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人工神经网络及其在胸部放射学中的应用
人工神经网络是应用计算机技术模拟人脑的智能活动、模拟生物神经网络的结构和信息传导方式,用数学形式表达出来,用来解决数据分类与模式识别方面的问题.初的应用局限于计算机领域,随着计算机技术的进步和个人电脑的普及,在工程技术、管理、决策等领域的应用逐渐广泛.在生物医学领域,人工神经网络的应用也逐渐被人们重视,是常用的计算机辅助诊断系统[1, 2].笔者搜集人工神经网络在胸部放射学中应用的报道,综述如下.
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英美国家药品不良反应数据库依申请公开制度的研究
在介绍英美国家药品不良反应数据库依申请公开制度的基础上,结合我国药品不良反应数据库公开制度实施的现状,提出应对我国的药品不良反应数据表格进行修订,将英国的数据分类和美国的保密遮掩技术相结合建立适应我国药品不良反应数据库依申请公开制度.
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一种快速特征连择方法在医疗数据挖掘中的应用
提出一种基于不一致率的特征选择及数据分类方法,并给出特征选择和分类方法在Weka中的完整实现;利用Weka中的实现,对某三甲医院的多个医疗数据集进行实验分析;通过Java调用Weka设计开发了一套在线病情分析系统,医生可通过Web上传医疗数据集,系统后台自动进行数据预处理、特征选择及分类,终给出病情分类结果,具有较高的诊断决策支持作用.
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支持向量机在大肠癌肿瘤标志物诊断中的应用
大肠癌发生率仍然很高,早期诊断和早期治疗对大肠癌患者极为重要.对大肠癌常用的诊断方法有肠镜、超声波、CT、MRI、PET/CT等,血清肿瘤标志物的检测也是目前大肠癌筛查、早期诊断及随访观察的有效手段.临床可运用数据挖掘技术直接从原始样本数据集建立支持向量机(support vector machine,SVM)分类模型,利用支持向量机模型结合多项肿瘤标志物检测,以提高临床诊断的准确性.支持向量机算法是近年来发展迅速的一种智能计算方法,可以解决非线性分类问题,并有良好的泛化性能和理论基础,经计算机编程语言转化为一种应用软件程序,可以设置各项参数以及核函数,提高数据分类的准确性[1].本文初步探讨支持向量机分类模型在大肠癌肿瘤标志物检测诊断中的应用价值.
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手机短信在招募成分献血者中的应用
目的 利用手机短信快速、方便、覆盖面广等特点招募献血者捐献机采血小板.方法 通过实践,详细了解短信拟定时的字符数规定、自行编制了手机号码的分类方法,并充分利用手机短信发送的时效性、真实性和阶段性的特点进行招募.结果 上海市血液中心从2008年起开始通过短信来招募机采血小板献血者,并取得良好效果.结论 在掌握手机短信的特点后可以成功招募成分献血者.
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PACS系统的日常维护
随着医院的现代化建设不断发展,医院对信息化建设的要求也越来越高,传统的管理方式已不能适应现代化医院医疗信息的管理,传统的医学影像技术在图像和处理方面存在着明显的缺点,影像胶片需要设立专门的储藏空间进行储存,成像后的胶片需要冲洗、显影、定影、烘干、归档,查阅等过程,这样就大量的消耗了人力和物力资源[1]。 PACS将医学影像数字化以后,对图像数据分类归档存储,并通过计算机网络对医院的相关科室和部门提供医学影像图片的共享,不仅节省了医院大量的成本,而且大大提高了医院的运行效率。