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BJ-6B医用加速器故障维修一例
故障现象:操作手控盒改变X射野的大小时,机架显示盘上X射野大小数据显示不改变,机头内X射野对应的光阑大小随操作而改变.故障分析:在机头X射野光阑处有一个可调电阻,可调电阻的两端加24V直流电.当光阑大小改变时,通过传动齿轮带动可调电阻的滑动轴,从而得到取样电压.这一电压值再经过运算、放大电路(AMP板),输出到机架显示盘(DISPLAY BOARD板)上显示出射野的实际大小.由故障现象判断:一是取样电阻损坏,取样电阻的滑动轴与传动齿轮脱落.二是取样电压与运算放大板(AMP)之间的连接中断.
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大数据:前景·技术·变革
当今大数据技术逐渐渗透到社会生产和生活各个领域,但是医疗卫生领域大数据应用尚未拉开序幕。医学作为基于数据和循证的一门科学,其临床医疗、公共卫生、医疗保障、药品生产研发等都离不开数据的支撑,可以说医疗卫生领域是大数据技术应用为广阔的市场。目前大数据技术已为行业应用奠定了的必要基础。面对医疗卫生信息化由“小数据时代”向“大数据时代”的转变,需要技术与业务的深度融合,需要创新思维观念,需要理论与实践的统一。
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TF型中药数据库的建立与应用
在中药信息中有一类具有相对独立内涵和排他作用的词组型短小数据,如性味、归经、毒性、化学成分等等,它们对标识中药特性与探讨中药治疗疾病原理非常重要.另外这类数据还有一个非常有趣的特性,就是可以用True或者False进行标定.能否用这类数据建成一个运算速度更加快捷、统计结果更为准确、数据分析更有意义的新型中药数据库呢?实践证明是可以的.
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腰椎间盘突出症突出物内外胶原酶使用容积剂量的观察研究
腰椎间盘突出症胶原酶注射化学溶解术是目前介入治疗的一种有效方法.但目前各医院在胶原酶使用上缺乏统一的剂量标准.因此突出物内外规范有效容积剂量的胶原酶使用非常必要.方法1.一般资料 单纯L4/5或L5/S1椎间盘突出患者40例.其中男性23例,女性17例,年龄23 ~ 67岁.病程1个月~5年,其中L4/5椎间盘突出22例,L5/S1椎间盘突出18例.2.治疗方法 在DSA引导下俯卧位,根据术前CT/或MRI提供的突出物大小数据确定细针进入的深度,尽量接近突出物中央,然后拔出针芯,缓慢注入造影剂碘海醇0.2~0.5毫升,观察造影剂在突出物内的分布,标记深度后退出细针,在突出物表面注入造影剂0.5 ~ 1.5毫升,观察不同剂量造影剂在突出物表面的分布(见附表).
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2014年:小数据的一年
2013年,可能也被称为大数据的一年;2014年,小数据非但不是旧趋势,反而可能对企业更有用得多.大数据那种揭露关键隐藏模式的前景非常诱人,但想真正利用大数据,需同时具备大量的时间、资源、计算能力、判断力——几乎成了一个美丽的泥潭.而一部分的小数据,比如客户中是否存在人口模式,实际已是第三方提供的大数据的消化结果——它们朴实易用,且不会消耗企业的珍贵资源.
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大数据时代统计分析转型
随着数据规模的扩大,传统的抽样分析面临着挑战.对抽样分析结果是否具有整体代表性以及数据自身的可靠性提出质疑,这就需要运用大数据分析方法再次完成检验.随着人们对大数据分析方法的逐渐掌握,其对以往小样本、小数据精确度的痴迷程度必将逐步减弱.过去对小数据而言,基本、重要、关键的要求是减少抽样误差,以保证数据分析结果的质量.随着信息化时代的来临,人们掌握的数据越来越多,不再仅是利用手头的有限数据,而需对与之相关的全部数据甚至海量数据进行汇总分析应用,这也正切合了计算机的大优势.
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大数据时代的小数据思维——试评能否同时进行经尿道膀胱肿瘤电切术+经尿道前列腺电切术
“大数据”(Big Data)是时下的热门词汇.其实,这并不是个新名词,上世纪90年代,数据仓库之父Bill Inmon首先关注Big Data;2008年,《自然》杂志发表了一篇文章“Big Data:Science in the PetabyteEra”[1],“大数据”概念得以广泛传播.在生物医学领域,“大数据”同样炙手可热.在Google上以“Big Data,Medicine”为主题词能搜索到174 000 000项条目.