首页 > 文献资料
-
基于BP神经网络的耳穴信息智能识别系统
本文介绍用BP网络建立耳穴信息的智能识别系统,其设计原理和方法融合了经络、脏腑理论与模式识别理论.并用该系统通过识别人体耳穴电学特征量筛检上消化道癌.本文中用该模型作胃病例样本识别试验获得了较好的结果.此项工作对于癌症防治有重要意义,同时也为现代科学与传统中医学的结合开辟了一条新路.
-
医院感染实时监控系统的开发与应用
目的 解决医院感染在线、实时监测问题,实现感染病例智能化识别与预警,并进行实时干预-反馈,提高监测效率,全面提升预防控制水平.方法 依据《医院感染监测规范》和《医院感染诊断标准》等标准,结合实际工作经验,借鉴国内外监测系统的优点,利用计算机网络技术,设计并开发医院感染实时监控系统(RT-NISS).结果 RT-NISS通过数据访问中间件技术,采集医院信息管理系统(HIS)、实验室信息管理系统(LIS)、电子病历管理系统(EMR)等相关数据,建立起动态的感染信息基础数据库,实现了对患者从入院到出院全过程在线监测；通过嵌入专业筛查策略,实现了疑似感染病例智能识别,并进行个案预警,方便专职人员判别；通过建立交互平台,实现了感染病例实时推送、精确诊断、干预与反馈,使专职人员与临床医师共同参与感染诊断与预防控制；通过建立暴发预警机制,实现了暴发隐患的及时发现；通过规范的监测流程和计算方法,进行全院综合性监测和目标性监测,并实现了全面、准确统计分析结果的输出；通过先进的计算机技术,实现了系统的可操作性、高效性、安全性和开放性.结论 RT-NISS是高效率的医院感染监测与预防控制系统,通过准确、高效的预警机制和临床干预-反馈机制,实现了感染全过程监测和感染预防控制“关口前移”,开创了医院感染监测与预防控制工作新模式.
-
医院仓储物流系统的移动化应用和控制
中国解放军第一一七医院建设了移动库房管理系统项目.通过一个条形码唯一对应一样耗材,从库房管理,科室管理到职能部门的监控与预警,各个部门可以通过唯一对应的条形码查询、统计其入库、领用等使用状况.通过无线自动识别技术,库房工作人员能快速查找到所需耗材,并能够通过自动扫描,迅速制作出库单,提高了医院对库房耗材的动态管理.从而提升医院的物资管理水平,提高医院的社会效益和经济效益.
-
基于SUV值的智能肺癌识别
目的:提出一种新的智能识别肺部肿瘤(Positron Emission Tomography,PET)图像的方法,提高分割速度和精度.方法:先对标准摄取值(Standard Uptake Values,SUV)值进行非线性化以增强图像,然后用迭代法二值化图像,后用连通标记法来识别肿瘤.结果:该方法分割效果好,速度快.结论:和传统分割方法相比较,该方法具有智能性,分割精度高,更适合于肺部肿瘤.
-
脊椎骨拐点智能识别方法研究
目的:提出与实现一种脊椎骨拐点的智能识别算法,以取代医生手工操作,提高处理效率和识别的准确度与精度.方法:针对脊椎图像存在模糊、灰度变化大和倾斜现象的特点,提出一种基于霍夫(Hough)变换和先验知识的脊椎骨拐点的智能识别方法.该方法首先采用基于Hough变换的倾斜较正算法解决部分图像存在倾斜的现象,然后采用边缘算子和形态学分割脊椎图像,后对脊椎图像进行感兴趣区域提取和目标点的定位与识别.结果:通过实验,脊椎拐点边缘信息得到有效像留,并且在倾斜情况下,脊椎图像得到有效较正,脊椎骨拐点得到有效识别.结论:采用该文提出的算法,能有效识别出脊椎骨拐点,并具有较强的适应性.
-
盆底超声智能识别及自动测量技术量化评价膀胱后壁脱垂的可行性研究
目的 探讨经会阴盆底超声智能识别及自动测量软件量化评价膀胱后壁脱垂的可行性.方法 采集170例受试者有效Valsalva动作的前盆腔超声动态图,并随机分为训练组和测试组各85例,离线标记训练组图像相关结构.运用机器学习算法对训练组图像上述标记进行分析得出识别规律,获得盆底超声智能识别及自动测量软件,应用该软件识别测试组图像,得出脱垂距离及相应分度.三位医生分别离线标记测试组图像相应结构2次,间隔时间至少2周.比较自动测量与手动测量测试组的结果差异.结果 通过学习训练组图像获得的软件能够识别出测试组图像相应标记,并且同一医生两次间脱垂分度结果一致性较高(κ : 0 .72～0 .78 ; ICC : 0 .980～0 .990) ; 3位医生两两间脱垂分度结果一致性较高(κ : 0 .65～0 .75 ; ICC : 0 .985～0 .992) ;盆底自动测量与手动测量的脱垂分度一致性较高(κ : 0 .63～0 .67 ;ICC :0 .967～0 .969 ;r :0 .936 ,0 .943 ,0 .936 ,均 P ＜0 .01).结论 盆底超声智能识别及自动测量软件可实现对图像结构的识别且量化评价膀胱后壁脱垂的可信度较高.
-
门急诊移动输液系统设计及应用
目的 通过对急诊输液流程的改造,解决传统流程存在的问题,提高急诊输液管理水平.方法 从细节出发,对移动输液流程进行优化和改造.结果 改造后的输液流程管理理念先进,信息技术领先,解决传统流程的诸多弊端.结论 利用移动输液系统,提高急诊输液的管理水平.
-
基于能量特征的脑电信号上肢运动意图智能识别
传统的对运动员上肢运动意图识别方法,没有对采集获得的大量脑电信号进行平滑滤波,存在较多毛刺干扰,导致识别准确率和识别率不高.我们提出一种基于能量特征的脑电信号上肢运动意图智能识别方法,采用快速傅里叶变换方法对采集获得的运动障碍患者脑电信号进行频率分析,获得患者脑电信号中的μ波和β波频率分布规律,找到脑电信号噪声所在频段;并采用Daubechies小波将患者脑电信号进行3阶分解,将患者脑电信号中低频部分的小波系数进行归零处理后,再进行脑电信号重构,即可消除低频脑电信号中的噪声干扰;在此基础上,采用小波包系数分析患者脑电能量,实现患者脑电信号能量特征提取;基于脑电信号能量特征,采用马氏距离判别方法对上肢运动意图进行智能识别.实验结果显示,所提方法能够去除原始脑电信号中的"毛刺"干扰,平均识别率结果为88.6%,识别准确率和识别率较高.
-
CT图像智能识别的肺结核小点
目的：探讨CT图像智能识别的肺结核(TB)小点的可行性。方法收集100张CT图像，通过图像预处理、图像分割、图像分类技术以识别TB小点。结果100张CT图像中，54张有肺结核腔，46张没有肺结核腔。数据显示混合分类法佳，FPR为0.144/图，且速率可达当使用逆梯度的变异系数(GICOV)单独或循环方法时的两倍。基于不同的分类两个CT测试图像的比较发现，混合方法性能更优。结论利用CT图像分割技术进行TB小点的诊断，可获得可靠、准确的诊断结果。
-
胶囊内窥图像识别系统算法设计及实现
从大量的胶囊内窥图像中人工寻找出病变图片是一件非常费时费力的事情,因此利用计算机进行胶囊内窥病变图像智能识别研究具有重要意义.在对大量胶囊内窥正常图像和肿物图像的分析基础上,本文提出在图像的各个分量上将纹理和颜色相结合提取图像特征向量,分别输入BP(back propagation,后向传播)神经网络进行训练和识别,对不同分量图像的识别结果采用投票原则确定终识别结果.实验表明该方法可以有效地区分内窥图片中的正常图片和肿物图片,有效减少了医生的判读时间,辅助临床医生快速筛查出病变图片.
-
线性模型识别多元耳穴电信息
用耳穴电特性三变量作为生理或病理变化的观察指标.医理设计遵循传统中医学的经络脏腑理论和模式识别理论,通过对穴位相关群特征变量的提取,采取多变量归一化建立线性集成模型,并用该模型对多穴位的三变量进行识别,从而达到鉴别诊断的目的.我们用该模型作上消化道病例样本识别试验获得了较好的结果.该研究融合传统中医学和近代科学的特点,为建立耳穴诊断专家系统提供了一种思路和方法,具有一定的临床应用前景.
-
恶性肺结节早期诊断智能识别相关技术综述
恶性肺结节早期诊断智能识别,对肺癌的诊断、提高5年生存率至关重要.在肺结节智能识别中,计算机辅助诊断发挥着极其重要的作用.恶性肺结节的智能识别关键点在于:(1)基于形态学特征识别恶性肺结节;(2)精确地测量肺结节的大小;(3)精确地确定生长率.本文就近年来恶性肺结节早期诊断智能识别相关技术和方法作一综述,包括肺实质分割、体数据的配准、肺结节的良/恶性识别等.
-
AVE-762智能尿沉渣分析仪计数池清洗处理
近,我科购置了一台AVE-762智能尿沉渣分析仪,该仪器是通过显微镜数码照相技术和计算机智能识别技术结合为一体的尿液有形成分定量分析仪器.笔者在使用过程中发现,该仪器计数池常黏附尿液中多种有形成分,致计数出现差错.根据笔者对该仪器一段时间的操作经验,就计数池清洗处理方法总结如下,供同行参考.
