使用病人敏感数据存储和访问移动设备

Anjali m·帕蒂尔Prof.R.M.Goudar
麻省理工学院计算机工程系,工程院,Alandi (D),印度浦那

文摘

远程医疗在医疗保健服务系统中起着重要的作用。如今,手机被广泛使用的大多数人。快速增长的手机,可以使用手机远程医疗系统的一部分。医疗保健数据非常敏感,因此,它必须防止未经授权的访问。该系统提供可靠的保护和对数据的访问授权的医务人员。本文提出了一个方案,使用压缩,传输数据时,首先它的压缩来减少数据规模和提高数据传输速率提出了系统描述了一个试图取代纸质与电子版本工作计划。

关键字

生物医学数据、数据压缩字典,霍夫曼算法,移动健康管理

介绍

互联网和移动网络已经渗透到医疗保健行业由于其低成本、增加功能,易于使用的性质和可靠性高。远程医疗是使用电信和信息技术来提供医疗服务。远程医疗系统分为两个领域:一个是移动设备使用病人自己测量并能读懂医学data.e.g医疗数据。活跃流监测系统[1]。另一个领域是移动设备使用的医务人员的日常工作。在印度,辅助医疗系统已经开发使用手机获取医学信息的母亲和儿童健康[2]。

移动设备无法携带的身体医生、药物和设备之间的位置,但可以携带和处理信息。随着全球化,它是有用的为个人移动世界。因此,重要的是,个人医疗记录可以为提高医疗保健全球化交付在个人。可移动媒体像记忆卡为个体携带个人信息铺平了道路。结实轻便,记忆卡代表了一种技术,可以用于卫生保健提供分布式存储的病人的医疗记录[3]。这个医疗信息可能是有用的,当病人访问另一个医生,比平常。因此,信息而随时随地访问该系统将数据存储在移动设备。

二世。相关工作

在[4]作者定义方法,块排序将原始的数据块转换成一种非常适合压缩的格式。明星变换是定义一个独特的签名为每个单词的字母替换特殊字符(*)这个词,使用最小数量的字符来识别精确指定的词。提出系统[5]的目标是建立低复杂度损失少压缩方案适合智能手机等设备。系统使用字符掩蔽与空间一体化,音节基于词典匹配和国家躲在分层措施实现低复杂度损失少的简短文本压缩。

快速增长的数据和应用程序的数量,这里存在一个关键的需要基于字典的可逆变换技术来提高压缩算法的效率,因此对提高压缩比。压缩性能分析方法结合各种变换技术得到不同大小不同的文本文件,由作者[6]。流行的块排序无损的洞穴Wheeler压缩算法(BWCA)连同一个方法实现。基于高效的压缩字典转换算法也发达。可以看出多增加压缩比是获得与字典当源文件预处理,然后应用到BWCA和该方法。在[7]的作者描述了高效的数据压缩基于字典的压缩技术。主要目标是设计词典提供高压缩比。这里主要思想是将英语单词短单词在字典设计的。

三世。系统架构

该系统主要由部分:病人的移动电话、远程服务器和医生的手机信息。病人的健康相关数据存储在移动设备。授权用户可以访问存储的信息。系统的概述,如图1所示。

答:病人的移动电话:

Java应用程序在移动电话实现了以下功能:阅读病人的历史,个人信息编辑和当前处方的医生时必需的。功能图2所示

b .远程服务器信息:

远程信息服务器web服务器,Apache tomcat服务器。服务器可以访问病人的移动电话和内科医生的手机。在医院远程信息服务器存储病人信息像病人姓名、访问的数据,医生规定的疾病和药物。服务器管理员创建字典和存储它。这本字典包含特殊字符的码字。这本字典有助于压缩数据。

c .医生的手机:

提出系统仍然可以促进与病人沟通,如果医生在医院外或旅游。Java应用程序在手机允许医生查看患者列表,给所需的病人处方这更新处方由病人读他/她的手机,因此降低成本和时间进行交流沟通的!图3描述了一个框图的菜单功能,医生可以完成。

四、算法

压缩减少代表的科学数据形式,而不是其原始形式[8]。使用数据压缩,原始文件的大小可以最小化。速度是主要目标,数据压缩是用于数据传输的应用程序。传播速度计算所需发送的比特数和时间编码器生成码字和所需的时间由解码器恢复原始数据。程度的压缩数据存储application.Fig是重要的因素。4显示了压缩的图解表示。

提出了压缩系统使用字典技术。词典是用来存储每个字符的码字。提出技术方法:

答:数据预处理

b .压缩

c .减压

答:数据预处理:

输入系统使用病人的名字,疾病,处方由医生等被认为是和哈夫曼算法用于生产中间处理数据和处理步骤如下。

1。开放的文本数据

2。收集文件的字符计数

3所示。根据统计条目进行排序

4所示。形式优先队列

5。从这个优先队列重复构建列表

6。码字为每个角色创建存储在一个文件中

对字典创建流程图如图5所示。

b .压缩:

在提出的压缩算法,第一文本转换成二进制序列使用词典然后这个二进制序列分成许多块。每个块的大小12位。现在,对于每个块其十进制值计算。然后,计算每个块的出现频率。这些块排序根据频率。最后,每一块都转换成位根据序列号。

c .减压:

在减压过程中,使用字典和编码文本第一个压缩文件打开和读取位。阅后,它会找到对应的十进制数。现在,这个十进制值用作序列号和转换成块。这个块最终转化成字符并恢复原始数据。算法的优点在霍夫曼算法描述如下。

在霍夫曼算法,首先将每个字符计数频率;将它们分类建立优先队列,并为两个节点用更少的重量,直到将一根(9、10)。所以,当文件被压缩它通过创建树所需的所有步骤,最后对每个字符码字,但是,在提出技术不需要做所有的步骤创建每个字符的码字,因为码字创建之前,从而压缩时间保存以及保存内存空间不需要通过网络发送树每次。霍夫曼算法,每次创建树,也有通过网络发送树就会消耗更多的内存空间和时间压缩。

诉实验结果

在本节中,主要关注的是比较的性能提出了基于字典的压缩算法与现有的压缩算法。研究工作做是为了计算算法的效率我考虑三个重要的参数。e压缩,压缩比和储蓄比例空间.Different文件大小不同的技术和测试发现结果。表。我显示了压缩比比较获得洞穴惠勒变换(BWT),基于智能字典编码(IDBE),提出了基于词典的算法。

图6显示了IDBE的压缩比,BWT和算法

结果表明,压缩比提出技术超过BWT和IDBE压缩算法。

表。2显示了压缩时间获得BWT对比,IDBE和算法。

图7显示了所选文件的压缩时间的算法。

结果表明,压缩时间提出技术小于其他无损压缩算法。。

表3显示了比较节约%的内存空间为BWT获得的文件大小,IDBE并提出基于字典的算法

结果表明,内存空间保存提出技术更IDBE和BWT相比。

六。结论和未来的工作

该系统提供了一个优秀的数据压缩方法提高信息传输速率和减少空间数据存储要求。系统提供持续的医疗保健交付即使一个人也在移动和替换现有的纸在e-version基础工作。在未来的工作中,系统可以开发移动设备在哪里选为便携式平台接收报告信息。这个图中显示信息包括报道,来保护他们的高分辨率磁共振成像质量,节省带宽。

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