Proses logik untuk membangunkan aplikasi analisis imej perubatan dalam talian boleh skala di Java

Dalam bidang perubatan moden, permintaan terhadap aplikasi analisis imej semakin meningkat dari hari ke hari. Dengan populariti sistem rekod perubatan elektronik, sejumlah besar data imej perubatan didigitalkan dan disimpan dalam pangkalan data. Untuk mengurus dan menganalisis data ini dengan berkesan, adalah penting untuk membangunkan aplikasi analisis imej perubatan dalam talian berskala. Artikel ini akan memperkenalkan proses logik aplikasi analisis imej perubatan dalam talian yang dibangunkan berdasarkan teknologi Java.

1. Analisis Keperluan

Sebelum membangunkan aplikasi, analisis keperluan perlu dijalankan untuk menentukan fungsi dan perkhidmatan yang perlu disediakan oleh aplikasi. Dalam kes ini, kami perlu membangunkan aplikasi analisis imej perubatan dalam talian yang fungsi utamanya termasuk:

• Muat naik, simpan dan uruskan pelbagai jenis data imej perubatan, termasuk MRI, imbasan CT, imej X-ray, dll.
• Pra-proses imej perubatan yang dimuat naik, seperti penyingkiran hingar, pelarasan kontras, dsb cara hasil untuk memaparkannya kepada pengguna
• merealisasikan fungsi seperti akses berbilang pengguna dan pengurusan kebenaran.
• Reka bentuk seni bina sistem

Berdasarkan analisis permintaan di atas, kami boleh mereka bentuk aplikasi seni bina berbilang lapisan, termasuk lapisan berikut:

• Lapisan komponen logik perniagaan: melaksanakan pelbagai algoritma dan teknologi analisis, seperti prapemprosesan imej, Segmentasi, pengekstrakan ciri, pengesanan objek, pengelasan, dsb.
• Lapisan akses data: pangkalan data yang bertanggungjawab untuk mengakses dan mengurus data imej.
• Butiran pelaksanaan

3.1 Muat naik imej dan pengurusan pangkalan data
3. Untuk muat naik imej dan pengurusan pangkalan data, kami boleh menggunakan rangka kerja Java Web untuk mencapainya. Sebagai contoh, rangka kerja Spring digunakan untuk membina lapisan pelayan aplikasi, dan rangka kerja Hibernate digunakan untuk melaksanakan lapisan akses data. Dengan mentakrifkan kelas dan anotasi Java yang sepadan, penyimpanan dan pertanyaan data imej perubatan boleh diuruskan dengan mudah.

3.2 Algoritma prapemprosesan dan analisis imej

Untuk algoritma prapemprosesan dan analisis imej, kami boleh menggunakan perpustakaan pemprosesan imej Java untuk melaksanakannya. Sebagai contoh, gunakan pustaka OpenCV untuk melaksanakan operasi prapemprosesan seperti denoising imej, pelarasan kontras dan penyamaan histogram. Untuk algoritma analisis seperti pembahagian imej, pengekstrakan ciri, pengesanan dan pengelasan objek, rangka kerja pembelajaran mendalam seperti TensorFlow atau Keras boleh digunakan.

3.3 Paparan Hasil

Untuk paparan hasil, kita boleh menggunakan rangka kerja Java Web dan perpustakaan JavaScript untuk mencapainya. Contohnya, gunakan rangka kerja Spring MVC untuk melaksanakan lapisan pengawal dan gunakan perpustakaan JavaScript seperti D3.js, Plotly.js, dsb. untuk melaksanakan ikon visual dan paparan data.

Artikel ini memperkenalkan proses logik aplikasi analisis imej perubatan dalam talian yang dibangunkan berdasarkan teknologi Java. Melalui analisis keperluan, reka bentuk seni bina sistem dan butiran pelaksanaan, kita boleh belajar cara menggunakan teknologi Java dan perpustakaan sumber terbuka sedia ada untuk melaksanakan aplikasi analisis imej perubatan dalam talian yang boleh skala dan berkuasa.

Atas ialah kandungan terperinci Proses logik untuk membangunkan aplikasi analisis imej perubatan dalam talian boleh skala di Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!