基于移动医疗大数据平台下降低能量消耗机会网络的研究与应用

医疗过程中会产生大量的数据信息,但是海量的医疗数据与有限的网络资源存在矛盾,因此需要压缩传输信息,从而降低传输过程中的能量消耗。对机会网络中的信息发送、接收过程进行分析,建立了减少能耗有效性数据传输路由算法(reduce energy effective data transmission algorithm,REEDT)。该算法通过对发送数据进行有效筛选,建立了优化的信息发送和接收机制。经过仿真实验,并与Spray and Wait和Binary Spray and Wait算法比较,该算法降低了网络传输的能量消耗。

基于移动医疗大数据平台下深度最优匹配算法的机会网络转发机制

通过分析在移动医疗大数据平台下,机会网络中节点传递信息方式的特点,遍历所有邻接节点,对两节点的数据进行比较,通过最优匹配方式,选择匹配结果最优的邻接节点作为下一跳的节点,从而找出一条使数据高效转发的路径。根据此过程,提出一种基于移动医疗大数据平台下深度最优匹配算法的机会网络转发机制,即DOM算法,用来匹配节点中的数据分组,从而选择一条数据高效转发的路径。通过与机会网络中的经典算法比较,表明DOM算法能够在数据传播的过程中减少冗余数据并且显著提高传输成功率。

青年群体从传统就医渠道向移动医疗转移使用研究

基于效价理论和已有文献对主观规范、习惯及组织声誉的研究,提出一个考虑两种不同环境下影响青年群体从传统就医渠道向移动医疗使用转移的研究模型。通过204名青年样本和PLS结构方程模型的实证表明:青年用户的移动医疗感知风险负向影响其使用转移意愿,而感知移动性、感知医院声誉及用户主观规范均对此产生正向影响,但青年用户线下就医习惯的负向影响不显著;在使用转移决策过程中,青年用户的性别和移动应用使用经验显著调节感知移动性和主观规范对使用转移意愿的影响。

大型公立医院基于“互联网+医疗健康”的智慧服务体系建设与探索

目的:构建医院"互联网+医疗健康"的智慧服务体系,推动医疗信息化便民惠民工程向更加智慧、更加深入和更高水平发展。方法:运用"互联网+医疗健康"技术,建设信息传输交互、临床业务和运营管理等核心体系,夯实信息基础,深化预约诊疗、医保结算和药事管理等应用,探索区域协同、远程医疗和全病程管理等服务模式的落地。结果:实现了院内数据标准统一和业务互联互通,为患者提供了七大类便民就医应用和三种服务新模式。结论:通过利用互联网等新兴技术,不断提升医疗服务质量,并探索信息互认共享和智能服务,把便捷舒心的医疗服务送到患者身边。

基于物联网的医疗设备管理体系架构研究

随着物联网技术的发展,其在医疗卫生领域的应用越来越广。提出一种基于资源中心网络的物联网资源管理设计思想,创新性地在物联网资源管理中提出了资源中心的概念。基于该设计思想提出了基于物联网的医疗设备管理体系架构,并在此基础上设计了医疗设备管理原型系统。

中国医院感染控制领域科技创新竞争态势研究

目的探讨中国医院感染控制领域科技创新竞争态势,揭示该领域技术、产品研发趋势和方向,以推动医院感染防控领域的科技创新。方法基于权威专利检索数据库和产业智库数据,采用定量和定性相结合的方法,分析2012—2021年中国医院感染防控领域的专利技术,以及具有一定规模的企业创新产品竞争态势。结果2012—2021年中国医院感染控制领域共申请专利22475件,其中发明专利6320件(28.12%),实用新型专利16155件(71.88%)。2021年发明和实用新型专利数量较2012年分别增长5.1、2.6倍,但发明专利总体有效率仅占16.72%。公司和个人发明专利持有率分别为44.17%、34.57%,高校和医院实用新型专利持有率分别为43.08%、24.23%;材料或物体的灭菌或消毒的方法或装置发明和实用新型专利占比分别为42.52%、45.47%;海外市场布局低于1%;近年创新产品研发仅千万人民币级规模。结论医院感染控制领域科技创新竞争力亟待加强,需多管齐下推动科技成果转化,加强感染控制学科建设,推动创新应用转化,提高科技创新成果的精细化、智能化水平。

医养服务机构质量评价指标体系的构建与初步应用

目的以“结构-过程-结果”理论为框架,构建医养服务机构质量评价指标体系并初步应用。方法基于文献研究、小组讨论、德尔菲法及层次分析法,确定评价指标体系和各指标权重。应用该指标体系在长沙市3家医养服务机构进行现场评价。结果共进行2轮函询,专家权威系数分别为0.915和0.927,协调系数分别为0.211和0.164,最终确定一级指标3个,二级指标13个,三级指标53个。评价指标体系的Cronbach'sα系数为0.786,平均内容效度指数为0.862。在3家医养服务机构进行的预调查效果较好。结论医养服务机构质量评价指标体系信度、效度较好。构建的指标科学、合理、实用性强,能有效评价医养服务机构质量并发现问题。

彩色眼底图像视网膜血管分割方法研究进展

视网膜血管分割方法是眼科计算机辅助诊断和大规模疾病筛查系统的基础,文中讨论了基于彩色眼底图像的视网膜血管分割方法研究进展.概述了该领域的背景意义、常用标准库、性能衡量指标、采用的主要算法及其优缺点,旨在快速地引导研究人员了解本领域研究内容.视网膜血管分割方法可分为基于血管跟踪的方法、基于匹配滤波的方法、基于形态学处理的方法、基于形变模型的方法和基于机器学习的方法等5大类,各类方法都各有特点,为后期研究提供了基础.其中基于机器学习的方法是目前最重要的分割方法,以数据驱动的方式为眼科辅助诊断系统提供依据.尽管研究人员已经做了大量工作,视网膜血管分割依然有进一步提高精度和效率的空间.眼底图中其他生理结构和各种病灶的干扰,微小血管、视盘内血管、新生毛细血管网等的分割,都是血管分割问题中有待解决的难点.

基于LDA模型的音乐推荐算法

互联网的普及以及音乐资源的电子化使得人们可以更方便地获得音乐资源。但随着音乐库变得越来越大、资源越来越丰富,人们已经很难准确及时地找到自己喜欢的音乐。因此,对于音乐网站而言,需要一个合适的音乐推荐算法向用户推荐音乐。根据已有的基于音频信息的音乐推荐以及协同过滤方法,分析用户的音乐试听数据以及下载数据,并结合Latent Dirichlet分配(LDA)主题挖掘模型,提出一种音乐推荐算法。实验结果表明,与基于用户的协同过滤算法以及基于项目的协同过滤算法相比,该算法可以更加高效地向用户推荐感兴趣的音乐。

基于分类回归树和AdaBoost的眼底图像视网膜血管分割

提出一种能有效分割眼底图像中视网膜血管的监督学习方法,为眼底图中的每个像素点构造一个包括局部特征、形态学特征和Gabor特征在内的39维特征向量,用以判定其是否为血管上的像素.在进行分类计算时,以分类回归树作为弱分类器对样本集分类,然后对AdaBoost分类器进行训练得到强分类器,并由此完成各个像素点的分类判定.基于国际公共数据库DRIVE的实验结果表明,该方法的平均精确度达到0.960 7,且敏感度和特异性均优于已有的基于监督学习的方法,适用于眼底图像的计算机辅助定量分析和疾病诊断.

基于多特征融合和随机森林的视网膜血管分割

为了进行眼底疾病辅助诊断,提出一种基于多特征融合和随机森林的视网膜血管分割方法.首先为彩色眼底图中的每个像素点提取一个23维特征向量(包括图像不变矩、灰度共生矩阵、LoG结合高斯二阶导、梯度法、相位一致性和Hessian矩阵特征);然后选取一定数量的像素点,提取其特征共同构造一个特征矩阵作为输入数据,并采用随机森林算法训练分类器;再用训练好的分类器对待分割图像中的像素点进行分类,判断其是否为血管点;最后在初步分割基础上进行基于连通区域补足血管的后处理,得到优化后的血管分割结果.在DRIVE公共数据库上进行实验的结果表明,该方法平均精确度达0.9606,平均灵敏度达0.7447,平均特异性达0.9838,比已有方法性能更优.

用于在线社交网络的链路预测好友推荐算法JAFLink

现在的社交网络不只是人们现实生活社交圈的一个反映,同时也在一定程度上扩展着人们的交际范围,使得用户在社交网上找到更多适合自己的朋友.但是,由于社交网络发展迅速,用户量巨大,对于用户来说,自己从中找到自己的好友是比较困难的,这就需要社交网站向用户提供一个比较好的推荐算法,从而使得网站真正能够改变用户的生活.本文提出的JAFLink(Jaccad-Adamic Adar-Feature)链路加权方法,结合jaccad和Adamic Adar并考虑了社交网络用户属性,构成JAFLink加权方法,用来计算节点对建立链接的可能性.实验表明,JAFLink相比只考虑网络拓扑结构或者用户属性而言更加高效.

Logistic混沌映射性能分析与改进

混沌系统是基于混沌的数据加密领域的一个重要研究对象,Logistic混沌映射是最简单和有效的混沌系统,被广泛应用在大多数混沌加密算法中,Logistic映射的安全性成为研究的热点。针对Logistic序列存在的吸引子与空白区问题,该文提出一种基于初始值和分形控制参数之间关系的Logistic映射改进方法。利用两者之间关系对映射自变量区间进行合理分段,扩大了混沌控制参数区域,将满射范围扩大到整个控制参数区间,使产生的序列分布更均匀,解决了"稳定窗"与空白区等问题。通过将改进Logistic与其它分段Logistic映射进行仿真对比,实验结果表明改进后的映射产生的序列混沌特性得到显著加强,分布更均匀,具有更好的随机性能测试指标。另外,改进Logistic映射计算复杂度低,实现简单,在扩频通信与混沌密码等领域有广阔的应用前景。

基于卷积神经网络的基底细胞癌和色素痣的临床图像鉴别

目的:利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法构建基于临床图像的基底细胞癌和色素痣的智能辅助诊断模型。方法:首先,基于湘雅医学大数据平台构建一个大规模的以中国人种为主的皮肤疾病临床图像数据集——湘雅皮肤疾病数据集;在此数据集的基底细胞癌和色素痣的子集上评估5种主流CNN模型(ResNet50,InceptionV3,InceptionResNetV2,DenseNet121,Xception)的分类性能;以热力图的形式分析模型诊断结果的依据;将最优的CNN分类模型与30名专业的皮肤科医生对100例患者临床图像鉴别进行对比。结果:湘雅皮肤疾病数据集包含150 223幅带有病变区域标记的临床图像,涵盖543类皮肤疾病,且数据集内每幅图片都包含病理金标准的支持和患者的病史资料。在由349幅基底细胞癌和497幅色素痣的测试集上,最优的CNN模型为Xception,其分类正确率可以达到93.5%,其中基底细胞癌和色素痣曲线下面积(area under curve,AUC)分别为97.4%和96.9%。热力图的结果表明CNN模型能学习到与疾病鉴别相关的特征。Xception模型在鉴别基底细胞癌和色素痣的临床图像的能力与专业皮肤科医生基本相当。结论:本研究属于首次基于中国人种临床数据集的皮肤肿瘤的辅助诊断研究,证明了CNN模型具有对于中国人种基底细胞癌和色素痣的鉴别能力,为后续人工智能在皮肤肿瘤中的诊疗应用奠定了扎实基础。

基于先验信息水平集方法的肝脏CT序列图像自动分割

应用二次区域生长法获取肝脏的初步分割结果,将其作为先验知识,构造新的边缘指示函数和水平集能量函数,有效地解决了因肝脏形状多变以及弱边界问题带来的分割难题。在序列的分割过程中,将上一层分割结果进行距离变换,并提取大于既定阈值的部分生成下一层区域生长的种子点,避免了分割过程中的误差积累,并使序列的分割具有延续性和自动性。算法最后应用自适应边缘行进算法修补边缘,使得分割结果更加完整。实验结果证明了该方法的有效性和可行性。

基于SP_LDA模型的商品推荐算法

在电子商务的商品推荐系统中,为了给用户提供个性化的商品推荐,不少研究者提出了各自的推荐方法.由于方法中考虑的影响因素小等原因使得一些问题仍未得到解决,如:精准度不高、时间复杂度较高等.针对以上问题,在LDA主题挖掘模型的基础上提出了一种新的适用于商品(SP)推荐的数据挖掘模型:SP_LDA模型.通过该模型进行推导,得到商品概率的计算公式.通过对用户的历史购买数据和浏览数据进行分析,以计算的方式求解商品被推荐的概率,最终得到用户潜在感兴趣的商品.实验表明本模型能够高效地对商品进行挖掘,合理地向用户推荐感兴趣的商品.

具有仿射不变性的视网膜图像配准方法

为解决眼底照相机视角发生变化的视网膜图像的配准问题,提出一种具有仿射不变性的局部特征配准方法.首先通过寻找连通的血管交点对应的最小包围矩形得到仿射不变的各向异性图像结构;然后通过旋转、采样和压缩操作将各向异性的图像结构变为含不同角度因素的各向同性的图像结构;最后使用尺度不变特征变换算法在各向同性的图像结构上提取特征点,并对特征点坐标进行匹配.在包含83组视网膜图像的私有样本集中的实验结果表明,该方法的均方根误差为 1.247±0.251 像素,能很好地解决视角和尺度变化问题.

基于机会网络中邻居结点计算选择的最优化带权路径路由算法研究

在机会网络中,结点选择合适的邻居进行信息传递是决定机会网络算法的关键因素.传统的机会网络算法对于邻居结点的选择存在过渡洪泛和过渡计算,影响了算法的效率.通过对机会网络中结点和其邻居结点的相遇性和携带信息重复性的问题进行研究,设定了结点相遇权值和信息重复性权值.通过计算的方式比较权值大小选择最合适的邻居结点作为下一跳传递信息.通过这样的方式,建立了一种基于权值计算的最优化邻居结点带权路径路由算法(Optimization Neighbors Nodes Weight Path Routing Algorithm)(ONNWP).通过仿真实验,将该算法与机会网络经典算法进行对比,ONNWP在传输成功率、传输延迟和路由开销方面取得了较为明显的优化.

机会网络中计算节点间数据分组余弦相似度的高效转发策略

在机会网络中,因为节点的移动特性导致网络拓扑结构呈现出动态变化的趋势,使得信息在网络中传输成功率较低,传输延迟相对较高.针对机会网络中存在拓扑结构不稳定的问题,从节点间存在的关系去考虑,提出基于节点间数据分组余弦相似度的高效转发策略(Efficient Forwarding Strategy based on Cosine Similarity of Data Packets between Nodes,CSDP).利用计算文本数据之间相似程度的算法——余弦距离,计算节点间数据分组的相似程度,以此来描述节点之间关系的强弱,然后再对节点间相似度的进行筛选,可以得到多条比较高效的传输路径.经过仿真实验分析,CSDP算法要比传统的机会网络路由算法有着更好的转发效果,可以在降低传输延迟的同时,有效地提高传输成功率.

基于小波包能量熵的混沌序列复杂度分析

混沌密码学是密码学的一个新方向,混沌序列的复杂度是衡量混沌密码学安全性的重要指标.本文将小波包能量熵应用到混沌序列的复杂度分析中,首先将混沌序列进行小波包分解,然后通过小波包能量熵计算方法确定各频段能量大小,从而确定混沌序列的复杂度.通过对Logistic、TD-ERCS和Henon产生的混沌序列进行比较分析,结果表明,小波包能量熵具有全局统计特性,无需引入新参数进行相空间重构.另外,计算方法简单,且不依赖于混沌序列的采样长度与初始值,能有效衡量混沌序列的复杂度.