检索结果-内蒙古大学图书馆

中国实用护理杂志 2023年第31期39卷 2458-2464页

作者：陈芮王梅贾楠王灿唐晓霞毛惠娜南方医科大学珠江医院护理部广州510282 南方医科大学护理学院广州510515 南方医科大学珠江医院肿瘤科广州510282 南方医科大学珠江医院网络信息办公室广州510282 浙江工商大学计算机与信息工程学院杭州310018

目的运用机器学习算法及列线图,构建和验证免疫检查点抑制剂相关性肺炎(CIP)风险预测模型,旨在为更好的辅助临床护理人员筛查CIP的高危人群,提供准确直观的方法。方法采用回顾性病例对照研究。选取2019年1月至2022年2月南方医科大学珠... 详细信息

目的运用机器学习算法及列线图,构建和验证免疫检查点抑制剂相关性肺炎(CIP)风险预测模型,旨在为更好的辅助临床护理人员筛查CIP的高危人群,提供准确直观的方法。方法采用回顾性病例对照研究。选取2019年1月至2022年2月南方医科大学珠江医院就诊的230例使用免疫检查点抑制剂治疗的肿瘤患者,使用医院电子病历系统收集患者的资料。应用5种机器学习算法和列线图构建预测模型,在独立测试集进行模型的验证,最后依据评价指标AUC、准确率等评估预测模型的区分度及稳定性。结果6种模型均提示,肺部基础疾病、吸烟史、血清白蛋白值≤35 g/L、胸部放疗史是促进CIP发生的重要影响因素。K最近邻、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯、决策树和随机森林构建的CIP预测模型的AUC分别为0.647、0.696、0.930、0.870、0.934。列线图构建的模型AUC为0.813,预测性能较好,但低于机器学习算法中表现最佳的随机森林模型(AUC=0.934)。结论与列线图相比,基于机器学习算法建立的CIP的风险预测模型具有更高的诊断价值,但列线图构建的模型可更直观评估患者风险,建议在列线图基础上,结合机器学习算法,可增加预测模型的准确性及实用性。

关键词：机器学习肿瘤免疫检查点抑制剂免疫检查点抑制剂相关性肺炎预测模型

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融合结构化卷积和双重注意力机制的轻量级眼底图像分割网络

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第5期36卷 760-774页

作者：汪华登刘金黎兵兵潘细朋刘振丙蓝如师罗笑南广西图像图形与智能处理重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004 广东省人民医院赣州医院(赣州市立医院)病理科赣州341000 广东省医学科学院广东省人民医院放射科广州510080

眼底血管图像的自动分割对于多种眼科疾病的计算机辅助诊断具有重要作用.针对血管的尺度差异和图像噪声导致眼底血管图像分割困难、使用单一尺度卷积运算的深度学习方法获取的特征感受野有限,以及现有的方法复杂度过高的问题,提出一个... 详细信息

眼底血管图像的自动分割对于多种眼科疾病的计算机辅助诊断具有重要作用.针对血管的尺度差异和图像噪声导致眼底血管图像分割困难、使用单一尺度卷积运算的深度学习方法获取的特征感受野有限,以及现有的方法复杂度过高的问题,提出一个融合结构化卷积和双重注意力机制的轻量级眼底图像分割网络.通过编码器增强、减少下采样次数和特征深度的编码-解码网络设计,实现参数量只有0.63M的轻量化网络.在编码阶段,提出一种结构化卷积方法,有效地避免了网络训练过拟合,提高了网络捕获差异化血管特征的能力;在解码阶段,采用基于空间和通道的双重注意力机制,使网络更加关注血管特征的上下文和几何空间信息,抑制病变等噪声的干扰.在DRIVE,CHASE_DB1和STARE数据集上进行实验的结果表明,所提网络图像分割的准确率分别为96.92%,97.57%和97.51%,灵敏度分别为83.68%,84.99%和84.87%,受试者曲线下的面积(AUC)分别为98.67%,99.05%和99.02%;并通过在DRIVE和STARE数据集上的交叉训练,验证了该网络的泛化能力.

关键词：眼底图像分割编码-解码网络轻量级网络结构化卷积双重注意力机制

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基于彩色眼底像和深度学习的视神经炎及非动脉炎性前部缺血性视神经病变的筛查诊断系统的构建

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中华眼底病杂志 2023年第1期39卷 51-58页

作者：刘开群刘少鹏谭笑林浩添杨晖中山大学中山眼科中心眼科学国家重点实验室广州510060 广东技术师范大学计算机科学学院广州510665 暨南大学附属深圳爱尔眼科医院深圳518000

目的构建并评估基于彩色眼底像和人工智能(AI)辅助筛查视神经炎(ON)及非动脉炎性前部缺血性视神经病变(NAION)的筛查诊断系统。方法诊断性试验研究。2016年至2020年于中山大学中山眼科中心检查确诊的NAION患者178例267只眼(NAION组)、O... 详细信息

目的构建并评估基于彩色眼底像和人工智能(AI)辅助筛查视神经炎(ON)及非动脉炎性前部缺血性视神经病变(NAION)的筛查诊断系统。方法诊断性试验研究。2016年至2020年于中山大学中山眼科中心检查确诊的NAION患者178例267只眼(NAION组)、ON患者204例346只眼(ON组),以及2018年至2020年经视力、眼压及光相干断层扫描(OCT)检查为眼底正常的健康者513名1160只眼(正常对照组)共2909张彩色眼底像作为筛查诊断系统的数据集,其中NAION组、ON组、正常对照组分别为730、805、1374张。将正确标注后的彩色眼底像作为输入数据,选用EfficientNet-B0算法进行系统训练并验证,最终构建是否存在异常视盘、是否存在ON和是否存在NAION的3个筛查系统(二分法)。采用受试者工作特征(ROC)曲线、ROC下面积(AUC)、准确度、灵敏度、特异性和热力图作为诊断效能和科学性的判断指标。结果测试集中,诊断是否存在异常视盘、是否存在ON、是否存在NAION的AUC分别为0.967[95%可信区间(CI)0.947~0.980]、0.964(95%CI 0.938~0.979)、0.979(95%CI 0.958~0.989),并且系统在决策过程中的激活区域主要位于视盘。结论基于彩色眼底像的异常视盘、ON和NAION筛查诊断系统具有准确高效的诊断性能。

关键词：视神经炎非动脉炎性前部缺血性视神经病变异常视盘人工智能深度学习

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人体可视化元宇宙在外科领域应用的展望

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中华外科杂志 2024年第11期62卷 981-983页

作者：方驰华伍禧雯王平安南方医科大学珠江医院普通外科中心肝胆一科、南方医科大学珠江医院数字智能化微创外科研究所、广东省数字医学临床工程技术研究中心、微创器械创新与应用国家工程技术研究中心-华南研究院广州510280 香港中文大学计算机科学与工程学系中国香港999077

随着2021年被称为“元宇宙元年”,元宇宙概念正在全球范围内推动多个领域的创新变革。元宇宙概念带来的新体验和新技术有望为人体可视化外科领域在疾病诊断、术前规划、手术治疗、医学教育、健康管理和患者体验等多个环节中的问题提供... 详细信息

随着2021年被称为“元宇宙元年”,元宇宙概念正在全球范围内推动多个领域的创新变革。元宇宙概念带来的新体验和新技术有望为人体可视化外科领域在疾病诊断、术前规划、手术治疗、医学教育、健康管理和患者体验等多个环节中的问题提供解决方案,并为下一波颠覆性技术创新带来机会。本文提出了“人体可视化元宇宙”的理念,并对元宇宙医疗的创新应用、未来发展方向和面临的挑战进行概述,探索元宇宙技术在外科领域的应用潜力,以推动人体可视化元宇宙的研究与发展。

关键词：人体可视化元宇宙人工智能扩展现实

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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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道路交通安全执法对医院质控的启示

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中国卫生质量管理 2022年第1期29卷 39-42页

作者：许大国吴汉森许弈坤南方医科大学珠江医院广东广州510280 中山大学计算机系广东广州510275

道路交通安全执法对机动车的管理井然有序,而行人违规过马路现象却比比皆是。医院质控也常常出现类似的现象。文章比较了道路交通安全执法对机动车管理与行人管理的异同,认为道路交通安全执法与医院质控虽然属于不同的领域,但拥有相同... 详细信息

道路交通安全执法对机动车的管理井然有序,而行人违规过马路现象却比比皆是。医院质控也常常出现类似的现象。文章比较了道路交通安全执法对机动车管理与行人管理的异同,认为道路交通安全执法与医院质控虽然属于不同的领域,但拥有相同或相似的功能和流程,可以作为跨行业功能性标杆来学习。道路交通安全执法对医院质控的启示为:(1)医院质控必须遵循结构质量—过程质量—结果质量(SPO)三维质量评价模型,且有机协同;(2)有效的质量控制必须符合热炉法则;(3)质控工作的重心应放在监控和改进上,即“有时去应急,常常去改进,总是去监控”;(4)遵循规章制度的自律文化的养成是良好质控的保证。

关键词：道路交通安全法医院质控标杆学习

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基于深度学习和图像融合诊断甲状腺结节良恶性的研究

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广东医学 2022年第8期43卷 925-929页

作者：陈飞郑力基易小林李强龚海帆李冠彬南方医科大学珠江医院甲状腺外科广东广州510280 中山大学计算机学院广东广州510006

目的设计一种基于甲状腺超声图像深度学习的人工智能模型,对比设计的模型同目前主流人工智能诊断模型、超声科专家诊断甲状腺结节的价值。方法收集行手术治疗的2421例甲状腺肿瘤患者的术前超声图像共3493张;对图片进行预处理后,随机选取... 详细信息

目的设计一种基于甲状腺超声图像深度学习的人工智能模型,对比设计的模型同目前主流人工智能诊断模型、超声科专家诊断甲状腺结节的价值。方法收集行手术治疗的2421例甲状腺肿瘤患者的术前超声图像共3493张;对图片进行预处理后,随机选取2591张图像通过重采样和图像融合技术作为人工智能模型训练集,288张图像作为验证集,614张图像作为测试集。以术后病理结果为金标准,统计分析主流的DenseNet、VGGNet、ResNet、改进的ResNet模型、超声科专家诊断甲状腺结节良恶性的准确性、敏感度、特异度、受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)。结果DenseNet模型诊断甲状腺结节准确性为73.1%、敏感度为61%、特异度为81%、阳性预测值0.79、阴性预测值0.67,AUC为0.79;VGGNet模型诊断甲状腺结节准确性为73.6%、敏感度为67%、特异度为78%、阳性预测值0.78、阴性预测值0.65,AUC为0.80;ResNet模型诊断甲状腺结节准确性为72.3%、敏感度为68%、特异度为75%、阳性预测值0.77、阴性预测值0.63,AUC为0.81;改进的ResNet模型组诊断甲状腺结节准确性为74.4%、敏感度为65%、特异度为81%、阳性预测值0.80、阴性预测值0.68,AUC为0.82。超声科专家诊断甲状腺结节准确性为84%、敏感度为78%、特异度为90%、阳性预测值0.90、阴性预测值0.78,AUC为0.89。结论通过重采样和图像融合技术,研究设计的模型对甲状腺结节的诊断效能高于基线模型,且优于主流模型,对比超声科专家诊断效能仍有不足,需要持续改进。

关键词：人工智能甲状腺结节超声图像

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基于Spring框架的采购管理系统设计与应用

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中国数字医学 2023年第9期18卷 66-73页

作者：肖翔黄国平李映晖陈广源岑伟锋广州市番禺区中心医院行政办公室(招标采购办公室) 广州511400 广州市番禺区中心医院设备科广州511400 广州市通鼎计算机有限公司

目的:基于加强采购活动全生命周期内控力度,避免采购工作风险,提高采购管理效能的需求,构建可实现精细化管理的采购管理系统。方法:梳理研发采购管理系统需解决的关键问题及功能模块建设需求,经验证、测试、优化后构建能通过B/S架构同... 详细信息

目的:基于加强采购活动全生命周期内控力度,避免采购工作风险,提高采购管理效能的需求,构建可实现精细化管理的采购管理系统。方法:梳理研发采购管理系统需解决的关键问题及功能模块建设需求,经验证、测试、优化后构建能通过B/S架构同时应用于Windows系统和手机端的采购管理系统。结果:采购管理系统各流程高效运转、互联互通,能安全、有效链接院内外,其中医院与采购代理机构的线下衔接时长由(13.47±1.94)天降至(0.84±0.33)天,避免了不可控因素,加强了内控力度,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:采购管理系统可提高采购效能,助力医院精细化管理,保障医院高质量发展,为各级医院实施“互联网+”采购管理提供参考。

关键词： B/S架构采购管理采购活动全生命周期互联互通

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ChatGPT将会给医学界带来什么

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中华胃肠外科杂志 2023年第3期26卷 248-252页

作者：郑民华谢忠士黄华王萌陈致奋严俊卢云上海交通大学医学院附属瑞金医院普通外科上海200025 吉林大学中日联谊医院胃肠结直肠肛门外科长春130033 上海复旦大学附属肿瘤医院胃外科上海200032 南京大学医学院附属鼓楼医院普通外科南京210008 福建医科大学附属协和医院结直肠外科福州350001 南方医科大学附属南方医院普通外科广州516006 青岛大学附属医院胃肠外科、山东省数字医学与计算机辅助手术重点实验室青岛266003

随着国际上自去年底ChatGPT开始在各学界应用概念的爆火,我刊编辑们发现,在医学和科研界,ChatGPT也引起了较大的反响和高度的关注。尤其ChatGPT在临床诊疗方案的制定、科研和学术论文撰写等方面的应用潜力不容小觑。不少医生同仁尝试,... 详细信息

随着国际上自去年底ChatGPT开始在各学界应用概念的爆火,我刊编辑们发现,在医学和科研界,ChatGPT也引起了较大的反响和高度的关注。尤其ChatGPT在临床诊疗方案的制定、科研和学术论文撰写等方面的应用潜力不容小觑。不少医生同仁尝试,直接输入患者临床病理信息,ChatGPT直接就能给出详尽具体的治疗方案,包括可选择的手术方式;同时,国外很多学生用ChatGPT来撰写学术论文,呈现出的文章写的文笔顺畅、内容非常全面。这样的AI是否会给医学界带来一些变革?我们胃肠外科医生又该如何面对它?为此,我们利用本期“话乾坤”栏目,特地邀请了几位有代表性见解的专家,围绕“ChatGPT将会对医学界带来什么影响”这一话题,谈谈自己对ChatGPT应用的畅想、担忧,或对其发展方向的预见。下面将按照来稿时间的先后分述如下。

关键词：应用概念学术论文撰写 GPT 胃肠外科 Chat 临床诊疗科研界

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中国智能眼科发展和研究现状之我见

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国际眼科杂志 2024年第3期24卷 448-452页

作者：龚迪李王婷李小萌万程周永进许言午张少冲杨卫华中国广东省深圳市眼科医院、深圳市眼病防治研究所 518040 暨南大学附属第一医院眼科中国广东省广州市510632 香港科技大学电子及计算机工程学系中国香港特别行政区999077 南京航空航天大学电子信息工程学院中国江苏省南京市211106 深圳大学医学部生物医学工程学院中国广东省深圳市518061 华南理工大学未来技术学院中国广东省广州市510641 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 中国广东省广州市510320

本文分析了中国智能眼科领域的现状、技术发展、学术交流平台、政策支持以及未来的挑战和解决方案。在技术方面,中国智能眼科在糖尿病视网膜病变、眼底图像分析等多个领域取得了显著进展,包括医学人工智能产品的质量评价、临床研究方法... 详细信息

本文分析了中国智能眼科领域的现状、技术发展、学术交流平台、政策支持以及未来的挑战和解决方案。在技术方面,中国智能眼科在糖尿病视网膜病变、眼底图像分析等多个领域取得了显著进展,包括医学人工智能产品的质量评价、临床研究方法、技术评价和产业规范等方面。研究人员通过制定一系列临床应用指南和标准,不断提升智能眼科技术的安全性和规范水平。学术交流平台的建设为多领域专业人士提供了广泛合作的机会,同时各类学术期刊也为智能眼科研究提供了发表平台。在公共政策方面,中国政府通过一系列文件和法规为智能眼科的发展创造积极的政策环境的同时,也提供了法律依据和管理框架。然而,技术创新、数据隐私与安全、法规滞后、人才短缺等问题仍然是未来发展的挑战。为了应对这些问题,未来需要加强技术研发、法规制度建设、人才培养,并提高患者对新技术的认知和接受度。通过全面解决这些挑战,中国智能眼科有望在全球范围内更进一步引领该行业的发展,为眼科医疗领域带来更多创新和便利。

关键词：智能眼科图像分析应用标准学术交流政策支持

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