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基于心电动力学图和Storm的心肌缺血早期诊断平台的设计与实现，硕士学位论文，说明书共82页。
摘要：
目前，国民的生活随着我国经济的飞速发展正发生着巨大的变化，人们生活节奏的加快使得心血管疾病发病率持续升高，心血管疾病已经严重危害人们的生命健康。心肌缺血是一种常见的心血管疾病，会使得心肌细胞缺氧从而导致心脏病变。临床上通常通过心电图检查对心肌缺血进行诊断，但是这种方法依赖于医务人员的临床经验，而且效率和准确率并不高。随着计算机技术的快速发展，借助计算机技术对心肌缺血进行诊断已经成为一种趋势。
确定学习理论可以对标准十二导联心电图中的ST-T段进行动力学建模，在学习训练之后可以得出心电动力学图（CDG）。由于健康人与心肌缺血患者的CDG有明显的不同，因此通过CDG可以准确地对心肌缺血进行早期诊断。如今，心电数据的规模越来越大，已有的基于Matlab的单机诊断程序已经暴露出计算能力不足的缺点。此外，基于Hadoop平台的诊断程序虽然解决大规模数据批量处理的问题，但系统的实时性不足，而且缺乏对病人信息管理的功能。
针对上述的问题，结合目前流行的大数据处理以及云计算技术，本文实现了基于心电动力学图和Storm实时流计算框架的心肌缺血早期诊断平台。该平台采用B/S架构，一共分为计算层、存储层、业务层和表现层四个层次。计算层实现了基于确定学习的心肌缺血诊断程序，得益于Storm集群在实时计算方面的优势，它能够为用户提供实时可靠的计算服务。除此之外，平台的存储层为数据提供了可靠的持久性存储，业务层作为各个层次的枢纽实现了平台大部分的业务逻辑，表现层为用户提供了一个简洁美观的操作界面。通过Web浏览器，医务人员就可以使用平台的各种功能，实现对心电数据的心肌缺血早期诊断以及对病人相关数据的管理，从而显著提升了工作的效率。
关键词：心肌缺血；确定学习；诊断平台；CDG；Storm

目录
摘要 I
Abstract II
第一章 绪 论 1
11 研究背景 1
12 国内外研究发展现状 2
13 本文组织架构 5
第二章 确定学习理论与心肌缺血诊断 6
21 引言 6
22 心肌缺血及其诊断方法 6
221 心脏传导系统与心电图原理 6
222 心肌缺血生理机制及其诊断方法 8
23 确定学习理论 9
231 RBF神经网络 10
232 RBF神经网络的持续激励条件 11
233 离散系统下的确定学习 12
234 确定学习在心肌缺血早期诊断中的应用 14
24 本章小结 15
第三章 平台需求分析及架构设计 16
31 引言 16
32 需求分析 16
321 分析计算功能的需求分析 16
322 数据存储功能的需求分析 17
323 信息管理功能的需求分析 17
33 方案选取 18
331 分析计算方案选取 18
332 数据存储方案选取 21
333 信息管理方案选取 23
34 架构设计 26
341 层次划分 26
342 消息中间件 26
343 负载均衡 27
344 平台架构 28
35 本章小结 30
第四章 流式计算框架Storm和计算层实现 31
41 引言 31
42流式计算框架Storm 31
421 Storm整体架构 31
422 分布式协调系统ZooKeeper 31
423 Storm的计算模型 33
424 Storm的送达保证机制 35
43 心肌缺血诊断程序移植 36
431 C++版心肌缺血诊断程序 36
432 Multi-Language协议 38
433 Storm框架下的心肌缺血诊断程序 39
434 拓扑结构设计 41
44 Storm集群搭建与性能分析 42
441 Storm集群搭建 42
442 性能分析 45
45 本章小结 47
第五章 平台的整体实现 48
51 引言 48
52 存储层的实现 48
521 数据表的设计 48
522 存储过程的设计 51
523 MySQL集群的搭建 51
53 业务层的实现 53
531 Dropwizard框架 53
532 业务逻辑的实现 54
533 负载均衡配置 57
54 表现层的实现 58
541 病历查询模块 59
542 病历录入模块 60
543 CDG诊断模块 62
55 本章小结 64
结论与展望 65
参考文献 67
攻读硕士学位期间取得的研究成果 71