1、第 1 页 / 共 8 页数字媒体技术四川省重点实验室2016 年度（第 1 期）开放课题申请指南2016 年制第 2 页 / 共 8 页一、课题内容1.1 基于大数据的健康舆情监测与智能分析系统(DMTKLSC201601)研究内容：研究互联网健康大数据深度爬取技术，从互联网获取与收集相关数据，通过智能的监测关键词、语义等的设置，实时监测东莞市甚至全国范围的网媒、平媒、行业媒体、论坛、微博、搜索引擎等主流媒体信息，并结合区域卫生医疗疾病数据库，从而帮助卫生管理部门了解区域健康舆情动态。研究面向政府的大数据分类与决策支持技术，帮助卫生管理部门对区域卫生状况做出精准评估。考核要求： 发表学术论文
2、：2 篇（EI 以上） 申请发明专利：2 项 提交企业标准：1 项 研发系统，提交软件源代码、可执行代码和开发文档（包括需求分析、概要设计、详细设计、测试报告、用户使用说明书） ，并申请软件著作权：4 项 研发系统可集成到课题 10“健康大数据智能分析与服务平台”中 本课题来源于发布单位立项的政府项目。本课题需要配合发布单位完成政府项目的验收（包括至少到现场 1 次）研发时间：1 年（除专利授权、论文发表及标准批准时间外）支持条件：可提供医疗数据1.2 基于大数据的医保防骗防诈智能分析系统(DMTKLSC201602)研究内容：针对海量真实的就诊病例数据，设计有针对性的基于统计检验、专家规则或
3、机器学习的异常检测算法，实现高效率高精度的异常行为发现，形成可以降低过度医疗、甄别医保骗保的技术储备，为我国医疗社会保障和医疗资源的优化配置提供核心技术支撑。考核要求： 发表学术论文：2 篇（EI 以上）第 3 页 / 共 8 页 申请发明专利：2 项 研发系统，提交软件源代码、可执行代码和开发文档（包括需求分析、概要设计、详细设计、测试报告、用户使用说明书） ，并申请软件著作权：3 项 研发系统可集成到课题 10“健康大数据智能分析与服务平台”中 本课题来源于发布单位立项的政府项目。本课题需要配合发布单位完成政府项目的验收（包括至少到现场 1 次）研发时间：1 年（除专利授权、论文发表及标准
4、批准时间外）1.3 基于大数据的个性化健康服务系统(DMTKLSC201603)研究内容：基于大数据的个性化健康服务，是对于存储于数据库或数据仓库中的医疗健康大数据，通过查询和抽取方式获取以前未知的有用信息、模式和规则的过程。它是一个利用各种方法，从大量数据中提取隐含和潜在的，对决策有用的信息和知识的过程。基于大数据的个性化健康系统是联系医生与计算机所存储求解资源的中介，主要由诊断分析和诊断求解两部分组成。将自然语言处理系统转换的求解问题由诊断分析部分进行分析。分析完问题后再由诊断求解部分向模型库、数据仓库、方法库、知识库求解。大数据个性化健康系统个性化健康系统最为关键的部分，是通过查询和抽取
5、大数据个性化仓库子系统中的病人数据，调用大数据个性化挖掘方法库子系统中的挖掘方法，形成有用的诊疗模型和诊疗规则，将它们存储在大数据挖掘个性化模型库子系统和大数据个性化知识库中。当诊疗系统求解时，个性化健康系统针对不同病人的数据信息给出不同的诊断结果和治疗方案。考核要求： 发表学术论文：3 篇（EI 以上） 申请发明专利：2 项 研发系统，提交软件源代码、可执行代码和开发文档（包括需求分析、概要设计、详细设计、测试报告、用户使用说明书） ，并申请软件著作权：3 项 研发系统可集成到课题 10“健康大数据智能分析与服务平台”中 本课题来源于发布单位立项的政府项目。本课题需要配合发布单位完成政府项目
6、的验收（包括至少到现场 1 次）研发时间：1 年（除专利授权、论文发表及标准批准时间外）第 4 页 / 共 8 页支持条件：可提供医疗数据1.4 基于医疗影像大数据智能分析的医生辅助诊断系统(DMTKLSC201604)研究内容：研究医学图像自动分析技术；研究基于本体内容敏感度的医学图像标注技术；研究标注与非标准化的语义关联技术；研究本体建模和机器学习相接合的方法实现对医学图像中本体的智能识别。考核要求： 发表学术论文：3 篇（EI 以上） 申请发明专利：2 项 研发系统，提交软件源代码、可执行代码和开发文档（包括需求分析、概要设计、详细设计、测试报告、用户使用说明书） ，并申请软件著作权：3
7、 项 研发系统可集成到课题 10“健康大数据智能分析与服务平台”中 本课题来源于发布单位立项的政府项目。本课题需要配合发布单位完成政府项目的验收（包括至少到现场 1 次）研发时间：1 年（除专利授权、论文发表及标准批准时间外）支持条件：可提供医疗数据1.5 基于医疗影像大数据的病理细胞辅助检测系统（DMTKLSC201605 ）研究内容：研究基于医疗影像大数据的病理细胞检测方法。研究基于海量医学图像的内容标识和内容检索关键算法和技术，特别是对于相似、相近病理图像的自动匹配和搜索。从数字病理图像中区分出不同的生物标志物（biomarkers） ，识别各种腺体（gland）以及病变生物组织的图像特
8、征等，突破数字病理学图像分析处理技术，为疾病的病理学研究提供分析依据。考核要求： 发表学术论文：2 篇（EI 以上） 申请发明专利：2 项 研发系统，提交软件源代码、可执行代码和开发文档（包括需求分析、概要第 5 页 / 共 8 页设计、详细设计、测试报告、用户使用说明书） ，并申请软件著作权：3 项 研发系统可集成到课题 10“健康大数据智能分析与服务平台”中 本课题来源于发布单位立项的政府项目。本课题需要配合发布单位完成政府项目的验收（包括至少到现场 1 次）研发时间：1 年（除专利授权、论文发表及标准批准时间外）支持条件：可提供医疗数据1.6 色素性皮肤病的大数据智能分析与辅助诊断系统(
9、DMTKLSC201606)研究内容：研究色素性皮肤病图像特征提取技术，获得色素性皮肤病图像特征编码与表达方法；研究图像内容理解与语义表达方法，重点针对黑色素瘤、黄褐斑、色素痣、脂溢性角化病、雀斑、基底细胞癌等常见色素性皮肤病，获得各种病症图像内容摘要；研究色素性皮肤病图像特征选取方法，获得健壮、独特的类型特征，能用于鉴别不同病症类型，区分良性与恶性病变；构建色素性皮肤病图像基础数据库。考核要求： 发表学术论文：2 篇（EI 以上） 申请发明专利：2 项 提交企业标准：1 项 研发系统，提交软件源代码、可执行代码和开发文档（包括需求分析、概要设计、详细设计、测试报告、用户使用说明书） ，并申请
10、软件著作权：3 项 研发系统可集成到课题 10“健康大数据智能分析与服务平台”中 本课题来源于发布单位立项的政府项目。本课题需要配合发布单位完成政府项目的验收（包括至少到现场 1 次）研发时间：1 年（除专利授权、论文发表及标准批准时间外）1.7 健康大数据可视化三维图形引擎(DMTKLSC201607)研究内容：研究多维多变量健康大数据的可视化技术，深挖可视化布局算法的本质，与最新技术相结合，提出新的布局算法，以提高海量图数据可视化的规模和速度；从具体问题入手，限制图可视化的难度，从特定的方向实现海量图数据的可视化；综第 6 页 / 共 8 页合运用各种交互手段，提高可视化的展现能力，使其能
11、够实用化。可视化三维图形引擎可用于二次开发。考核要求： 发表学术论文：2 篇（EI 以上） 申请发明专利：2 项 提交企业标准：1 项 研发系统，提交软件源代码、可执行代码和开发文档（包括需求分析、概要设计、详细设计、测试报告、用户使用说明书） ，并申请软件著作权：3 项 研发系统可集成到课题 10“健康大数据智能分析与服务平台”中 本课题来源于发布单位立项的政府项目。本课题需要配合发布单位完成政府项目的验收（包括至少到现场 1 次）研发时间：1 年（除专利授权、论文发表及标准批准时间外）支持条件：可提供医疗数据1.8 便携式医疗测量终端异构大数据采集与处理系统(DMTKLSC201608)研
12、究内容：为解决兼容性的问题、促进医疗和健康器械行业的更快发展和更广应用，世界上超过 230 个医疗健康器械生产厂和相关技术公司，成立了一个国际组织Continua，来制定医疗健康器械之间通信的国际标准。本课题研究 ISO/IEEE 11073 标准，实现基于 ISO/IEEE 11073 标准便携式医疗测量终端与智能手机的数据交换能力。研发和实现二次开发包，保证在 iOS 和 Android 平台下，通过调用开发包，使智能手机可采集便携式医疗测量终端的各类测量数据，并且通过智能手机把测量数据上传到健康大数据智能分析与服务平台（课题 10）进行管理和处理。考核要求： 发表学术论文：2 篇（EI
13、以上） 申请发明专利：2 项 提交企业标准：1 项 研发系统，提交软件源代码、可执行代码和开发文档（包括需求分析、概要设计、详细设计、测试报告、用户使用说明书） ，并申请软件著作权：3 项 研发系统可集成到课题 10“健康大数据智能分析与服务平台”中第 7 页 / 共 8 页 本课题来源于发布单位立项的政府项目。本课题需要配合发布单位完成政府项目的验收（包括至少到现场 1 次）研发时间：1 年（除专利授权、论文发表及标准批准时间外）1.9 健康云安全关键技术研究及应用示范(DMTKLSC201609)研究内容：研究面向高可用的云环境虚拟机实时迁移技术，包括虚拟机迁移的性能及能耗预测模型；针对内
14、存密集型应用的虚拟机在线迁移算法；应用特征感知的自适应迁移算法选择决策模型。研究健康数据的隐私保护技术。在云提供商不完全可信的条件下，如何既能保证租户数据的隐私性，又能利用云平台的计算和存储能力。考核要求： 发表学术论文：2 篇（EI 以上） 申请发明专利：2 项 提交企业标准：1 项 研发系统，提交软件源代码、可执行代码和开发文档（包括需求分析、概要设计、详细设计、测试报告、用户使用说明书） ，并申请软件著作权：1 项 研发系统可集成到课题 10“健康大数据智能分析与服务平台”中 本课题来源于发布单位立项的政府项目。本课题需要配合发布单位完成政府项目的验收（包括至少到现场 1 次）研发时间：
15、1 年（除专利授权、论文发表及标准批准时间外）支持条件：可提供医疗数据1.10 健康大数据智能分析与服务平台架构(DMTKLSC201610)研究内容：研究健康大数据智能分析与服务平台构架，基于 Hadoop，实现一个可靠的、可扩展的、适于大数据处理的分布式框架，实现健康大数据智能分析算法可配置、可定制接口，保证上述 9 个课题的系统无缝集成到健康大数据智能分析与服务平台中。研究健康大数据并发访问控制技术，实现 PB 级的数据存储与高效处理；研究结构化数据清洗方法、非结构/半结构语义分析方法，形成健康大数据中心，为上述 9个课题提供大数据源。第 8 页 / 共 8 页考核要求： 申请发明专利：2 项 提交企业和行业标准各 1 项 研发系统，提交软件源代码、可执行代码和开发文档（包括需求分析、概要设计、详细设计、测试报告、用户使用说明书） ，并申请软件著作权：4 项 研发系统可集成上述 9 个课题的系统 本课题来源于发布单位立项的政府项目。本课题需要配合发布单位完成政府项目的验收（包括至少到现场 1 次）研发时间：1 年（除专利授权、论文发表及标准批准时间外）支持条件：可提供医疗数据二、课题背景为了使大家能更好的理解和申报课题，下面对课题背景进行简介。课题 1.11.9 是一个整体，其相互关系如图 1 所示。图 1 健康大数据智能分析与服务平台组成示意图
