【摘 要】
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随着医院信息化建设的快速发展，医学影像自助服务系统（MISS）得到了初步推广。但因其识别率低、数据存储时间短、不利于分享、运维不便等问题，应用推广得到了严重限制。本文在实地走访客户、分析存在问题、整理需求的基础上，设计实现了医院云影像自助服务系统（HSSBCI）。 HSSBCI（Hospital Self-service System based on Cloud Image）系统采用基于深度学
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随着医院信息化建设的快速发展，医学影像自助服务系统（MISS）得到了初步推广。但因其识别率低、数据存储时间短、不利于分享、运维不便等问题，应用推广得到了严重限制。本文在实地走访客户、分析存在问题、整理需求的基础上，设计实现了医院云影像自助服务系统（HSSBCI）。
HSSBCI（Hospital Self-service System based on Cloud Image）系统采用基于深度学习框架TensorFlow、LeNet-5网络的字符识别算法，大大提高了识别准确率。通过基于阿里云OSS服务存储患者影像和报告，数据存储时间得到了保障。通过基于阿里云服务器ECS构建云端影像报告分享平台、远程设备管理维护平台等，患者分享数据和设备运维的问题得到了很好解决。
论文对所设计实现的系统进行了功能测试以及性能测试，测试结果表明，HSSBCI功能较为完善、安全性较高、操作性较好，能够较好满足市场需求。
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