据对于医学研究而言，仍然是处于机遇与挑战并存阶段，只有做到医学研究与信息技术紧密结合，才能更充分的利用好大数据，从而解决复杂疾病等人类所面临的共同挑战。
3 医学大数据发展存在的问题及对策
3.1 加强医学研究大数据的整合与共享
目前由于医院对患者的信息具有保密性，各医院间也没有建立起紧密的合作关系，这从而阻碍了数据的共享，在我国医疗数据几乎不能共享，转化利用率低下。要想实现大数据在医学研究的发展，必须实现社区、医院、区域的医疗数据共享系统。
3.2 加强信息技术与医学研究的融合
从理论上来看，大数据在医学上的应用至少需要云计算技术实现数据的传输
分析、共享及关联等，需要异构源数据整合和互操作技术，需要可视化工具才能便于人们理解复杂的数据。只有这样才能真正实现基础数据、研发数据、诊疗数据的无缝连接。目前也迫切需要研究机构能开展这方面的研究，开发出更好的大数据分析平台。
3.3 加强医学研究大数据的标准
除了技术的挑战外，另一个挑战就是数据标准的缺乏，这往往使得研究者无从切入。例如，不同类型生物样本库的存在，以及搜集样本的类型和保存方式的不同，其所承担的功能和架构、工作流程、基础设施建设和设备配备等情况也会不同，使得数据标准很难建立。
即使在信息技术及医学研究都极为发达的国家，不同系统、机构之间的数据共享和分析也面临着障碍。美国劳伦斯薄利国家实验室科学部主人鲁宾曾指出“理想状态的目标是建立统一的电子病例系统，系统中的这些信息应有同意的标准，但实现这一标准并非简单，各个医院存储的数据标准不同而且不同系统存储信息也不一样”。为此，在“奥巴马医改（Obamacare）”的政策中，就包括把问诊、处方以及治疗电子化，使所有的医院全部实现电子录入——即便如此，对于标准化而言，也仍然只是刚刚开始。
3.4 营造良好的医学大数据发展环境
研究制定促进医学研究大数据发展的政策措施，理顺医学数据资源的管理体制。积极争取国家财政资金支持，引导国家设立专项资金向医学研究大数据项目倾斜。加强专业人才培养，应在医学领域加强计算机科学、数据库专业人员的培养。
参考文献：
[1]涂子沛.大数据：正在到来的数据革命[M].桂林：广西师范大学出版社，2012.
[2]孙志伟.大数据时代中小企业的应对策略[J].未来与发展，2013（10）：46-49.
[3]吴忠，丁绪武.大数据时代下的管理模式创新[J].企业管理，2013（10）：35-37.
[4]艾伯特.拉斯洛.巴拉巴西著，马慧译.爆发：大数据时代遇见未来的新思维[M].北京：中国人民大学出版社，2012：13.
作者简介：李惠先（1983-），女，河北保定人，教师，硕士研究生，研究方向：虚拟现实。
遥感影像数据库管理系统研究 篇7
1 遥感影像数据库管理系统所具备的要求分析
遥感影像是记录电磁波的胶片, 与我们日常的影像数据存在很大的区别, 从遥感影像数据特征来进行分析, 遥感影像数据库管理系统需要具备以下几点要求:
1.1 在实际当中, 遥感影像的来源
有很多渠道, 如航空影像、卫星影像等等, 因此, 遥感影像数据库管理系统的兼容性要强。
1.2 遥感影像具有一个很明显的
特点就是能够表现立体空间, 支持空间表达对于应高影像来说是至关重要的, 所以遥感影像数据库管理系统对于空间数据索引和数据查询具有一定的能力。
1.3 由于遥感影像数据库来源于很
多的渠道, 影像数据也没有统一的标准, 所以对于遥感影像要满足多尺度的特性。
1.4 遥感影像数据库管理系统必
须具备“无缝性”, 主要表现在其一集合空间的无缝, 遥感影像的存储一般来说具有固定的存储模式, 而无缝性的要求就是要打破这种模式, 构建一个无缝的区域, 用户在使用的时候图幅是透明的。二是色彩空间的无缝性, 遥感影像数据库管理系统在一定区域和分辨率范围内, 影像色彩的变化应当是平滑的, 不能出现明显的差异。其三是尺度空间的无缝性, 在操作遥感影像数据缩放的时候, 应该保持不同尺寸之间的遥感影像能够平稳的过渡。其四是影像数据和元数据的无缝性, 该性质是遥感影像数据库管理系统建设当中需要着重强调的。
1.5 遥感影像应用较为广泛, 对于商业用途来说, 系统的通用性、扩展性以及维护性是非常重要的。
1.6 随着社会经济的发展, 遥感影
像数据量急剧增加, 遥感数据库管理系统的储存量也应该是海量的, 必须要达到TB级。
1.7 从数据可视化的角度上来说, 遥感影像数据库管理系统的建设应该以零延迟为目标。
2 遥感影像数据库系统管理模式研究
从大体上来说, 遥感数据库系统管理的主要方式可以分为三大类, 一个是基于文件的方式, 其次是基于数据库的方式, 最后就是文件和数据库混合的方式, 下面文章对三种方法进行简单的分析:
2.1 基于文件的方式
遥感影像数据库管理系统基于文件方式进行管理的主要优点就是结构不复杂, 并且维护的费用也不高, 技术相对来说较为成熟。同时也存在一定的缺点, 主要表现为安全性能不高, 不能支持多用户进行并发操作, 元数据管理效率较低等等。因此, 对于这种管理方式来说在多数据量的环境下性能表现力不从心, 大多数情况下只能适用于遥感影像数据量较小的环境下。
2.2 文件和数据库混合的方式
文件和数据库混合的方式的主要原理是将遥感影像数据以文件的形式保存在服务器上, 但是与之对应的元数据却分隔开来保存在了数据库当中, 这种管理方式的主要优点是遥感影像数据存储的效率高, 但是相对难度也会增大很多, 并且随着时间的推移, 遥感影像数据量会不断增多, 并且后期的维护难度也非常大。
2.3 基于数据库的方式
基于数据库的遥感影像管理模式主要以分布式对象对应关系数据库管理遥感影像数据, 该方式不仅可以给中央服务器减负, 还可以减少产生瓶颈的几率, 提高数据的传送率、查询以及更新效率, 可以大大缩短相应时间, 并且能够支持多用户的并发访问, 这些都是其他管理模式无法比拟的。除此之外目前的数据库都设置了安全访问控制机制, 这样的设置能够为开发人员省下了不少的麻烦, 提高效率。
3 遥感影像数据库管理系统建设对比分析
由于工作的需要, 遥感影像数据库管理系统的功能要求越来越高, 为了更好的进行分析研究, 文章对比了传统遥感影像数据库系统来论述。
3.1 传统遥感影像数据库管理系统分析
3.1.1 关系数据库系统
传统的关系数据库对于遥感影像数据的处理仅限于数值和字符串, 并没有丰富的数据类型, 这对于遥感影像的使用、研究来说是极其不方便的, 建立在对象层来挖掘面向对象应该是目前的主流, 对于对象数据库的存储和访问不能优化, 其效率不高, 而且技术上也存在严重的问题。
3.1.2 对象数据库系统
在上个世纪八十年代以来, 对了遥感影像数据的最好技术就是面对象技术, 这种技术的应用能够使得系统当中的数据模型表现的更加直观、并且性能更加的问题, 后期维护也较为方便, 同时这种系统也存在致命的缺陷, 对于SQL的支持很少, 实际的工作当中, 许多软件需要应用到SQL接口。
3.2 对象一关系数据库系统
对象一关系数据库管理系统具备最大的优势就是具有面向对象的建模能力, 对于复杂的遥感影像数据都能进行分析, 用户可以直接使用数据管理工具, 将遥感影像应用的具体范围与系统实现无缝结合, 极大的提高了工作效率。
在目前来说, 对象一关系数据库管理模式还处在研发阶段, 只能说是一种新兴的技术, 其应用的行业领域也较窄, 相比上文论述的遥关系数据库管理来说还尚不成熟, 关系数据库系统的所有操作只是按照既定的操作标准来执行, 相对来说非常简单, 但是其致命缺点有限的数据类型以及程序设计中数据结构是制约关系数据库系统发展的最大障碍。而遥感影像数据对象一关系数据库管理系统能够将面向对象的建模能力和关系数据库的功能实现了有机的结合, 理论上来说都优于上述两种遥感影像数据库管理系统, 还能将关系数据库系统缺点转换成优势, 具有高度的扩展性、管理复杂遥感影像数据的能力也大大提高, 用户通过自定义的功能和索引表达, 对于各种类型的遥感影像数据实现访问、存储以及恢复等功能。
遥感影像数据对象一关系数据库管理系统通过开放SQL平台, 可以最大限度的避免定义复杂对象的专有数据结构, 使得遥感影像数据库管理系统的应用更加广泛。
4 遥感影像数据库管理系统建设的技术分析
随着遥感技术的不断发展, 遥感影像数据量增长速度越来越快, 在这样的背景下, 必须要研发出一套高效的管理应用系统, 将遥感影像的分发以及处理能力提升到新的高度, 与此同时还需要很好的契合遥感影像数据制作影像海图等各方面应用需求。高效科学的遥感影像数据库管理系统建设成为了业内关注的焦点。鉴于此, 文章对遥感影像数据库管理系统建设的总体构架以及相关的技术问题提出了几点愚见。
4.1 遥感影像数据库管理系统建设的总体架构
针对日常生产生活对遥感影像数据库管理系统提出的功能和要求, 总的来说, 系统的总体框架可以分成四层:基础设施层、数据层、逻辑层和应用层。在这四个层次当中, 基础设施层是整个遥感影像数据库管理系统运行的基础, 主要包含了系统的软硬件运行环境以及网络运行环境的建设;第二层数据层对于整个遥感影像数据库管理系统来说, 是非常关键的组成部分, 也应该是建设的重中之重, 其主要的功能是对采集的原始遥感影像、影像元数据以及矢量数据等等进行储存;而对于逻辑层来说, 主要的工作就是对客户端访问遥感影像数据库所需的功能部件进行优化升级;最后的应用层主要就是对遥感影像数据库管理系统当中的集成影像进行日常的管理和维护, 同时提供查询、分析以及分发等等功能。
4.2 遥感影像数据库管理系统功的能设计
结合上文对遥感影像数据库管理系统总体架构分析, 所提出的四层主要架构需要实现的功能, 可以将遥感影像数据库管理系统分为五个子系统。
4.2.1 质检入库子系统
遥感影像采集后需录入到系统当中, 但是在此之前需要对遥感影像进行质检, 主要检查的内容包括了遥感影像的完整性、一致性等等, 并且通过工程化方式对遥感影像、元数据等等实现快速入库, 支持断点续传、后台任务同时进行。
4.2.2 组织管理子系统
该子系统是对遥感影像数据管理的核心部分, 主要对数据库当中遥感影像的参数进行配制、同时还包含了数据建模、数据备份以及数据共享等等应用, 方便遥感影像数据的共享和管理系统的集成。
4.2.3 分发服务子系统
需要在系统中引入电子商务模式的影像分发服务, 实现对数据库中遥感影像的查询、分发等功能, 同时在改子系统当中提供开放的数据接口。
4.2.4 技术支援子系统
对入库的遥感影像数据进行规范化处理, 包括了元数据的采集、快视图提取、镶嵌、配准等。
4.2.5 配置维护子系统
主要的工作是支持和维护遥感影像数据库管理系统的运行, 提供一系列的安全管理配套功能, 如用户管理、日志信息维护等。
结语
遥感技术随着社会经济的发展, 应用越来越广泛, 面对与日俱增的遥感影像数据, 必须要建立一个强大的遥感影像数据库管理, 这也是遥感影像发展的必然趋势。遥感影像信息系统核心技术设计的范围较广、难度较大, 目前有很多的学者在进行这方面的研究, 本文对遥感影像数据库管理系统的建设只是进行了粗浅的探讨, 相信随着研究的深入和科技的发展, 遥感影像数据库管理系统建设相关研究会更加的深入, 遥感影像也会更加方便的应用于我们的各项工作当中。
参考文献
[1]黄杰, 刘仁义, 刘南, 沈林芳, 王娜.海量遥感影像管理与可视化系统的研究与实现[J].浙江大学学报 (理学版) .2008 (06) .
[2]谭庆全, 毕建涛, 池天河.一种灵活高校的遥感影像金手塔构建算法[J].一计算机系统应用, 2008 (17) .
遥感影像基础数据库的安全设计 篇8
遥感影像基础数据库是以遥感影像为对象的基础数据库。遥感影像数据属于高价值、高敏感度、高安全级别数据。本文即以某遥感影像基础数据库案例为例,探讨了遥感影像基础数据库安全设计问题。
2 遥感影像基础数据库的安全规划
2.1 用户认证
数据库的通过两种途径加强用户认证安全。首先使用复杂的密码规则来提高密码的强度。其次,通过使用和定期更新密码规范来对数据库帐号进行安全管理复杂密码规则对于确保密码健壮性至关重要,复杂规则应作为各级机构中正式的密码策略。各级机构需要对用户制定密码规范管理数据库的密码和认证。规范中可以设置所期望密码的属性,并强迫用户使用密码规范。
案例中, 引入了个人信息定制方式制定定期策略通过对个人信息分类管理, 采取定期随机抽取相关类别、指定组合规则、交叉互换等方式设置规范。
2.2 访问控制
访问控制的由权限与角色设置、精细访问控制两部分构成。对用户权限的授予可以通过直接授予、间接授予种方式进行。权限的授予可以传递,已经具有某种权限的用户可以将自身权限或其中部分权限再授予或传递给其他用户。对数据库中的数据应设置不同的安全敏感标记,并将安全敏感标记与用户进行关联,从而控制用户对不同级别数据的访问控制。
需要指出的是,案例中对精细控制考虑较多,综合了遥感影像分辨率、定位参数、影像覆盖地区、获取时间、传感器参数模型等多种指标限定。
2.3 数据安全
由于数据库在操作系统下以文件形式进行管理,入侵者可以直接利用操作系统的漏洞窃取数据文件,或者篡改文件内容。因此,数据库保密不仅包括在传输过程中采用加密保护和控制非法访问,还包括对存储的敏感数据加密保护。
2.4 审计
数据库审计就是对用户在数据库中的操作情况进行监视记录,以便分析跟踪其行为的功能。数据库审计应当支持特权用户审计、数据库审计和精细审计。
特权用户审计就是对具有DBA权限的特权用户执行的操作进行审计,即连接、关闭、启动数据库,并将审计记录存放到系统的审计跟踪中。
数据库审计是数据库安全管理员对普通用户的数据库操作的审计。数据库审计监视和记录相关用户操作,并将审计记录存放到特定位置。
精细审计是对数据库审计的补充。精细审计可以确保审计信息精确到数据库的具体用户、访问对象、访问行(列)。
3 影像基础数据库监测的实现手段
3.1 加强数据库用户管理
按照数据库容量和管理数据库用户工作量,数据库安全管理者可能是拥有Create,Alter或Drop数据库用户的一个特殊用户, 也可能是拥有这些权限的一组用户。因此,需要注意加强对数据库系统管理员账号的控制与使用。
3.2 加强数据库用户身份认证
数据库用户可以通过操作系统、网络服务或数据库进行身份确认。通过主机操作系统对用户身份确认进行集中控制。
3.3 严格规定数据库管理员在操作系统安全性方面的控制
数据库管理员必须有Create和Delete文件的操作系统权限。一般用户不与数据库相关文件的操作系统权限。如果为数据库用户分配角色,则安全管理者必须有修改操作系统帐户安全区域的权限。
3.4 采用合适的数据库安全性策略
数据库安全性考虑应基于数据的重要性。案例中,对中、低分辨率的影像文件数据的安全性策略相对宽松。但是,对高分辨率影像文件、参数文件等的安全性策略则相对严格,以确保对访问的有效控制。
3.5 数据库操作行为审计监控
为了数据库系统的安全性,需要建立数据库与应用监测系统 。数据库 操作行为 审计与监 控采用旁 路式Agent方式对访问进行监控 ,以发现非法访问和侵入 ,并报警。数据库操作行为审计监控系统主要用于监视并记录对数据库服务器以及应用服务器的各类操作行为。通过对网络数据分析,实时、智能解析对数据库服务器的操作。一般操作行为如数据库的登录、注销,特定操作如对数据表插入、执行特定存贮等,都被记录和分析,分析的内容可以精确到SQL操作语句一级。系统还可根据设置的规则,智能判断出违规操作数据库的行为,并对违规行为进行记录、报警和实时阻断。
在案例中,对关键业务主机通过双机冗余来实现其可用性和可靠性并制定了数据备份策略。此外,根据数据重要性不同,建立数据访问连续性计划,最大程度保障系统的可靠性。
4 影像基础数据库的传输安全
4.1 传输过程的安全性
为防止数据传输过程被截获、篡改,需要采用加密的技术对传输的敏感数据进行数字签名和加密。案例中,同时采取了数字签名和数据加密两种方式。数字签名是用于数字化文档的身份验证技术。案例中,数字签名通过引入RSA和MD5算法实现。签名时, 先使用MD5创建信息“数字指纹”;然后用RSA秘密密钥加密信息的“数字指纹”“。签名附在原文后面,签名的文件。验证签名时, 先用公开密钥还原“数字指纹”, 然后用MD5处理信息 ,最后与从签名还原的“数字指纹”比较 ,验证数字签名的真实性。
案例中采用RSA算法对包含影像文件、参数文件的压缩文件集进行加密。RSA属于公开密钥算法,每个人有两个密钥,即公开密钥和秘密密钥。为了提高效率,我们将RSA和DES结合使用。加密时, 系统随机选择一个DES密钥,并用DES算法加密原文信息。然后,利用公开密钥加密DES密钥。将用DES加密的信息和用RSA加密DES密钥合在一起 ,构成密文。解密时 ,首先依据私有密钥解密DES密钥。然后再用DES密钥解密DES加密信息,得到最终的解密信息。
4.2 传输数据的完整性
由于遥感影像数据通常数据量较大,一旦传输异常,则会造成影像文件恢复异常。在案例实践中,为解决这一问题,开辟了专门VPN通道,分配充裕带宽,以确保数据传输过程稳定性、可靠性和加固安全性。
5 结束语
遥感影像基础数据库的安全设计是一项复杂的工作,需要兼顾各种可能发生的安全行为和安全需求。案例实践以局域网环境为背景,如需数据库并入互联网环境,则应对本方案设计进一步完备、补充。
摘要：遥感影像基础数据库作为是国土资源部门重要的信息基础设施。由于遥感影像数据属于高价值、高敏感度、高安全级别的基础数据,因此有必要对数据库安全加以重点关注。本文结合某遥感影像基础数据库实例,从数据安全规划、数据监测手段、数据传输安全三个方面对遥感影像基础数据库的安全设计思路进行了初步阐述。
医学影像数据库 篇9
随着云计 算与大数 据技术的 发展 , 其在医学 信息化特 别是医院 影像数据 的应用越 来越广泛 。 如何利用 昂贵的影 像设备在 国内实现 区域影像 数据有效 共享 ,已成为医 院信息化 的研究热 点之一 。 现有的医 疗领域信 息系统是 离散的 , 通过云计 算可搭建 一个扁平 化的信息 云平台 , 整合原有 的离散信 息系统 , 进而促成 各项业务 有效协同 ,共享数据 资源 。 但是当用 户依赖于 云提供者 存储其数 据时 ,也就从应 用程序级 别开始放 弃对数据 的直接控 制 。 随着云部 署模型与 数据的地 理位置混 合在一起 , 更是进一 步牺牲了 数据控制 ,因此对医 院影像数 据的个人 隐私安全 亟待保护 。 目前 ,医学图像 占医院医 疗信息的70% ~80% , 传统加密 算法 ( 如DES、AES) 针对一维 数据流设 计 ,没有考虑 数字图像 数据量大 、相关性强 、冗余度高 、 能量分布 不均匀等 特点 , 简单地将 传统加密 算法应用 于图像加 密时 , 加密效率 不高 , 故不适用 于加密数 字医学影 像 。
KULKARNI N S等[1]提出了针 对条件访 问系统的 小波域选 择性加密 技术 ,该技术只 适用于多 媒体数据 流的一小 部分子集 ,节省计算 时间和资 源 。 BHATNAGAR G[2]提出了基 于锯齿状 空间填充 曲线 、 感兴趣的 像素 、 非线性混 沌映射和 奇异值分 解的简单 选择性加 密 ,通过锯齿 形空间填 充曲线用 感兴趣方 法选择重 要像素的 手段来打 乱像素位 置 ,从非线性 混沌映射 和奇异值 分解得到 秘密图像 密钥对重 要像素进 行扩散 。 AGRAWAL P等[3]提出在概 念上选择 图像的一 部分 ,有效地获 取图像的 重要部分 ,对其使用 常规加密 模式 。 大多数选 择性图像 加密方案 基于图像 压缩算法 设计 , 其编解码 器是特定 的 。 由于图像 不同的位 面对视觉 效果贡献 方式不同 ,Xiang Tao等[4]提出有选 择性的灰 度图像加 密方案 , 每个像素 只有一部 分重要比 特通过单 向耦合映 像格子产 生的密钥 流加密 。
在医学领 域 ,病理图片 涉及到患 者的个人 隐私 , 在医疗诊 断中 , 对病理图 片的要求 非常高 , 同时要保 证图像在 传输过程 中的完整 性 , 不能出现 像素差错 或者恶意 篡改 。 基于此 , 本文结合SHA-3[5]算法 , 利用图像 自身的哈 希值作为 密钥中的 一部分 , 结合SCAN方法利用 图像位加 密技术 , 设计了一种选择性 加密算法 ,既解决了 图像传输 过程中的 恶意篡改 和传输差 错问题 ,又保证了 图像的安 全性 。
1基本理论
1.1选择性图像加密
在选择加 密中 ,仅对图像 的某些内 容加密可 降低执行 时间 , 在保证图 像的安全 性的同时 , 图像的某 些部分是 可见的 。 由于医学 影像的特 点 ,加密过程 仅应用于 图像中基 于ROI提取的选 中部分 ,使加密的 时间缩短 。 在医学影 像中 ,部分加密 足以保证 图像的安 全性 。 选择性加 密虽然可 能被预测 出原始图 像 ,但原始图 像的准确 性和可视 的范围取 决于加密 方法和加 密图像的 信息量 。 本文采用 自动选择ROI并使用SCAN的mapping技术进行 选择性加 密 。
定义1利用m×n大小的矩 形对图像 进行分块 。 m和n以像素为 单位 ,大小可根 据对图像 加密安全 性能要求 的高低自 由选定 。 分块后得 到以大小 为M×N的最小单 元图像块 的图像 ,其中M=ceil(H/m),N=ceil(W/n)。
判断是否 被选择加 密 :给定一个m×n的像素矩 阵
依次扫描 其中像素 值 :
其中l为定义的 阈值 ,当该块内 的像素总 和超过阈 值且非噪 声点时 ,对该块进 行进一步 的加密 。
1.2SCAN语言
SCAN是一个基 于二维空 间的访问 方法 , 易于表示 和生成大 量不同扫 描路径的 形式化语 言[6]。 SCAN语言利用 扫描模式 产生大量 扫描路径 或空间填 充曲线 ,将二维的 图像数据 变为一维 数据序列 。 图1显示了15种基本的 扫描方式 。 有6种扫描模 式的转换 , 可分别通 过90 ° 、 180 ° 和270 ° 的同一性 、 水平垂直 反射 、 反射 、 旋转以及 组合得到 。
假设需要 加密的图 像已经进 行分块选 择的操作 , 选取一块8×8像素矩阵 利用SCAN语言进行 置换操作 。 图2是对像素 块内的元 素使用斜 平行方式 置换 。 图3是对置换 之后的图 像进行逆 操作 ,从而使得 图像恢复 初始的状 态 。
定义2对于任意 的A =A7 A6 A5 A4 A3 A2 A1 A0和B = B7 B6 B5 B4 B3 B2 B1 B0 , 其中Ai 、 Bi ∈ GF ( 2 ) , 则C定义为A、B中各字节 对应异或 所得的结 果 :
2算法流程
本文将对DICOM中的<Image>元素进行 加密 , 同时对该 元素部分 进行反复 多次加密 实验 。 加密流程 图如图4所示 。
3实验及算法分析
为了验证 以上算法 的加密效 果 , 在MATLAB7.1平台上对 其进行了 仿真实验 , 所用计算 机CPU为CoreTMDuo 2 . 00 GHz , 内存为2 . 0 GHz 。
3.1实验步骤
( 1 ) 以一张脑 部的DICOM数据图像 为例 , 如图5 ( a ) 所示 , 图中可以 看出脑部 有明显的 肿瘤区域 , 对该图进 行两次加 密 , 根据本文 的加密算 法 , 得到一次 加密图像 和二次加 密图像分 别如图5(b)、5(c) 所示 。 加密算法 的操作步骤 如下 :
输入 :DICOM数据中图 像数据矩 阵P、 加密轮次t、 每轮的块 间加密方 式以及块 内加密方 式 ;
输出 :加密后图 像C及对应密 钥 。
1将H×W大小的图 像分成若 干个大小 为m×n的图像块。 对各块扫描各像素点,若分块像素超过阈值且不是噪声点,则被选择作为待加密分块。 计算图像的哈希值。
2选择要加 密的SCAN方法 。 将待加密 块依次与 哈希值序 列结合SCAN方法进行 异或运算 , 得到一个 经过加密 处理的矩 阵 。
3将加密块 用随机SCAN方法进行 置换存储 为加密后 的图片 。 若满足加 密效果和 应用需要 则结束加 密 ,否则返回 步骤2。
( 2 ) 解密算法 的操作步 骤和加密 的操作步 骤基本一 致 ,是一个逆 向的操作 过程 ,其算法主 要步骤如 下 :
输入 :加密后的 图像以及 对应的密 钥 (加密轮次 、 对应的密钥、加密块位置、块间加密方式、块内加密方式);
输出 :解密结果 以及判断 结果是否 被篡改 。
1将得到的 加密图像 存储为矩 阵 , 读取加密 轮次 , 及每轮加 密密钥和 加密方式 。
2将已知d位哈希值 序列与图 像矩阵按 已知的像 素分块顺 序 ,以m×n个像素为 分块进行 异或运算 , 得到第一 次解密后 的图像 。
3计算该解 密图像的 哈希值 , 判断该图 像是否经 过篡改 , 如果是 , 操作终止 , 输出图像 被篡改 ; 若不是 , 则进入步 骤4。
4据已知的 加密次数 , 重复步骤2 、3进行多次 解密操作 。
3.2算法分析
( 1 ) 图像直方 图
一个好的 图像加密 算法应使 加密后图 像的直方 图分布均 匀 , 尽量减少 图像存在 的像素统 计特征 , 实验结果 如图6(a)、(b)、(c)所示 。 由图可知 ,本文算法 能很好地 混淆图像 像素值的 分布 ,具有较好 的加密效 果 。
( 2 ) 相邻像素 相关性
对于图像 中各方向 的相邻像 素相关性rxy可通过式 ( 3 ) 计算 :
其中 ,Cov (x,y) =N-1×Σi( xi- E ( x ) ) ( yi- E ( y ) ) , E ( x ) = Σixi/ N , xi、 yi代表相邻 的像素值 。 N为选取对 比的像素 对总数 。 图像加密 前后各方 向相邻像 素相关性 结果如表1所列 。
原始图像、一次加密 图像和二 次加密图 像的水平 、垂直 、对角像素相关性对比分 别如图7、8、9所示。 加密后3个方向的相关性和原图 相比都大大减少 ,密图无法辨认。
( 3 ) 敏感性测 试
1密钥敏感 性 , 首先对图 像进行两 轮加密操 作 , 保存密文 图像后 , 对解密密 钥中哈希 值进行微 小的改变 , 再对图像 进行解密 操作 。 实验结果 表明 ,虽然密钥 只进行了 一个比特 的改变 , 亦将导致 图像无法 解密 , 说明算法中密钥 有极高的 敏感性 。
2明文敏感 性 , 将图像中 一个像素 进行改变 , 计算哈希 值 。 将原图和 改动后图 像的哈希 值对比发 现 ,其哈希值 是完全不 同的序列 。 进一步对 其进行加 密 ,得到两个 几乎无相 关性的图 像 ,说明算法 具有良好 的明文敏 感性 ,能在加密 过程中将 明文的改 变扩散到 整个图像 。
3密文敏感 性 ,将图像加 密两轮之 后密文图 像进行若 干个像素 的改变 ,再应用解 密操作 。 对得到的 第一轮解 密图像进 行哈希值 计算发现 ,虽然明文 图像只有 几个像素 的差别 , 但其哈希 值却是基 于无相关 性的序列 ,说明算法 具有良好 的密文敏 感性 。
4结论
本文的加 密算法采 用选择性 加密方式 , 将图像进 行一定规 则的分割 , 以分割后 的图像块 为最小单 元采用SCAN语言打乱 像素的位 置有选择 性地进行 加密 , 相比较其 他的图像 安全加密 算法其可 以缩短加 密的时间 。 该算法在 解决了图 像安全性 问题的同 时又确保 了图像在 传输过程 中的完整 性认证 , 适用于医 学应用领 域 , 具有一定 的实用性 。
参考文献
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[2]BHATNAGAR G,JONATHAN W Q M.Selective image encryption based on pixels of interest and singular value decomposition[J].Digital Signal Processing,2012,22(4):648-663.
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[5]BERTONI G,DAEMEN J,PEETERS M,et al.The keccak reference[Z].Submission to NIST(Round 3),2011.
医学影像数据库 篇10
2012年12月, 《中国安全生产科学技术》杂志被中国生物医学文献服务系统 (SinoMed) 中的《中国生物医学文献数据库》收录。
SinoMed是由中国医学科学院医学信息研究所/图书馆开发研制。其涵盖资源丰富, 能全面、快速反映国内外生物医学领域研究的新进展, 功能强大, 是集检索、免费获取、个性化定题服务、全文传递服务于一体的生物医学中外文整合文献服务系统。
中国生物医学文献数据库 (China Biology Medicine disc, CBMdisc) 是由中国医学科学院医学信息研究所于1994年研制开发的综合性中文医学文献数据库, 他收录1978年以来1600余种中国生物医学期刊, 以及汇编、会议论文的文献记录, 总计超过400万条记录, 年增长量约35万条。学科涉及基础医学、临床医学、性化定题服务、全文传递服务于一体的生物医学中外文整合文献服务系统。
医学影像数据库 篇11
某三甲医院医疗影像信息系统(RIS/PACS)已应用数年,积累了大量影像检查数据,但如果没有相应的技术手段对其进行整理、分析就无法直接用于决策分析。本文借助Microsoft SQL Server 2008建立医疗影像信息数据仓库,围绕检查绩效关键指标,运用微软提供的功能控件进行数据处理及展示,辅助领导决策。
1 数据仓库结构
数据仓库(Data Warehouse)是面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策[1],近年来逐步应用到医疗领域[2,3]。
数据仓库一般采用3层体系结构,见图1。底层为数据仓库服务器,中间层为应用层,顶层为前端展现。底层数据仓库服务器从操作型数据库或外部数据源提取数据,对数据进行清理、转换、集成等,并装入到数据仓库中。应用层主要对某个特定的主题进行联机数据访问、处理和分析,即联机分析(OLAP)[4]。通过直观的方式从多个维度、多种数据综合程度将系统的运营情况展现给决策者,是数据仓库系统的核心。前端数据展现模块将数据展现给决策者,为决策者提供辅助分析功能,其工作原理主要是通过对数据进行分类、预测、钻取、挖掘等处理来产生可透析的各种展示数据,而这些数据可直观地反映决策者所分析探询的问题。
数据仓库一般须借助专业平台及工具支持,微软Microsoft SQL Server 2008为数据仓储、数据分析和报表生成提供了一整套可伸缩的数据平台[5]。具体包括:为大型数据提供高性能存储的SQL Server数据库引擎;进行提取、转换和加载(ETL)操作的SQL Server集成服务;用于联机分析处理和数据挖掘的SQL Server分析服务。
2 数据仓库模型设计
2.1 确定主题
数据仓库中的数据是按分析主题来组织数据的,因此,确定主题是数据仓库建设的首要任务。根据影像科业务需求[6],分析各科室检查量、设备使用情况和病人检查情况等,确定检查绩效主题。对于某三甲医院决策者关心的医疗影像检查绩效关键指标,我们设计医疗影像关键指标表(Medical Image KPI)用于存储月检查量、报告阳性率、随访率、设备开机率、平均检查用时、检查费用等指标数据。所需要的原始数据来自该院RIS/PACS数据库,对应的数据表主要有“影像检查表EISStudies”、“检查结果表EISResults”、“检查报告表EISReports”、“检查项目表EISService”等,这些原始数据通过ETL工具加载到数据仓库中。
2.2 多维数据集模型
多维数据模型采用常规星型模型,由事实表和维表组成。除关键指标集外,根据检查绩效主题的应用需求,对设备、费用、用时、质量分别建立星型模型。以设备检查情况为例,对数据进行初步整理,设计事实表和维表:设备事实表Fact Service主要包括设备编码、检查日期、检查部门、检查项目、检查费用等使用记录;维度表主要有设备维Dim Dervice(编码、名称、类型、规格、厂商)、时间层次维Dim Date(编码、年、月、日)、科室维Dim Department(编码、名称)。
2.3 数据处理
2.3.1 数据清理
由于多年的数据使用、维护、迁移时缺乏必要的数据校验,再加上软件功能模块是逐步上线以及工作人员录入数据时的人为失误,都可能导致数据的缺失、不完整和错误。所以为保证数据的质量,要对数据进行必要的清理。数据清理包括填充空缺值、识别孤立点、消除奇异值等。
为了不影响分析效果,我们把明显错误的数据予以删除,对于重要事实数据的缺失值进行填充。将数据缺失值分为两类,数值型缺失和非数值型缺失。对于非数值型缺乏的记录并且非数值型的属性对于OLAP的维,我们删除此记录。对于存在缺失数值的记录,可根据已有的数据记录和属性对应关系填充,如对于检查费用缺失项,根据其对应的检查项目,找出已记录的检查费用进行填充。而对于检查时间,可以计算此数据集对应属性数值的平均值,以平均值填充。
2.3.2 数据集成
一般情况下,决策者既要掌握总体数据,也要了解一定的细节:既要知道各医疗影像科室的各项指标数据,也要找出各项指标的变化趋势。如院领导要了解医院的月检查人次、设备开机率、报告阳性率和月平均检查用时等一些关键指标,就需要对数据进行集成。数据的集成是个复杂而关键的工作,既有简单的数据求和、平均,也有复杂的统计计算。检查人次和报告阳性量可直接从检查表累加得到;月检查时间需要根据登记时间和审核时间计算检查用时,再求均值得到;设备月开机率由月开机数/设备总量求得。
3 OLAP在线联机分析处理
OLAP分析主要通过对多维组织后的数据进行切片、切块、聚合、上卷、下钻、旋转等分析动作,使决策者能从多种角度,多个侧面、多数据综合查看数据,从而了解数据背后的规律,为决策提供帮助。下面围绕科室设备检查量就切片和钻取两个动作进行数据展示。
3.1 切片
多维数据是由多个维度组成,如果在某一维度上选定一个取值,则多维数据就从n维下降到n-l维,我们称多维数组的子集(维度1、维度2、…维度i-l、维度i+l、…维度n、度量变量)为多维数组在维度i上的切片。对科室维切片,取放射科和胃肠镜室,见图2。我们可以发现两科室的检查量都逐年增加,说明医院的医疗规模在不断扩大,而胃肠镜室在2008年以前没有检查量,说明医院在08年前RIS/PACS还没有覆盖胃肠镜室。
3.2 钻取
多维数据是具有层次性的,维度的层次实际上反应了数据的综合程度。维度层次越高,代表的数据综合程度就越高,细节就越少,数据量也越少;维度层次越低,则代表的数据综合度越低,细节越充分,数据量越大。数据钻取就是改变维度层次观察数据的方法。从较高的维度层次下降到较低维度层次上来观察多维数据为下钻,从较低的维度层次上升为较高维度层次上来观察多维数据为上卷。如图3是对图2在时间维度上的钻取。从图中可以看出,胃肠镜室在2~3月份,检查量有明显的上升,而3月份的检查量在各月份中也是最多的,说明在春节期间的暴饮暴食,节后出现肠胃问题的人较平时有明显的增加。对比分析其他影像科室,发现2月份的检查量相比其他月份都是最低的,可见春节期间就诊人数普遍减少,决策者可利用此分析结果合理安排科室人员调休和设备保养,使医疗资源得到更好利用。
4 图表形式的KPI数据展示
图表形式的数据展示,一般包括仪表盘、直方图、趋势图、饼图、散点图、圆环图、雷达图和曲面图等。这里结合实际介绍仪表盘、趋势图和雷达图等3种应用。
4.1 仪表盘
仪表盘主要用于实时显示监控数据,观察者能一目了然地了解系统或设备运行状况,应用最多的就是驾驶仪表盘。我们可以把仪表盘应用于影像科日常管理中,用于显示待检人数和待审人数等实时信息。通过从RIS/PACS数据库中提取病人检查的登记时间(Register Time)、检查完成时间(Execute Time)、报告审核时间(Approve Time)建立病人检查时间表(Patient Time),实时显示当前待检人数和待审人数。影像检查仪表盘,见图4。决策者可从中清楚地了解到科室当前时刻的待检人数和待审人数,了解科室运行情况。如超过警戒限度,则立即安排人手疏导检查,以维护良好的检查秩序。
4.2 趋势图
趋势图一般用来显示一定时间范围(1 d、1 w或1个月)内所考察指标的变化情况。一般以指标数值为纵轴,以时间值为横轴绘制图形。趋势图就像不断改变的记分牌,它的主要用处是确定各种类型问题是否存在重要的时间模式,以辅助决策分析。
根据影像科的业务需求,针对设备使用、检查量、检查费用、检查用时等设计各类趋势图。在此,就每日待检待审情况和全年不同病人类型检查量进行趋势图展示说明。
影像科每天都接待大量的病人,病人就检时大部分时间用在排队等候上,如何减少病人无谓的等候时间,提高服务品质,是医患共同关心的问题。决策者可通过了解病人待检和报告待审随时间变化的趋势图(图5),分析检查和审核高峰期,合理安排工作人员,减少病人等候时间,以提高服务效率。
不同病人类型检查量在2011年的变化趋势,见图6。从图中可以了解一年来检查量的变化情况,体检病人的检查在6月份和9月份会出现高峰,门诊病人的检查有冬夏之分,住院和急诊全年基本平稳。
4.3 雷达图
“雷达图”分析法结合多个指标进行直观、形象的综合分析与评价。为了院领导能更直观地了解影像检查各关键指标的变动情形,设计采用雷达图对医疗影像检查关键指标进行展示,见图7。决策者通过医院2010年和2011年11月份关键指标的同时显示,可以进行同期对比,掌握各阶段关键指标的变化情况,有助于根据医院实际情况进行持续改进。
5 结束语
本研究根据某三甲医院对影像检查绩效分析的需求,利用Microsoft SQL Server 2008建立了面向检查绩效主题的数据仓库。该数据仓库的应用,围绕医疗影像检查绩效开展关键指标数据展示研究,利用多维数据模型开展切片、钻取等OLAP分析,利用仪表盘/趋势图/雷达图等形式对医疗影像检查关键指标进行展示,为决策者提供直观的图表数据,以提高医院管理水平和服务效率。下一步将结合聚类/分类、关联和决策树等模型开展数据挖掘研究,以提高对信息的深层利用。
参考文献
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