检索结果-内蒙古大学图书馆

国际遗传学杂志 2014年第5期37卷 230-235页

作者：李晋陈曦林效宗杨欢张瑞杰王丽美哈尔滨医科大学生物信息科学与技术学院统计遗传学教研室哈尔滨医科大学附属第二医院急诊创伤外科哈尔滨医科大学基础医学院计算机教研室

目的蛋白质相互作用研究对于理解DNA功能、基因组元件作用机制有重要意义。已有大量工作在从蛋白质-蛋白质互作的计算预测方向展开,其中蛋白质-蛋白质互作的特征起着很重要的作用。互作特征的评价及相关数据库构建仍是蛋白质互作预测的... 详细信息

目的蛋白质相互作用研究对于理解DNA功能、基因组元件作用机制有重要意义。已有大量工作在从蛋白质-蛋白质互作的计算预测方向展开,其中蛋白质-蛋白质互作的特征起着很重要的作用。互作特征的评价及相关数据库构建仍是蛋白质互作预测的一项重要工作。方法该文从基因、蛋白质序列、功能信息层面提取出人类蛋白质-蛋白质对的27个特征,并应用于多种分类器,利用ROC曲线对特征的性能给出了科学的评价。结果通过研究发现逻辑回归和贝叶斯网络分类效果最好,生物过程、细胞组分、分子功能、基因表达值、组织、域间互作的可用性明显高于其他特征,同时构建了人类蛋白质互作特征数据库,供广大科研工作者使用。结论从多角度评价了特征可用性,得到了表现较优的特征,但是对于其中一些特征,还需要进一步提高覆盖率,从而达到更好的效果。

关键词：蛋白质-蛋白质互作机器学习特征评价数据库

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基于非线性高阶特征和超图卷积神经网络的阿尔茨海默症分类

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生物医学工程学杂志 2023年第5期40卷 852-858页

作者：曾安罗百荣潘丹容华斌曹剑锋张小波林靖杨洋刘军广东工业大学计算机学院广州510006 广东技术师范大学电子与信息学院广州510665 广东工业大学自动化学院广州510006 广东工业大学课室管理中心广州510006 广东省人民医院信息管理处广州510080 广州医科大学附属第二医院神经内科广州510260

阿尔茨海默症(AD)是一种不可逆转的大脑神经退化性疾病,会损害患者记忆力和认知能力。因此,AD诊断具有重要意义。大脑感兴趣区域(ROI)之间往往是多个区域以非线性的方式协同交互,充分利用此类非线性高阶交互特征有助于提高AD诊断分类的... 详细信息

阿尔茨海默症(AD)是一种不可逆转的大脑神经退化性疾病,会损害患者记忆力和认知能力。因此,AD诊断具有重要意义。大脑感兴趣区域(ROI)之间往往是多个区域以非线性的方式协同交互,充分利用此类非线性高阶交互特征有助于提高AD诊断分类的准确性。为此,提出基于非线性高阶特征提取和三维超图神经网络相结合的AD计算机辅助诊断框架。首先针对ROI数据使用基于径向基函数核的支持向量机回归模型训练出基估计器,再通过基于基估计器的递归特征消除算法提取功能性磁共振成像(fMRI)数据中的非线性高阶特征,进而将特征构造成超图,最后基于fMRI数据的四维时空特性搭建超图卷积神经网络模型来进行分类。阿尔茨海默症神经影像倡议(ADNI)数据库上的实验结果表明,所提框架在AD/正常对照(NC)分类任务上的效果相较于Hyper Graph Convolutional Network(HyperGCN)框架提高了8%,相较于传统二维线性特征提取方法提高了12%。综上,本文框架在AD分类效果上较主流深度学习方法有所提升,可为AD计算机辅助诊断提供有效依据。

关键词：阿尔茨海默症分类功能性磁共振数据感兴趣区域非线性高阶特征超图卷积神经网络

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基于深度前馈神经网络的多因子人体表面积计算模型

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计算机工程与科学 2023年第1期45卷 119-126页

作者：王雨露李飞杨震黄山张罡詹曙大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学) 安徽合肥230601 合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601 安徽医科大学第二附属医院安徽合肥230601

人体表面积(BSA)在临床医学上有着至关重要的作用,但现有BSA计算方法大多只使用身高和体重2个参数且采用匹配简单函数的方法来估计体表面积,临床上也认为现有的BSA计算方法误差较大。针对这些问题,提出一种BSA回归预测模型。该回归预测... 详细信息

人体表面积(BSA)在临床医学上有着至关重要的作用,但现有BSA计算方法大多只使用身高和体重2个参数且采用匹配简单函数的方法来估计体表面积,临床上也认为现有的BSA计算方法误差较大。针对这些问题,提出一种BSA回归预测模型。该回归预测模型包含2个部分:首先,借助相关性和显著性分析选择相关性较高的体表面积影响因子;其次,利用人体数据训练深度前馈神经网络,构建回归模型。实验分别采取5-折交叉验证与测试集验证2种方法。首先,将深度前馈神经网络模型与传统人体表面积计算方法进行精度评估和结果对比分析;其次将深度前馈神经网络模型与3种模型进行精度评估和结果对比分析。在与传统方法对比中,深度前馈神经网络模型的决定系数高于2种传统方法的,且比传统方法提高了6%,误差与传统方法的相比降低了近一倍。在与3种模型的对比中,深度前馈神经网络的决定系数比其他模型的提高了至少2%,误差降低。一致性分析实验结果也显示,深度前馈神经网络95%一致性界限最小,一致性最好。总体来说,提出的回归预测模型可以得到更加精确的体表面积预测值。

关键词：人体表面积深度前馈神经网络回归预测交叉验证

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基于Self-Attention StyleGAN的皮肤癌图像生成与分类

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计算机工程与应用 2022年第18期58卷 111-121页

作者：赵宸帅仁俊马力刘文佳吴梦麟南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816 南京市卫生信息中心南京210003 南京医科大学附属常州第二人民医院江苏常州213003

针对以黑色素瘤为代表的皮肤癌分类任务存在数据集各类样本数量、权重不均衡,且现有的对抗生成网络生成的皮肤癌样本图像质量较差导致临床诊断时难以分辨等问题,提出了一种基于自注意力的样式生成对抗网络(Self-Attention StyleGAN)与SE... 详细信息

针对以黑色素瘤为代表的皮肤癌分类任务存在数据集各类样本数量、权重不均衡,且现有的对抗生成网络生成的皮肤癌样本图像质量较差导致临床诊断时难以分辨等问题,提出了一种基于自注意力的样式生成对抗网络(Self-Attention StyleGAN)与SE-ResNeXt-50相结合的皮肤癌图像样本生成与分类框架。该框架在样式生成对抗网络(StyleGAN)的基础上引入了自注意力机制,对生成器的样式控制和噪声输入结构进行了重新设计,并重构了鉴别器对图像生成器进行了调整,从而有效地合成高质量的皮肤癌病变图像。使用SE-ResNeXt-50来对皮肤癌样本图像进行分类,更好地提取样本图像不同层次特征图的信息,从而提高了平衡多类精度(BMA)。实验结果表明,该模型在ISIC2019皮肤癌数据集上生成的样本图像质量较高,且分类BMA达到94.71%。该方法提高了皮肤癌病变图像分类的准确性,帮助皮肤科医生对不同类型的皮肤癌病变进行判断和诊断,并对不同阶段和难以区分的皮肤癌病变进行分析。

关键词：黑色素瘤皮肤癌病变图像生成与分类 ResNeXt StyleGAN 深度卷积神经网络

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结合峰值检测的前列腺磁共振成像偏移场平滑拟合

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磁共振成像 2016年第10期7卷 775-779页

作者：杨雄詹曙谢栋栋合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 安徽医科大学第二附属医院合肥230601

目的研究前列腺磁共振图像中灰度不均匀现象(偏场)的校正方法。材料与方法从几组前列腺磁共振扫描数据中截取的横断面图像。将真实图像的分段常量特性与偏移场的平滑变化特性表达到图像模型中,构造一个能量函数,通过能量函数的最小化实... 详细信息

目的研究前列腺磁共振图像中灰度不均匀现象(偏场)的校正方法。材料与方法从几组前列腺磁共振扫描数据中截取的横断面图像。将真实图像的分段常量特性与偏移场的平滑变化特性表达到图像模型中,构造一个能量函数,通过能量函数的最小化实现偏移场评估和组织分割。利用峰值检测技术自动获得能量函数的初始化参数,并用结合三角函数与多项式函数的一组基函数实现对偏移场的平滑拟合。结果定性的实验表明笔者的方法能对前列腺磁共振图像中的偏场现象进行有效的校正。另外通过与其他方法在变化系数、均方根、Jaccard相似度等指标下的定量对比发现,笔者的方法有更好的校正结果。结论结合峰值检测的偏移场校正方法能对前列腺磁共振图像中的灰度不均匀现象有效改善。

关键词：磁共振成像前列腺峰值检测偏场校正平滑拟合

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医院信息化发展中多系统共存的现状与对策

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医学信息（西安上半月） 2005年第7期18卷 721-722页

作者：崔希威崔永利哈尔滨医科大学附属第二医院计算机中心黑龙江哈尔滨150086 哈尔滨理工大学计算机与控制学院计算机系黑龙江哈尔滨150080

随着计算机技术、网络通信技术、多媒体技术的迅速发展，国际互联网引入各行各业并得到有效利用，医院同样面临着信息化和网络化的巨大挑战。在网络进入医院的同时，医院的各部门也利用网络环境纷纷建立起自己的信息和业务系统。医院的... 详细信息

随着计算机技术、网络通信技术、多媒体技术的迅速发展，国际互联网引入各行各业并得到有效利用，医院同样面临着信息化和网络化的巨大挑战。在网络进入医院的同时，医院的各部门也利用网络环境纷纷建立起自己的信息和业务系统。医院的信息化发展已经不再局限于孤立的HIS系统，Internet的接入、省市医保网络的建设、各科室小型科研子网的建立等，使医院中多个系统同时存在成为事实，如何使资源更好的共享，

关键词：现状与对策医院信息化多系统 Internet 共存计算机技术多媒体技术国际互联网 HIS系统通信技术网络环境网络化

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基于.NET技术的虚拟病人的设计与应用研究

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计算机与数字工程 2011年第9期39卷 173-175,186页

作者：王欣萍王丽华孙尧哈尔滨医科大学基础医学院计算机教研室哈尔滨150086 哈尔滨医科大学附属第二医院神经内科哈尔滨150086 黑龙江省中医药大学信息中心计算机教研室哈尔滨150086

构建以.NET技术为基础的临床虚拟标准化病人系统模型,分析了虚拟标准化病人实现的网络环境基础及虚拟临床环境设计方案,设计了虚拟标准化病人实现的通信流程及数据流向。利用计算机模拟人体设计的虚拟标准化病人能够辅助进行临床医学诊... 详细信息

构建以.NET技术为基础的临床虚拟标准化病人系统模型,分析了虚拟标准化病人实现的网络环境基础及虚拟临床环境设计方案,设计了虚拟标准化病人实现的通信流程及数据流向。利用计算机模拟人体设计的虚拟标准化病人能够辅助进行临床医学诊断、教学及科学研究,有利于提高临床医疗水平。

关键词：虚拟标准化病人 NET技术虚拟环境分布式系统仿真模拟

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基于知识驱动的虚拟病人开发及应用探讨

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中国医学教育技术 2011年第6期25卷 641-643页

作者：王欣萍王丽华孙尧哈尔滨医科大学基础医学院计算机教研室哈尔滨150081 哈尔滨医科大学附属第二医院神经内科哈尔滨150081 黑龙江中医药大学信息中心计算机教研室哈尔滨150040

介绍了基于知识驱动设计虚拟病人的情境模型及体系结构。并以此为基础，通过虚拟病人的病例实例应用，讨论了利用虚拟病人进行临床教学的教学方式、知识脉络及网络优势，指出虚拟病人的应用将有效促进医学生的诊断技巧和临床技能提高。

关键词：知识驱动虚拟病人计算机仿真临床应用

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脑卒中患者选择二级康复现状及影响因素

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中国实用神经疾病杂志 2023年第11期26卷 1403-1408页

作者：郭彦娇陈淑良贾宁张策大连医科大学附属第二医院辽宁大连116021 大连东软信息学院计算机与软件学院辽宁大连116023

目的了解脑卒中患者选择二级康复现状,探讨其影响因素并构建列线图预测模型。方法采用便利抽样法,选取2021-07—2022-04在大连市某三级甲等医院神经内科住院治疗的mRS评分>2分的脑卒中患者302例,对患者一般资料、疾病相关资料、检验... 详细信息

目的了解脑卒中患者选择二级康复现状,探讨其影响因素并构建列线图预测模型。方法采用便利抽样法,选取2021-07—2022-04在大连市某三级甲等医院神经内科住院治疗的mRS评分>2分的脑卒中患者302例,对患者一般资料、疾病相关资料、检验指标、身体功能资料以及选择二级康复情况展开调查。结果mRS评分>2分的脑卒中患者中31.5%(95/302)出院选择二级康复。Logistic回归分析显示,年龄、社会支持(主要照顾者)、家庭人均月收入、住院时间、肢体障碍、吞咽障碍、饮酒、卒中次数、同型半胱氨酸水平是脑卒中患者选择二级康复的影响因素(P<0.05)。建立列线图预测模型,模型的正确率为79.5%,ROC曲线下面积为0.801(95%CI:0.746~0.856),Hosmer-Lemeshow拟合优度检验=7.5373,P=0.480。结论脑卒中患者选择二级康复的概率较低,高龄、卒中次数≥2次、以子女为主要照顾者和经济收入低的患者选择二级康复的主动性不强,住院时间2周内、肢体障碍、吞咽困难、饮酒、低同型半胱氨酸水平对脑卒中患者选择二级康复有积极影响。构建预测模型效果较好,可早期预测脑卒中患者选择二级康复的可能性,为制订科学的预防性干预措施提供参考。

关键词：脑卒中二级康复影响因素预测模型

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XML应用于电子病案

XML应用于电子病案

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第13届全国病案管理学术会

作者：张硕姚志洪上海第二医科大学生物医学工程系上海第二医科大学附属瑞金医院计算机中心

本文根据国内外电子病历的现状,结合XML技术在电子病案应用上的优势,提出了以XML技术为基础的电子病案。文章分析了电子病案的内涵和功能,并对采用XML解决电子病案在数据结构等问题进行尝试性的探讨。

关键词：电子病案(EMR) 可扩展标记语言(XML) 数据结构

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