少儿运动员骨龄判定自动生成系统的研制
《基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现》篇一一、引言骨龄评估是医学领域中一项重要的技术，它能够通过分析骨骼发育情况来预测个体的生长发育状况。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的骨龄评估系统逐渐成为研究的热点。
本文将介绍一种基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现方法。
二、系统设计1. 系统架构设计本系统采用客户端-服务器架构，其中客户端负责图像的采集和上传，服务器端负责图像的处理和骨龄评估。
系统架构包括数据预处理模块、特征提取模块、模型训练模块和骨龄评估模块。
2. 数据预处理数据预处理是骨龄评估系统中非常重要的一个环节，主要包括图像的读取、裁剪、缩放、灰度化、去噪等操作。
通过这些操作，可以将原始的X光图像转化为适合模型处理的输入数据。
3. 特征提取特征提取是骨龄评估系统的核心部分，本系统采用深度学习技术进行特征提取。
通过训练深度神经网络模型，可以自动学习到X光图像中的有用信息，提取出与骨龄相关的特征。
4. 模型训练模型训练是骨龄评估系统的关键部分，本系统采用有监督学习的方式，使用大量的带标签的X光图像数据进行训练。
通过优化模型的参数，使得模型能够更好地预测骨龄。
5. 骨龄评估模块骨龄评估模块是系统的输出部分，它根据特征提取模块和模型训练模块的结果，对输入的X光图像进行骨龄评估，并输出评估结果。
三、系统实现1. 数据集准备本系统需要大量的带标签的X光图像数据，可以通过医院、诊所等医疗机构收集。
同时，需要对数据进行预处理，包括裁剪、缩放、灰度化等操作。
2. 深度神经网络模型的选择与构建本系统采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和模型训练。
在构建模型时，需要考虑模型的深度、宽度、学习率等参数，以及模型的复杂度和过拟合等问题。
3. 模型训练与优化在模型训练过程中，需要使用大量的带标签的X光图像数据进行训练。
同时，需要使用一些优化算法（如梯度下降算法）来优化模型的参数，以提高模型的预测精度。
4. 系统测试与评估在系统实现完成后，需要对系统进行测试和评估。
《基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现》篇一一、引言骨龄评估是医学领域中一项重要的技术，广泛应用于儿科、运动医学、骨科等众多领域。
随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的骨龄评估系统逐渐成为研究的热点。
本文旨在介绍一个基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现过程。
二、系统设计1. 系统需求分析在进行系统设计之前，我们首先进行了详细的需求分析。
该系统需要实现对骨龄的准确评估，同时要保证评估过程的便捷性和高效性。
此外，系统还需要具备一定的可扩展性和稳定性，以适应不同医院和科室的需求。
2. 系统架构设计根据需求分析，我们设计了基于深度学习的骨龄评估系统的整体架构。
系统采用前后端分离的设计思想，前端主要负责与用户进行交互，后端则负责处理业务逻辑和数据库操作。
整个系统架构包括数据预处理模块、模型训练模块、评估模块和用户交互模块。
3. 数据预处理模块设计数据预处理模块主要负责对骨龄相关的医学影像数据进行处理，包括图像的读取、标注、裁剪、归一化等操作。
为了提高模型的准确性和泛化能力，我们还需要对数据进行增广，包括旋转、翻转、缩放等操作。
4. 模型训练模块设计模型训练模块是系统的核心部分，我们采用了深度学习中的卷积神经网络（CNN）进行骨龄评估。
在模型训练过程中，我们使用了大量的骨龄相关医学影像数据，通过不断调整模型参数，优化模型的性能。
5. 评估模块设计评估模块主要负责将模型对骨龄的预测结果进行可视化展示，同时提供评估报告。
评估报告包括骨龄的预测值、预测置信度等信息，帮助医生进行诊断。
6. 用户交互模块设计用户交互模块主要负责与用户进行交互，包括用户登录、数据上传、评估结果查看等功能。
为了提供良好的用户体验，我们采用了简洁明了的界面设计和交互方式。
三、系统实现1. 数据预处理模块实现数据预处理模块使用Python语言和OpenCV库进行实现。
我们编写了相应的代码，实现了图像的读取、标注、裁剪、归一化等操作。
《基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现》篇一一、引言骨龄评估是医学领域中一项重要的技术，广泛应用于儿科、运动医学、内分泌学等多个领域。
传统的骨龄评估方法主要依赖于医生对X光片进行视觉判断，这种方法不仅效率低下，而且受医生经验和主观性的影响较大。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的骨龄评估系统逐渐成为研究热点。
本文将介绍一种基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现。
二、系统设计1. 需求分析骨龄评估系统需要具备高准确性和高效率的特点，同时要考虑到系统的易用性和可扩展性。
系统需要能够对不同年龄段、不同性别、不同部位的X光图像进行有效的骨龄评估。
2. 架构设计系统采用基于深度学习的卷积神经网络（CNN）架构，包括数据预处理、模型训练、评估与输出等模块。
其中，数据预处理模块负责对X光图像进行预处理，包括去噪、归一化等操作；模型训练模块采用CNN进行骨龄特征的学习与提取；评估与输出模块则负责将提取的特征用于骨龄评估，并输出评估结果。
3. 算法选择系统采用ResNet50作为特征提取器，通过迁移学习的方式对骨龄特征进行学习。
同时，采用softmax回归等算法对骨龄进行预测与评估。
三、数据集与预处理1. 数据集系统采用公开的骨龄X光图像数据集进行训练与测试，包括不同年龄段、不同性别、不同部位的X光图像。
同时，为了增加模型的泛化能力，我们还采用了数据增强的方法对数据集进行扩充。
2. 数据预处理数据预处理模块负责对X光图像进行去噪、归一化等操作。
其中，去噪操作可以去除图像中的噪声和干扰信息，提高图像的清晰度；归一化操作则可以将图像的像素值映射到同一范围内，使得模型能够更好地学习到图像中的特征。
四、模型训练与优化1. 模型训练模型训练模块采用CNN进行骨龄特征的学习与提取。
在训练过程中，我们采用了迁移学习的方法，先在大型数据集上对模型进行预训练，然后再在骨龄数据集上进行微调。
同时，我们还采用了交叉验证等方法对模型的性能进行评估。
《基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现》篇一一、引言骨龄评估是医学领域中一项重要的技术，它能够通过分析骨骼发育情况来预测个体的生长发育状况。
传统的骨龄评估方法主要依赖于医生的人工解读X光片，这种方法不仅效率低下，而且存在较大的主观误差。
随着深度学习技术的发展，我们设计并实现了一个基于深度学习的骨龄评估系统，该系统能够自动分析X 光片，并给出相对准确的骨龄预测结果。
二、系统设计1. 数据预处理在骨龄评估系统中，数据预处理是关键的一步。
首先，我们需要对X光片进行图像增强和标准化处理，以提高图像的清晰度和对比度。
其次，我们需要对图像进行裁剪和标注，以便于后续的模型训练。
此外，为了解决数据不平衡问题，我们还需要对数据进行采样和加权处理。
2. 模型设计在模型设计方面，我们采用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的组合模型。
CNN能够提取X光片中的特征信息，而RNN则能够根据时间序列信息对骨龄进行预测。
在模型训练过程中，我们采用了交叉熵损失函数和Adam优化器来优化模型参数。
3. 系统架构本系统采用模块化设计，主要包括数据预处理模块、模型训练模块、骨龄预测模块和结果输出模块。
其中，数据预处理模块负责图像的增强、裁剪、标注和采样等操作；模型训练模块负责模型的训练和参数优化；骨龄预测模块则根据输入的X光片给出骨龄预测结果；结果输出模块则将预测结果以图表或文本的形式展示给用户。
三、系统实现1. 数据集准备我们使用了公开的骨龄评估数据集来训练和测试我们的模型。
数据集包含了大量的X光片图像和对应的骨龄标签，我们按照一定的比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
2. 模型训练与优化我们使用Python语言和深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来实现本系统。
在模型训练过程中，我们采用了批量梯度下降算法来更新模型参数，并使用交叉熵损失函数来衡量模型的预测误差。
我们还采用了早停法、dropout等方法来防止过拟合现象的发生。
《2024年基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现》篇一一、引言骨龄评估在医学、体育和生物学等领域有着广泛的应用。
传统上，骨龄评估主要通过手工分析和专家评估进行，这种方法的效率和准确性有限。
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，为骨龄评估带来了新的可能。
本文旨在介绍一种基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现。
二、系统设计1. 总体架构设计本系统采用深度学习技术，主要包括数据预处理、模型训练、骨龄预测和结果输出等模块。
其中，数据预处理模块负责数据的清洗、标注和增强；模型训练模块负责训练深度学习模型；骨龄预测模块利用训练好的模型进行骨龄预测；结果输出模块负责将预测结果以可视化或报告的形式呈现给用户。
2. 数据预处理数据预处理是骨龄评估系统的重要环节。
首先，对原始图像进行去噪、增强等预处理操作，以提高图像质量。
然后，对图像进行标注，提取出骨龄相关的特征。
此外，为了扩大训练数据集，还可以采用数据增强技术，如旋转、翻转等操作。
3. 模型训练模型训练是骨龄评估系统的核心环节。
本系统采用卷积神经网络（CNN）作为深度学习模型。
在模型训练过程中，通过反向传播算法不断调整模型参数，以最小化预测误差。
此外，为了防止过拟合，还可以采用dropout、L1/L2正则化等技术。
4. 骨龄预测与结果输出骨龄预测模块利用训练好的模型对预处理后的图像进行预测，输出骨龄预测值。
结果输出模块将预测结果以可视化或报告的形式呈现给用户，方便用户查看和分析。
三、系统实现1. 技术选型与工具本系统采用Python作为开发语言，使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架进行模型训练和推理。
此外，还需要使用图像处理库（如OpenCV）进行图像预处理和增强操作。
2. 模型训练与优化在模型训练过程中，首先需要设置好超参数（如学习率、批大小等），然后使用训练数据集进行模型训练。
在训练过程中，需要不断调整模型参数，以优化模型的性能。
此外，还可以采用交叉验证等技术对模型进行评估和优化。
《2024年基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现》篇一一、引言骨龄评估是医学领域中一项重要的技术，它通过分析骨骼发育情况来预测个体的生长发育状况和生理年龄。
传统的骨龄评估方法主要依赖于医生的手动解读X光片，这不仅耗时耗力，而且主观性较强，难以保证评估的准确性和一致性。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的骨龄评估系统应运而生，它能够自动分析X光片，提供更为准确和客观的骨龄评估结果。
本文将介绍一种基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现。
二、系统设计1. 系统架构设计本系统采用典型的客户端-服务器架构。
客户端负责用户交互，包括图像上传、结果显示等；服务器端则负责图像处理和骨龄评估。
系统架构设计应考虑数据安全性、系统稳定性和可扩展性。
2. 数据预处理数据预处理是骨龄评估系统的重要环节。
首先，需要对X光片进行灰度化、归一化等操作，以便于后续的图像处理。
其次，为提高系统的泛化能力，需要对数据进行增广，包括旋转、缩放、翻转等操作。
最后，将预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集。
3. 模型设计本系统采用卷积神经网络（CNN）作为骨龄评估的核心模型。
模型设计应考虑模型的深度、宽度以及参数数量等因素，以平衡模型的性能和计算资源消耗。
同时，为提高模型的泛化能力和鲁棒性，可采用多种优化技术，如dropout、batch normalization等。
三、系统实现1. 开发环境搭建系统开发需要搭建相应的软件开发环境，包括操作系统、编程语言、开发工具和深度学习框架等。
本系统采用Python语言、TensorFlow框架和GPU加速的硬件环境进行开发。
2. 模型训练与优化使用预处理后的数据对模型进行训练，通过不断调整模型参数来优化模型的性能。
训练过程中需采用合适的损失函数和优化算法，如交叉熵损失函数和Adam优化算法等。
同时，为防止模型过拟合，需采用早停法、正则化等技术。
3. 系统测试与评估在模型训练完成后，需要对系统进行测试与评估。
一种法医学青少年骨龄鉴定计算方法及系统[发明专利]
![一种法医学青少年骨龄鉴定计算方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/b33f6d9564ce0508763231126edb6f1aff007139.png)
专利名称：一种法医学青少年骨龄鉴定计算方法及系统
专利类型：发明专利
发明人：杨开明,杨垚,陈继樑,常兴,张梦旎,洪丽,陈庆琳,赵振娟
申请号：CN202010914050.6
申请日：20200903
公开号：CN114141367A
公开日：
20220304
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种法医学青少年骨龄鉴定计算方法及系统。
该方法具体步骤如下：步骤1，采集被鉴定人24处骨化点X片图像；步骤2，将采集到的24处X片图像的24个骨化点参照图谱描述，对比确定被鉴定人24处骨化点骨化中心发育分级，得出骨化发育分级指数；步骤3，基于Matlab平台，输入被测人24个骨化点骨化发育分级指数；步骤4，在Matlab的基础上，借助欧几里得范数对输入的发育分级指数系统自动与现有骨龄标准进行比较计算，得到最符合标准的骨龄。
本发明人工只需得出骨化发育分级指数，然后输入数据即可得到骨龄鉴定结果，减少人工劳动量，花费时间短，误差小。
申请人：大理大学
地址：671003 云南省大理白族自治州大理市大理古城弘圣路2号
国籍：CN
代理机构：徐州拉沃智佳知识产权代理有限公司
代理人：朱云丽
更多信息请下载全文后查看。
《2024年基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现》范文
《基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现》篇一一、引言骨龄评估是医学领域中一项重要的技术，它通过对骨骼发育程度的评估，来预测个体的生长发育情况。
传统的骨龄评估方法主要依赖于医生的手动分析，不仅效率低下，而且存在一定的主观性。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的骨龄评估系统应运而生，它能够自动、准确地评估骨龄，为医学诊断提供有力支持。
本文将介绍基于深度学习的骨龄评估系统的设计与实现。
二、系统设计1. 需求分析在系统设计阶段，首先进行需求分析。
骨龄评估系统需要能够接收X光图像作为输入，并输出骨龄评估结果。
此外，系统还需要具备图像预处理、特征提取、模型训练等功能。
2. 系统架构系统架构采用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch等。
整个系统分为数据预处理模块、特征提取模块、模型训练模块和评估输出模块。
数据预处理模块负责对输入的X光图像进行预处理，如灰度化、归一化等。
特征提取模块采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取。
模型训练模块采用深度学习算法进行模型训练，评估输出模块输出骨龄评估结果。
3. 数据库设计系统需要设计一个数据库来存储X光图像、患者信息、骨龄评估结果等数据。
数据库应采用关系型数据库，如MySQL或Oracle等，以支持高效的数据查询和存储。
三、算法实现1. 图像预处理图像预处理模块负责对输入的X光图像进行预处理。
首先，将图像转换为灰度图像，以减少计算量。
然后，对图像进行归一化处理，使图像的像素值在一定的范围内。
此外，还可以对图像进行旋转、裁剪等操作，以适应不同的拍摄角度和位置。
2. 特征提取特征提取模块采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取。
CNN能够自动学习图像中的特征，从而提高骨龄评估的准确性。
在特征提取过程中，系统会学习到骨骼的形态、结构等信息，并将这些信息转换为高维特征向量。
3. 模型训练模型训练模块采用深度学习算法进行模型训练。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第 26 2006
卷第 6 期 年 12 月
惠州学院学报 (自然科学版) JOURNAL OF HUIZHOU UNIVERSITY
Vol1261No16 Dec12006
少儿运动员骨龄判定自动生成系统的研制
汪 浩1 , 林裕开1 , 谭华昌2
(1. 惠州学院 体育系 , 广东 惠州 516015 ; 2. 惠州东哲电子有限公司 , 广东 惠州 516000)
(2) 项目 、组别信息管理 : 运动项目名称 、项目编码及各级体育行政机构该项目的联系人 、联系电话 及说明等信息的设置 ; 运动项目年龄组别编号 、组别名称 、起止年龄 、浮动年龄及所属项目等信息设置 。
(3) 档案信息管理 : 按照所属体育行政机构 、运动项目建立运动员 (个人) 档案信息及注册 (自动生 成唯一注册编号) , 含编号 、项目 、报名组别 、姓名 、性别 、出生日期 、拍片日期等信息 。
摘 要 : 骨龄是评价青少年身体发育状况的重要指标 。依据《中国人手腕骨发育标准》 (CHN 法) , 介绍了 少儿运动员骨龄判定自动生成系统的结构及特点 , 阐述了该系统的设计目标及实现手段 , 解决了省 、市 、县体育 局及各级体校对运动员骨龄判定及管理问题 。
关键词 : 少儿运动员 ; 骨龄 ; 骨骼发育 ; 数据库 ; 自动生成系统 中图分类号 : G804. 49 文献标识码 :A 文章编号 :1671 - 5934 (2006) 06 - 0066 - 04
等级标准计算骨龄 , 将计算出的骨龄依据出生日期 、项目 、组别 、浮动年龄自动判定可报年龄 、是否超 龄等相关结果 。 21114 浏览查询模块 : 此模块完成对所有相关数据依权限进行浏览 、查询 、统计 、分析 、打印和数据导出 。
© 1994-2007 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
·68 ·
惠州学院学报 (自然科学版)
2006 年第 26 卷
导出功能是将数据库中的数据依条件将相关数据选择欲备份文件所存放的盘符 、路径 、文件名备份 至软盘或其他磁盘上 。
为方便用户使用 , 本系统将数据查询 、导出 EXCEL 和数据打印集成在一起 , 将显示查询结果与打印 预览结合起来 , 用户可在得到查询结果的同时将结果打印出来 。系统为用户提供了单一条件查询和组合 条件查询 , 用户可自由选择查询条件 。 21115 权限管理
第 6 期
汪 浩 林裕开 谭华昌 : 少儿运动员骨龄判定自动生成系统的研制
·67 ·
询模块及权限管理模块组成 。(如表 1 所示) 21111 信息管理模块 :
(1) 省 、市 、县 、区 (或体校) 信息管理 ; 省 、市 、县 、区 (或体校) 体育行政机构及各级体校名 称 、编码 、序号 、地址 、联系人 、联系电话 、E - mail 等信息的设置 。
·69 ·
(1) 每个运动员的数据库资料的建立 ; (2) 每块骨骼判别等级数据的录入 ; (3) 根据骨骼发育等级和对照标准对录入数据自行运算出骨龄 ; (4) 对不同组别依可浮动年限自动运算出比赛的可报年龄 , 自动判别是否超龄 、超组 , 自动保存在数 据库中 ; (5) 对数据进行统计分析并就其结果以图表直观显示 ; (6) 根据结果进行总结 , 完善数据采集输入及计算方法 ; (7) 运动员骨龄的多样化查询手段 ; (8) 管理员对数据进行远程操作 ; 312 系统特点 本系统的主要特点是 : 适用于省 、市 、县等各级体育局及各级体校运动员骨龄的录入 、上报 、统计 、 查询和日常管理等一系列工作 ; 可以处理数据录入 、添加 、修改 、删除 、查询 、打印等一系列事务性工 作 。该系统所具有的数据导入导出功能 , 可实现自下向上逐级报送数据 , 不仅减轻了各个管理部门数据 录入的工作量 , 而且减少了录入环节中可能出现的数据错误 。同时该系统可以为各级科研人员积累 、分 析骨龄资料提供简单 、实用的操作平台 , 为儿童少年运动员的骨龄与发育程度之相关性提供纵向 、横向 的最原始 、直接而准确的数据库资料 , 可为不同运动项目 、组别 、性别 、拍片时间及地域进行分析 , 总 结出最佳的注册时间 , 为其研究工作提供依据 。
1 研究目的
骨龄是以人体骨骼的发育水平为依据的人体发育程度的理论年龄 , 它是研究人体骨骼发育 (成熟) 过程的重要数据指标 , 骨骼成熟程度的研究即骨龄评价在体育运动实践中有着广泛的应用 , 骨龄的提前 (早熟) 或落后 (晚熟) , 能决定少年儿童的生长发育类型[1 ] 。1992 年 , 针对中国少年儿童的发育状况 , 国家颁布了骨龄评价标准 ———《中国人手腕骨发育标准》 (CHN 法) [2 ] , 该方法适应于中国汉族城市儿童 , 通过对手腕部 14 块骨骼独立评价 , 对每块骨骼的成熟程度分为若干级 , 确定不同的发育等级 , 然后对 14 块骨骼进行加权 , 最终得到一个综合的骨龄评价结果 , 此计算方法是体育科学的一项具有很大实用价值 的定量成果 , 现在已经广泛应用于体育人才的早期发现和体育比赛前对少儿运动员的年龄的检测等方面 , 对于少儿运动员公平竞赛也具有重要的参考价值 。
注册操作员 修改操作员权限 删除操作员 修改密码 数据库中的代码维护
21112 数据管理模块 : (1) 数据录入 : 依所属体育行政机构 、运动项目 (组别) 、运动员录入相关数据 。 (2) 数据导入 : 导入功能是将数据从软盘导入至系统数据库中 。在导入数据时 , 用户可以选择欲导入
文件所在的盘符 、路径 、文件名 。若有重复导入 , 系统将出现提示信息 , 请用户确认 。 该模块解决了从下向上逐级报送数据而产生的问题 , 不仅减轻了各个管理部门数据录入的工作量 ,
系统软件基于其性能 、功能 、实用性 、兼容性 、易管理性等特点 , 同时考虑其以后的升级问题 , 系 统软件运行环境如下 :
(1) 开发平台 : Windows 2000/ XP/ NT 多平台 ; (2) 数据库服务器 : Microsoft SQL Server 2000 ; (3) 瘦客户端 : Web 服务器 : IIS 510 ; (4) Web 服务器应用程序和数据库应用的开发 : ASP/ ADO ; (5) 浏览器 : IE510 。 21212 系统运行模式 本系统采用了具有大型数据管理能力的 Microsoft SQL Serrer 作为后台数据库管理系统 , 选用流行且成 熟的 ASP 作为开发语言 , 标准的数据库统一接口 ADO 访问数据库 , 按照国际软件开发标准采用客户端/ 服务器框架进行开发 , 实现系统的高效内聚 , 便于日后的维护与更新 。系统采用浏览器运行方式 , 且有 较高的运行效率和较低的网络要求[3 ] 。系统功能丰富 、结构合理 、数据有较高的安全性 , 经试运行 , 系 统操作方便 , 稳定可靠 , 实用方便 , 达到了系统设计要求 。 本系统采用网络版技术 , 采用浏览器访问 , 客户端要求 IE510 或更高 。 21213 系统性能 (1) 数据库最大长度为 : 1TB ; (2) 数据文件最大长度为 : 32 GB ; (3) 日志文件最大长度为 : 32 GB ; (4) 每个数据库最多可拥有 20 亿个表 ; (5) 每个表最大为 1TB 。 21214 系统安全机制 (1) 第 1 级安全机制 : 对登陆管理子系统的人员实行用户名 + 密码 + 随机验证密码 , 实行三重检查 , 避免用户非法登陆与破解用户名与密码 , 增强系统的安全性 。 (2) 第 2 级安全机制 : 分为教练员与管理员不同的操作功能 。教练员可查看本队每一运动员的详细情 况及同等级同项目队的相关统计结果 。管理员可查本单位所有项目所有运动员的详细情况 。 (3) 第 3 级安全机制 : 各单位的联系人可对本单位所有原始数据进行修改维护 , 系统将会对任何数据 的修改维护做好详细记录并关联 , 方便日后进行数据跟踪管理 。各单位教练员可添加本队运动员基本资 料但不能修改 。
2 研究方法
211 总体设计 根据运动员骨龄管理的需要 , 该系统主要由信息管理模块 、数据管理模块 、骨龄管理模块 、浏览查
收稿日期 : 2006 - 07 - 04 作者简介 : 汪 浩 (1965 - ) , 女 , 河北昌黎人 , 副教授 。
© 1994-2007 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
而且减少了录入环节中可能出现的数据错误 , 实现了数据共享 。 (3) 数据维护 : 依所属体育行政机构 、运动项目 (组别) 、运动员进行相关数据的维护 。 (4) 修改数据 : 在删除该数据时新增新数据并建立删除与新增数据的关联 。 (5) 删除数据 : 删除无效的数据 。
21113 骨龄管理模块 : (1) 手腕骨发育等级标准 : 14 块手腕骨的编号 、名称及各骨 10 个发育等级分值 (男 、女) 。 (2) 骨龄等级标准 : 手腕骨发育成熟度得分与骨龄对照表 。 此模块是对录入或导入的骨骼发育等级数据进行自动处理 , 计算出骨骼发育等级得分 , 并根据骨龄