心脏介入手术病人信息系统的研究与设计

心脏病介入治疗已成为心脏病治疗中非常重要和有效的手段.为提高手术的安全性,需要对手术病人信息进行统计分析.本文介绍了以C Builder为开发工具,利用数据库技术开发的心脏病介入手术病人信息系统.     

国内首例运用全机器人系统做不开胸心脏手术获得成功

1月16日,解放军总医院心血管外科运用机器人"达芬奇S"为一名女患者成功实施不开胸的心脏手术,这是我国首例全部由机器人完成的心脏病手术.对于先天性心脏病,传统人工手术需要劈开胸骨,不仅使患者创伤面积大,还有可能发生潜在的并发症.     

一种超细微COMS医疗图像传感器协助医生心脏手术

正美国佐治亚理工学院的研究人员研发出一种超细微的传感器设备,希望能够帮助降低心脏病致人死亡的案例。这种设备实质上就是1.4mm的硅芯片,可以拍摄心脏和冠状动脉内部及血管周围的实时3D图像。接下来再根据测定体积的图像,来更好地指导医生进行心脏手术,并帮助医生清除病人动脉中的堵塞物,不需要进行大手术即可以完成这些工作。这种芯片实际上     

有指导的数据挖掘在心脏病风险评价中的应用

本文讲述了什么是数据挖掘,以及数据挖掘的两种策略:有指导和无指导学习。作者用心脏病数据集范例来解释有指导学习的过程。实验表明患心脏病病人的某些属性特征和患心脏病风险的大小有较大关系。数据挖掘的结果对于医生临床诊断有很重要的意义。     

让世界成为你我的办公室

视频通讯可能很简单,比如与商场人士洽谈复杂的生意,即便对方坐在世界另一边的办公室。视频通讯可能很复杂,比如首席心脏病专家在手术之前,为千里之外某个偏僻村庄的病人做最后检查。视频通讯也可能很个性化,比如确保看到孩子放学后平安回家,哪怕你们处在不同的时区。在未来几年,视频通讯领域的技术突破即将改变我们的沟通、工作和生活方式。Skype和苹果的FaceTime等软件早已彻底改变了人际关系——Skype声称2013年6月拥有3亿用户,这意味着亲朋好友可以从世界上任何地方保持联系。     

四环素能否抑制心脏病

医生们竭尽全力,仍无法解释多种心脏病的病因.虽然一方面,病人往往有易患心脏病的因素,例如肥胖、高血压、糖尿病或长期吸烟等;但另一方面,起码半数心脏病例原因不明. 100年前,人们怀疑感染会导致心脏病.随着抗生素问世,对这个理论的兴趣逐渐减少:然而,在过去20年,研究人员又开始探索感染与动脉粥样硬化的联系,动脉粥样硬化使血管形成脂肪斑.     

产品专利设计2则

新型室外求助器对于身患诸如癫痫病、心脏病、糖尿病、高血压等发病率较高的病人,尤其是老年病人来说,在户外活动时,随身携带一个能在突然发病后,自动向周围人呼救,并告知正确救助方法的求助装置,显然很有意义。它使大多数病人因此而转危为安。由于它显而易见的社会效益,这种求助器刚一出现,就     

VTEL多媒体会议电视系统为外科手术技术革命做贡献

ＶＴＥＬ多媒体会议电视系统为外科手术技术革命做贡献１９９８年３月６日１０００多名心血管专家在圣地亚哥的会议中心观看了在３０００英里之遥的北卡罗来纳州格林维尔医学中心大学进行的一次心脏外科手术。此次心脏外科整修手术是由美国著名微小侵入式心脏病外科医师、...     

试论手术病人的术后护理

本文旨在探讨手术病人的术后护理，主要包括情志护理和常规护理两方面。注意手术病人的心理状态，并对其进行适当的情志调护是不可忽视的实际问题，在进行情志护理之前必须要了解影响情志变化的因素有哪些，有利于之后情志护理工作的展开。常规护理的工作内容，包括手术刀口的护理、各种引流管的护理、饮食护理、术后不适及合并症的护理，以及术后的康复锻炼等。努力在各个方面为病人打造最适合的医疗环境，有利于手术病人的恢复。     

病人求助器

这里介绍的求助器是专门为患有心脏病、高血压等的病人或年迈老人设计的。当使用者独自远行或上街发生意外时,只要按动求助器上的放音开关,便会触发电路反复发出事先已录制好的语音求助声,从而提示周围在场的人们及时给予有效帮助;如果病情突发时病人已摔倒在地不省人事,电路亦会自动发出求助声来。该制作简单实用,性价比高(造价不足25元),非常适合广大电子爱好者动手仿制或有关厂家开发生产。     

冠心病介入治疗虚拟仿真操作训练系统的设计

冠心病的介入治疗效果明显、创伤小和恢复快,但在目前临床上专科医师模拟训练和医学专业实践教学中无实践对象,同时也容易受到辐射危害。现利用计算机等仿真技术开发一款冠心病介入治疗虚拟仿真操作训练系统,核心技术主要包括冠心病介入治疗设备基本单元、透明人体血管模型、无辐射仿DSA成像系统、三维动画学习软件等。操作者能够完全还原冠心病介入治疗中各种操作流程、技巧和手法,而且无X线辐射,安全可靠;创造性的利用自主研发的透明人体模型反复进行操作训练,经实验测试后可在医学生实践教学中直接得到推广运用,填补了本领域无实验设备和受试对象的空白。     

微创血管介入手术机器人的主从交互控制方法与实现

微创血管介入手术是治疗冠心病的重要治疗手段, 手术中要求对导管、导丝等介入器械高精度递送.得益于机器人技术的高精度、可远程操作等特点, 血管介入手术机器人的研制受到了极大关注.在微创血管介入手术中, 按导管或导丝远端所处血管部位, 将介入器械递送过程分为三个阶段: 1) 主动脉阶段:导丝或导管远端位于主动脉, 需快速前送, 以减少X射线和造影剂的使用; 2) 冠脉入口阶段:导丝或导管远端进入冠脉, 此时需选择相应的病变冠脉分支; 3) 冠脉病变阶段:导丝或导管远端位于狭窄病变部位, 需要高精度操作才能使导丝或导管穿过狭窄病变.针对器械递送的不同阶段, 提出具有运动缩放的主从控制方法, 通过改变血管介入手术机器人主端和从端之间的运动缩放关系, 实现机器人从端对主端操作的放大、缩小或等比例复现.通过在微创血管介入手术机器人平台实验, 验证了机器人从端对主端操作缩放的可行性和有效性.通过操作时间和操作精度对比分析得到:在缩放因子为4时操作时间减少39.9%;在缩放因子为1/4时, 平移和旋转操作精度分别提高72.9%和77.1%.     

基于图像的介入器械前端变形建模与受力估计

目的 血管介入手术中介入器械与血管壁之间的接触力对手术安全有着重要意义,然而目前缺乏直接测量器械前端与血管壁接触力的传感器和有效手段。为解决这一难题,本文提出了一种通过图像观察器械前端变形程度从而估计器械与血管壁接触力的方法。方法 通过模拟血管介入手术过程来获取介入器械导丝的变形量和与之相对应的力,从而对介入器械前端接触力与变形量关系进行建模。将介入器械前的端接触力分为垂直于接触面方向的力和沿着接触面方向的力并分别加以处理;使用介入器械前端变形段的最大曲率变化量描述器械变形量,通过图像观察导丝变形来计算导丝的最大曲率。为求解最大曲率,使用器械上3个点构成的三角形并求其外接圆曲率来表示这3点所在段的曲率,在介入器械前端进行依次遍历求取最大值以获得最大曲率。通过实验分析验证介入器械受力与最大曲率之间的关系。结果 实验表明介入器械前端的接触力与器械前端最大曲率变化率之间存在着映射关系,且这种关系能用函数表达式准确地表达出来,通过函数式来预测受力的平均误差在10%以内。结论 研究表明,通过图像分析导丝前端的变形量、估计导丝前端接触力,进而判断血管手术过程中介入器械与血管壁的接触状态的方法是可行...     

基于USB接口的虚拟心电监护仪设计

心脏病是严重威胁人类健康和生命的主要疾病之一.心电监测系统能及时获取患者的心电信息,发现心电异常情况,及时采取相应处理措施,是降低心脏病死亡率有效手段之一.而多数心电监护设备都在医院使用,成本高.开发一种低成本心电监测仪器,使一些有心电方面监测需求的人能在家中检测心电情况,将具有巨大的市场需求和重要的研究意义.     

基于数据挖掘的冠心病病因规律分析研究

冠心病已经逐渐成为当今威胁人类身体健康的三大疾病之一。如何科学、准确地提供冠心病及时预防、治疗方案,降低发病率,在冠心病诊断领域变得尤为迫切。利用当今流行的数据挖掘技术,对在诊治冠心病的临床中积累的大量临床信息资料进行科学提炼有用信息,分析挖掘冠心病的诊疗临床规律,从而达到辨证施治的目的。     

A Multicriteria Weighted Vote‐Based Classifier Ensemble for Heart Disease Prediction

The availability of a large amount of medical data leads to the need of intelligent disease prediction and analysis tools to extract hidden information. A large number of data mining and statistical analysis tools are used for disease prediction. Single data‐mining techniques show acceptable level of accuracy for heart disease diagnosis. This article focuses on prediction and analysis of heart disease using weighted vote‐based classifier ensemble technique. The proposed ensemble model overcomes the limitations of conventional data‐mining techniques by employing the ensemble of five heterogeneous classifiers: naive Bayes, decision tree based on Gini index, decision tree based on information gain, instance‐based learner, and support vector machines. We have used five benchmark heart disease data sets taken from UCI repository. Each data set contains different set of feature space that ultimately leads to the prediction of heart disease. The effectiveness of proposed ensemble classifier is investigated by comparing the performance with different researchers' techniques. Tenfold cross‐validation is used to handle the class imbalance problem. Moreover, confusion matrices and analysis of variance statistics are used to show the prediction results of all classifiers. The experimental results verify that the proposed ensemble classifier can deal with all types of attributes and it has achieved the high diagnosis accuracy of 87.37%, sensitivity of 93.75%, specificity of 92.86%, and F‐measure of 82.17%. The F‐ratio higher than the F‐critical and p‐value less than 0.01 for a 95% confidence interval indicate that the results are statistically significant for all the data sets.     

高校服务器运维安全审计系统的研究

随着社会信息化水平的提高,各种服务器、交换机、路由器等硬件设备越来越多,需要建设运维权限集中管理和审计系统,规范运维人员对服务器的操作行为,提升对信息系统运维操作的监管能力,提高网络与信息安全管理水平。     

Proteomics in chronic kidney disease: The issues clinical nephrologists need an answer for

A growing number of patients are recognised to have chronic kidney disease (CKD). However, only a minority will progress to end-stage renal disease requiring dialysis or transplantation. Currently available diagnostic and staging tools frequently fail to identify those at higher risk of progression or death. Furthermore within specific disease entities there are shortcomings in the prediction of the need for therapeutic interventions or the response to different forms of therapy. Kidney and urine proteomic biomarkers are considered as promising diagnostic tools to predict CKD progression early in diabetic nephropathy, facilitating timely and selective intervention that may reduce the related health-care expenditures. However, independent groups have not validated these findings and the technique is not currently available for routine clinical care. Furthermore, there are gaps in our understanding of predictors of progression or need for therapy in non-diabetic CKD. Presumably, a combination of tissue and urine biomarkers will be more informative than individual markers. This review identifies clinical questions in need of an answer, summarises current information on proteomic biomarkers and CKD, and describes the European Kidney and Urine Proteomics initiative that has been launched to carry out a clinical study aimed at identifying urinary proteomic biomarkers distinguishing between fast and slow progressors among patients with biopsy-proven primary glomerulopathies.     

Efficient nonparametric identification for high-precision motion systems: A practical comparison based on a medical X-ray system

The need for accurate knowledge of complex dynamical behavior for high-performance mechatronic systems led to the development of a vast amount of nonparametric system identification approaches over the recent years. The aim of this paper is to compare several proposed methods based on experiments on a physical complex mechanical system to bridge the gap between identification theory and practical applications in industry where basic identification approaches are often the norm. Typical practical implications such as operation under closed-loop control, multivariable coupled behavior and nonlinear effects are included in the analysis. Finally, a possible approach for fast and reliable identification is illustrated based on measurement results of an interventional medical X-ray system.     

企业信息系统安全规划设计与实施探讨

企业信息化建设规模逐渐扩展,有关内部支撑系统已经成为企业经营的必要支撑媒介,按照特定平稳运行潜力观察,有关整个企业的快速运营与发展动力需要引起有关人员的高度重视。为了全面应对信息安全管理问题,巩固安全防护体系架构．需要针对数据安全性和业务交互性特征实施逐层延展,这已经成为企业创新规划阶段需要全面考虑的深刻问题。因此．本文主要联合企业安全信息系统规划纲要,稳定内部防护机制和建设条件,保证细化任务的部署速率,最终为企业安全事业发展灌输最新活性因素,避免阶段隐患问题的再次滋生。