[目的/意义]为揭示数据论文与期刊论文关联出版的新形态,对目前数据期刊的开放共享、数据论文与期刊论文之间的关联进行研究,有助于推动科学数据的开放共享发展,促进科学数据的高效流通,使科学数据在多层维度释放数据价值。[方法/过程]...[目的/意义]为揭示数据论文与期刊论文关联出版的新形态,对目前数据期刊的开放共享、数据论文与期刊论文之间的关联进行研究,有助于推动科学数据的开放共享发展,促进科学数据的高效流通,使科学数据在多层维度释放数据价值。[方法/过程]基于FAIR原则,从元数据元素、文献服务等角度出发,构建数据流向视角下数据论文与期刊论文之间的互关联模型,分析数据论文与期刊论文之间的关联过程,并选取代表性数据期刊Data in Brief的数据论文为实例展开模型验证与实践参照。[结果/结论]本文基于“可访问”“可发现”对“开放共享”展开研究;基于“可互操作”和“可重用”对“关联”展开研究。通过构建理论模型、实例验证,厘清数据论文与期刊论文之间的关联模式以及验证理论模型的可行性与合理性。展开更多
目的构建跟距联合畸形(talocalcaneal coalition)的X线影像组学模型,并检验其对跟距联合畸形的筛查诊断能力。方法回顾性分析2019年1月至2023年3月吉林大学中日联谊医院放射线科200例行踝关节或足部X线检查的患者临床放射资料(跟距联合...目的构建跟距联合畸形(talocalcaneal coalition)的X线影像组学模型,并检验其对跟距联合畸形的筛查诊断能力。方法回顾性分析2019年1月至2023年3月吉林大学中日联谊医院放射线科200例行踝关节或足部X线检查的患者临床放射资料(跟距联合阳性及阴性各100例),手动勾画跟距联合畸形所在影像学区域,基于Python-pyradiomics库初步提取影像组学特征,通过曼-惠特尼U检验及最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法实现数据降维和特征筛选,用支持向量机(support vector machine,SVM)对筛选得到的影像组学特征分类建模,最终以受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)、精确度、召回率、敏感度、特异度及F1分数评价模型的诊断效能。结果从X线图像中初步提取到105个组学特征,经曼-惠特尼U检验及LASSO算法筛选出7个强相关性特征,最终以SVM分类器所构建模型的测试集AUC值为0.93,精确度、召回率、敏感度、特异度和F1分数分别为88%、85%、93%、92%、88%,对跟距联合畸形有良好的筛查诊断能力。结论基于X线的影像组学模型可作为筛查诊断跟距联合畸形的一种准确高效的无创性工具,帮助临床医师诊断跟距联合畸形。展开更多
最近大数据技术受到国内外学界和业界的广泛关注。为全面深入了解大数据的研究成果,以Derwent Innovations Index(德温特专利数据库)和Web of Science(WOS)数据库为数据源,利用专利地图和知识图谱方法,从年份、国家、研究机构、高被引...最近大数据技术受到国内外学界和业界的广泛关注。为全面深入了解大数据的研究成果,以Derwent Innovations Index(德温特专利数据库)和Web of Science(WOS)数据库为数据源,利用专利地图和知识图谱方法,从年份、国家、研究机构、高被引文献、关键词五个方面进行专利和论文的可视化比较。专利和论文的视角均表明,大数据技术发展呈现两个明显的阶段,目前正处于快速发展阶段。美国在大数据研究领域优势突出,我国在大数据专利方面数量领先。无论是从专利还是论文的角度,IBM公司的数量显著,并且研究主题包括大数据技术的系统、获取、存储、分析、管理、应用等方面。在揭示大数据核心技术方面,共被引论文的角度比高被引专利更具优势。ThemeScape专利地图从微观的视角深入和具体的展示大数据的技术进展,关键词共现图谱从宏观的视角全面和系统的展示大数据的研究进展。总体来说,目前大数据研究呈现4个方面的特征:研究热潮正在袭来、美国实力超群、互联网企业引领研究方阵、核心技术集中在MapReduce、Hadoop、云计算等。展开更多
文摘[目的/意义]为揭示数据论文与期刊论文关联出版的新形态,对目前数据期刊的开放共享、数据论文与期刊论文之间的关联进行研究,有助于推动科学数据的开放共享发展,促进科学数据的高效流通,使科学数据在多层维度释放数据价值。[方法/过程]基于FAIR原则,从元数据元素、文献服务等角度出发,构建数据流向视角下数据论文与期刊论文之间的互关联模型,分析数据论文与期刊论文之间的关联过程,并选取代表性数据期刊Data in Brief的数据论文为实例展开模型验证与实践参照。[结果/结论]本文基于“可访问”“可发现”对“开放共享”展开研究;基于“可互操作”和“可重用”对“关联”展开研究。通过构建理论模型、实例验证,厘清数据论文与期刊论文之间的关联模式以及验证理论模型的可行性与合理性。
文摘目的构建跟距联合畸形(talocalcaneal coalition)的X线影像组学模型,并检验其对跟距联合畸形的筛查诊断能力。方法回顾性分析2019年1月至2023年3月吉林大学中日联谊医院放射线科200例行踝关节或足部X线检查的患者临床放射资料(跟距联合阳性及阴性各100例),手动勾画跟距联合畸形所在影像学区域,基于Python-pyradiomics库初步提取影像组学特征,通过曼-惠特尼U检验及最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法实现数据降维和特征筛选,用支持向量机(support vector machine,SVM)对筛选得到的影像组学特征分类建模,最终以受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)、精确度、召回率、敏感度、特异度及F1分数评价模型的诊断效能。结果从X线图像中初步提取到105个组学特征,经曼-惠特尼U检验及LASSO算法筛选出7个强相关性特征,最终以SVM分类器所构建模型的测试集AUC值为0.93,精确度、召回率、敏感度、特异度和F1分数分别为88%、85%、93%、92%、88%,对跟距联合畸形有良好的筛查诊断能力。结论基于X线的影像组学模型可作为筛查诊断跟距联合畸形的一种准确高效的无创性工具,帮助临床医师诊断跟距联合畸形。
文摘最近大数据技术受到国内外学界和业界的广泛关注。为全面深入了解大数据的研究成果,以Derwent Innovations Index(德温特专利数据库)和Web of Science(WOS)数据库为数据源,利用专利地图和知识图谱方法,从年份、国家、研究机构、高被引文献、关键词五个方面进行专利和论文的可视化比较。专利和论文的视角均表明,大数据技术发展呈现两个明显的阶段,目前正处于快速发展阶段。美国在大数据研究领域优势突出,我国在大数据专利方面数量领先。无论是从专利还是论文的角度,IBM公司的数量显著,并且研究主题包括大数据技术的系统、获取、存储、分析、管理、应用等方面。在揭示大数据核心技术方面,共被引论文的角度比高被引专利更具优势。ThemeScape专利地图从微观的视角深入和具体的展示大数据的技术进展,关键词共现图谱从宏观的视角全面和系统的展示大数据的研究进展。总体来说,目前大数据研究呈现4个方面的特征:研究热潮正在袭来、美国实力超群、互联网企业引领研究方阵、核心技术集中在MapReduce、Hadoop、云计算等。
