检索结果-内蒙古大学图书馆

针对中文电子病历命名实体语料标注空白的现状,研究了中文电子病历命名实体标注语料库的构建。参考2010年美国国家集成生物与临床信息学研究中心(1282)给出的电子病历命名实体类型及修饰类型的定义,在专业医生的指导下制定了详尽的中文电子病历标注规范;通过对大量中文电子病历的分析,提出了一套完整的中文电子病历命名实体标注方案,而且采用预标注和正式标注的方法,建立了一定规模的中文电子病历命名实体标注语料库,其标注语料的一致性达到了92%以上。该工作对中文电子病历的命名实体识别及信息抽取研究提供了可靠的数据支持,对医疗知识挖掘也有重要意义。

关键词：中文电子病历(CEMR) 命名实体标注语料库标注规范标注一致性(IAA)

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风心病二尖瓣病变的超声心动图定量诊断研究

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中国医学影像技术 1995年第2期11卷 102-104页

作者：王志刚蒲世玉贺正才刘宪王世迪邹建中黄晶王智彪廖翠蓉叶宁邱贤菊杨俊泽刘德珍谢英邹玲重庆医科大学第二医院超声科重庆医科大学计算机室重庆市外科医院

风心病二尖瓣病变的超声心动图定量诊断研究王志刚，蒲世玉，贺正才，刘宪，王世迪，邹建中，黄晶，王智彪，廖翠蓉，叶宁，邱贤菊，杨俊泽，刘德珍，谢英，邹玲对超声图像进行定量诊断分析，使用由经验判断为基础的诊断过程提升到以量... 详细信息

风心病二尖瓣病变的超声心动图定量诊断研究王志刚，蒲世玉，贺正才，刘宪，王世迪，邹建中，黄晶，王智彪，廖翠蓉，叶宁，邱贤菊，杨俊泽，刘德珍，谢英，邹玲对超声图像进行定量诊断分析，使用由经验判断为基础的诊断过程提升到以量化参数为基础的统计分析，十分有利于...

关键词：风湿性心脏病二尖瓣病变超声心动图

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计算机辅助心肌造影负荷超声定量评价心肌灌注及局部收缩功能

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中华心血管病杂志 2008年第4期36卷 360-364页

作者：杜国庆田家玮郭延辉任敏姜双全王影哈尔滨医科大学附属第二医院超声科 150086 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院

目的探讨计算机辅助心肌造影负荷超声（MCSE）定量评价心肌灌注和局部收缩功能的应用价值。方法采用急性阻断再灌注左室支建立兔模型，根据阻断和再灌注时间分为两组：阻断30min后再灌注60min（Ⅰ组）和阻断120min后再灌注60min（Ⅱ组... 详细信息

目的探讨计算机辅助心肌造影负荷超声（MCSE）定量评价心肌灌注和局部收缩功能的应用价值。方法采用急性阻断再灌注左室支建立兔模型，根据阻断和再灌注时间分为两组：阻断30min后再灌注60min（Ⅰ组）和阻断120min后再灌注60min（Ⅱ组）。分别在基础状态、阻断、再灌注和多巴酚丁胺负荷（5、10、15和20μg·kg^-1·min^-1）行心肌造影超声心动图，造影图像经自制计算机辅助软件处理后，自动标出每个节段的标化造影剂密度（CI），根据标化CI值，彩色编码标记为：0～-20像素（pix）黄色、-21～-40pix蓝色、-41～-70pix绿色以及〈-70pix红色。分别计算出阻断时和再灌注后红色编码区面积，并与荧光微球染色和氯化三苯基四氮唑染色面积对照分析。同时测量各阶段危险心肌的收缩期室壁增厚率（WT）。结果（1）阻断时，危险心肌的WT降到零点或呈负值，CI明显低于基础状态，红色编码区面积与荧光染色危险心肌面积呈正相关（r=0．91，P〈0．01）。（2）再灌注和多巴酚丁胺5μg·kg^-1·min^-1后，各组危险心肌的WT和标化CI仍减低。以标化CI-70pix为截断值，识别梗死节段的敏感性为95％，特异性为87％。红色编码面积与氯化三苯基四氮唑染色梗死心肌面积呈正相关（r=0．89，P〈0．01）。（3）随着多巴酚丁胺剂量的增加，Ⅰ组的标化CI恢复至基础状态，WT逐渐增加超过基础水平，但Ⅱ组仍保持较低水平。结论计算机辅助心肌造影负荷超声可以定量评价心肌灌注和局部收缩功能，是识别顿抑和梗死心肌安全可行的方法。

关键词：超声心动描记术,压力图像处理,计算机辅助心肌灌注心肌收缩兔

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计算机辅助鉴别乳腺良、恶性肿块的临床价值

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中华超声影像学杂志 2009年第5期18卷 418-421页

作者：田家玮宁春平郭延辉王影张英涛郑桂霞刘研哈尔滨医科大学附属第二医院超声医学科 150086 哈尔滨工业大学计算机系

目的提出～种基于灰度级二维直方图的计算机辅助分割算法，对乳腺高频超声图像中的肿块进行自动识别和分割处理，旨在提高乳腺良、恶性肿块的检出准确率。方法采集100个乳腺肿块二维超声图像共466张（原片），应用计算机软件对原片进行... 详细信息

目的提出～种基于灰度级二维直方图的计算机辅助分割算法，对乳腺高频超声图像中的肿块进行自动识别和分割处理，旨在提高乳腺良、恶性肿块的检出准确率。方法采集100个乳腺肿块二维超声图像共466张（原片），应用计算机软件对原片进行分割处理，得到分割后图片。超声医师采用双盲法分别根据原片和分割后图片中的超声征象进行良、恶性判断，运用受试者工作曲线（ROC曲线）计算曲线下面积（A），比较前后两次诊断结果，分析图片处理前后诊断结果的差异性。结果处理后的图片中乳腺肿块的边缘、钙化等信息明显突出。超声医师对良、恶性肿块的确诊率明显提高。当特异性为74．31％时，诊断敏感性由基于原片的70．32％提高到图片分割后的90．52％。ROC曲线下面积由分割前的80．8％上升到90．5％，差异有统计学意义（P〈0．01）。结论此分割算法能明显优化乳腺肿块的边缘信息，较好地突显肿块内微钙化，在一定程度上降低漏诊率和误诊率，提高乳腺良恶性肿块的确诊率。

关键词：超声检查乳腺疾病图像处理,计算机辅助

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应用去噪后增强算法辅助乳腺肿块的超声诊断研究

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中国超声医学杂志 2010年第2期26卷 120-123页

作者：苏雁欣田家玮王影承恒达郭延辉张英涛哈尔滨医科大学附属第二医院超声医学科哈尔滨工业大学计算机科技学院

目的探讨超声图像去噪后增强算法对乳腺肿块良恶性检测与分类的价值。方法选用211例603幅乳腺肿块超声图片(良性109例,恶性102例)进行去噪后增强处理,以手术病理结果作为金标准,对乳腺肿块原始图片和处理后图片进行分析,来区分乳腺肿块... 详细信息

目的探讨超声图像去噪后增强算法对乳腺肿块良恶性检测与分类的价值。方法选用211例603幅乳腺肿块超声图片(良性109例,恶性102例)进行去噪后增强处理,以手术病理结果作为金标准,对乳腺肿块原始图片和处理后图片进行分析,来区分乳腺肿块的良、恶性。利用ROC曲线下面积表现去噪后增强前后的诊断性能,计算超声诊断的准确率。结果通过去噪后增强算法处理后,使腺体和周围组织能分离,突出了腺体和病灶的部位,细节显示更加清晰,超声与病理诊断的各项指标符合率明显提高,准确率提高至92.73%,原片与处理后图片ROC曲线下面积二者之间差异有显著性统计学意义(P<0.001)。结论新的超声图像去噪后增强算法可明显地改善了图像质量,提高了乳腺肿块的正确诊断率。

关键词：超声诊断乳腺肿块去噪后增强

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基于NURBS自由变形的腿部运动建模方法

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计算机研究与发展 2000年第6期37卷 697-702页

作者：黄海赟戚飞虎姚志洪上海交通大学计算机科学与工程系上海200030 上海第二医科大学附属瑞金医院计算中心上海200025

如何建立人体各部分的数字模型是生物医学和计算机工程界较为关心的研究课题．利用基于NURBS的自由变形方法模拟膝关节弯曲和肌肉变形，并在二阶B样条基函数的基础上，依据关节的解剖结构，推导了符合膝关节运动特点和肌肉特性的计算公... 详细信息

如何建立人体各部分的数字模型是生物医学和计算机工程界较为关心的研究课题．利用基于NURBS的自由变形方法模拟膝关节弯曲和肌肉变形，并在二阶B样条基函数的基础上，依据关节的解剖结构，推导了符合膝关节运动特点和肌肉特性的计算公式．实验证明，采用适当的自由变形网格，利用推导的公式能够获得较好的膝关节弯曲和肌肉变形视觉效果．与采用曲面片插值的方法相比，该方法简单有效，可以方便地应用于人体其它关节的运动建模．

关键词：运动建模自由变形 NURBS曲面计算机动画

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基于小波的医学图像插值

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自动化学报 2002年第5期28卷 722-728页

作者：黄海赟戚飞虎陈剑姚志洪上海交通大学计算机科学与工程系上海200030 上海第二医科大学附属瑞金医院计算中心上海200025

现有插值方法在进行医学断层图像插值时 ,不能兼顾灰度和形状的变化 .为解决这一问题 ,文中提出一种基于小波的医学图像插值算法 .通过对原图进行小波变换 ,获得图像边缘对应小波系数的位置信息 ,在断层图像的相应小波系数之间进行强度... 详细信息

现有插值方法在进行医学断层图像插值时 ,不能兼顾灰度和形状的变化 .为解决这一问题 ,文中提出一种基于小波的医学图像插值算法 .通过对原图进行小波变换 ,获得图像边缘对应小波系数的位置信息 ,在断层图像的相应小波系数之间进行强度和位置插值 ,使新的图像不仅在灰度上 ,而且在组织形状上 ,介于原来的断层图像之间 ,满足了医学图像插值的要求 .与线性插值、克立格插值相比 ,新算法的视觉效果好 ,计算误差小。

关键词：小波医学图像插值小波数字图像处理

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MLP神经网络在子宫颈细胞图像识别中的应用

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中国卫生统计 2006年第4期23卷 293-296页

作者：何苗全宇李建华付志民周宝森中国医科大学附属第一医院计算机室 110001 中国医科大学附属第二医院计算机室中国医科大学基础医学院病理学教研室中国医科大学公共卫生学院流行病学教研室

目的探讨MLP神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用。方法将测量的子宫颈细胞和细胞核的27个特征量作为MLP神经网络的输入参数,利用软件STATISTICA7.0建立网络模型,使用四种不同的算法训练网络,对700个子宫颈细胞进行分类识别,使用VC++.NE... 详细信息

目的探讨MLP神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用。方法将测量的子宫颈细胞和细胞核的27个特征量作为MLP神经网络的输入参数,利用软件STATISTICA7.0建立网络模型,使用四种不同的算法训练网络,对700个子宫颈细胞进行分类识别,使用VC++.NET语言模拟调用网络。结果在四种算法中,使用共轭梯度法训练的MLP神经网络学习63次后,训练集识别率为98.67%,测试集识别率达到94.44%。不同算法的MLP神经网络的输入参数的敏感度排序均与细胞病理学特征基本一致。结论使用共轭梯度法训练的MLP神经网络可以较好地对宫颈细胞特征进行分类识别,在计算机辅助诊断方面具有广阔的应用前景。

关键词： MLP神经网络 BP 动量项共轭梯度法

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