检索结果-内蒙古大学图书馆

中国临床康复 2005年第7期9卷 190-192页

作者：王清李永勤邓亲恺解放军第一军医大学分校计算机教研室广东省广州市510315 解放军第一军医大学生物医学工程系医学物理教研室广东省广州市510515

背景:目前针对早期糖尿病自主神经病变(diabeticautonomicneuropa-thy,DAN)的诊断和检测方法的研究十分薄弱。目的:利用非线性心率变异性(HeartRateVariability,HRV)方法帮助了解自主神经受损的程度,从而为糖尿病自主神经病变的早期诊... 详细信息

背景:目前针对早期糖尿病自主神经病变(diabeticautonomicneuropa-thy,DAN)的诊断和检测方法的研究十分薄弱。目的:利用非线性心率变异性(HeartRateVariability,HRV)方法帮助了解自主神经受损的程度,从而为糖尿病自主神经病变的早期诊断提供临床依据。设计:单一样本研究。单位:一所大学分校的计算机教研室和一所大学生物医学工程系的医学物理教研室。对象:本实验于2003-03/05在解放军第一军医大学生物医学工程系医学物理教研室。实验纳入的糖尿病患者34例为解放军第一军医大学附属南方医院内分泌科住院患者;伴有DAN者22例。正常人40例为解放军第一军医大学师生和解放军体育学院体育系学生。采样点数(去除异常值后)为512个。方法:采用自行研制的基于虚拟仪器开发平台LabVIEW的HRV采集分析系统,分别采集了74组(74组信号来源于34例糖尿病和40例正常人)标准相邻R波的间期(RwavetoRwaveintervals,RRI)信号。用非线性预测方法对糖尿病患者与正常人的RRI信号进行分析。主要观察指标:74组标准相邻R波的间期信号的采集与分析结果。结果:采用NMSE分析时,无DAN病变的患者与正常人比较,差异无显著性意义(P=0.075),而发生DAN的患者与正常人比较,差异有显著性意义(P=0.001);采用MAE分析时。

关键词：糖尿病心率心血管疾病自主神经系统

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机房网络管理系统的开发与应用

引用

医学信息（医学与计算机应用） 2002年第7期15卷 423-425页

作者：李丝清李光明范宇单永祺陈自强中国人民解放军第一军医大学医工系计算机教研室 510515

随着网络技术日新月异的发展和 Internet的普及 ,各种各样的计算机机房网络管理系统层出不穷 ,但各自都存在一些缺点和弊病 ,或操作复杂 ,或稳定性差 ,或自动化程度不高 ,有的甚至运行不稳定 ,因此迫切需要一种既方便简捷又稳定可靠的... 详细信息

随着网络技术日新月异的发展和 Internet的普及 ,各种各样的计算机机房网络管理系统层出不穷 ,但各自都存在一些缺点和弊病 ,或操作复杂 ,或稳定性差 ,或自动化程度不高 ,有的甚至运行不稳定 ,因此迫切需要一种既方便简捷又稳定可靠的机房网络管理系统。

关键词：机房网络管理系统系统功能模块化设计局域网

来源：评论

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糖尿病自主神经病变的非线性预测分析

引用

第一军医大学分校学报 2002年第2期25卷 92-94,97页

作者：王清李永勤耿琪邓亲恺第一军医大学分校计算机教研室广东省广州市510315 第一军医大学生物医学工程系医学物理教研室广东省广州市510515 解放军第323医院器械科陕西省西安市710054

自主神经病变 (DAN)是糖尿病的常见并发症 ,是引起糖尿病病人致残与致死的主要原因之一。采用自行研制的基于LabVIEW虚拟仪器开发平台的HRV信号采集与分析系统 ,用非线性预测的方法对糖尿病病人与正常人的RR间期 (R -to-RInterval,RRI)... 详细信息

自主神经病变 (DAN)是糖尿病的常见并发症 ,是引起糖尿病病人致残与致死的主要原因之一。采用自行研制的基于LabVIEW虚拟仪器开发平台的HRV信号采集与分析系统 ,用非线性预测的方法对糖尿病病人与正常人的RR间期 (R -to-RInterval,RRI)信号进行了分析。结果表明 ,无论有无DAN ,糖尿病患者的心率变异性分析均与正常人有明显差别 ,而DAN患者更是表明出明显的特异性。因此 ,非线性心率变异性方法可以帮助了解自主神经受损的程度。

关键词：糖尿病自主神经病变非线性预测 HRV分析

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用Windows API创建各种形状的图片框

引用

微型机与应用 1997年第11期16卷 21-22页

作者：林木炎鲁贤庆徐超玲曹琳广州市解放军第一军医大学计算机教研室

利用ＷｉｎｄｏｗｓＡＰＩ函数，实现多种形状的图片框。

关键词：课件多媒体 API函数图片框 Windows

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Bayes多类线性判别分析在冠心病X线造影图象分析中的应用

引用

数理医药学杂志 1997年第1期10卷 33-34页

作者：冯全洲李元新白敦衍陆振刚郑州市解放军第一五三中心医院心内科第一军医大学计算机教研室南方医院心内科

为寻求Ｘ线造影图象冠心病诊断的客观分析方法，引入了Ｂａｙｅｓ多类线性判别分析。利用左室节段功能参数对６７例左室造影图象进行了分析，所得判别函数判别效果显著（Ｐ＜０．０１），回报错误率２．９％。结果表明：利用节段功能参... 详细信息

为寻求Ｘ线造影图象冠心病诊断的客观分析方法，引入了Ｂａｙｅｓ多类线性判别分析。利用左室节段功能参数对６７例左室造影图象进行了分析，所得判别函数判别效果显著（Ｐ＜０．０１），回报错误率２．９％。结果表明：利用节段功能参数Ｂａｙｅｓ多类线性判别分析诊断冠心病是可行的。

关键词： Bayes判别分析心血管造影冠心病诊断计算机

来源：评论

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