检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2024年第11期50卷 350-359页

作者：崔锦莹梁立河任雪婷强彦赵涓涓孔晓梅尉骁张华太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院) 山西太原030000 中北大学软件学院山西太原030000 太原理工大学软件学院山西太原030000 晋中信息学院大数据学院·信息工程学院山西晋中030600 国家卫生健康委尘肺病重点实验室/呼吸疾病山西省重点实验室/山西医科大学第一医院呼吸与危重症医学科山西太原030000 山西医科大学第一医院放射科山西太原030000

在医学图像噪声标注数据的训练中,目前常用的方法是根据训练损失对噪声标签数据集进行划分,以过滤掉噪声标签样本。然而,这种方法面临两个需要解决的问题,即如何在筛选出噪声样本的同时尽可能地保留与其损失分布相似的困难样本,以及如... 详细信息

在医学图像噪声标注数据的训练中,目前常用的方法是根据训练损失对噪声标签数据集进行划分,以过滤掉噪声标签样本。然而,这种方法面临两个需要解决的问题,即如何在筛选出噪声样本的同时尽可能地保留与其损失分布相似的困难样本,以及如何提高样本利用率,挖掘隐藏在噪声样本中的有用信息以减轻模型过拟合的问题。为了解决上述问题,提出一种由样本分布引导的噪声鲁棒学习策略(SGRL),包括样本划分与半监督对比分类。为了更可靠地区分信息量大的困难样本与有害噪声样本,介绍一种噪声滤波器样本选择方法。此外,提出了一种增强匹配对比网络,使用所有样本进行训练,从而得到一个具有噪声鲁棒性的分类模型。在此基础上,利用对比学习作为补充,进一步对抗对噪声标签的记忆,提高筛查准确率。实验结果表明,该方法在5%、10%、20%和40%噪声比的尘肺胸片数据集上均取得了显著的性能提升。与现有的先进方法相比,该方法的筛查准确率分别平均提升了5.88、7.05、7.59和6.19个百分点,验证了改进方法的有效性。

关键词：噪声标签尘肺筛查困难样本感知弱监督学习医学图像分类

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医学知识图谱应用研究进展

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医学信息学杂志 2022年第5期43卷 30-33,39页

作者：胡红娟周阳匡泽民谭玲南华大学附属第一医院护理部衡阳421001 南华大学护理学院衡阳421001 首都医科大学附属北京安贞医院高血压科北京100029 北京邮电大学计算机学院北京100876

介绍医学知识图谱相关概念,详细阐述医学知识图谱应用情况,包括临床决策支持、文献可视化、智慧搜索、智能问答等方面,提出问题与展望,为相关研究提供参考。

关键词：医学知识图谱应用临床决策支持文献可视化智能问答智慧搜索

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预训练深度学习神经网络模型在鉴别中枢神经系统肿瘤中的应用价值

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中华神经外科杂志 2024年第4期40卷 378-384页

作者：王俊康王率伊刘济源张建新刘斌李哲胡锦渠李志鹏欧绍武王军中国医科大学附属第一医院神经外科沈阳110001 大连民族大学计算机科学与工程学院大连116600 大连理工大学软件学院国际信息与软件学院大连116620 大连理工大学-立命馆大学健康医疗智能计算联合研究中心大连116620 中山大学生物医学工程学院广东省传感技术与生物医疗仪器重点实验室深圳518107

目的构建基于MRI T1加权增强序列的预训练深度学习神经网络模型,并验证其鉴别诊断原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)、胶质母细胞瘤(GBM)、脑转移瘤(BM)的效能。方法回顾性分析2015年1月至2022年6月于中国医科大学附属第一医院神经外科... 详细信息

目的构建基于MRI T1加权增强序列的预训练深度学习神经网络模型,并验证其鉴别诊断原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)、胶质母细胞瘤(GBM)、脑转移瘤(BM)的效能。方法回顾性分析2015年1月至2022年6月于中国医科大学附属第一医院神经外科行手术治疗、术后经病理学检查确诊为PCNSL、GBM、BM的患者。按筛选标准共纳入149例,其中PCNSL43例、GBM62例、BM44例,随机划分为训练集和测试集。获取影像学数据后采用Slicer软件勾画感兴趣区域并进行预处理,基于EfficientNetV2构建深度学习神经网络模型,使用迁移学习方法在ImageNet上进行预训练和微调后,分别于训练集、测试集上训练和验证模型,计算其鉴别3种疾病的准确率、精确率、召回率(灵敏度)、特异度、F1分数,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算ROC曲线下面积(AUC)以评估其诊断效能。结果应用该模型总的诊断准确率为89.4%,平均AUC为0.96;该模型被用于鉴别诊断PCNSL、GBM、BM的灵敏度分别为0.893.0.936、0.778,特异度分别为0.996、0.877、0.955,F1分数分别为0.940.0.900.0.778,AUC(95%CI)分别为0.98(0.946~0.997)0.96(0.932~0.986)、0.95(0.905~0.980)。结论初步研究表明,本研究建立的预训练深度学习神经网络模型对PCNSL、GBM、BM有较优异的诊断效能。

关键词：中枢神经系统肿瘤诊断,鉴别淋巴瘤胶质母细胞瘤脑转移瘤深度学习

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共聚焦激光扫描显微镜活体观察针刺家兔双侧风池穴对大脑皮质内微循环的影响

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微循环学杂志 2000年第2期10卷 31-33页

作者：白晔庄明华黄集前张尔强姜树学常立功杨国瑞宋今丹李吉汕头大学医学院第二附属医院针灸科邮政编码汕头515041 汕头大学医学院第二附属医院神经外科中国医科大学卫生部重点细胞生物学实验室中国医科大学计算机中心中国医科大学解剖教研室中国医科大学病理生理教研室中国医科大学第一附属医院神经外科

目的 :探讨针刺穴位对微循环的影响。方法 :用共聚焦激光扫描显微镜在开放颅窗的动物模型上活体观察了针刺家兔双侧风池穴 ,对大脑皮质内微循环的影响。测量不同口径血管的轴流、缘流的荧光辉度 ,并描绘出荧光辉度曲线。测量同一血管在... 详细信息

目的 :探讨针刺穴位对微循环的影响。方法 :用共聚焦激光扫描显微镜在开放颅窗的动物模型上活体观察了针刺家兔双侧风池穴 ,对大脑皮质内微循环的影响。测量不同口径血管的轴流、缘流的荧光辉度 ,并描绘出荧光辉度曲线。测量同一血管在生理状态下针刺双侧风池穴引起的血液缘流厚度变化、血管口径变化 ,用SAS软件包做统计学分析 ,并用四分位法描图以间接观察血管运动。结果 :电针刺激能引起动脉的舒缩运动 ,但缘流厚度却无明显的变化或有所增加 ,又一次证明了血液缘流保护性屏障假说的真实性 ;电针刺激可引起血管口径为 31.36± 4.89μm的动脉明显的血管舒缩运动 ,对血管口径为 17.31± 2 .5 3μm和血管口径为71.0 0± 5 .30 μm的动脉则未引起血管口径的明显血管舒缩运动 ,在电针刺激各期中 ,以A5后遗效应期最明显 ,说明针刺除在针刺当时有效果 ,而在针刺结束后的后遗效应则可能发挥更大作用。结论 :针刺能通过引起大脑皮质内微循环状态的改变来实现其抗休克及治疗脑血管疾病的作用。

关键词：脑微循环障碍风池穴共聚焦激光扫描

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基于机器学习方法研究造成缺血特异性狭窄的斑块特征

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国际医学放射学杂志 2021年第5期44卷 523-528页

作者：张晓蕾张元秀唐春香侯阳郑敏文张佳胤张波张代民徐磊胡秀华王怡宁杨健刘辉张龙江南京大学医学院附属金陵医院东部战区总医院放射诊断科南京210002 东南大学计算机科学与技术学院影像科学与技术实验室中国医科大学附属盛京医院放射科第四军医大学附属西京医院放射科上海交通大学附属第六医院放射介入科江苏泰州人民医院放射科南京医科大学附属南京市第一医院心脏科首都医科大学附属安贞医院放射科浙江大学医学院附属邵逸夫医院放射科中国医学科学院北京协和医学院附属北京协和医院放射科西安交通大学第一附属医院放射科广东省人民医院放射科

目的利用机器学习(ML)方法探讨定量、定性的冠状动脉斑块特征以及血流动力学参数对缺血特异性狭窄血管的影响。材料与方法回顾性分析同时行冠状动脉CT血管成像(CCTA)、有创冠状动脉造影(ICA)及FFR测量的255例病人共328支血管的临床及影... 详细信息

目的利用机器学习(ML)方法探讨定量、定性的冠状动脉斑块特征以及血流动力学参数对缺血特异性狭窄血管的影响。材料与方法回顾性分析同时行冠状动脉CT血管成像(CCTA)、有创冠状动脉造影(ICA)及FFR测量的255例病人共328支血管的临床及影像资料。以FFR≤0.80作为提示病变特异性缺血的指标,依据FFR值将纳入血管分为非缺血组(FFR>0.80)和缺血组(FFR≤0.80)。测量所有纳入斑块的CCTA参数,包括斑块的定量、定性特征以及血流动力学参数。采用LogitBoost算法建立随机森林模型,通过信息增益排序方法自动选择特征。分类准确度、敏感度以及f1值(分类准确度与敏感度的调和平均值)用以评价随机森林模型对造成缺血特异性狭窄斑块的预测价值,并计算受试者操作特征(ROC)曲线下面积。采用十折分层交叉验证法计算模型的总体分类准确度。结果应用ML方法得出,血流动力学参数FFR_(CT)、ΔFFR_(CT)是预测缺血特异性狭窄最重要的2个特征,其次是斑块的定量、定性特征,包括脂质斑块体积、斑块弯曲、斑块不规则、非钙化斑块体积、狭窄程度、纤维斑块体积和管腔体积。在排序前10的特征中有9个是CCTA相关参数,只有1个临床参数。采用随机森林模型预测缺血特异性狭窄的分类准确度为0.940,敏感度为0.940,f1值为0.940;预测缺血特异性狭窄的ROC曲线下面积为0.992,模型的总体分类准确度为0.921±0.047。结论ML方法能够很好地预测引起心肌缺血的冠状动脉特异性狭窄病变的斑块特征。

关键词：机器学习 CT冠状动脉成像血流储备分数斑块特征

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建立个性化眶三维模型的研究

建立个性化眶三维模型的研究

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中国康复医学会修复重建外科专业委员会第十五次学术交流会

作者：林李嵩王炜王志红祁佐良穆雄铮陈建军福建医科大学附属第一医院口腔颌面外科福建医科大学面部整复与重建研究室上海交通大学附属九院整形外科福建医科大学数理计算机教研室上海交通大学生命质量与机械工程研究所

本文采用螺旋CT扫描干性头颅,采集层厚1mm的CT数据;用分割微调阈值和"砌墙法"预处理CT数据;用MedGraphics软件建立三维可视模型;然后用快速原型机制作出三维实体眶模型,为临床眶畸形缺损的整形进行个性化整复的手术设计提供... 详细信息

本文采用螺旋CT扫描干性头颅,采集层厚1mm的CT数据;用分割微调阈值和"砌墙法"预处理CT数据;用MedGraphics软件建立三维可视模型;然后用快速原型机制作出三维实体眶模型,为临床眶畸形缺损的整形进行个性化整复的手术设计提供了依据.

关键词：颅骨骨折眶畸形三维模型螺旋CT

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基于局部-全局自适应信息学习的脑肿瘤磁共振图像分割

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计算机系统应用 2022年第4期31卷 59-67页

作者：陈进杨王雪真洪金省钟婧时鹏福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 福建医科大学附属第一医院放疗科福州350001 福建医科大学福建省肿瘤医院放射科福州350014 福建师范大学数字福建环境监测物联网实验室福州350117

针对脑肿瘤磁共振成像(MRI)勾画数据少、类别不平衡以及各个私有的数据库具有较大差异导致脑肿瘤MRI图像分割困难的问题,提出了一种基于局部-全局自适应信息学习(ALGIL)分割算法.该方法只需要少量的勾画数据,解决了传统监督学习中对勾... 详细信息

针对脑肿瘤磁共振成像(MRI)勾画数据少、类别不平衡以及各个私有的数据库具有较大差异导致脑肿瘤MRI图像分割困难的问题,提出了一种基于局部-全局自适应信息学习(ALGIL)分割算法.该方法只需要少量的勾画数据,解决了传统监督学习中对勾画数据数量的依赖问题.通过融合图像的空间域信息和频域信息,利用小波变换将图像从空间域转换到频域,从低频和高频子带中分别提取统计特征和纹理特征,解决了传统单一领域特征提取的局限性;利用局部-全局自适应信息学习算法,首先通过随机森林算法得到特征权重对图像进行赋权并构造相似性矩阵,然后利用指数衰减函数自适应调整标注样本对算法的影响程度,解决了因勾画数据少导致分割不理想的问题.所提方法在公开数据集Brats2018上的实验结果显示,该方法与其他先进模型相比,各项评价指标均有所提升,并且减少了对勾画样本量的需求,大幅提高了图像分割的效率,为脑胶质瘤的自动精确分割提供了新的思路.

关键词：脑胶质瘤监督学习小波变换纹理特征随机森林

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电子病历系统与医务结算系统间的数据交换规格CLAIM(CLinical Accounting InforMation)汉化版的制作

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医学信息（西安上半月） 2006年第5期19卷 756-761页

作者：郭锦秋高田彰牛铁何苗田中亨治佐藤纯三铃木斋王高桥究大门宏行铃木利明中岛裕生荒木贤二吉原博幸熊本大学医学部大学院医学研究科熊本大学附属病院医疗经营企画部大连医科大学附属第一医院计算机室中国医科大学附属第一医院信息中心宫崎医科大学附属病院医疗信息部东京佐藤病院日本CRC综合研究所(株式会社) 日本非营利活动组织MedXML委员会京都大学附属病院医疗经营企画部

CLinical Accounting InforMation(CLAIM)是日本开发的电子病历系统与医务结算系统间的数据交换规格。它使用eXtensible Markup Language(XML)作为标记语言,是不同医疗设施之间医疗数据交换规格Medical Markup Language(MML)的从属规格。CLAIM继承了MML2.x的基本结构,目前的版本2.1包括受理、预约、诊疗行为、结算金额等信息的两个模块和9个数据定义表格。考虑到中国现在还没有一个使用XML结构电子病历系统与医务结算系统之间信息的规格,鉴于CLAIM的柔韧性,我们制作了它的汉化版。由于日本的医务结算系统中采用"点数"制度,而中国的医院中没有此概念,另外,处方的书写形式等也与日本不同,所以我们重新制作了这两个模块,并相应的追加和修改了一些表格。CLAIM汉化版的制作将使中国医院的电子病历系统与医务结算系统之间有效而方便地进行数据交换成为可能。

关键词： CLAIM MML 汉化医务结算系统 XML CDA HL7 电子病历系统数据交换汉化版

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基于3D-CTA结构重建的精准肺段切除手术辅助系统

基于3D-CTA结构重建的精准肺段切除手术辅助系统

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2017中国生物医学工程大会

作者：覃文军杨金柱栗伟赵大哲陈亮朱全吴卫兵徐心峰东北大学医学影像计算教育部重点实验室东北大学计算机科学与工程学院南京医科大学第一附属医院胸外科

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面向同源蛋白质探测的一种新型混合深度学习模型

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广西科学 2019年第3期26卷 283-290页

作者：张茜孙一佳白琳李陶深广西医科大学第一附属医院广西南宁530021 广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004 广西高校并行与分布式计算技术重点实验室广西南宁530004

根据蛋白质氨基酸链探测其同源蛋白质,进而预测蛋白质的功能,是生物信息学研究领域的一个重要挑战,也是众多生物医学研究领域的基础研究内容,有着重要的科研价值和广泛的应用需求。其研究难点在于:(1)如何学习对同源蛋白质预测有效、有... 详细信息

根据蛋白质氨基酸链探测其同源蛋白质,进而预测蛋白质的功能,是生物信息学研究领域的一个重要挑战,也是众多生物医学研究领域的基础研究内容,有着重要的科研价值和广泛的应用需求。其研究难点在于:(1)如何学习对同源蛋白质预测有效、有用的蛋白质特征信息;(2)如何更好地运用蛋白质特征信息,实现同源蛋白质的探测与识别。为了解决同源蛋白质探测与识别研究中的关键难点,本文提出一种基于混合深度学习架构的同源蛋白质探测与识别模型(HDLMPHP)。通过采用统一的“管道式”深度学习架构,将蛋白质特征学习和探测识别统一为一个整体,提高同源蛋白质探测与识别的效能。采用多组并行的深度卷积神经网络,学习蛋白质的各种属性信息,以期获得丰富的待检测蛋白质和靶蛋白质的高级相关性特征,并通过全连接方式使用多层RBM结构融合和精炼这些相关性特征为全局相关性特征。通过统一的深度网络连接方式,以探测和识别任务为导向,学习到对于同源蛋白质预测最有效、最全面的蛋白质特征信息。在标准数据集SCOPe上,对所提模型进行性能与效率评测,结果表明:本文提出的模型能有效地学习到符合任务导向的蛋白质特征数据,提升同源蛋白质探测与识别的准确度和召回率,优于现有的模型和算法。

关键词：混合深度学习同源蛋白质深度卷积神经网络蛋白质特征提取深度学习模型机器学习算法

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