# 智能影像质控功能实施总结

## 已完成的功能

### 1. 数据库设计

#### 表结构
- ✅ `qc_factor` - 质控因子表（5个影像质控维度）
- ✅ `qc_standard` - 质控标准表
- ✅ `qc_standard_factor` - 质控标准因子关联表
- ✅ `qc_task` - 质控任务表（新增 examIds 字段）
- ✅ `qc_result` - 质控结果明细表
- ✅ `qc_result_summary` - 质控结果总评表

#### SQL 文件
- `/doc/sql/image_qc_init.sql` - 影像质控因子初始化
- `/doc/sql/update_qc_task.sql` - 数据库表结构更新

### 2. 后端代码

#### 实体类
- ✅ `QcResult.java` - 质控结果明细实体
- ✅ `QcResultSummary.java` - 质控结果总评实体
- ✅ `QcTask.java` - 质控任务实体（已添加 examIds 字段）
- ✅ `QcTaskCreateDTO.java` - 质控任务创建DTO（已添加 examIds 字段）

#### Mapper 接口
- ✅ `QcResultMapper.java`
- ✅ `QcResultSummaryMapper.java`

#### Service 层
- ✅ `QcResultService.java`
- ✅ `QcResultSummaryService.java`
- ✅ `QcResultServiceImpl.java`
- ✅ `QcResultSummaryServiceImpl.java`

#### 质控引擎
- ✅ `ImageQcEngine.java` - 智能影像质控引擎核心实现

### 3. 前端代码

#### 页面组件
- ✅ `/src/views/qc/ImageQcTask.vue` - 智能影像质控任务管理页面

#### API 接口
- ✅ `/src/api/qc.ts` - 质控相关 API
- ✅ `/src/api/exam.ts` - 检查数据 API

## 功能说明

### 1. 选择具体条数的质控数据 ✅

在创建质控任务时，可以：
- 点击"选择检查数据"按钮
- 从检查列表中精确选择 3 条数据
- 实时显示已选数据数量

### 2. 新增质控因子和质控标准 ✅

已创建 5 个影像质控维度：

| 因子编码 | 因子名称 | 可选值 | 权重 |
|---------|---------|--------|------|
| CHECK_RANGE | 检查范围 | 过大/正常/过小 | 20% |
| BODY_POSITION | 体位 | 标准/不标准 | 20% |
| IMAGE_ARTIFACT | 图像伪影 | 无伪影/体外异物伪影/设备伪影 | 20% |
| CENTER_LINE | 中心线 | 偏上/偏下/偏左/偏右/正常 | 20% |
| IMAGE_QUALITY_LEVEL | 图像质控等级 | X线:甲/乙/丙/丁; CT/MR:0/1/2/3级 | 20% |

### 3. 新建质控任务 ✅

**功能流程：**
1. 点击"新建质控任务"
2. 填写任务信息：
   - 任务名称
   - 选择质控标准（影像质控标准）
   - 选择检查类型（CT/MR/DR/CR/US）
   - 设置计划数量
   - 选择 3 条检查数据
   - 是否使用预制结果
3. 点击创建

**接口：** `POST /api/qc/task/create`

### 4. 质控结果展示 ✅

**结果包含两个维度：**

#### 总评（qc_result_summary）
- 检查ID
- 总分（满分100）
- 通过因子数
- 不通过因子数
- 质控等级
- 是否合格（≥60分合格）

#### 明细（qc_result）
- 检查ID
- 质控因子名称
- 因子实际值
- 是否通过
- 得分
- 备注

## 使用流程

### 步骤1：执行 SQL（已完成）

```sql
-- 1. 更新表结构
source /Users/geng/Documents/IdeaProjects/QConline/doc/sql/update_qc_task.sql

-- 2. 初始化质控因子
source /Users/geng/Documents/IdeaProjects/QConline/doc/sql/image_qc_init.sql
```

### 步骤2：添加前端路由

在 `/src/router/index.ts` 中添加：

```typescript
{
  path: '/qc/image-task',
  name: 'ImageQcTask',
  component: () => import('@/views/qc/ImageQcTask.vue'),
  meta: { title: '智能影像质控', requiresAuth: true }
}
```

### 步骤3：创建后端 Controller

还需要创建以下 Controller 来处理请求：

1. `QcResultController.java` - 质控结果接口
2. 更新 `QcTaskManageController.java` - 支持通过 examIds 创建任务
3. 创建质控任务执行服务

### 步骤4：测试流程

1. 登录系统
2. 进入"智能影像质控"页面
3. 点击"新建质控任务"
4. 选择"影像质控标准"
5. 选择检查类型（如 CT、MR）
6. 点击"选择检查数据"，选中 3 条数据
7. 点击"创建"
8. 点击"执行"按钮
9. 查看"质控结果"

## 质控等级判定规则

### X线（DR/CR）
- **甲级**：全部因子通过（0个不通过）
- **乙级**：1个因子不通过
- **丙级**：2个因子不通过
- **丁级**：3个及以上因子不通过

### CT/MR
- **0级**：全部因子通过（0个不通过）
- **1级**：1个因子不通过
- **2级**：2个因子不通过
- **3级**：3个及以上因子不通过

### 合格判定
- 总分 ≥ 60分：合格
- 总分 < 60分：不合格

## 质控因子检查规则

### 1. 检查范围（CHECK_RANGE）
- **通过标准**：检查范围为"正常"
- **不通过**：
  - 过大：检查范围超出正常范围
  - 过小：检查范围过小

### 2. 体位（BODY_POSITION）
- **通过标准**：体位为"标准"
- **不通过**：体位为"不标准"

### 3. 图像伪影（IMAGE_ARTIFACT）
- **通过标准**：无伪影
- **不通过**：
  - 体外异物伪影
  - 设备伪影

### 4. 中心线（CENTER_LINE）
- **通过标准**：中心线位置"正常"
- **不通过**：
  - 偏上
  - 偏下
  - 偏左
  - 偏右

### 5. 图像质控等级（IMAGE_QUALITY_LEVEL）
- **X线通过标准**：≥乙级（甲/乙级）
- **CT/MR通过标准**：≥1级（0级/1级）
- **不通过**：低于上述标准

## 待完善功能

### 1. 后端 Controller
- [ ] 创建 `QcResultController` 提供结果查询接口
- [ ] 更新 `QcTaskManageController` 支持选择数据创建任务
- [ ] 创建任务执行服务，调用 `ImageQcEngine`

### 2. 前端路由配置
- [ ] 在 router 中添加 ImageQcTask 路由

### 3. 数据来源
- [ ] 从 DICOM 数据中提取真实的质控因子值
- [ ] 实现 AI 辅助的影像质控算法

### 4. 报告导出
- [ ] 导出质控结果报告（PDF/Excel）
- [ ] 生成质控统计图表

## 技术特点

1. **灵活性**：支持自定义质控标准和因子
2. **可扩展性**：易于添加新的质控维度
3. **智能化**：预留 AI 接口，可集成深度学习模型
4. **标准化**：符合医学影像质控规范
5. **可视化**：直观的结果展示和数据分析

## 注意事项

1. **数据选择**：必须选择 3 条质控数据
2. **质控标准**：选择"影像质控标准"（标准类别=2）
3. **检查类型**：支持 CT、MR、DR、CR、US
4. **预制结果**：isPreset=1 时使用预制结果，isPreset=0 时执行实际检查

## 下一步工作

1. ✅ 数据库表已创建
2. ✅ 实体类已创建
3. ✅ Mapper 接口已创建
4. ✅ Service 层已创建
5. ✅ 质控引擎已实现
6. ✅ 前端页面已创建
7. ⏳ 需要创建 Controller 接口
8. ⏳ 需要集成到路由
9. ⏳ 需要实现真实的 DICOM 数据提取

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**创建时间**：2025-12-26
**功能版本**：v1.0
**状态**：基础功能已完成，待集成测试