检索结果-内蒙古大学图书馆

中草药 2025年第1期56卷 216-226页

作者：孙兴李杨毛天驰朱佳音刘安闫志翻马金刚郭丛山东中医药大学医学信息工程学院中国中医科学院中药研究所道地药材品质保障与资源持续利用全国重点实验室华润三九医药股份有限公司

目的解决中药饮片种类繁多、形态相似，人工识别耗时费力且易出错的问题。方法构建了包含201类中药饮片的数据集，并提出了一种轻量化改进的YOLOv8算法，具体改进包括在YOLOv8n网络中引入GhostC2f模块以降低模型参数量，采用DySnakeC2... 详细信息

目的解决中药饮片种类繁多、形态相似，人工识别耗时费力且易出错的问题。方法构建了包含201类中药饮片的数据集，并提出了一种轻量化改进的YOLOv8算法，具体改进包括在YOLOv8n网络中引入GhostC2f模块以降低模型参数量，采用DySnakeC2f模块以增强对纤细结构的灵敏度，替换主干网络的池化层为SimSPPF模块以加快推理速度，并加入坐标注意力（coordinate attention,CA）机制以增强对小尺寸目标的特征提取。结果改进后的算法跨阈值平均精度（50%～95%）达到84.16%，较之前提高了4.39%，同时模型参数量减少了约15%。改进的模型成功部署在电脑客户端和手机APP中，构建了中药饮片自动化识别标注系统。结论改进后的模型能够有效识别中药饮片，同时系统支持自动数据扩充和升级，从而为中药饮片的快速、准确识别提供了一种新方法。

关键词：中药饮片 YOLOv8 深度学习图像识别目标检测

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基于深度主动学习的智能胎心监护模型研究

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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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基于OBE理念信息安全课程非标准答案考试改革研究

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教育教学论坛 2025年第11期 157-160页

作者：生慧李明马素芬山东中医药大学医学信息工程学院山东济南250355 山东中医药大学教务处山东济南250355

为培养当代大学生的应用创新能力及实践能力,更好地将学生培养成当今社会需要的应用型人才,针对当前高校课程评价方式存在的问题,以“信息安全原理与应用”课程为例,通过逆向设计课程教学目标,正向构建教—学—赛—研—考“五位一体”... 详细信息

为培养当代大学生的应用创新能力及实践能力,更好地将学生培养成当今社会需要的应用型人才,针对当前高校课程评价方式存在的问题,以“信息安全原理与应用”课程为例,通过逆向设计课程教学目标,正向构建教—学—赛—研—考“五位一体”动态教学路径,建设非标准答案考试题库,实施非标准答案考试改革。通过改革前后期末考试结果的详细对比,分析总结两种考试模式的显著特征,以期对推动高等教育非标准化考核模式的改革进程具有重要促进作用。

关键词： OBE “信息安全原理与应用”课程非标准答案考试改革

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基于2D-CNN和Cox-Stuart早停机制的癫痫预测模型

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中国医学物理学杂志 2025年第1期42卷 82-94页

作者：张喜珍张晓莉吕洋陈扶明甘肃中医药大学医学信息工程学院甘肃兰州730050 中国人民解放军联勤保障部队第940医院医疗保障中心甘肃兰州730050 中国人民解放军联勤保障部队第940医院眼科甘肃兰州730050

针对如何有效预测癫痫患者是否将要发病这一问题,提出一种基于非独立患者的2维卷积神经网络(2D-CNN)和Cox-Stuart检验法的癫痫预测模型方法。首先对脑电数据做归一化处理,使用陷波滤波器和高通滤波器滤除脑电信号的噪声;将滤波后的信号... 详细信息

针对如何有效预测癫痫患者是否将要发病这一问题,提出一种基于非独立患者的2维卷积神经网络(2D-CNN)和Cox-Stuart检验法的癫痫预测模型方法。首先对脑电数据做归一化处理,使用陷波滤波器和高通滤波器滤除脑电信号的噪声;将滤波后的信号输入到2D-CNN模型中进行特征提取和分类,使用Cox-Stuart方法检测是否需要早停,从而降低模型的计算复杂度和时间复杂度。此外,分别在发作前期为10、30、60 min的情况下对模型进行测试,结果显示,发作前期为10 min时,模型的效果最优。在测试集上的准确率为97.70%,灵敏度为97.36%,特异性为98.04%,具有良好的性能。

关键词：癫痫预测 Cox-Stuart检验法 2D-CNN 深度学习

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基于CNN-BiGRU和多头自注意力机制的自动睡眠分期方法

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中国医学物理学杂志 2025年第4期42卷 496-504页

作者：张晓莉张喜珍林冬梅陈扶明甘肃中医药大学医学信息工程学院甘肃兰州730000 中国人民解放军联勤保障部队第九四〇医院医疗保障中心甘肃兰州730050 兰州理工大学电气与信息工程学院甘肃兰州730050

针对睡眠脑电数据存在类别不平衡以及深层网络在提取更多特征时可能出现的梯度消失或爆炸现象问题。本文首先通过改进的自适应合成采样技术对少样本类别的睡眠脑电数据进行数据增强。然后,利用卷积神经网络和残差网络学习数据特征,并通... 详细信息

针对睡眠脑电数据存在类别不平衡以及深层网络在提取更多特征时可能出现的梯度消失或爆炸现象问题。本文首先通过改进的自适应合成采样技术对少样本类别的睡眠脑电数据进行数据增强。然后,利用卷积神经网络和残差网络学习数据特征,并通过三层双向门控循环网络挖掘深层时序信息,确定各睡眠阶段之间的相关性,实现自动特征学习和睡眠周期提取。最后,采用多头自注意力机制增强模型对序列中重要部分的关注,完成各睡眠阶段的分类。实验结果表明,根据AASM睡眠分期标准,在经过数据类平衡处理后,基于CNN-BiGRU和Multi-head Self Attention自动睡眠分期模型在Sleep-EDF-20数据集上的总准确率和Kappa系数分别达到了90.77%和0.88,N1期的精确率达到了87.1%;在Sleep-EDFx数据集上MF1为0.84,N1期的精确率也达到了77.2%,总体较CNN-BiGRU自动睡眠分期模型在原始数据集上的性能有所提升,与其他相关研究相比,睡眠阶段分类精度显著提升。验证了本文方法的有效性和泛化能力。

关键词：睡眠分期类平衡残差网络双向门控循环网络

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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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老年人心理健康的智能诊疗技术研究进展

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中国医疗设备 2025年第2期40卷 149-154页

作者：石晓飞王磊杨爱娟徐文畅周贲姜琛昱济南国科医工科技发展有限公司山东济南250101 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所江苏苏州215163 山东中医药大学医学信息工程学院山东济南250355

随着大众心理健康认知的提升以及收入水平的提高,对老年人心理健康服务的需求趋势渐渐扩大。老年群体产生的各种心理障碍或负面情绪需要持续疏解,对心理健康服务团队或平台、中重度心理或精神疾病的专业医疗支持产生需求。由此,满足老... 详细信息

随着大众心理健康认知的提升以及收入水平的提高,对老年人心理健康服务的需求趋势渐渐扩大。老年群体产生的各种心理障碍或负面情绪需要持续疏解,对心理健康服务团队或平台、中重度心理或精神疾病的专业医疗支持产生需求。由此,满足老年人的心理健康诊疗产品存在巨大市场潜力。本文综述了老年人心理健康智能诊疗技术的研究现状,包括当前老年人心理健康问题的现状及危害,提出老年人对心理健康的医疗需求,最后阐述了智能诊疗技术存在的问题,并对其发展趋势进行展望,以期为缓解老年心理健康疾病患者面临的各种问题提供参考。

关键词：智能诊疗老年人心理健康人工智能心理干预医学辅助决策机器学习

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基于蛋白互作网络分析祛风湿药川乌的抗炎机制

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中国中药杂志 2017年第9期42卷 1747-1751页

作者：郑世超严小英陈菊赵姝婷温川飙成都中医药大学医学信息工程学院

炎症是风湿性疾病的重要危险因素之一。川乌是临床常用祛风湿药,具有显著抗炎作用,然其分子层面作用机制尚不清楚。为深入探索祛风湿药川乌抗炎作用的分子层面机制,该研究以川乌抗炎活性成分乌头碱、次乌头碱和新乌头碱为代表,通过数据... 详细信息

炎症是风湿性疾病的重要危险因素之一。川乌是临床常用祛风湿药,具有显著抗炎作用,然其分子层面作用机制尚不清楚。为深入探索祛风湿药川乌抗炎作用的分子层面机制,该研究以川乌抗炎活性成分乌头碱、次乌头碱和新乌头碱为代表,通过数据库检索获得化合物的作用靶点及其蛋白质相互作用信息,构建川乌的蛋白互作网络。在此基础上,利用分子复合物检测算法(MCODE),对网络进行模块分析及功能注释,结果显示川乌抗炎作用机制主要与前列腺素代谢过程,趋化因子介导的白细胞趋化作用有关。该研究从分子网络水平系统探讨了川乌的抗炎机制,为川乌治疗风湿性疾病的研究提供科学依据。

关键词：川乌蛋白互作网络功能模块风湿抗炎机制

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基于划分和压缩数据库的改进Apriori算法

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成都理工大学学报（自然科学版） 2015年第1期42卷 110-114页

作者：胡绿慧任玉兰何振林成都中医药大学医学信息工程学院成都610075

针对Apriori算法在面对大规模数据时效率较低的问题,提出了一种基于划分和压缩数据库的改进方法。该方法首先依据特征数据出现的频率将数据按照升序存储在临时数组中;然后将原始事务数据库分为几个互不相交的事务数据库,使得子数据库能... 详细信息

针对Apriori算法在面对大规模数据时效率较低的问题,提出了一种基于划分和压缩数据库的改进方法。该方法首先依据特征数据出现的频率将数据按照升序存储在临时数组中;然后将原始事务数据库分为几个互不相交的事务数据库,使得子数据库能够容纳在内存中;最后根据每个子数据库计算出的频繁项集计算整个数据库的频繁项集,从而消除了不必要的冗余数据。通过改进可以将大规模数据集进行有效的划分和压缩,对子数据库进行关联规则挖掘。实验结果表明,改进的Apriori算法在针对海量数据挖掘的执行速度和效率都有很大提高。

关键词：数据挖掘关联规则压缩数据库

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基于区块链与NB-IOT物联网的中药材流通质量追溯系统的设计与研发

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中国中药杂志 2020年第17期45卷 4267-4272页

作者：施明毅刘崇玉温川飙徐熊刘胜楠成都中医药大学医学信息工程学院四川成都611137

中药材安全问题是我国一项重要的民生问题,中药质量溯源过程长、环节多,药材流通过程复杂,溯源系统的建立与完善对中医药现代化发展至关重要。中药材流通质量追溯系统作为中药溯源体系的重要组成部分,系统构建围绕GSP标准,利用区块链技... 详细信息

中药材安全问题是我国一项重要的民生问题,中药质量溯源过程长、环节多,药材流通过程复杂,溯源系统的建立与完善对中医药现代化发展至关重要。中药材流通质量追溯系统作为中药溯源体系的重要组成部分,系统构建围绕GSP标准,利用区块链技术保证信息流通不可篡改的安全性和NB-IOT物联网技术采集信息的低耗能性,构建安全可靠、广覆盖、低成本的技术体系,对数据的采集传输提供安全可靠的技术支持;运用互联网及云平台,对药材流通过程中的信息实时采集、填报及审核,依赖物联传感设备进行第三方实时效验,提升源头信息准确性;充分利用大数据构建诚信画像,严厉打击伪冒产品,维护道地药材品牌形象。系统对象为药材经销商、政府监管机构及消费者等,通过对药材流通各环节的层层把控,严格遵守中药材供应规范,形成药材流通环节信息闭环,实现中药材流通的全过程监管。该系统操作界面友好、功能全面、简单易用,具有较好的可移植性和可扩展性,对全民参与溯源有促进作用,从而打造绿色发展的中药材生态链。

关键词：流通质量追溯中药质量溯源系统区块链 NB-IOT

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