He－Ne激光在外科伤口的应用

Ｈｅ－Ｎｅ激光在外科伤口的应用孙英信（重庆医科大学第一医院）１９９４年２月～６月，我科应用Ｈｅ－Ｎｅ激光对手术后的伤口、窦道进行了激光治疗，取得了满意的效果，现介绍如下：１一般资料本组共治疗３０例患者，均为经手术治疗的住院病人，其中男性１３例，女性１...     

移动数字图书馆的图书分类系统设计

为了解决传统数字图书馆在图书分类系统设计上存在的问题,包括综合服务功能不健全以及数字图书资源检索效率低等问题,设计了移动数字图书馆的图书分类系统,并对系统进行总体架构设计,设计了服务器后台硬件系统、服务器前台软件的运行环境、登录操作以及检索操作。系统软件的设计包括系统编码的设计流程和系统索引框架,系统以条形码为基础实现对图书的分类,进行功能测试和索引框架建立,提高电子图书检索水平。实验结果说明所设计的图书分类系统各项性能运行良好,图书分类效率提高了15%以上,具有较高的分类精确度。     

Nd：YAG激光治疗宫颈糜烂56例的体会

应用Ｎｄ：ＹＡＧ激光对宫颈糜烂疾病进行了治疗，有效率为９８．２％，结合临床随访１年以上。认为本方法疗效肯定，操作简便，利用激光治疗的原理，使糜烂组织炭化、结痂、痂壳脱落后，创面为新生的鳞状上皮复盖，而达到治疗。     

Nd:YAG激光治疗前列腺的研究

目的：观察Nd:YAG激光对前列腺增生的疗效，探讨激光的作用机理。方法：应用Nd:YAG激光器经膀胱镜插管孔将芯径400μm石英光导纤维送入膀胱，对准增生的前列腺组织，进行烧灼、汽化、切割。手术激光输出功率0－5W，每次照射7－9秒。结果：本组96例经一次Nd:YAG激光治疗，术后三个月，92例排尿正常，自觉症状明显好转，B超显示，残余尿量35ml以下。一年后，膀胱镜检查，前列腺左、中、右三叶肥大均消失，内膜完整光滑。结论：Nd：YAG激光治疗前列腺增生症效果良好，对肥大前列腺组织具有良好的生物效应。     

Nd—YAG激光治疗鼻出血

本文报导应用Ｎｄ－ＹＡＧ激光机对３２０例不同类型鼻出血患者进行治疗观察，结果表明；Ｎｄ－ＹＡＧ激光通过控制照射时间，调节激光输出功率及采用不同治疗步骤对鼻出血的治疗有较好疗效，治愈率达９４％，故认为Ｎｄ－ＹＡＧ激光治疗鼻出血具有方法简单，操作方便，病人痛苦小，止血确切，无并发症等优点。     

He—Ne激光对家兔血脂影响的实验研究

本实验采用Ｈｅ－Ｎｅ激光对高血脂家兔心前区进行照射，研究激光辐射对其血脂的影响。结果表明：激光照射后血清低密度脂蛋白胆固醇（ＬＤＬ－Ｃｈ）和总胆固醇（Ｔ－Ｃｈ）均有显著下降，高密度脂蛋白胆固醇（ＨＤＬ－Ｃｈ）无明显变化，为临床上激光治疗高脂血症及其并发症（如心脑血管疾病等）提供了理论依据。     

CO_2激光和α-干扰素联合治疗妇女尖锐湿疣

采用Co2激光或与α—干扰素联合对妇女生殖器多发、大范围尖锐湿疣进行治疗。结果显示：Co2激光配合α－干扰素治疗组1次、2次及3次以上手术治愈率分别为18．36％,47．95％,33．67％,而单纯激光治疗组分别为3．96％．24．75％,71．28％．结果表明：CO2激光与α－干扰素联合治疗能明显减少激光手术次数,提高1、2次手术治愈率（P＜0．01）,明显缩短治愈时间（P＜0．01）．     

Nd:YAG激光在临床治疗慢性扁桃体炎中的应用

目的:探讨Nd:YAG激光对慢性扁桃体炎的治疗疗效.方法:自2010年至2011年间用Nd:YAG激光治疗的慢性扁桃体炎23例,并对激光治疗与药物、手术的治疗方法进行分析比较.结果:慢性扁桃体炎激光治疗可以达到95％的治愈率.结论:Nd:YAG激光治疗慢性扁桃体炎是除手术治疗之外的另一种有效治疗方法,降低了手术率,该方法操作简单、痛苦小、疗效高、费用低、术后反应轻、并发症少.     

太田痣激光治疗围手术期的护理

目的：探讨Medlite C3激光治疗太田痣围手术期的护理工作,以便进一步提高太田痣治疗效果。方法：通过对本科室8年来108例太田痣患者激光治疗前后的治疗及护理过程进行总结,介绍了在围手术期需要注意的问题,以及对病患的心理护理工作。结果：太田痣激光治疗前、治疗中和治疗后都有需要医护的良好配合,而对于患者的心理护理工作同样是至关重要的。否则可能影响治疗的效果。结论：良好的围手术期护理工作对于保障和提高激光对太田痣疗效有重要的意义。     

CO2激光治疗34例汗管瘤疗效观察

ＣＯ＿２激光治疗３４例汗管瘤疗效观察宋韬，孙祥银（湖北医科大学第二医院皮肤科）我科自１９８７年以来应用ＣＯ＿２激光手术治疗汗管瘤３４例，经临床观察，效果甚佳。现将结果报导如下：１资料及方法临床资料：３４例患者均为门诊病人，男２例，女３２例。年龄１８－...     

基于多域并行编码的高速IPv6流分类

IPv6的多域流分类是高速路由器设计中的一个难点.本文提出了一种使用TCAM的高速IPv6流分类方案,其核心思想是:(1)区分IPv6包头5个域字段的不同特征,根据IPv6地址的特征及其分配信息对其进行压缩,对TCP端口域实施扩展的层次编码,根据统计数据对协议域进行压缩,最终结果是把原始域的296比特转换成280比特的查找关键字,与TCAM的表项宽度相匹配;(2)使用嵌入SSRAM表查找技术,对5个域并行进行独立编码,消除瓶颈编码环节,达到线速处理要求;(3)分类规则数据库按照本文预设计的编码方式存储在TCAM中,使用流水线技术让域的编码操作和查找操作并行执行,每个TCAM访存周期完成一次查找操作.同时,为解决范围匹配问题,本文设计了一种预定义位宽的动态范围编码算法,既节省了TCAM的存储空间,又提高了硬件规则库的更新速度.分析和仿真表明,当路由查找和流分类共用一个TCAM时,使用较低的工作频率(66MHz),流分类和路由查找速度均可达到22Mpps,满足高速OC-192接口的线速查找与流分类要求.     

一种改进的字典学习方法在医疗疾病分析中的应用

针对传统字典学习算法忽略样本与字典原子之间关联信息及有限的训练集容易出现过拟合的现象,文中提出了通过加权机制及二范数约束的方法,建立样本与字典原子之间的权重关系,并对编码系数用二范数进行约束。采用留一交叉验证法在抑郁症数据集上比较了算法的精确度、灵敏度和错误率等指标。实验结果表明,改进的算法在医疗疾病分类中有良好的效果,分类精确度平均提高了21.87%,灵敏度和错误率等方面也有良好的表现。     

基于多任务学习的番茄叶片图像病害程度分类

针对现有的分类深度神经网络大多为扁平型的网 络架构,很少关注数据类别的层次 性结构,导致分类器训练难度较大的问题,本文提出一种基于数据层次关系的多任务学习分 类网络模型。依托番茄叶片病害的层次结构信息设计了一个带有共享网络的由粗粒度到细粒 度的层次结构进行病害程度分类,网络模型以ResNet-50作为网络主干,包括两个子网络: 粗粒度网络模块负责区分番茄病害共5类,细粒度网络模块在残差网络模块的基础上添加 SE模块负责病害程度的分类共9类。通过对网络架构各个分支的验证,以及同VGG-16、 ResNet-34、ResNet-50 3种扁平型网络在病害程度分类任务上做比较,证明本文网络结构 的 可行性和有效性,最终测试集分类精度达到93.97%。证明本文结合数 据与网络的层次结构 采用多任务分类方法,是一种有效的病害程度分类算法。     

基于免疫克隆选择的最优ECOC编码输出

纠错输出编码（Error Correcting Output Codes,ECOC）是解决模式识别领域多类分类问题的有效工具。在寻找最优编码输出的问题上,现有方法忽略了样本类别之间的相关性,导致学习效率和分类效果低下。为构造数据感知的编码矩阵,提出基于免疫克隆选择（Immune Clonal Selection Algorithm,ICSA）的最优纠错输出编码方法,将矩阵构造的多约束NP（Non-deterministic Polynomial,NP）难问题转换为优化搜索问题.首先基于分类精度和编码长度定义亲合度函数,然后结合样本知识改进变异交叉算子,根据约束性条件对矩阵进行搜索,从而快速有效地构建最优ECOC编码.实验表明该方法能够在提升多类分类精度的同时加快算法效率,而且输出的编码矩阵更加紧凑.     

出院第一诊断与单病种质量相关性调查

目的：加强病案首页出院第一诊断选择的准确性，以提高单病种的医疗质量。方法：采用回顾性的方法对2002年出院的10个单病种(2393份病案)的出院诊断顺序进行检查和修改，以观察单病种质量的变化。结果：出院第一诊断的改变，导致单病种的平均住院日、平均医疗费用发生了相应的变化。结论：出院第一诊断的选择决定单病种的质量指标，进而影响医院的整体医疗质量水平。     

Electronic medical record data sharing scheme based on searchable encryption via consortium blockchain

Considering that it was difficult to share medical record data among different medical institutions in cloud storage,an electronic medical record data sharing scheme based on searchable encryption on blockchain was proposed.In order to realize the secure storage and sharing of electronic medical records in the scheme,the patient’s electronic medical record ciphertext was stored in the hospital server,the ciphertext hash value was stored in the private blockchain,and the keyword index was stored in the consortium blockchain.Searchable encryption was used to implement secure search of keywords in the consortium blockchain,and proxy re-encryption technology was used to realize the sharing of electronic medical records of patients by other data users.Security analysis shows that the proposed scheme can achieve ciphertext security and keyword security.Moreover,the performance of the scheme was analyzed by function analysis,computational efficiency analysis and numerical simulation.The performance analysis shows that the scheme can achieve high computational efficiency.     

Mutual information-based analysis of JPEG2000 contexts.

Context-based arithmetic coding has been widely adopted in image and video compression and is a key component of the new JPEG2000 image compression standard. In this paper, the contexts used in JPEG2000 are analyzed using the mutual information, which is closely related to the compression performance. We first show that, when combining the contexts, the mutual information between the contexts and the encoded data will decrease unless the conditional probability distributions of the combined contexts are the same. Given I, the initial number of contexts, and F, the final desired number of contexts, there are S(I, F) possible context classification schemes where S(I, F) is called the Stirling number of the second kind. The optimal classification scheme is the one that gives the maximum mutual information. Instead of using an exhaustive search, the optimal classification scheme can be obtained through a modified generalized Lloyd algorithm with the relative entropy as the distortion metric. For binary arithmetic coding, the search complexity can be reduced by using dynamic programming. Our experimental results show that the JPEG2000 contexts capture the correlations among the wavelet coefficients very well. At the same time, the number of contexts used as part of the standard can be reduced without loss in the coding performance.     

基于分类和压缩比联合测度的高光谱图像压缩方法研究

实验设计了一个高光谱图像压缩编码系统，在考虑压缩效果的同时，兼顾考虑其后续的分类应用．针对高光谱图像是一种三维图像，存在较强的谱间相关性的特点，在二维图像变换的基础上提出用三维小波变换后再进行三维SPIHT编码的方法来压缩图像，同时对那些影响分类的区域的光谱信息进行更好的保留、实验证明，在保证同样压缩比的同时，能够达到更好的分类精度。     

基于特征值排序的部分失真快速码字搜索算法

提出了一种矢量量化快速码字搜索算法．该算法在编码前预先计算每个码字的特征值并按顺序排列；在编码时，根据每个输入矢量的特征值来确定码字搜索顺序。同时限定相应的搜索范围及利用有效的码字删除准则，从而大大提高了编码速度．实验表明，该算法只需要穷尽算法2％-4％的编码时间就可以获得与之较为接近的编码质量，编码速度与ASRSS算法及MEENNS算法相比也有明显提高。     

基于分类和3D-SPIHT算法相结合的多光谱图像压缩

文中提出了一种基于分类预测的三维SPIHT算法,并对多光谱1~7波段图像进行了压缩实验。首先对图像数据作三维变换,空域采用浮点97小波去除相关性,谱域分类预测去除冗余;再根据分类预测算法获得系数的残差图像,并对残差图像进行三维SPIHT编码; 而对分类预测时得到的码书和索引表进行哈夫曼无损压缩; 将这3个编码文件传送到解码端用于图像重构。实验证明该算法具有很好的重构效果。