医疗信息多维可视化表达方法与实现技术

2020-12-19彭连刚

电子技术与软件工程 2020年8期

彭连刚

（长沙航空职业技术学院湖南省长沙市 410124）

医疗体系作为我国民生保障的基本，在高新技术、工艺理念的运用下，现行的医疗体系呈现出智能化、信息化的发展特性。在可视化技术与医疗体系的融合下，不仅将医疗系统中的数据信息进行整合，还可依据数据参数的核定，将信息完美的映射到交互系统中，令数据本身不再局限于固定的信息框架内，医生通过多维度的可视化查验，可更加直观的分析出病情所在，依据精准的数据参数研究出各项病理、机理等。从技术角度来看，依托于数据信息的可视化、对称化结构模型，将病人的数据信息进行模型架构，通过多元化信息的存储与显示，如API 图形、思维立体模型等，可对各类数据组分进行整合利用，以提高技术实施的有序性、合理性，为医护人员提供精准数据服务，提高整体医疗质量，为我国民生体系的发展奠定坚实基础。

1 多维可视化的意义及医疗领域中的运用

1.1 多维可视化意义解析

从人们既定的思维体系分析，可视化相当于人脑感官的一部分，通过思维意识对原始数据信息进行整合与利用，分辨出信息中所含有的价值。可视化是一种抽象化技术，在多元理论的交叉应用下，依托于方法、技术等为载体，将技术本身映射到显示界面中。作为一种综合性技术，其包含图像处理、视觉应用、图像设计、虚拟技术、思维技术等，通过以网络平台为载体，为人们与计算机设备提供交互场所。

可视化技术一般分为科学计算类、数据类、信息类、知识类四大体系，内部系统处理形式属于开源化数据集成类型，通过内部模块的精准信息传输，令数据本身真正实现同领域的传输，增强数据信息的应用性，有效实现数据化拓展。

1.2 多维可视化应用解析

多维可视化技术可应用于多个领域中，如建筑工程行业、金融分析行业、自然科学行业等，随着技术本身的革新，其必然将替代领域中传统化的工作形式，令技术真正实现智能化拓展。多维可视化技术在我国医疗领域中应用时，具体可分为四个层面。

1.2.1 疾病诊断

技术与医疗的融合，为传统的医学治疗提供更为精准的数据服务，特别是在中医领域内，依托于可视化技术，对内部病理进行诊断与分析，可迅速帮医生找出症状所在。同时，可视化技术可为医疗行业提供三维化探索模型，即在传统的二维图像上面，依托于信息结构的加持，令图像本身实现三维、四维化诊断，令人们通过设备的交互界面看清身体结构。可视化技术体系的精分功能，甚至可理清细胞组织之间的差异性，更好的查证出病例所在。

1.2.2 疾病治疗

利用可视化技术对病人进行诊断时，可将三维化信息模型作为人体机构重组的基础，通过对图像内部结构进行分析，可精准的查验出与人体结构相对应的数据异常状态，以此来作为模拟化治疗的一种。例如，在对颅骨穿孔进行治疗时，整体风险性较高，如未经过精准的数据认证，将极大增加治疗的风险性，而通过数据可视化模型的确定，依托于计算机对各类数据参数进行整合分析，然后依据数据参数的变动来择取出正确的治疗手段，可有效提高治愈性。

1.2.3 疾病预控

疾病作为影响人们健康的主要因素，如病毒性、流感性、季节性等引发的疾病。为此，采取正确的、规范的疾病防控措施则是很有必要的。在多维可视化技术的应用下，依托于大数据技术，可将医疗体系内的数据信息进行深度挖掘，通过对系统内数据信息更新方向、更新数值等进行确认，可精准的预测到短时间内数据信息的触发趋势，并通过交互界面直观的展现出由疾病所引发的疫情等各类突发事件。医疗行业通过对数据信息的发展态势进行分析，然后制定出相应的防控手段，可有效降低疾病扩散范围。

1.2.4 信息检索服务

对于我国医疗事业来讲，鉴于行业本身的特殊性，在对医疗信息整合时，必须依据服务领域建构多元化信息服务机制，为人们提供基础的信息服务保障。医疗信息检索体系的建构是将各类内容进行精准化核验，在各类数据的整合分析下，将有效涵盖多领域的阈值信息，为信息模型的可视化建构奠定基础，促进我国医疗体系信息服务的智能化发展。

2 医疗信息多维可视化的关键技术

2.1 API技术

多维可视化作为一项综合性的技术体系，其是交互功能实现的重要载体。API 图形技术的应用则为信息可视化提供实现路径，API 指的是显卡、CPU 等硬件设施，其是程序指令存储、执行的重要平台。通过API 技术，项目开发人员可直接作用于程序指令中，通过内部系统的定控功能，建立一个三维化模型体系，在参数信息的设定下，可自行对模型结构进行组合。此外，API 技术可令模型本身实现同比例缩放，其在三维图像信息呈现中，是维系交互功能运行的核心。

2.2 分割技术

医疗领域利用多维技术对人体内部信息模型进行分析时，要想提高数据分析的精准性，提高检测质量，依托于分割技术便可实现。通过对数据模型进行分割，将人体结构所映射出的数据信息进行精准化分辨，然后将人体结构信息移植到模型中，在相关颜色参数的设定下，为单独结构渲染不同类别的信息，以呈现出基于可视化的差异性效果，提高医疗检测的针对性。

2.3 加载与重绘技术

医疗信息模型处理中，多种类数据文件将呈现出一种固有的数据格式，然后依据各类参数的核定，制定出人体结构的信息模型。加载与重绘技术的应用，主要是对数据信息本身进行格式化组分处理，通过记录某一个信息所处的空间位置，来提前制定出信息在下一节点的运行轨迹，即起始字节与偏移字节所存在的差距。正确界定信息所在的层次结构或定义类数据组分，其类似于网络体系中的协议层与应用层。对数据信息进行针对化处理，如信息的顶点位置、法向位置、纹理信息等，在映射形式与显示形式之间离析出均衡类数值，然后通过参数信息的转变，重新定位该类数据信息的节点功能，令信息模型可更加直观的表达出人体结构信息。

3 医疗信息多维可视化系统的设计与实现

3.1 总体框架设计

医疗机构利用多维可视化系统主要是通过显示界面对病人的身体结构进行分析，系统在设定过程中，主要由生成类、显示类两部分组成，然后在模块分化功能下，对各类数据信息进行存储与整合。

在生成类系统设计时，其是直接作用于可视化对象的，数据整合过程中，需精准的完成各类信息挖掘、分析指令，令信息模型精准的呈现出病人内部身体构造。而此时病人的信息将被独立储存在服务体系中，在医疗机构内部互联网共享机制下，可供多个部门工作站进行查验。

在显示类系统设计时，其主要功能是对独立化的数据对象进行调用，通过数据信息的多维展示，提高数据与其它应用平台的契合度，增加数据信息的普适性。

3.2 生成组件的设计

生成组件的功能主要包括信号检测、信息查询、数据检索分析、数据可视化建设、数据集成、数据存储等模块，在内部数据信息的核定下，各类模块监测内容将实现精准化的预判与检测，并及时对内部系统信息进行关联映射，保证数据信息整合的精确性。鉴于上述功能模块的设定，生成组件的设计必须遵循数据结构化原则，正确发挥出医疗系统与平台应用系统间的过渡职能。通过对数据信息进行核定，将内部管控技术作为信息化整合载体，依托于大数据技术、人工智能技术，深度挖掘医疗信息系统中存在的价值信息，然后制定相应程序，与医疗系统中的各项检测模块进行对接，如检查部位、医疗特征、图像信息、编码信息等。

3.3 显示组件的设计

显示组件的模块功能主要包括模型格式、构造纹理、对象序列、读取形式、映射联动形式、参数设定形式、显示渲染形式、交互形式、控件处理形式等。显示组件的设计是以功能实现为主体的，无论是数据整合模式，还是内控形式等，都应该遵循可视化的基准原则，为病人与平台之间建立对接路径。本次设计中，以可视化对象存储区为集控中心，其下位系统以读取模块、解析模块、加载模块等为主，加载模块在模型文件的支持下，与解析模块共同作用于模型设定领域中。然后依据其内部参数信息的核定来进行下位的渲染集成、多为信息集成、交互功能集成等，上述三类系统中信息事件组成以时间、系统、点击时间为作用载体，通过与硬件接口的平台管理器对接，为系统内部信号检测提供信息指令服务，进而将信息整合到存储区域内，实现模块的数字化运行。

3.4 系统组件的设计

系统组件的设计核心是为病人信息提供一体化服务，如信息检索、挖掘、读取等。完整的系统服务体系应为采集病人身份信息→核验病人在该医疗机构的检测记录→在检测记录中找出具有价值性的医疗信息→提取特征信息进行分类存储→将数据信息生成模型→将内容精分到模型中→显示出病人的各项信息，如身体状态、健康史、病理并发症状、检测信息等。

从生成组件来看，数据信息服务的操控工序为，服务启动→一级信息检索→二级信息检索→信号识别→三级信息检索→语言处理→信息整合→生成信息模型→保存指令→维系信息响应。

从显示组件来看，数据信息服务的操控工序为，程序启动→信号监听→信息对象调用→结构化分析→节点映射对照→参数确认→模型渲染→指令核对与检测。

3.5 平台集成设计

多维可视化技术的应用，是以平台为载体，实现数据信息的整合与处理，并为用户本身提供多元化信息服务的一个技术流程。病人在接受检查时，根据工作站的工序环节，可为医护人员提供下一项的信息操作工序，并对相应的数据环节进行核对与审验，提高系统运行的针对性。本文平台集成设计主要以客户端为中心，通过独显模式、集显模式来建设独立化的信息服务体系。独显模式的实现流程主要是对生成组件内的文本信息进行搜索与处理，将系统内与图像呈映射关系的信息节点进行整合，以获取出更为完整的数据库信息，然后经由独立模块进行逐一展示。集显模式则是以平台内的客户为调用对象，依托于用户主观信息的获取行为，反馈到信息系统中，然后进行缩略图的显示，实现用户与平台的交互。