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[4]徐勇。对我国体育产业市场结构的分析研究[J].科技创新导报,2009(24).[5]关青,田涛。我国体育管理体制发展的历史回顾[J]山西大同大学学报(自然科学版),2008(02).[6]黄晓灵。体育经济学[M].重庆:西南师范大学出版社,2015.[7]李龙江。体育运动与运动服装的发展研究--评《户外服饰设计与产品开发》[J].印染助剂,2018(10):70-71.[8]邓永兴。体育服务行业:内容制造是关键[J].现代企业文化(上旬),2018(10):112-113.[9]曹建平。新世纪国内外体育产业发展的现状及对策[J].体育科学研究,2008(03).[10]何杰明。我国体育产业的发展历程及相关概念研究[J].新乡教育学院学报,2008(01).[11]唐爱英。从我国体育产业发展现状窥视其存在问题与机遇[J].商场现代化,2008(06).Intelligentpathologicdiagnosisinstrumentisautomaticscanningacquisitionofpathologicalimageisconvertedintodigitalimagetransmissiontothecomputerafterintelligentidentificationdiagnosis,thenumberofpathologistsinChinaissmallandthepopulationbaseislarge,thepathologistsdiagnosisofpathologicalsectionwaslimitedbyexperienceandenergy,whichcausedacertaindegreeofmisdiagnosisandmisseddiagnosis,regional,therearemoreandmoreresearchesonintelligentpathologicaldiagnosistechnology,itisalsoincreasinglybeingusedinclinicaldiagnosis,however,therearenomedicaldevicesrelatedtothetechnology,asaresult,ethemisdiagnosisrateandworkload,atthesametime,itcangreatlyimprovethemedicalequipmentinvariousregions,havebroadmarketprospect.Firstly,thispaperintroducesthedevelopmentstatusofintelligentpathologicaldiagnosisinstrumentandrelatedtechnologiesathomeandabroad;Secondly,theintelligentpathologicaldiagnosisinstrumentisbrieflyintroduced,thentheschemedesignthemainhardwarepart,whichincludesthedesignoftheslideboxintheautomaticentrymoduleandthedrawingofthe3dsoliddiagram,thedesignandselectionoftheinnerstructureprincipleofthemanipulatorintheautomaticfeedmoduleismade,thedesignoftheelectricplatformandtheobjectivelensconverterschemeintheautomaticscanningmodulewasdesigned,andtheselectionofthemicroscopecamera,themicroscopicmainframeandbarcodescannerwascarriedout;ThenuseACCESSforthesoftwarepartofthediagnosticinstrumentdatabasesystemtodevelopmentanddesign,itincludesthedevelopmentofdatabasesoftwareselection,databasesystemdesign,functionalandnonfunctionalrequirementsofthedesignofthedatabasetablestocreateandfunctionmoduledesign,andthefunctiontestofdatabasesystemwascarriedout;Atlast,thepaperdesignstheearlydataprocessingrelatedworkofthesoftwarepartintelligentrecognitionalgorithmonthediagnosticinstrument,itusesPythonfordatacollectionandcollationtodesignprocedure;ThesegmentationalgorithmisdesignedandimplementedonOpenCV,anditcanprovidereferencesfortheresearchofthefollow-upalgorithm.Keywords:ntelligentpathologicaldiagnosisinstrument;Database;Medicalapparatusandinstruments;Imagesegmentation第一章绪论论文选题背景及意义.机械的发展程度能体现国家的综合实力[1],它为国民经济发展和国民生产生活提供各式各样的劳动设备,素来就有国家的装备库之称[2]。随着我国实力的不断上升,人们对医疗问题的关注也越来越多,作为基本医疗机构必备硬件设备[3]的医疗器械也成为机械行业的一个重要产业分支[4]。医疗器械是指直接或间接在人体上使用的仪器、设备、试剂、材料或相关物品,包括在设备仪器上所需要的软件[5]。医疗器械主要用于预防、监护、诊治或缓解疾病;损伤的监护、诊治、缓解或是功能补偿;通过人体样本的检查达到为医疗或者诊治提供有效信息的目的。医疗器械是一个包含多个学科和知识的高科技产业,其中涉及到的又机械、电子、医药以及塑料等多个行业,它又是能代表国家科技和制造业发展程度的标志之一[6]。在人口趋于老龄化的压力背景下,医疗器械的需求保持着急速增长[7]。在知名人工智能阿法狗和世界围棋冠军柯洁比赛胜出后,该团队又计划研发能为疾病治疗提供相应方案的AI,并与英国的全民医疗健康系统签订协议,同时与世界最着名眼科医院之一的伦敦摩菲眼科医院确定了为期两年的合作。而在2017年,我国政府在做工作汇报时提出要全力落实中国制造2025,推进先进制造业以及工业强基、智能制造等重要工程的发展,而这些均于智能化的发展紧密相连,医疗器械也朝自动化、智能化的方向发展。切片图像资料是病理临床诊断、治疗过程中的重要保障,也是临床科学研究的重要平台,随着精准医疗计划的提出,对大数据的关注也日益增多[8]。以往医院对切片细胞的观察诊断时由病理专家医生通过传统显微镜进行切片观察,凭借医生丰富的知识经验来判别是否有癌细胞[9]。假设病理医师平均2-3分钟判断一张病理图片,则每天工作8小时最多能看150张图片,一年也只能看张,40年时间看片总数为150万张。而中国高端病理医生数量不多,人口基数巨大,地区差异更是造成医疗水平的参差不齐,而病理医生的低收入、不健全的培养模式,也是造成我国病理医生缺乏的原因[10],另外,病理医生因个人经验之差、读片的数量之差造成读片的准确率也相差甚远。本文研究涉及的智能病理诊断仪,利用人工智能技术有如下特点:(1)自动进片并采集切片图像,提高实验师工作效率;(2)待诊切片数量更多,效率更高;(3)计算机处理不受精力、经验限制,提高诊断准确率;(4)在各地区都可以使用,提高偏远地区的医疗诊断水平,改善病理医生数量少导致的地区诊断水平低下问题。因此,在工作量大以及病理医生资源不足的情况下,利用图像处理技术的智能病理诊断仪具有广阔的市场前景。国内外研究现状.国外对医疗器械的研究早于国内,最早用于观察病理切片的显微镜由荷兰詹森父子在1590年创造。随着计算机技术的飞速发展,逐渐发展为数码显微镜,通过CCD传感器将采集到的显微图像转化为数字化图片传输到计算机上供病理医生诊断,而后通过自动化技术实现显微镜扫描载物台和聚焦的自动化,研制出的全自动数字切片扫描仪更是实现切片图像采集的全自动化;国际上对细胞智能识别研究最多的是宫颈细胞[11],最初是在20世纪60年代尾由Wied及其合作者研发出的TICAS系统(TaxonomicIntracellularAnalyticSystem)[12],它能精准的对宫颈切片上离散的细胞分类。上世纪90年来至今,美国食品药品监督管理局已经批准通过了四台自动化检测设备,分别是PAPNETTM、AutoPapTM、BDFocalpointTMGSImagingSystem和ThinprepTMImagingSystem[13-14],这四种设备依旧需要医生进行一定的辅助判读,而且由于这些设备的高昂价格并不能将其广泛使用。随着人工智能的突破性进展更是促进其在医疗方面的应用发展[15],病理人工智能也逐渐扩展用于乳腺癌[16]、胃癌、前列腺癌[17]和肠癌[18、19]等多种肿瘤中,其中ZadehShirazi等[20]采用深度学习对乳腺癌患者进行分析验证;Arajo等[21]通过卷积神经网络对乳腺癌进行分类;Sharma等[22]通过深度学习实现对胃癌切片进行分类;Yoshida等人[23]从肿瘤和癌的三种分类以及两种结果分类方向出发,对于人工智能专家系统和病理医师诊断后的结果吻合度进行对比;目前,在全世界医疗人工智能系统中处于领先地位的仍是来自IBM公司的沃森[24]。除此之外,在国外还有依靠深度学习来帮助放射科医生对医疗中影像数据进行分析的Enlitic、寻找一种新的方法对人体进行透视操作的医疗成像设备ButterfyNetwork、利用计算机帮助医生诊治钼靶的VisExcell、利用云计算帮助医生对肺癌进行诊治的VoxelCloud以及依靠图像处理技术对阿尔兹海默氏病进行诊治的Brainreader等;而对病理切片全自动化诊断操作是通过自动进片机、全自动切片扫描仪、病理诊断系统与打印机串联起来实现,集四种功能为一体的全自动病理切片诊断仪并没有相应的产品。相对来说,国内医疗建设方面起步较晚,技术落后于国外,很多成品辅助医疗系统以及医疗器械都是国外采购,这增大医疗成本。而我国人口众多使得医疗数据和病理数据的资源充足丰富,这为智能诊断疾病技术提供了扎实的数据基础[25]。随着改革开放后我国对医疗事业的大力扶持,医疗器械技术飞速发展,随着人工智能的热潮,近些年国内各大高校以及公司纷纷与医院开展相关智能医疗项目合作,例如有利用人工智能技术对病理图片识别判断的Deepcare、分析影像数据为决策提供信息支持的推想科技、研发云计算平台帮助诊断的图玛森维等。irdoc是运用人工智能技术在临床方面较为优秀的医疗公司,以国内外各医院收集的数十万张眼底图片为数据源进行眼科的影像数据分析。2017年下下旬,Airdoc和浙江省眼科医院、上海市北医院均确定合作,创建了眼科图像分析相关的人工智能技术基地;同年8月,腾讯推出首款AI医疗产品觅影,主要是对早期食管癌进行筛选;11月,科技部在新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会上宣布了首批人工智能创新开放平台的名单:依靠百度公司开发自动驾驶、依靠阿里云开发城市大脑、依靠腾讯开发医疗影像、依靠科大讯飞公司开发智能语音。而2017年,在武汉举办的联合国医疗卫生产品采购研讨会上,武汉兰丁医学高科技有限公司开发研制的机器人Landing成为首例应用人工智能的器械,但其只针对宫颈癌细胞,其他类型病理切片智能诊断仪器仍旧空缺。智能病理诊断仪中诊断技术来源以及诊断对象是庞大的图片数据,在大数据技术出现之前,国内外对病理的数据最主要是提高管理效率,从而支持临床、科研等各种工作对数据的需求,对医疗数据[26]的管理形成的系统主要有HIS、LIS、PACS三种,例如美国的EMBBS医学图像数据库主要用于教学以及信息数据的管理工作,南佛罗里达大学的乳房图像数据库主要对信息数据管理;类似还有广泛应用在PACS系统中的影像数据库,例如来自Florida的病理学家建立的肿瘤图片数据库(TumorBoard)[27],美国卡耐基梅隆大学拥有的图像数据库(CarnegieMelonImageDatabase)[28]等,但数据都是单方面的流通。而国内对医疗数据信息的处理技术也是在国外技术基础上,利用现有的成熟的数据库基础上研发适合不同需求的数据库系统,例如陈修利[29]等对溃疡性结肠炎数据库进行设计,龙志波[30]等人对DICOM标准下的医学影像数据库进行研究设计,尚华[31]等人基于互联网对医学文献数据库进行设计等。而数据的传输也从单向传输向双向传输发展,上世纪90年代末,芬兰通过建立区域信息系统,将区域内实验室与个医院连接起来,达到数据信息的相互传输目的。但我国在信息方面的起步晚于国外,首次使用计算机处理数据是从80年代开始,到90年代时才对系统接口进行研究,实现系统之间的单向传输,随着信息技术的不断提高,信息系统也逐渐向双向传输共享发展,对不同系统之间的集成等研究越来越多,例如张竞等人[32]对检验信息系统在双向通讯基础上进行研发设计,郑君君[33]对医院检验信息系统和综合信息系统的集成技术进行研究等;信息系统的发展也进入高潮阶段。研究内容和论文结构.研究内容.本文基于医疗器械和人工智能结合的大背景,在认真研究相关技术和行业发展后,研究智能病理诊断仪方案,并对数据的处理进行设计说明。智能病理诊断仪是结合自动进片、自动图像采集、病理诊断以及打印功能为一体的设备,实现对病理切片智能识别的全自动化,它包括硬件部分和软件部分。本文首先对智能病理诊断仪硬件部分进行选型和方案研究;其次基于医院提供的部分病例数据源,对诊断仪中处理数据的数据库系统以及诊断识别系统的前期预处理工作等等软件部分进行设计说明,为识别诊断算法奠定基础。论文组织结构.本文各章节内容安排如下:第一章绪论。介绍了本课题的背景以及意义,对智能病理诊断仪以及涉及到的技术、数据库在国内外的发展应用情况进行介绍,介绍了本文研究内容和结构安排。第二章整体方案设计。本章概述智能病理诊断仪工作流程以及组成结构,并对智能病理诊断仪主要硬件部分和接口进行说明设计,对部分机械结构方案进行简单设计。第三章数据库系统的设计与实现。本章主要对诊断仪上存储数据信息的数据库进行设计,首先对本系统功能性以及非功能性的需求进行分析并进行概念设计;然后从概念模型以及逻辑模型方面设计系统E-R图和数据库表;最后根据数据库表实现数据的功能操作设计。第四章图像数据预处理。本章主要是对智能识别诊断算法模型的前期数据收集以及分割预处理工作进行设计。首先根据提供的数据源进行整理,设计出高效率的数据收集整理方法;其次,通对整理好的图片数据进行处理对比分析每种算法的特点。

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[4]徐勇。对我国体育产业市场结构的分析研究[J].科技创新导报,2009(24).[5]关青,田涛。我国体育管理体制发展的历史回顾[J]山西大同大学学报(自然科学版),2008(02).[6]黄晓灵。体育经济学[M].重庆:西南师范大学出版社,2015.[7]李龙江。体育运动与运动服装的发展研究--评《户外服饰设计与产品开发》[J].印染助剂,2018(10):70-71.[8]邓永兴。体育服务行业:内容制造是关键[J].现代企业文化(上旬),2018(10):112-113.[9]曹建平。新世纪国内外体育产业发展的现状及对策[J].体育科学研究,2008(03).[10]何杰明。我国体育产业的发展历程及相关概念研究[J].新乡教育学院学报,2008(01).[11]唐爱英。从我国体育产业发展现状窥视其存在问题与机遇[J].商场现代化,2008(06).Intelligentpathologicdiagnosisinstrumentisautomaticscanningacquisitionofpathologicalimageisconvertedintodigitalimagetransmissiontothecomputerafterintelligentidentificationdiagnosis,thenumberofpathologistsinChinaissmallandthepopulationbaseislarge,thepathologistsdiagnosisofpathologicalsectionwaslimitedbyexperienceandenergy,whichcausedacertaindegreeofmisdiagnosisandmisseddiagnosis,regional,therearemoreandmoreresearchesonintelligentpathologicaldiagnosistechnology,itisalsoincreasinglybeingusedinclinicaldiagnosis,however,therearenomedicaldevicesrelatedtothetechnology,asaresult,ethemisdiagnosisrateandworkload,atthesametime,itcangreatlyimprovethemedicalequipmentinvariousregions,havebroadmarketprospect.Firstly,thispaperintroducesthedevelopmentstatusofintelligentpathologicaldiagnosisinstrumentandrelatedtechnologiesathomeandabroad;Secondly,theintelligentpathologicaldiagnosisinstrumentisbrieflyintroduced,thentheschemedesignthemainhardwarepart,whichincludesthedesignoftheslideboxintheautomaticentrymoduleandthedrawingofthe3dsoliddiagram,thedesignandselectionoftheinnerstructureprincipleofthemanipulatorintheautomaticfeedmoduleismade,thedesignoftheelectricplatformandtheobjectivelensconverterschemeintheautomaticscanningmodulewasdesigned,andtheselectionofthemicroscopecamera,themicroscopicmainframeandbarcodescannerwascarriedout;ThenuseACCESSforthesoftwarepartofthediagnosticinstrumentdatabasesystemtodevelopmentanddesign,itincludesthedevelopmentofdatabasesoftwareselection,databasesystemdesign,functionalandnonfunctionalrequirementsofthedesignofthedatabasetablestocreateandfunctionmoduledesign,andthefunctiontestofdatabasesystemwascarriedout;Atlast,thepaperdesignstheearlydataprocessingrelatedworkofthesoftwarepartintelligentrecognitionalgorithmonthediagnosticinstrument,itusesPythonfordatacollectionandcollationtodesignprocedure;ThesegmentationalgorithmisdesignedandimplementedonOpenCV,anditcanprovidereferencesfortheresearchofthefollow-upalgorithm.Keywords:ntelligentpathologicaldiagnosisinstrument;Database;Medicalapparatusandinstruments;Imagesegmentation第一章绪论论文选题背景及意义.机械的发展程度能体现国家的综合实力[1],它为国民经济发展和国民生产生活提供各式各样的劳动设备,素来就有国家的装备库之称[2]。随着我国实力的不断上升,人们对医疗问题的关注也越来越多,作为基本医疗机构必备硬件设备[3]的医疗器械也成为机械行业的一个重要产业分支[4]。医疗器械是指直接或间接在人体上使用的仪器、设备、试剂、材料或相关物品,包括在设备仪器上所需要的软件[5]。医疗器械主要用于预防、监护、诊治或缓解疾病;损伤的监护、诊治、缓解或是功能补偿;通过人体样本的检查达到为医疗或者诊治提供有效信息的目的。医疗器械是一个包含多个学科和知识的高科技产业,其中涉及到的又机械、电子、医药以及塑料等多个行业,它又是能代表国家科技和制造业发展程度的标志之一[6]。在人口趋于老龄化的压力背景下,医疗器械的需求保持着急速增长[7]。在知名人工智能阿法狗和世界围棋冠军柯洁比赛胜出后,该团队又计划研发能为疾病治疗提供相应方案的AI,并与英国的全民医疗健康系统签订协议,同时与世界最着名眼科医院之一的伦敦摩菲眼科医院确定了为期两年的合作。而在2017年,我国政府在做工作汇报时提出要全力落实中国制造2025,推进先进制造业以及工业强基、智能制造等重要工程的发展,而这些均于智能化的发展紧密相连,医疗器械也朝自动化、智能化的方向发展。切片图像资料是病理临床诊断、治疗过程中的重要保障,也是临床科学研究的重要平台,随着精准医疗计划的提出,对大数据的关注也日益增多[8]。以往医院对切片细胞的观察诊断时由病理专家医生通过传统显微镜进行切片观察,凭借医生丰富的知识经验来判别是否有癌细胞[9]。假设病理医师平均2-3分钟判断一张病理图片,则每天工作8小时最多能看150张图片,一年也只能看张,40年时间看片总数为150万张。而中国高端病理医生数量不多,人口基数巨大,地区差异更是造成医疗水平的参差不齐,而病理医生的低收入、不健全的培养模式,也是造成我国病理医生缺乏的原因[10],另外,病理医生因个人经验之差、读片的数量之差造成读片的准确率也相差甚远。本文研究涉及的智能病理诊断仪,利用人工智能技术有如下特点:(1)自动进片并采集切片图像,提高实验师工作效率;(2)待诊切片数量更多,效率更高;(3)计算机处理不受精力、经验限制,提高诊断准确率;(4)在各地区都可以使用,提高偏远地区的医疗诊断水平,改善病理医生数量少导致的地区诊断水平低下问题。因此,在工作量大以及病理医生资源不足的情况下,利用图像处理技术的智能病理诊断仪具有广阔的市场前景。国内外研究现状.国外对医疗器械的研究早于国内,最早用于观察病理切片的显微镜由荷兰詹森父子在1590年创造。随着计算机技术的飞速发展,逐渐发展为数码显微镜,通过CCD传感器将采集到的显微图像转化为数字化图片传输到计算机上供病理医生诊断,而后通过自动化技术实现显微镜扫描载物台和聚焦的自动化,研制出的全自动数字切片扫描仪更是实现切片图像采集的全自动化;国际上对细胞智能识别研究最多的是宫颈细胞[11],最初是在20世纪60年代尾由Wied及其合作者研发出的TICAS系统(TaxonomicIntracellularAnalyticSystem)[12],它能精准的对宫颈切片上离散的细胞分类。上世纪90年来至今,美国食品药品监督管理局已经批准通过了四台自动化检测设备,分别是PAPNETTM、AutoPapTM、BDFocalpointTMGSImagingSystem和ThinprepTMImagingSystem[13-14],这四种设备依旧需要医生进行一定的辅助判读,而且由于这些设备的高昂价格并不能将其广泛使用。随着人工智能的突破性进展更是促进其在医疗方面的应用发展[15],病理人工智能也逐渐扩展用于乳腺癌[16]、胃癌、前列腺癌[17]和肠癌[18、19]等多种肿瘤中,其中ZadehShirazi等[20]采用深度学习对乳腺癌患者进行分析验证;Arajo等[21]通过卷积神经网络对乳腺癌进行分类;Sharma等[22]通过深度学习实现对胃癌切片进行分类;Yoshida等人[23]从肿瘤和癌的三种分类以及两种结果分类方向出发,对于人工智能专家系统和病理医师诊断后的结果吻合度进行对比;目前,在全世界医疗人工智能系统中处于领先地位的仍是来自IBM公司的沃森[24]。除此之外,在国外还有依靠深度学习来帮助放射科医生对医疗中影像数据进行分析的Enlitic、寻找一种新的方法对人体进行透视操作的医疗成像设备ButterfyNetwork、利用计算机帮助医生诊治钼靶的VisExcell、利用云计算帮助医生对肺癌进行诊治的VoxelCloud以及依靠图像处理技术对阿尔兹海默氏病进行诊治的Brainreader等;而对病理切片全自动化诊断操作是通过自动进片机、全自动切片扫描仪、病理诊断系统与打印机串联起来实现,集四种功能为一体的全自动病理切片诊断仪并没有相应的产品。相对来说,国内医疗建设方面起步较晚,技术落后于国外,很多成品辅助医疗系统以及医疗器械都是国外采购,这增大医疗成本。而我国人口众多使得医疗数据和病理数据的资源充足丰富,这为智能诊断疾病技术提供了扎实的数据基础[25]。随着改革开放后我国对医疗事业的大力扶持,医疗器械技术飞速发展,随着人工智能的热潮,近些年国内各大高校以及公司纷纷与医院开展相关智能医疗项目合作,例如有利用人工智能技术对病理图片识别判断的Deepcare、分析影像数据为决策提供信息支持的推想科技、研发云计算平台帮助诊断的图玛森维等。irdoc是运用人工智能技术在临床方面较为优秀的医疗公司,以国内外各医院收集的数十万张眼底图片为数据源进行眼科的影像数据分析。2017年下下旬,Airdoc和浙江省眼科医院、上海市北医院均确定合作,创建了眼科图像分析相关的人工智能技术基地;同年8月,腾讯推出首款AI医疗产品觅影,主要是对早期食管癌进行筛选;11月,科技部在新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会上宣布了首批人工智能创新开放平台的名单:依靠百度公司开发自动驾驶、依靠阿里云开发城市大脑、依靠腾讯开发医疗影像、依靠科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