大数据驱动的医疗信息物理融合系统的分析与设计方法

摘要

近年来，大数据和信息物理融合系统(CPS)已成为计算机领域的前沿科技。医疗是一个与国民经济与民生相关的重要领域，人们越来越注重生命健康。那么如何将大数据和信息物理融合系统应用到医疗领域中已成为一个值得研究的方向。
　　众所周知，医疗领域时刻在与医疗数据打交道，如电子病历数据、图像数据、远程监控数据等等。因此可以说医院就是一个典型的大数据系统，是大数据在医疗领域的具体应用场所，而这些医疗数据是在病人和医疗机构之间的各种相互作用下收集的。医疗CPS是以保障生命安全为重要前提的网络化、智能化的医疗设备系统，涵盖了计算机、临床医学、控制等多学科的知识和技术。综上所述，将大数据技术和信息物理融合系统CPS应用到医疗领域已经势在必行。
　　本文结合大数据技术和信息物理融合系统技术，提出了一种使用UML统一建模语言和使用架构分析与设计语言AADL对大数据驱动的医疗信息物理融合系统进行建模的设计方法。通过阅读网上大量的中文资料可知，虽然大数据在医疗领域的研究相对多些，但信息物理融合系统在医疗领域的研究却很少，尤其是将大数据技术与信息物理融合系统技术相结合应用在医疗领域的相关研究也非常之少。因此将大数据技术与信息物理融合系统技术相结合应用到医疗领域本身就是一个创新点。同时文中还对医疗领域的部分子系统（如医院病房监护系统）使用了UML语言建立需求模型和使用AADL语言结合大数据技术挖掘出医疗领域的有价值的医疗数据并对医疗领域的医疗系统建立了模型。
　　本文的主要内容包括:
　　(1)首先分析介绍大数据技术的相关知识点，主要包括大数据的处理平台、大数据存储技术和大数据分析技术等;并分析介绍了信息物理融合系统技术的相关知识项，主要包括CPS的体系结构、CPS的运行方式、CPS的特征、云计算和CPS的结合等;还分析介绍了AADL的相关知识点，主要包括AADL建模元素及元素间的关系和AADL的建模过程;
　　(2)其次，分别分析介绍了CPS和大数据分别在医疗领域的应用，其中CPS在医疗的应用包括根据CPS的三层体系结构设计出对应的医疗CPS的三层体系结构以及介绍了目前CPS在医疗领域中主要应用在哪些方面;大数据技术在医疗中的应用主要包括分析医疗大数据的来源、特点等和云计算下医疗数据的特点以及基于云计算的医疗信息共享平台的应用。
　　(3)然后使用AADL方法对大数据驱动的医疗信息物理融合系统进行了案例研究，内容主要包括使用了UML建模语言为系统建立了需求模型，又使用了Modelica语言对物理世界进行建模并将其转换到AADL模型，最主要的还是使用AADL对系统的整体结构、系统中的数据流等方面建模;
　　(4)最后使用OSATE工具对系统的整体架构和流的延迟进行了分析验证。

目录

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．3 论文的研究内容

1．4 论文的组织结构

1．5 本章小结

第二章 相关技术

2．1 大数据概述

2．1．1 大数据处理平台

2．1．2 大数据的实时存储

2．1．3 大数据分析

2．2 信息物理融合系统(CPS)概述

2．2．1 体系结构及运行方式

2．2．2 CPS的特征

2．2．3 CPS云

2．3 AADL建模语言概述

2．3．1 AADL建模元素及其关系

2．3．2 AADL建模过程

2．4 数据模型概述

2．5 本章小结

第三章 大数据驱动的医疗CPS的分析研究

3．1 医疗CPS系统分析

3．1．1 三层医疗CPS体系结构

3．1．2 CPS在医疗领域的应用

3．2 医疗大数据与云计算

3．2．1 医疗大数据

3．2．2 基于云计算的医疗大数据特点

3．2．3 基于云计算的医疗信息共享平台

3．3 基于AADL的大数据驱动的信息物理融合系统

3．4 本章小结

第四章 案例研究：医院病房监护系统

4．1 需求分析

4．2 需求建模

4．3 AADL模型

4．3．1 医院病房监护系统(HWMS)的文件组织结构

4．3．2 系统整体建模与分析

4．3．3 硬件组件建模

4．3．4 软件组件建模

4．3．5 物理方面建模

4．3．6 连续数据建模

4．4 本章小结

第五章 系统分析与验证

5．1 整体结构验证

5．2 流分析验证

总结与展望

参考文献

攻读学位期间发表的论文

声明

致谢