检索结果-内蒙古大学图书馆

网络安全技术与应用 2025年第2期 133-136页

作者：张福林伍铭帅田昌华沈成旺蔡伟重庆工程学院计算机与物联网学院重庆400056 重庆医科大学附属第二医院胸心外科重庆400010

基于云计算虚拟化平台技术,搭建针对医护集群化管理平台,提高业务效率,通过云虚拟化平台的热迁移技术和高可用性,完成数据的备份,实现系统的容灾和备份能力。搭建成果表明,云虚拟化平台是一个高效、灵活、可扩展、可控的虚拟化平台,实... 详细信息

基于云计算虚拟化平台技术,搭建针对医护集群化管理平台,提高业务效率,通过云虚拟化平台的热迁移技术和高可用性,完成数据的备份,实现系统的容灾和备份能力。搭建成果表明,云虚拟化平台是一个高效、灵活、可扩展、可控的虚拟化平台,实现对服务器、存储、网络等资源的统一管理和优化利用。

关键词：云虚拟化 VMware 数据中心

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

医院场景化智能导航系统建设与实践

引用

现代医院管理 2025年第1期23卷 95-98页

作者：乔阳阳崔希威哈尔滨医科大学附属第二医院计算机室哈尔滨市150086

目的建设多场景融合就医全流程智能导航系统,满足患者就诊和医院管理需求。方法利用以蓝牙为主多源融合技术、GPS定位导航技术相结合方式实现精准定位,提供室内外一体化三维导航、多屏一体化语音导航、智能诊间导航,通过与微信公众号、... 详细信息

目的建设多场景融合就医全流程智能导航系统,满足患者就诊和医院管理需求。方法利用以蓝牙为主多源融合技术、GPS定位导航技术相结合方式实现精准定位,提供室内外一体化三维导航、多屏一体化语音导航、智能诊间导航,通过与微信公众号、小程序对接实现医院智能导航功能。结果该系统建设为患者提供移动的、精准的智能导航服务,让看病变得更快捷、更轻松。结论医院智能导航系统建设,为信息化人工智能提供数据支持,有效提升患者就诊效率,改善患者就医体验,提升医院智慧服务水平。

关键词：蓝牙定位 GPS定位智能导航多场景

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于课堂行为分析的医学理论教学质量评估模型

引用

中华医学教育探索杂志 2025年第3期24卷 320-324页

作者：刘玉川易军屈治华王成敏杨海波重庆科技大学计算机科学与工程学院重庆401331 重庆医科大学信息中心网络安全与运维管理科重庆400042

目的针对现有的医学理论教学质量评估方法主观性强、实时性差等问题,探索一种客观且实时的医学理论教学质量评估方法。方法对《医学图像处理》课程进行教师与学生的课堂行为统计,采用链式智能体遗传算法结合支持向量回归机的方法对采得... 详细信息

目的针对现有的医学理论教学质量评估方法主观性强、实时性差等问题,探索一种客观且实时的医学理论教学质量评估方法。方法对《医学图像处理》课程进行教师与学生的课堂行为统计,采用链式智能体遗传算法结合支持向量回归机的方法对采得课堂行为数据进行分析,构建基于课堂行为的医学理论教学质量评估模型。结果构建模型的预测值与学生真实答题正确率之间误差较小(平均绝对误差为4.84%)且模型的时耗较低(平均建模时耗为8.63 s,平均预测时耗为21.00 ms)。结论所构建模型是一种拟合精度高、时耗性低的教学质量评估模型。

关键词：教学质量评估课堂行为分析链式智能体遗传算法支持向量回归机

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于双视角网络嵌入聚类集成社区发现算法

引用

山东大学学报(工学版) 2025年第1期55卷 41-50页

作者：王英楠郑文萍杨贵山西医科大学汾阳学院卫生信息管理系山西汾阳032200 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 山西太原030006

针对现有网络嵌入方法忽略高阶结构,嵌入过程与社区发现任务独立进行,影响社区发现质量的问题,提出基于双视角网络嵌入聚类集成社区发现算法(community detection algorithm based on dual-view network embedded clustering integratio... 详细信息

针对现有网络嵌入方法忽略高阶结构,嵌入过程与社区发现任务独立进行,影响社区发现质量的问题,提出基于双视角网络嵌入聚类集成社区发现算法(community detection algorithm based on dual-view network embedded clustering integration,DNECI),算法包括双视角网络嵌入和聚类集成两部分。双视角网络嵌入模块对网络属性信息与拓扑信息实现自适应融合,保留网络属性信息与拓扑的高阶结构。聚类集成模块包括模块度优化和聚类优化两个组件,模块度优化组件利用高阶拓扑结构得到具有最优模块度的社区结果;聚类优化组件通过自监督聚类方法在嵌入空间得到聚类结果;引入互监督机制使两种视角的社区发现结果具有一致性。在4个真实数据集与15个算法进行对比试验,结果表明,DNECI在准确率和标准互信息至少比最先进的基准算法平均提高2.5%和1.4%,在调整兰德系数和F1分数至少平均提高3.7%和1.7%,具有较好的社区发现效果。

关键词：社区发现网络嵌入模块度自监督高阶结构

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

新医科背景下医学院校交叉学科融合课程思政的路径探析

引用

继续医学教育 2025年第1期39卷 145-148页

作者：李振龙遵义医科大学珠海校区数理及计算机科学教研室广东珠海519090

新医科建设的目标是医科与多学科深度交叉融合、培养高层次复合型医学人才。在此背景下,在医学院校的交叉学科中融合课程思政非常有必要。文章首先分析了交叉学科融合课程思政具有的独特优势,即能够培养具有创新精神、国际视野和社会担... 详细信息

新医科建设的目标是医科与多学科深度交叉融合、培养高层次复合型医学人才。在此背景下,在医学院校的交叉学科中融合课程思政非常有必要。文章首先分析了交叉学科融合课程思政具有的独特优势,即能够培养具有创新精神、国际视野和社会担当的复合型医学人才。在此基础上,文章提出了医用物理学课程思政的融合原则,强调以马克思主义为理论基础,实现思政教育与医用物理学课程的深度融合。同时探讨了医用物理学课程思政融合元素和素材的挖掘,包括马克思主义世界观、科学精神、爱国主义和职业素养等方面。最后,提出了医用物理学课程思政的融合策略,如线上线下混合式教学、小组合作学习、丰富社会实践和多元化评价考核等,为构建高效的医学院校交叉学科课程思政课堂提供思路。

关键词：新医科课程思政马克思主义交叉学科医用物理学多元化评价

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

语义微调和跨模态检索增强的中文医学报告生成

引用

中国图象图形学报 2025年第5期30卷 1286-1302页

作者：李恒泰刘慧陈公冠闫子申盛玉瑞张彩明山东财经大学计算机与人工智能学院山东省数字经济轻量智算与可视化重点实验室(山东财经大学) 山东第一医科大学第一附属医院放射科山东大学软件学院

目的医学报告生成旨在根据医学影像生成准确的诊断结果，以减轻医生负担、提高临床工作效率。然而，中文医学报告生成在准确理解医学影像及规范描述医学报告方面仍存在局限，并存在幻觉问题。为应对上述挑战，提出一种基于语义微调和... 详细信息

目的医学报告生成旨在根据医学影像生成准确的诊断结果，以减轻医生负担、提高临床工作效率。然而，中文医学报告生成在准确理解医学影像及规范描述医学报告方面仍存在局限，并存在幻觉问题。为应对上述挑战，提出一种基于语义微调和跨模态检索增强的中文医学报告生成模型FRCM。方法基于多模态大模型LLaVA，对其视觉编码器和大语言模型进行领域适配与微调，并提出一种通用数据与垂域数据协同训练策略：利用通用数据提高模型对复杂指令的理解能力，利用垂域数据使模型具备医学图像—文本对齐能力及专业的中文医学报告生成能力。在推理阶段，提出一种新的跨模态检索增强策略，利用引导知识有效缓解模型的幻觉问题，进一步提高模型生成医学报告的准确性和鲁棒性。结果在中文数据集MIMIC-CXR上，与XrayGLM和XrayPULSE模型相比，FRCM在双语评估替代指标BLEU-n的BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4、基于最长公共子序列的召回率指标ROUGE-L、显式顺序翻译评价指标METEOR和基于共识的图像描述评估指标CIDEr这7个指标上分别提升了10.4%、10.1%、9.7%、9.1%、6.6%、9.4%和38.4%。与LLaVA和Qwen-VL上微调过的模型相比，FRCM在BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4和CIDEr这5个指标上的得分分别提升了4.1%、3.1%、3.3%、3.6%和25.1%。消融实验结果表明，FRCM使用的训练方法和关键组件能够有效提升模型的性能。实验通过3个案例分析，进一步证明FRCM生成的中文医学报告在准确性和信息丰富度上优于对比模型。结论本文通过设计多模态大模型训练与推理策略，综合了语义微调和检索增强的优点，生成了更加详细且准确的中文医学报告。

关键词：中文医学报告生成多模态大模型(LMM) 检索增强语义微调知识引导

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

MSP-YOLACT:面向多模态PET/CT肺部肿瘤医学图像的实例分割模型

引用

光子学报 2025年第4期54卷 198-212页

作者：周涛柴文文王亚星陈凯雄陆惠玲石道宗北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 宁夏医科大学医学信息与工程学院银川750004 北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室银川750021

针对多模态肺部肿瘤医学图像对比度低、病灶边界模糊,现有方法未充分考虑多模态图像信息互补性的问题,提出了面向多模态PET/CT肺部肿瘤医学图像的实例分割模型,该模型为充分利用不同模态图像的病灶共性特征进行病灶形态增强,设计融合PET... 详细信息

针对多模态肺部肿瘤医学图像对比度低、病灶边界模糊,现有方法未充分考虑多模态图像信息互补性的问题,提出了面向多模态PET/CT肺部肿瘤医学图像的实例分割模型,该模型为充分利用不同模态图像的病灶共性特征进行病灶形态增强,设计融合PET和CT模态图像特征的多模态特征混合器;为增加模型对病灶区域的关注度,构造增强特征金字塔,该结构由强化特征融合模块以及多尺度特征融合器组成;为增强模型对病灶区域的定位能力,设计基于全局与局部特征强化的并行特征增强预测头模块。使用临床多模态肺部肿瘤医学图像数据集验证模型的有效性,结果表明所提模型对于肺部病灶分割的AP_(det)、AP_(seg)、AR_(det)、AR_(seg)、mAP_(det)和mAP_(seg)分别为64.55%、65.53%、51.47%、52.28%、64.37%和65.41%。该模型实现对肺部肿瘤病灶区域的精确检测分割,以及对肺部肿瘤自动化辅助诊断具有积极意义。

关键词：医学图像肺部肿瘤多模态 PET/CT 实例分割注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

医学免疫学硕士研究生拔尖创新型人才培养机制探究

引用

中国继续医学教育 2025年第3期17卷 5-10页

作者：宋涛郭站稳覃明张继东遵义医科大学基础医学院免疫学教研室贵州遵义563000 遵义医科大学医学信息工程学院计算机中心贵州遵义563000

培养拔尖创新型人才是我国当前研究生培养的重要目标之一,同时也是高校教育高质量发展的关键。医学免疫学涉及生物学与医学许多领域,是生命科学领域最活跃的学科。因此,如何培养拔尖创新型人才以及培养体系的建设是地方医学院校亟待解... 详细信息

培养拔尖创新型人才是我国当前研究生培养的重要目标之一,同时也是高校教育高质量发展的关键。医学免疫学涉及生物学与医学许多领域,是生命科学领域最活跃的学科。因此,如何培养拔尖创新型人才以及培养体系的建设是地方医学院校亟待解决的问题。遵义医科大学作为地方医学院校,在拔尖创新型人才培养方面经过多年的努力,在教学、科研、学科建设、人才培养及社会服务等各方面都取得了长足发展,逐步建立起一套适合地方医学院校免疫学研究生人才培养的模式,为科研院校和大中型医院输送优秀人才,对地方经济的发展起到关键作用。文章以遵义医科大学为例,阐述在拔尖创新型研究生培养模式及体系建设中的思路和做法,推动地方医学高校研究生教育发展。

关键词：医学免疫学硕士研究生培养拔尖创新型人才培养研究生培养机制创新教育培养机制探索

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于胶囊网络和图神经网络的糖尿病视网膜病变图像分级

引用

天津理工大学学报 2025年第1期41卷 97-103页

作者：王婧祎温凯袁立明孙婧徐海霞温显斌天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室天津300384 天津医科大学眼科医院天津300392

糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)已成为全球失明人数攀升的主要原因之一。目前,基于深度学习的智能分级已成为DR智能诊断研究的热点。现有的基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的DR智能分级模型已取得不... 详细信息

糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)已成为全球失明人数攀升的主要原因之一。目前,基于深度学习的智能分级已成为DR智能诊断研究的热点。现有的基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的DR智能分级模型已取得不错效果,这些模型将DR分级看作是图像分类任务,但是,这些模型更多关注深层特征提取,而未考虑DR图像本身特性、不同级之间的关系等。为了克服这些不足,提出一种新的DR智能分级模型。该模型利用胶囊网络的细节捕获能力,将CNN的池化层替换成胶囊网络,提取DR图像的深层细节特征,其次,考虑到相邻级别间DR图像差别小、容易混淆,利用图神经网络捕获DR级别间关系,最后,两路网络输出通过自适应权重完成融合,给出整个网络的分级结果。该模型在两个数据集上进行评估实验,并取得良好效果,进一步论证了该方法的优越性。

关键词：糖尿病性视网膜病变分级图卷积网络卷积神经网络胶囊网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合边缘特征与细节感知网络的YOLOv8s髋关节关键点检测算法

引用

光电工程 2025年第3期52卷 84-99页

作者：吕佳段训禄陈欣重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331 重庆师范大学重庆国家应用数学中心重庆401331 重庆医科大学附属儿童医院国家儿童健康与疾病临床医学研究中心儿童发育与疾病教育部重点实验室重庆400014

髋关节关键点的准确识别对于提高发育性髋关节发育不良诊断精度具有重要意义。然而,在儿童髋关节X射线图像中,关键点所在的骨骼区域通常对比度低和边缘模糊,导致边缘特征不明显。同时,在特征提取过程中,下采样操作会进一步弱化边缘信息... 详细信息

髋关节关键点的准确识别对于提高发育性髋关节发育不良诊断精度具有重要意义。然而,在儿童髋关节X射线图像中,关键点所在的骨骼区域通常对比度低和边缘模糊,导致边缘特征不明显。同时,在特征提取过程中,下采样操作会进一步弱化边缘信息。此外,关键点邻域内的关键结构易受背景干扰,这些因素均限制了关键点的精确定位。为此,本文提出了一种融合边缘特征与细节感知网络的YOLOv8s髋关节关键点检测算法。该算法在网络中设计了边缘特征强化模块,以捕获关键点周围空间信息并增强其所在的边缘特征;同时,提出细节感知网络,对多层级特征进行融合与优化,增强对图像中细微结构的感知能力。本文使用重庆医科大学附属儿童医院影像科提供的髋关节X射线图像数据集进行实验,结果显示,关键点的平均定位误差和平均角度误差降低至4.2090pixel和1.4872°,相较于YOLOv8s降低了6.8%和9.9%,显著优于现有方法。实验证明,本文算法有效提升了关键点的检测精度,为临床诊断提供了重要参考。

关键词：发育性髋关节发育不良关键点检测 YOLOv8s 边缘特征强化细节感知网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：