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基于SLIQ的分布式医学图像分类系统设计与实现的中期报告
本中期报告主要介绍基于SLIQ的分布式医学图像分类系统的设计和实现情况，具体内容包括需求分析、系统设计、技术选择、实现进展等方面。
一、需求分析
医学图像分类是医学诊断的重要方法之一，准确的分类结果可以帮助医生做出正确的诊断和治疗决策。传统的医学图像分类方法主要基于人工特征提取和分类器训练，但是这种方法存在着一些缺点，例如需要大量人力和时间成本、分类器泛化能力差等。因此，设计一个基于机器学习的医学图像分类系统具有重要的意义。
在需求分析阶段，我们需要明确该系统需要实现的功能，主要包括图像数据的批量处理、特征提取、图像分类、分布式计算、任务调度、数据传输等方面，同时还需要考虑系统的性能、可拓展性、可靠性等方面的要求。
二、系统设计
本系统的设计主要基于分布式计算和机器学习的思想，在保证性能和可扩展性的前提下实现高效的医学图像分类。具体的系统设计如下：
1.数据预处理
由于医学图像数据本身具有较大的体积和复杂性，因此在进行分类之前需要对数据进行预处理。该步骤主要包括数据清洗、数据增强、数据切割等操作，以提高分类器的泛化能力和准确率。
2.特征提取
在特征提取方面，我们采用了现代机器学习中较为流行的深度学习方法，并结合了卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）模型，以提取医学图像的高维特征。同时，我们也会考虑特征提取的效率以及减少计算浪费和存储浪费的问题。
3.图像分类
利用上述提取的图像特征，我们采用了基于SLIQ算法的分类器来进行医学图像的分类。SLIQ算法具有快速、高效、准确的特点，适用于大规模数据集的分类任务。
4.分布式计算
本系统采用分布式计算的方式来实现任务的并行计算，以提高系统的计算速度和可扩展性。我们将利用Hadoop框架进行分布式计算，通过HDFS（HadoopDistributedFileSystem）实现数据的共享和管理。
5.任务调度
为了更好地控制系统的任务调度和数据传输，我们将采用YARN（YetAnotherResourceNegotiator）来实现任务管理和资源分配。通过YARN，可以有效地控制系统资源的分配和利用，同时也可以实现任务的动态迁移和故障转移处理。
6.数据传输
为了保证数据的传输速度和稳定性，我们将采用TCP/IP协议进行数据传输，在保证速度和稳定性的前提下也要保证数据的安全性。
三、技术选择
为了实现上述系统设计方案，我们需要选择合适的技术来支撑系统的实现：
1.数据库选型
在数据管理方面，我们将采用MongoDB数据库来进行数据的存储和管理。MongoDB数据库具有高性能的特点，并且可以支持分布式存储和查询。
2.深度学习框架
在实现图像特征提取方面，我们将采用深度学习的方法，选择常用的深度学习框架TensorFlow进行开发。
3.分布式计算框架
分布式计算框架选用Hadoop，通过MapReduce技术实现分布式计算的功能。
4.任务调度框架
任务调度框架选用YARN，实现系统资源的有效调度和管理。
四、实现进展
截至目前，我们已完成了系统需求分析和系统设计方案的制定。目前正在进行算法开发、数据库构建等方面的开发工作，并开展与机构的合作，获取医学图像数据，以便后续进行特征提取和模型训练。
同时，我们也在不断地优化系统的设计和实现方案，以提高系统的性能和可靠性。
备注：本报告只是中期报告，仅是我们建立分布式医学图像分类系统的部分过程。我们将继续努力，保证系统的稳定运行，并在后续报告中详细地介绍系统的实现和性能表现。