基于C#的智能云医影像平台设计与实现

谢蕊 吴慧琳 陈卫东 王元茂

摘要：随着网络的普及，现代医疗朝着信息化、网络化的方向发展，线上医疗逐渐走进大众的视野。为了满足人们多样化的就医需求，该系统致力于研究基于医学影像的线上医疗，使医生和患者通过平台进行交互，以实现远程医疗诊断。通过在SQL Server上进行数据库结构设计，运用C#语言以及html语言在ASP.NET上搭建系统，并做出了详细的需求分析和具体的系统设计方案，最终完成了系统的具体实现。

关键词：ASP.NET；云存储；远程医疗；数据库；医学影像

中图分类号：TP311      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）31-0056-03

1 引言

1.1 研究背景

近年来，随着我国“互联网+”技术的多方融入与不断发展，远程医疗已发展成为当下医疗领域的一大热点。所谓远程医疗，是指通过计算机技术、通信技术与多媒体技术，与医疗技术相结合，打破空间障碍，实现人与人异地之间的交互，在医生与患者之间建立一条高效的媒体通道，从而满足广大人民群众保健需求的一项全新医疗服务[1]。远程医疗打破了医疗发展过程中不同区域之间医疗信息孤岛的現象，有利于多方会诊、协同诊疗。

自远程医疗问世以来，我国在该领域已经取得了有效的成果。但针对个体用户所提供的远程医疗平台的开发多数仍停留在技术平台/应用阶段[2]。因此，远程医疗仍需进一步将科学平台开发技术与个体需求分析相结合，从而更好地贴近大众的需求。

1.2 国内外研究现状

国外远程医疗自诞生之初，就与移动通信技术相结合并不断发展，并衍生了诸如移动医疗和电子病历等新的概念和应用[3]，提高了针对个体用户疾病的防控。相比之下，我国远程医疗的起步较晚，个体化平台发展较为稚嫩，主要体现在以下几个方面[4]：

1） 远程医疗主要应用大型医院系统，针对个体用户的平台较少。

2） 远程医疗服务质量受到设备和技术条件的限制。

3） 我国远程医疗技术自身存在局限性，覆盖区域不平衡，覆盖深度不够广。

1.3 研究意义

该项目为解决远程诊断的医疗影像问题，搭建一个针对医学影像的线上诊疗平台来实现影像的远程诊断、移动诊断，方便患者异地就诊，同时便捷多方会诊，降低误诊的可能性。利用医学影像的云存储、云计算技术实现医学影像的在线调阅、统一管理，促进区域医疗信息化建设，更好地为区域内的医疗机构、医生专家、患者用户提供方便。

2 系统分析

2.1 系统需求开发

在Microsoft的.NET框架中，搭建Web应用程序，通过开源支持，将网站后台收集的用户信息存储在相应的数据库中，使用SQL Server2019可以灵活选择平台，跨关系、非关系、结构化和非结构化的数据进行查询[5]。

2.2 系统可行性分析

2.2.1 经济可行性

本系统就远程诊断医疗影像问题，研究如何建立患者与医生平台之间的联系。在基于数据库的基础上，本平台使用的工具操作性强并且开源、免费。在方便患者和医生之间的交互同时，也降低了诊疗费用，从经济角度分析，该系统是可行的。

2.2.2 技术可行性

本系统的后台数据库采用SQL Server2019来管理系统中各类数据，利用云存储，云计算技术，实现医学影像的在线调阅、统一管理[6]，使用这些技术能够提高系统的开发效率，使得该系统的技术可行性得以保障。

2.2.3 操作可行性

本系统的大部分功能采用可视化界面呈现，患者和医生均可直接通过电脑和个人移动端进行登录、访问和操作。通过平台来实现影像的远程诊断、移动诊断，从而便捷异地多方远程会诊，在上述工具的帮助下，开发系统也变得更加简单。

2.3 性能需求分析

为确保系统使用期间能够稳定高效地运行，首先要保证系统开发的性能。在系统的开发过程中，充分地确保系统的安全性和有效性。主要包含以下几点：

1） 安全性：线上诊疗的同时保证患者与医生个人信息的安全性。

2） 先进性：结合人工智能和物联网技术的发展，符合用户的需求，能够有效地实现远程医学影像诊疗的功能。

3） 可扩展性：该系统经研发投入使用后，在后期可能会面临新的用户需求，因此要充分考虑到系统的可扩展性，便于将来系统的后期维护和更新。

4） 有效性：设计该系统的目的是充分利用线上诊疗功能建立医患间的交互联系，并最大限度地满足用户的需求，即功能有效性，也是系统开发过程中有效性最主要的体现。

3 系统整体设计

3.1 系统设计与实现方案

本系统的主要功能在于针对医疗影片进行远程医疗，并能够利用平台前期发展做数据积累，为后期计算机智能分析影片积累条件。在系统设计过程中简化了常规问诊中一系列烦琐的流程，将患者和医生的碎片化时间都有效地进行利用。

图1从总体上介绍了本项目从前端和后端两个方面对系统进行的开发，前端是用户进行注册、登录、预约以及就诊等功能的可视化交互平台；后端则是从医生、患者、管理员三个方面对数据库进行管理。

3.2 系统流程及原理

本次项目设计有两个端口：患者端和医生端。

1） 患者端：患者通过登录界面进入平台填写个人资料、身份认证，然后可以自行选择想要就诊的医院和医生，选择好后进行线上挂号，挂号成功后患者上传待诊断的医学影像及看诊病历，最后平台接收并进行审核，审核通过后等待医生问诊。

2） 医生端：医生进入平台后需要进行两方面的操作：一是安排可供平台进行看诊的时间段，由系统进行排班；二是选择自己的门诊列表，为已通过审核的挂号病人进行看诊，给出相关诊疗意见。同时系统设置了定时消息提醒，并反馈给患者方便挂号问诊及时回复。

3.3 数据库设计

3.3.1 数据库概念模型设计

数据库概念结构设计是数据库设计过程中最重要的一步，为了能够更好地描述用户的需求，建立E-R图形象地把实体模型呈现出来以便于数据库管理系统更好地管理这些需求。根据需求分析，数据库整体E-R图2所示。

图2从总体上介绍该系统数据库中的逻辑关系，以及各部分是如何连接的。例如：患者预约医生、医生诊治患者、患者上传影像资料到医学影像库中、医生从库中调取资料进行分析诊断、管理员管理医学影像库等。

3.3.2 数据表设计

本系统采用的是SQL Server数据库管理系统。根据概念模型设计了数据库表，以下选取患者表、医生表和医学影像表进行说明。

患者表介绍了在项目数据库中支持存在的患者信息，包括患者编号和密码以及患者的其他个人信息，其中患者编号（PID） 是唯一标识，不允许重复。

医生表介绍了在项目数据库中支持存在的医生信息，包括医生编号和密码以及医生的其他个人信息，其中医生编号（DID） 是唯一标识，不允许重复。

医学影像表介绍了在项目数据库中支持存在的医学影像信息，包括影像编号、成像技术、成像部位和成像日期，其中影像编号ID由患者编号PID和医生编号DID共同组成，唯一标识各影像数据，不允许重复。

4 系统实现与测试

4.1 系统测试方法

测试过程中经常用到的两种方法为：黑盒测试和白盒测试。黑盒测试就是在已经了解系统的具体功能的前提下，对实现效果进行测试的方法。白盒测试是根据编写的源代码进行测试的方法，是结构层次的测试[7]。

4.2 系统实现和测试结论

4.2.1 数据库连接

Connection con;

Statement st;

String driverName=”com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver”;

String dbURL=”jdbc：sqlserver：//localhost：1433;DatabaseName= [智能云醫影像]”;

4.2.2 后台设计

1） 增加数据

"insert into [患者表] values（'p00111'，'黄宇'，20，'男'，'d0903'，'8291iewd'，'1337273829'，'安徽中医药大学'）";

2） 删除数据

"delete from [患者表] where pid='p01213'";

3） 修改数据

"update [患者表] set Password='123512' where pid='p02831'";

4.3 测试结论

通过多次测试，修改编译过程中出现的错误，该系统的设计与客户的需求基本吻合，从患者登录系统进行线上挂号、平台排号到医生登录系统进行问诊，以及管理员对系统信息的维护均能流畅运行，基本满足要求。

5 结束语

随着我国移动互联网的蓬勃发展，“互联网+医疗”的新型诊疗模式也逐渐进入人们的视野。在此背景下，结合已有文献研究基础，本项目致力研发基于云存储和医学图像分析的远程影像诊断系统。经过需求分析和系统设计，该项目可基本满足前期用户的需求，搭建基本的医患沟通媒介。在下一步的研究中，将利用系统已存储的大量医学影像数据，结合图像分析技术和人工智能算法，增加智能诊断的功能，进一步提高系统的应用价值。

参考文献：

[1] 张平，姜荣，曲良，等.多媒体远程医疗技术及其应用探究[J].中国新通信，2020，22（7）：95.

[2] 张鑫，王晓华.“互联网+”背景下远程医疗服务存在的问题及对策研究[J].卫星电视与宽带多媒体，2019（15）：34-35.

[3] 周杰，王申，田敏.国外远程医疗发展及其对中国的启示[J].科技与创新，2019（20）：31-32，34.

[4] 刘俊.浅谈远程医疗的现状及规范解读[J].中国医疗器械信息，2017，23（4）：100-102.

[5] 潘晓雷，李旭文.信息处理技术与远程医疗[J].医学信息，2002，15（4）：226-227.

[6] 王成.基于Web的医学影像管理与分析系统[D].济南：山东大学，2020.

[7] 妥泽花.基于黑盒测试与白盒测试的比较探究[J].电子世界，2021（11）：55-56.

【通联编辑：光文玲】

收稿日期：2022-05-26

作者简介：谢蕊（1999—） ，女，安徽滁州人，学士，主要研究方向为计算机应用、信息可视化；吴慧琳（1999—） ，女，安徽池州人，学士，主要研究方向为信息管理与信息系统；陈卫东（1999—） ，男，安徽宿州人，学士，主要研究方向为大数据、信息管理与信息系统；王元茂（1989—） ，男（回族），安徽滁州人，硕士，主要研究方向为人工智能。