检索结果-内蒙古大学图书馆

HIS系统与病案首页数据接口的设计与应用

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中国医疗设备 2008年第2期23卷 34-35页

作者：徐燕梅张琼江苏省南京医科大学附属淮安第一医院计算机中心江苏淮安223300

本文介绍了单机版的《病案统计管理系统》与HIS系统达成病案首页数据接口的设计与实现方法。系统连接后,实现了病案统计信息资源共享。

关键词： HIS 病案管理系统网络共享医院信息化管理

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移动终端设备键盘的综述

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福建电脑 2011年第3期27卷 24-25,19页

作者：李安琪肖正睿郑宇南京医科大学医政学院江苏南京210029 南京医科大学第一临床医学院江苏南京210029 南京医科大学计算机教研室江苏南京210029

移动终端设备近年来急速发展,这位被市场所欢迎的产品正在不断快速发展,其键盘的种类各式各样,本文对移动设备键盘的主流种类进行了概述,并分析了其优缺点。

关键词：键盘移动设备触摸屏蓝牙

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基于受监督自组织映射的慢性阻塞性肺疾病氧减状态辨识

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中国数字医学 2024年第3期19卷 86-91页

作者：吴月芳孙培莉束鑫於东军南京理工大学南京210094 南京医科大学第一附属医院江苏科技大学计算机学院

慢性阻塞性肺疾病(COPD)是一种与人体肺部及呼吸道相关的常见慢性疾病,严重威胁着人类健康。氧减状态的准确辨识对于诊断COPD具有重要的临床指导意义。基于受试人员的6分钟步行数据,本文展开了COPD氧减状态的辨识研究,对每个待辨识点进... 详细信息

慢性阻塞性肺疾病(COPD)是一种与人体肺部及呼吸道相关的常见慢性疾病,严重威胁着人类健康。氧减状态的准确辨识对于诊断COPD具有重要的临床指导意义。基于受试人员的6分钟步行数据,本文展开了COPD氧减状态的辨识研究,对每个待辨识点进行特征表示,包括血脉氧饱和度指数、脉搏、血脉氧饱和度指数的窗口特征、梯度特征以及耦合特征,在上述特征表示的基础上,使用数据集来训练用于氧减状态辨识的受监督自组织神经网络模型。严格的对比实验结果表明:本文所提出的辨识模型优于现有的其他方法,全局性能指标AUC达到了0.8611,可以有效用于氧减状态的辨识,对于COPD的诊断具有重要的参考价值。

关键词：慢性阻塞性肺疾病氧减状态辨识特征表示受监督自组织映射

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医院职能部门目标管理追溯系统研发体会

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中国数字医学 2020年第3期15卷 139-141页

作者：梁敏南京医科大学附属淮安第一医院计算机中心江苏省淮安市223300

目的:实现对职能部门目标任务的全程可追溯管理,有效提高职能部门工作效率。方法:结合医院职能部门目标管理要求,运用多种管理工具方法,设计开发适应医院职能部门目标管理要求的系统。结果:医院职能部门通过信息化技术手段,实现对职能... 详细信息

目的:实现对职能部门目标任务的全程可追溯管理,有效提高职能部门工作效率。方法:结合医院职能部门目标管理要求,运用多种管理工具方法,设计开发适应医院职能部门目标管理要求的系统。结果:医院职能部门通过信息化技术手段,实现对职能部门目标任务的全程可追溯管理,有效提高职能部门工作效率。结论:随着医疗改革不断深入,信息化的快速发展,通过职能部门目标管理追溯系统,满足医院管理者对职能部门管理高标准、严要求。

关键词：信息化目标管理职能部门

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医学生与非医学生性行为现状差异比较

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南京医科大学学报（社会科学版） 2012年第6期12卷 442-446页

作者：史校铭陈忆嘉王超屠小明郑宇南京医科大学第一临床医学院江苏南京210029 南京医科大学基础医学院江苏南京210029 南京医科大学计算机教研室江苏南京210029

目的:比较近十年中国大学的医学生与非医学生在性行为的发生率和保护率上的差异,探讨医学教育对性行为现状的影响,为更好地开展大学生性教育提供依据。方法:收集2002年1月至2012年1月国内发表的关于医学生与非医学生性行为现状的文献,... 详细信息

目的:比较近十年中国大学的医学生与非医学生在性行为的发生率和保护率上的差异,探讨医学教育对性行为现状的影响,为更好地开展大学生性教育提供依据。方法:收集2002年1月至2012年1月国内发表的关于医学生与非医学生性行为现状的文献,按照纳入剔除标准进行筛选、评价,并提取数据进行荟萃分析。若异质性过于明显,无法解决时,则放弃Meta分析法,只对结果进行一般的统计描述。结果:符合要求的文献共15篇,提取数据15组。异质性过于明显而无法解决,故进行一般统计描述。医学生的性行为发生率低于非医学生,性行为的保护率高于非医学生;不论医学生还是非医学生,性行为的发生率与保护率均有逐年上升的趋势。结论:高校大学生性行为问题不容乐观,急需干预措施。

关键词：性行为发生率保护率医学生非医学生

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基于三维限制区域生长的SD-OCT中浆NRD病变区域分割

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计算机科学 2018年第B06期45卷 187-192,219页

作者：何晓俊吴梦麟范雯袁松涛陈强南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 南京工业大学电子与信息工程学院南京211816 南京医科大学第一附属医院江苏省人民医院眼科南京210029 闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121

中浆(CSC)病变区域的大小对于病变的诊断及研究有着关键的作用,而视网膜神经上皮层脱离(NRD)形态在中浆病变中最为普遍且病变程度最为严重,因此快速准确地分割出NRD病变区域十分重要。给出一种全自动的频域光学相干断层(SD-OCT)中浆NRD... 详细信息

中浆(CSC)病变区域的大小对于病变的诊断及研究有着关键的作用,而视网膜神经上皮层脱离(NRD)形态在中浆病变中最为普遍且病变程度最为严重,因此快速准确地分割出NRD病变区域十分重要。给出一种全自动的频域光学相干断层(SD-OCT)中浆NRD病变分割方法。首次在三维空间进行NRD病变分割,将二维图像上的病变区域分割问题转化为三维空间的体分割问题,充分利用了数据的三维结构信息,提高了分割精度。18组中浆NRD病变的SD-OCT图像的实验结果表明:该算法能够准确分割出中浆NRD病变,且平均覆盖率高达89.5%。与其他4种分割方法相比,所提方法精度最高且耗时最短,在临床应用与研究中具有极大的优势。

关键词：中心性浆液性脉络膜视网膜病变视网膜神经上皮层分离频域光学相干层析图像自适应阈值三维区域生长

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基于IP的分诊叫号系统的实现

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中国医疗设备 2014年第4期29卷 88-89页

作者：戴常浪南京医科大学附属淮安第一人民医院计算机中心江苏淮安223300

根据医院实际情况,设计和开发基于IP的分诊叫号系统并投入使用。该系统在我院运行良好,提高了医院的服务质量、工作效率和患者满意度,具有较强的实用性。

关键词：分诊叫号系统医院信息系统就诊流程分诊管理

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基于SQL Server的应急系统解决方案

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医疗卫生装备 2015年第1期36卷 130-131页

作者：戴常浪温从剑刘兴淮南京医科大学附属淮安第一人民医院计算机中心江苏淮安223300

目的:建立应急系统解决方案,保证医院医疗活动的不间断运行。方法:根据医院实际情况,设计和实现基于SQL Server代理的应急系统解决方案并投入使用。结果:该系统方案在各种极端情况发生时均可"零成本"地支撑起部分或全院性业务... 详细信息

目的:建立应急系统解决方案,保证医院医疗活动的不间断运行。方法:根据医院实际情况,设计和实现基于SQL Server代理的应急系统解决方案并投入使用。结果:该系统方案在各种极端情况发生时均可"零成本"地支撑起部分或全院性业务,保证了信息系统安全稳定运行。结论:该系统方案历经多次应急演练验证,具有较强的可行性与可靠性。

关键词： SQL Server 应急系统医院

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人工神经网络建立的环孢素A血药浓度预测模型

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中国药物应用与监测 2010年第1期7卷 52-55页

作者：余俊先夏杰史丽敏李珊程晟温爱萍卫红涛王汝龙首都医科大学附属北京友谊医院临床药理室北京100050 南京医科大学数学与计算机教研室江苏南京210029

目的:运用人工神经网络,建立环孢素A(CsA)的血药浓度预测模型。方法:收集本院服用CsA的肾移植患者135例,根据神经网络和遗传算法的基本原理,随机选取其中90例(2/3)为训练样本,45例(1/3)为测试样本,建立CsA浓度预测模型。随后,应用该浓... 详细信息

目的:运用人工神经网络,建立环孢素A(CsA)的血药浓度预测模型。方法:收集本院服用CsA的肾移植患者135例,根据神经网络和遗传算法的基本原理,随机选取其中90例(2/3)为训练样本,45例(1/3)为测试样本,建立CsA浓度预测模型。随后,应用该浓度预测模型进行小样本试预测。结果:初步完成CsA浓度预测模型的构建。小样本(10个病例,共30个浓度)的预测结果表明,与实际测定浓度相比,误差值小于10%的有22个浓度,误差在10%～20%之间的有7个浓度,误差大于20%的有1个浓度。结论:可尝试用人工神经网络建立CsA浓度的预测模型。

关键词：人工神经网络环孢素A 血药浓度预测模型

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基于深度学习的可扩展Android恶意软件检测和分类方案

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计算机与数字工程 2023年第10期51卷 2346-2350页

作者：毛慈伟刘万里李荣臻尹魏昕南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 南京医科大学附属南京医院(南京市第一医院)消化科南京210006

Android操作系统是目前移动设备中的主流操作系统之一。它拥有庞大的用户群,因此也出现了许多恶意的Android软件。每年,研究人员都会提出一些新的Android恶意软件分析框架来防御现实世界的Android恶意软件应用程序。论文使用主流的深度... 详细信息

Android操作系统是目前移动设备中的主流操作系统之一。它拥有庞大的用户群,因此也出现了许多恶意的Android软件。每年,研究人员都会提出一些新的Android恶意软件分析框架来防御现实世界的Android恶意软件应用程序。论文使用主流的深度学习算法,构建了合适的神经网络,并在网络层之间增加修正线性单元,实现了Android恶意软件的检测和分类。通过对网络的训练,最终得到了一个比较好的恶意检测器(二元分类器)和三个多分类器的结果——基于静态恶意软件二分类器的准确率为95.74%,多分类器的准确率为92.98%,基于动态的恶意软件大类多分类器的准确率为84.48%,基于动态的恶意软件家族小类多分类器的准确率为60.34%。

关键词： Android 恶意软件深度学习神经网络线性修正单元二分类器多分类器

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