[发明专利]基于医疗服务区域划分的倒排空间索引系统

说明书

基于医疗服务区域划分的倒排空间索引系统，属于移动医疗领域，用于解决查询医学领域大规模数据的难题，要点是：包括云中心服务系统群，所述的云中心服务系统群由若干个服务器构建而成，每个服务器主要由双核心AMD 2.0GHz CPU、73GB SCSI硬盘和8GB内存组成，并安装了Ubuntu 10.10服务器操作系统和Hadoop1.2，效果是划分更加合理。

技术领域

本发明属于移动医疗领域，是一种应用于医疗领域的分布索引方法。

背景技术

移动医疗已经成为医疗卫生设备采集和测量数据的新热点。它对提高社会效益具有重要意义，如节省社会医疗资源(包括医疗设施和医务人员)、满足高峰时间更多患者的用车需求、提高因事不便治疗的患者的救治率等。

发明内容

本发明通过从医学角度进行区域分区，设计一个基于网格分区机制建立的倒排索引，并且着眼于解决查询医学领域大规模数据的难题。

为了实现上述目的，本发明专利所采用的技术方案是：

一种基于医疗服务区域划分的倒排空间索引系统，包括云中心服务系统群，所述的云中心服务系统群由若干个服务器构建而成，每个服务器主要由双核心AMD 2.0GHzCPU、73GB SCSI硬盘和8GB内存组成，并安装了Ubuntu 10.10服务器操作系统和Hadoop1.2，所述云中心服务系统存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：建立基于医疗服务区域划分的网格区域划分；录入倒排区域索引数据项，对所述医疗服务区域中包含的医疗资源数据按网格为单位进行录入并收集于检索系统；当索引查询被接收时，对查询位置定位到对应的网格区域，并在该网格区域找到对应的医疗服务区域；

执行倒排医疗服务区域索引的预先索引。

所述倒排空间索引系统是基于如下方式执行倒排医疗服务区域索引的预先索引：在一个多维数据集对象的移动医疗服务p∈P中，输入第一个分区的数据，将其标记为每一个医疗服务区域的中央单元格MC_m，MapReduce将输入文件分割，大块的映射并行运行来处理每个数据碎片在每个数据片段创建的子索引，并由默认的空 MapperMapper来执行合并处理，在MapperMapper中建立子索引的算法；之后，在每个Mapper的执行过程中，它将通过文本输入格式顺序读取输入拆分，该文本定义了一个如何从文件读取数据到 Mapper的实例，它计算p中每个对象r、s和所有枢轴之间的距离，并将r、s分配到最靠近的枢轴p，每一点集中在一个医疗服务单元中，它将生成m个医疗服务单元，然后分别将＜MC_m,list(P_i)＞成对传递， Mapper输出每个对象r、s及其分区id VCM、原始数据集名称和r、s 与最近枢轴的距离，最后，将mapper的输出写进Hadoop文件系统。

所述的索引分为两个步骤：过滤步骤：通过医疗服务区域空间范围内的查询来获得可能包括结果的候选集；验证步骤：主要是通过计算检查所有的候选点，排除候选点中不属于最佳的点从而获得最优结果。

所述过滤步骤：首先以q为中心，初始化轮圈半径r＝δ，之后对这个圆型区域覆盖的医疗网格区域进行监控，当算法执行中在并行的增加半径r＝r+δ时，会触发新的一轮PCT算法来增量更新近邻对象集P，在随后的迭代执行过程中，在单位时间片内，仅对整个数据空间中的监控半径r监控，最终通过增量的执行PCT算法可以找到q周围空间的所有邻居并作为候选结果点集S_cnd。

验证步骤：把得到的候选集S_cnd中的每一个点作为查询点，通过执行分布式kNN查询算法，来计算S_cnd集中每一个点各自的反向邻居来验证其是否为q的RNN，对于每一个候选集S_cnd中的点，采用分布式的机制来并发进行验证，每一个并行任务中，通过持续的遍历倒排医疗服务区域空间区域格索引执行查询来进行验证，直到所有的候选集中的点都被验证完成。