时相图特点分类研究及其临床意义

对４４５例各种心脏疾病行门控心血池显像的时相图特点分析归类,并就７型分类与心室功能各项指标、临床心功能状态、常见心血管疾病及心电图检查之间的关系进行对比研究。结果显示：该分型能够较好地与临床心功能分级及常见心脏病的表现相吻合,较好地反映了核医学影像形象、直观、准确表明临床心功能状态的特点,有助于心脏疾病的鉴别诊断。     

冠状动脉树三维重建理论模型的研究

冠状动脉树的三维信息对于心血管疾病的评价和诊断具有十分重要的意义，研究了基于两幅冠脉造影图像重建三维冠状动脉树的理论模型，首先根据透视投影原理建立一个双平面冠脉造影系统的投影模型．并分析两幅不同角度的造影图像之间的几何变换关系。然后提出一种新型的深度求解方法．最后给出冠状动脉树模型的三维重建结果。     

金纳米颗粒在疾病诊断和食品检测领域的研究进展

纳米科技的发展使纳米在各个领域得到了广泛的应用。由于金纳米颗粒具有较高的摩尔吸光系数和特殊的光学、电学、磁学性质,因此它在化学、生物传感、疾病诊断和食品检测等领域的应用取得了突出进展。综述了最近几年金纳米颗粒在疾病诊断和食品检测领域的最新研究进展,特别介绍了国家纳米科学中心近期的研究结果,他们重点研发了可控功能化纳米材料的合成和应用,构建了便携式、高灵敏度的生物化学分析方法系列,为HIV和阿尔茨海默等重大疾病的诊断提供了新方法。讨论了金纳米颗粒具有的优势及存在的问题,并对其未来的发展进行了展望。     

基于深度学习的医学影像诊断综述

目前各类医学影像数据积累迅速,给利用传统影像分析方法实现疾病诊断的医生带来了巨大挑战;计算机视觉领域的深度学习方法日渐成熟,为实现医学影像的自动分析及辅助医生实现疾病的高精度智能诊断提供了新的契机。文中综述了深度学习方法在医学影像领域的最新研究进展。首先,介绍了深度学习方法以及该类方法在医学影像领域的应用情况;然后,从应用深度学习主要研究的几大病症来分析具体的研究进展;最后,总结研究动向,预测研究趋势,并提出深度学习在医学影像研究中可能存在的问题以及建议。     

医疗机构单位综合能耗、综合电耗定额及计算方法

1范围本标准规定了医疗机构从事疾病诊断、治疗活动的过程中所消耗的各类能源的换算方法、单位综合能耗、综合电耗的计算方法。     

电子病历挖掘:概念、技术及应用

电子病历挖掘受到了国内外研究人员的极大关注,它旨在提取电子病历数据库中有用的医疗信息并挖掘隐含在其中的医学诊断规则和模式,从而为疾病诊断和治疗提供科学的、准确的辅助决策.通过对资料和文献的分析,详细总结并探讨了电子病历挖掘的概念、技术路线、主要方法以及应用领域,最后指出了其研究面临的挑战.随着电子病历挖掘的进一步研究,其必将在医学领域得到更广泛地应用.     

基于多层感知器网络的农作物疾病诊断系统

农作物疾病的人工诊断效果常受到个人诊断经验和能力的限制,无法达到最令人满意的诊断结果.将丰富的植物病理学诊断经验和知识编人专家系统,利用模式识别算法,对农作物常见疾病进行诊断,可以大大提高诊断准确率,有效地提高其产量和质量.主要研究了基于一种人工神经元网络—多层感知器网络的模式识别技术在大豆疾病诊断中的应用.MLP神经网络通过模拟生物神经元细胞对外部刺激而产生的反应,构成一种前向神经网络,可以有效地解决非线性不可分问题.首先对大豆常见19种疾病症状进行了收集和整理,构建试验样本集.然后,利用反向传播算法对该网络进行训练和测试.测试结果表明,该模型具有较高的农作物疾病诊断正确率和良好的泛化能力.     

集成范例推理及其在疾病诊断系统中的应用

根据疾病诊断的一般过程,研究集成范例推理技术和方法,提出一个基于集成范例推理的疾病诊断系统,介绍了系统的原理、架构及其组成部分,并对其中的关键技术和功能进行了设计。该系统设计符合疾病诊断的实际过程,有助于提高疾病诊断的自动化水平。     

基于气敏传感阵列的人体呼出气体检测与疾病诊断研究

本文目的是致力于探究纳米修饰导电聚合物气敏阵列协同智能信息处理技术构建人体呼出气体检测系统,对人体呼出气体中主要疾病标志物气体(氨气、硫化氢、丙酮)开展实验研究,获取气敏传感阵列在人体疾病状态下的多维响应数据,采用主成分分析算法对响应数据进行特征提取与数据降维,在此基础上构建径向基函数神经网络模型,进一步开展基于人体呼出气体的疾病诊断模型研究,分别采用聚类分析、支持向量机、深度置信网络等方法构建人体疾病诊断模型。结果表明,采用粒子群算法对径向基函数神经网络参数进行优化,有效的减少数据维度与交叉敏感性能的影响,实现了人体呼出气体组分与浓度的高精度预测,研究发现,深度置信网络模型具有较高的诊断准确率,满足人体疾病早期筛查与诊断的要求,对保 障人体健康具有深远的意义。     

奋战在抗疫前线的“钢铁战士”

自新冠肺炎疫情发生以来,中国机器人企业充分发挥优势,拼速度、拼技术、拼产品,在短时间内投放各类机器人,参与了防疫抗疫全流程中多项工作任务,与前线医务人员一起并肩作战。据不完全统计,近30家机器人企业奋战在抗疫第一线,普渡科技、新松、擎朗智能、广州赛特、猎户星空、云迹科技、京东物流、坎德拉、哈工大机器人集团、钛米机器人、灵至科技、大疆、创泽智能等企业,在疫情防控、疾病诊断、民生保障等诸多方面做出了积极贡献。