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随着移动互联网技术的不断发展,远程医疗逐渐成为了当前医疗服务发展的主要方向。远程医疗提升了医疗服务质量,降低了医疗服务的成本。然而远程医疗系统中不同医疗设备导致的医疗信息标准不统一、医疗平台的不互通等问题严重影响着远程医疗数据共享的高效性与经济性,为远程医疗的发展带来了新的挑战。本文对远程医疗系统以及远程医疗服务的流程进行了分析,通过对XML (Extensible Markup Language)编码技术的研究,结合医疗信息 HL7 ( Health Level Seven) 与 DICOM ( Digital Irmaging and Communications in Medicine)的特点,利用XML编码技术降低了远程医疗系统的扩展难度以及远程医疗业务流程的复杂度。首先本文确立了以医疗数据XML编码、XML格式医疗数据传输以及XML解析为主要步骤的数据共享方法。利用HAPI(HL7 API)工具包实现了 HL7信息的XML格式转换,并分别利用DCTMK(DICOM Tool Kit)封装工具以及 BASE64 编码实现了 DICOM文本数据及图像数据的XML格式转换。其次本文采用降低XML标签及属性数据量以及去冗余的数据压缩方法提高了医疗信息XML格式转换后有效数据的占比,并通过对颜色强度的重新量化以及Floyd-Steinberg算法的量化误差降低,在保证图像质量的前提下解决了医疗硬件条件不平衡导致的图像无法完整恢复的问题。最后本文以解析准确率、解析时间以及解析过程内存占用为主要指标对目前主流的五种解析方法DOM、JDOM、DOM4J、SAX以及StAX进行了仿真比较。通过分析,当医疗数据需要修改时,DOM解析方法是解析医疗XML小文件(小于175kb)的最优方法,DOM4J是解析医疗XML大文件(大于175kb)的最优方法;当无需对医疗数据进行修改时,StAX是最优的医疗XML解析方法。