检索结果-内蒙古大学图书馆

生物医学工程学杂志 2025年第1期42卷 57-64页

作者：全斌黄雅静李艳芳陈沁群张洪来李丽刘桂清魏航广州中医药大学医学信息工程学院广州510006 深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室广东深圳518060 广州中医药大学第一附属医院广州510405 广州中医药大学智能中医研究院广州510006 广州中医药大学中医症候全国重点实验室广州510006 广州三瑞医疗器械有限公司广州510620 暨南大学附属第一医院天河区人民医院广州510630

胎心宫缩监护图(CTG)是一种无侵入式的产前胎儿窘迫诊断的重要工具。面向基于深度学习的智能胎心监护需求,本文提出了基于三支决策理论(TWD)和多目标优化主动学习(MOAL)的深度主动学习算法(TWD-MOAL)。在卷积神经网络(CNN)分类模型的训... 详细信息

胎心宫缩监护图(CTG)是一种无侵入式的产前胎儿窘迫诊断的重要工具。面向基于深度学习的智能胎心监护需求,本文提出了基于三支决策理论(TWD)和多目标优化主动学习(MOAL)的深度主动学习算法(TWD-MOAL)。在卷积神经网络(CNN)分类模型的训练周期过程中,该算法结合TWD理论,在粒度批处理模式下选择高置信度样本作为伪标记样本,同时参考由产科专家标注的低置信度样本,在课题组整理的16355条产前CTG信号数据集上进行验证。实验结果显示,本文所提算法仅利用40%的已标注样本,就已经达到80.63%的准确率;从各项指标综合来看,都优于其他框架下的主动学习算法。研究表明,本文所提出的基于TWDMOAL的智能胎心监护模型合理可行,明显减少产科专家标注样本所耗费的时间和精力,有效解决了临床CTG信号数据不平衡问题,这对于辅助临床医师判读以及实现胎心监护模型的智能化具有重要意义。

关键词：智能胎心监护深度主动学习三支决策多目标优化卷积神经网络

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虚拟仿真X射线系统实验教学设计与应用

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中文科技期刊数据库(全文版)教育科学 2024年第8期 141-144页

作者：门韶洋崔曼曼弓伟罗晓牧王庆香广州中医药大学医学信息工程学院生物医学工程教研室广东广州 510006

现代医学成像技术是生物医学工程专业一门重要的专业主干课,具有多学科交叉、实践性强等特点。其实验教学面临成像设备价格昂贵、教学医院设备使用限制多、缺少理论和实践相结合、规范化操作训练困难等问题。虚拟仿真X射线系统通过创建... 详细信息

现代医学成像技术是生物医学工程专业一门重要的专业主干课,具有多学科交叉、实践性强等特点。其实验教学面临成像设备价格昂贵、教学医院设备使用限制多、缺少理论和实践相结合、规范化操作训练困难等问题。虚拟仿真X射线系统通过创建虚实结合的虚拟信息环境、模拟真实成像设备及影像检查室真实的扫描过程,有利于提高学生实践教学的临床化效率,激发学生自主学习的能动性。

关键词：虚拟仿真 X射线技术现代医学成像技术实验教学设计

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作业治疗学在线开放课程的建设与应用实践

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高教学刊 2022年第14期8卷 106-109页

作者：余芳菲余瑾谢芹刘春龙古琨如郝曼许沁何晓华广州中医药大学针灸康复临床医学院康复医学系广东广州510000 广州中医药大学医学信息工程学院医学信息教研室广东广州510000

目的探讨作业治疗学在线开放课程建设及实践效果。方法根据作业治疗学基础知识点和岗位技能知识点的分类将作业治疗学课程进行重构。对2018级156名康复治疗学专业本科学生实施线上线下混合式教学;结果156名学生作业治疗学课程总评成绩为... 详细信息

目的探讨作业治疗学在线开放课程建设及实践效果。方法根据作业治疗学基础知识点和岗位技能知识点的分类将作业治疗学课程进行重构。对2018级156名康复治疗学专业本科学生实施线上线下混合式教学;结果156名学生作业治疗学课程总评成绩为(82.11±7.56)分,小组操作展示成绩(81.65±8.13)分,期末笔试成绩(78.43±8.69)分;对教学十项评价指标满意度为80.1%~91.7%。结论作业治疗学在线开放课程构建合理,教学效果满意,值得高等院校借鉴和推广。

关键词：作业治疗学在线开放课程混合式教学

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法治角度下的高校实验室安全责任研究

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实验技术与管理 2022年第12期39卷 229-233页

作者：张文妙韵麦景欣郭锡全陈昭喜林淼枬广州中医药大学医学信息工程学院广东广州510006 广东越启兰律师事务所广东广州510623 广州中医药大学资产与实验室管理处广东广州510006

为明确和落实实验室安全责任、保障实验室安全、发挥法治理念在实验室安全治理能力现代化中的积极意义,该文解读了《民法典》《安全生产法》《教育法》《刑法》等法律法规及司法解释中与实验室安全有关的规定,分析了实验室安全责任中涉... 详细信息

为明确和落实实验室安全责任、保障实验室安全、发挥法治理念在实验室安全治理能力现代化中的积极意义,该文解读了《民法典》《安全生产法》《教育法》《刑法》等法律法规及司法解释中与实验室安全有关的规定,分析了实验室安全责任中涉及的行为主体、各主体间的法律关系、各自的权力义务和责任,并结合典型实验室安全事故案例探讨了实验室安全涉及的民事、行政、刑事责任,以期为构建高校实验室安全责任体系和完善管理制度提供参考。

关键词：实验室安全法治责任安全生产法

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基于O-PIRTAS教学法的生物医学工程专业《信号与系统》课程教学模式探索

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科教导刊-电子版（下旬） 2022年第10期 133-135,146页

作者：门韶洋崔曼曼弓伟罗晓牧王庆香广州中医药大学医学信息工程学院生物医学工程教研室广东广州 510006

文章以生物医学工程专业《信号与系统》课程教学为例,结合教学实践经验和教学效果评价分析,将O-PIRTAS教学方法引入到课程教学的过程中.该教学方法将教学分为七个必要的环节:教学目标、课前准备、教学视频、视频回顾、知识测试、活动探... 详细信息

文章以生物医学工程专业《信号与系统》课程教学为例,结合教学实践经验和教学效果评价分析,将O-PIRTAS教学方法引入到课程教学的过程中.该教学方法将教学分为七个必要的环节:教学目标、课前准备、教学视频、视频回顾、知识测试、活动探究和总结提升,其兼具理论合理性和实践可行性.实践结果表明,此模式有效地调动了学生的学习热情,充分地激发了学生的学习积极性,提升了教学效果,实现了课程的知识技能、过程方法和情感态度价值观的三维目标.

关键词： O-PIRTAS教学法生物医学工程信号与系统教学模式

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面向医学图像生成的鲁棒条件生成对抗网络

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电子学报 2023年第2期51卷 427-437页

作者：刘少鹏赵慧民洪佳明吴晓航许发宝欧阳佳梁鹏熊建斌广东技术师范大学计算机科学学院广东广州510665 广州大学管理学院广东广州510006 广东省大数据分析与处理重点实验室广东广州510006 广州中医药大学医学信息工程学院广东广州510006 中山大学中山眼科中心眼科学国家重点实验室广东广州510060 山东大学齐鲁医院眼科山东济南250012 广东技术师范大学网络空间安全学院广东广州510665 广东技术师范大学自动化学院广东广州510665

医学图像生成是计算机辅助诊断技术的关键组成,具有广泛的应用场景.当前基于生成对抗网络的端对端学习模型,依靠生成器和判别器两者对抗训练,获取真实数据的概率分布,从而指导图像生成.但标注有限的医学图像及其高分辨率特点,加大了模... 详细信息

医学图像生成是计算机辅助诊断技术的关键组成,具有广泛的应用场景.当前基于生成对抗网络的端对端学习模型,依靠生成器和判别器两者对抗训练,获取真实数据的概率分布,从而指导图像生成.但标注有限的医学图像及其高分辨率特点,加大了模型训练难度,影响图像生成质量;同时,模型未纳入数据扰动因素,鲁棒性有限,容易被恶意攻击.为此,本文提出一个基于鲁棒条件生成对抗网络的医学图像生成模型——MiSrc-GAN.该模型包括精度渐进生成器、多尺度判别器以及对抗样本配对构造模块,有效融合GAN框架和对抗样本,改善判别器鲁棒性,有利于学习原始图像与待生成图像的联合概率分布.在真实数据集CSC和REFUGE上的实验表明,MiSrc-GAN生成的图像质量优于现有模型.

关键词：医学图像图像生成生成对抗网络对抗样本投影梯度下降

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结合中医证候的膜性肾病患者疾病进展风险预测模型的建立

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广州中医药大学学报 2025年第3期42卷 774-781页

作者：黄小燕李娴邹昆洪晓帆曹悦梁星王荣荣李苹赵代鑫周武包崑广州中医药大学第二附属医院广东广州510120 粤港澳中医药与免疫疾病研究联合实验室广东广州510120 广东省中医药防治难治性慢病重点实验室广东广州510120 广州中医药大学医学信息工程学院广东广州510006 广州中医药大学第二附属医院省部共建中医湿证国家重点实验室广东广州510120

【目的】基于机器学习方法构建包含中医证候的特发性膜性肾病(IMN)患者的疾病进展风险预测模型,以期量化评价中医证候在IMN的疾病进展风险预测中的价值。【方法】利用单因素分析、递归消除法(RFE)和多因素二元Logistic回归分析方法筛选... 详细信息

【目的】基于机器学习方法构建包含中医证候的特发性膜性肾病(IMN)患者的疾病进展风险预测模型,以期量化评价中医证候在IMN的疾病进展风险预测中的价值。【方法】利用单因素分析、递归消除法(RFE)和多因素二元Logistic回归分析方法筛选影响IMN的疾病进展风险的独立相关因素,并构建风险预测模型。将102例IMN患者按65∶35的比例随机分配至训练集和测试集,比较纳入或不纳入证候信息特征的风险预测模型的性能指标如精确度、敏感度、特异性、F1值和受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)的变化。【结果】未纳入证候信息特征之前,经单因素分析结合RFE筛选得到IMN患者年龄、血红蛋白定量、尿潜血、24 h尿蛋白定量、尿蛋白肌酐比、肾小球滤过率(eGFR)、肌酐、尿酸、谷丙转氨酶、抗磷脂酶A2受体抗体(PLA2R-Ab)、总胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇共12个临床特征变量。构建含有上述变量的风险预测模型,经多因素二元Logistic回归分析后,结果显示训练组和测试组中以上临床变量均具有统计学意义,且该风险预测模型具有良好的敏感性和预测性。将证候信息特征纳入后再次运用RFE法,筛选出14个特征变量,其中血瘀证和湿阻证被纳入,结果显示风险预测模型的敏感度、特异性等指标较未纳入证候信息特征前有了明显的提高。【结论】研究结果初步表明中医证候是IMN的疾病进展风险预测重要的补充特征,可为今后中西医信息联合的智能化诊断提供参考,为后续的中医药治疗起到指导作用。

关键词：特发性膜性肾病中医证候机器学习方法单因素分析递归消除法疾病进展风险预测模型

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高等中医药院校基础医学整合实验教学改革的探讨

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中国医药导报 2025年第12期 87-92页

作者：冯伟科许艳王晶刘伟东高雪芹于倩魏德健山东中医药大学医学院生物化学教研室山东中医药大学医学信息工程学院智能医学工程教研室

为顺应新时代中医药高等教育改革的浪潮，培养高水平中医药复合型人才，高等中医药院校开展基础医学整合实验教学改革势在必行。本文分析传统基础医学实验教学的局限性，从教学体系、实验类型、教学实施等方面介绍西医院校整合实验教学... 详细信息

为顺应新时代中医药高等教育改革的浪潮，培养高水平中医药复合型人才，高等中医药院校开展基础医学整合实验教学改革势在必行。本文分析传统基础医学实验教学的局限性，从教学体系、实验类型、教学实施等方面介绍西医院校整合实验教学的改革经验和成效，总结在整合体系、教学模式和师资队伍建设中存在不足。基于西医院校的改革经验，阐述高等中医药院校实施基础医学整合实验教学改革的必要性，提出改革的4个主要方向：构建具有中医药特色的整合实验课程体系，采用多元化教学模式，加强师资队伍建设，建立科学全面的评估机制。

关键词：高等中医药院校基础医学整合实验教学改革

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基于数据挖掘的针刺治疗神经根型颈椎病选穴规律分析

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中国针灸 2020年第11期40卷 1259-1262页

作者：张林子吴立群陈睿哲易玮周武谷林商洪才张洪来广州中医药大学医学信息工程学院广东广州510006 广州中医药大学针灸康复临床医学院日本东京国家信息学研究所北京中医药大学东直门医院中医内科学教育部重点实验室

目的:通过数据挖掘分析针刺治疗神经根型颈椎病的选穴规律。方法:检索2009年7月15日至2019年7月15日中国期刊全文数据库(CNKI)、维普中文科技期刊数据库(VIP)、万方学术期刊全文数据库(Wanfang)、中国生物医学文献数据库(SinoM ed)、Pub... 详细信息

目的:通过数据挖掘分析针刺治疗神经根型颈椎病的选穴规律。方法:检索2009年7月15日至2019年7月15日中国期刊全文数据库(CNKI)、维普中文科技期刊数据库(VIP)、万方学术期刊全文数据库(Wanfang)、中国生物医学文献数据库(SinoM ed)、PubMed数据库、EMbase数据库收录的针刺治疗神经根型颈椎病的随机对照试验研究文献,采用Microsoft Excel 2016建立数据库,对高频腧穴、经脉和腧穴组合进行频数、总有效率统计,并运用Apriori算法对腧穴、经脉进行关联规则分析。结果:共纳入87篇文献,涉及腧穴104个,总频次为921次。其中,累计应用频次较高的腧穴为颈夹脊(87次)、风池(70次)、后溪(54次)等;常用腧穴主要分布于手阳明大肠经、足少阳胆经和手太阳小肠经;腧穴配伍以风池-颈夹脊最为常见,且多为近端取穴及远近配穴相结合;通过关联规则分析,得到了15组腧穴关联规则和15组经脉关联规则。结论:运用数据挖掘探析针刺治疗神经根型颈椎病的选穴、配伍规律是可行的,本研究可为临床治疗提供相应的参考依据。

关键词：神经根型颈椎病针刺选穴规律数据挖掘

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面向医学图像分割的半监督条件生成对抗网络

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软件学报 2020年第8期31卷 2588-2602页

作者：刘少鹏洪佳明梁杰鹏贾西平欧阳佳印鉴广东技术师范大学计算机科学学院广东广州510665 广东省大数据分析与处理重点实验室(中山大学) 广东广州510006 广州中医药大学医学信息工程学院广东广州510006 中山大学数据科学与计算机学院广东广州510006

医学图像分割是计算机辅助诊断的关键技术.青光眼作为全球第二大致盲眼病,其早期筛查和临床诊断依赖于眼底图的视盘和视杯的准确分割.但传统的视盘和视杯分割方法采用人工构建特征,模型泛化能力差.近年来,基于卷积神经网络的端对端学习... 详细信息

医学图像分割是计算机辅助诊断的关键技术.青光眼作为全球第二大致盲眼病,其早期筛查和临床诊断依赖于眼底图的视盘和视杯的准确分割.但传统的视盘和视杯分割方法采用人工构建特征,模型泛化能力差.近年来,基于卷积神经网络的端对端学习模型可通过自动发现特征来分割视盘和视杯,但由于标注样本有限,模型难以训练.提出一个基于半监督条件生成对抗网络的视盘和视杯两阶段分割模型——CDR-GANs.该模型的每个分割阶段均由语义分割网络、生成器和判别器构成,通过对抗学习,判别器引导语义分割网络和生成器学习眼底图及其分割图的联合概率分布.在真实数据集ORIGA上的实验结果表明,CDR-GANs在均交并比(mean intersection over union,简称MIoU)、CDR绝对误差(absolute CDR error)和实际分割效果这些指标上明显优于现有模型.

关键词：医学图像深度学习生成对抗网络半监督学习青光眼筛查

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