基于粗糙集和SVM的HBV再激活危险因素分析与预测

文章主要分析接受精确放疗后的原发性肝癌患者的乙型肝炎病毒(HBV)再激活的危险因素。通过收集多维度的临床数据,包括HBV DNA水平、KPS评分、甲胎蛋白(AFP)、TNM分期以及外放边界等,并利用粗糙集算法来评估各个因素对HBV病毒再激活的影响。研究发现HBV DNA水平是引起HBV病毒再激活的独立危险因素。建立了支持向量机(SVM)预测模型,用于预测HBV病毒再激活的可能性。经过验证,该模型的分类准确率达到74.46%,表明该模型在预测HBV病毒再激活方面具有一定的可靠性和有效性。

基于VOS的乳腺癌领域人工智能研究的可视化分析

目的分析乳腺癌防治中人工智能技术的关键热点与其发展趋势。方法使用计算机检索CNKI中2013—2023年与乳腺癌与深度学习相关的文献,采用VOS viewer技术,对筛选出的文献数据库进行聚类归类及可视化探索。结果检索乳腺癌领域人工智能领域的相关文献共660篇,研究文献产出量逐年攀升,其中2020年发文量达到高峰。研究主题主要集中在深度学习、计算机辅助诊断、机器学习、病理图像等。结论人工智能在乳腺癌领域的运用已经跨越到了一个新的高度,影像组学、深度学习、腋窝淋巴结等为研究热点。

基于智能呼叫系统的现代化智慧病房建设

近年来,随着医疗技术的不断发展,智慧病房建设已成为医院信息化建设中不可缺失的一环。该文针对传统病房管理模式中的信息传递不畅和医疗服务效率不高等问题,提出了一种创新的基于呼叫系统的智能化病房解决方案。该方案通过物联网技术实现了床旁呼叫系统、体征数据采集与回传系统、数据平台以及智能床垫监测系统的高效整合,从而提供了病患检验报告即时查询、个性化提醒、缴费通知、健康教育、体征数据实时采集与传输,以及医护信息快速更新等一系列智能化服务。这些措施不仅有效解决了病房内信息孤岛问题,而且显著提升了医疗服务质量和医护人员工作效率,同时极大优化了患者的住院体验。

基于遗传算法特征选择的HBV再激活分类预测模型

探讨原发性肝癌患者精确放疗后乙型肝炎病毒(hepatitis b virus,HBV)再激活的危险特征和分类预测模型。提出基于遗传算法的特征选择方法,从原发性肝癌数据的初始特征集中选择HBV再激活的最优特征子集。建立贝叶斯和支持向量机的HBV再激活分类预测模型,并预测最优特征子集和初始特征集的分类性能。实验结果表明,基于遗传算法的特征选择提高了HBV再激活分类性能,最优特征子集的分类性能明显优于初始特征子集的分类性能。影响HBV再激活的最优特征子集包括:HBV DNA水平,肿瘤分期TNM,Child-Pugh,外放边界和全肝最大剂量。贝叶斯的分类准确性最高可达82.89%,支持向量机的分类准确性最高可达83.34%。

基于BP神经网络的肝癌放疗致乙型肝炎病毒再激活分类预测模型

研究针对原发性肝癌(primary liver carcinoma,PLC)患者精确放疗后乙型肝炎病毒(Hepatitis B virus,HBV)再激活分类预测模型,采用logistic提取关键特征子集,发现外放边界、肿瘤分期TNM和HBV DNA水平是HBV再激活的危险因素(P<0.05)。建立BP神经网络分类预测模型,对原发性肝癌初始数据集和关键特征子集进行HBV再激活分类预测。实验结果表明,BP网络对HBV再激活有着良好的分类预测性能,分类预测准确性从73.33%提高到78.89%,关键特征子集分类预测准确性高于初始数据集分类预测准确性,表明了特征提取后的关键特征子集具有优秀的类别区分性。

CART算法在原发性肝癌放疗后HBV再激活的应用

为了建立乙型肝炎病毒(Hepatitis B virus,HBV)再激活的预测模型,提出CART(classification and regression tree)特征选择方法应用在原发性肝癌患者精确放疗后HBV再激活的危险因素分析中,进而建立基于CART和Bayes算法的HBV再激活预测模型。实验结果显示:CART算法划分了多组具有优秀分类能力的特征节点集(危险因素),尤其当特征节点集为HBV DNA水平、外放边界、放疗总剂量、V20和KPS评分时,在CART和Bayes预测模型中的分类正确性分别为88.51%和86.69%,得到HBV再激活正确性贡献度的排序为KPS评分>全肝平均剂量>V20>放疗总剂量>V10;当甲胎蛋白AFP出现时,增加了HBV再激活的预测正确性。

医院数据中心建设中网络规划研究与应用

随着医院数据中心建设愈发成为医院信息化建设的重要组成部分,网络建设作为数据中心建设的基础。本文以山东省立第三医院数据中心建设为例,介绍数据中心的网络规划和实施。文中网络建设划分为医院内网、医院外网两个区域。院内网区域实现医院HIS、LIS、PACS等主要业务安全稳定地运行,同时部署安全防护区域用于保护网络安全和数据安全。医院外网区域主要实现提供以面向患者服务的信息系统,同时部署安全产品进行互联网访问保护。通过网闸实现医院内网和外网区域的数据交换,本院数据中心网络规划与实施确保了网络通信与安全稳定运行,为数据中心提供了良好的网络基础。

基于穷举算法优化的医院区域导航路径选择

随着三甲医院规模越来越大,医院诊室分布比较分散、且经常变更,患者来院前若未熟知具体就诊位置情况下,易浪费就诊时间,影响就医体验。为了能够使就诊患者获取精准诊室位置,在院区部署基于物联网的院内导航系统,通过导航系统引导患者前往就诊科室,同时针对同一位置存在多种选择路径情况下,前期通过基于穷举优化算法,综合评判确定最优路线,后期通过使用大数据进行分析,确定最优路线。通过大数据优化路线,减少了患者寻找就诊科室时间,提高患者就医体验,同时为院区实现其他物联网需求提供基础线路保障。

基于小波分析和主成分分析的人脸识别

本文提出小波分析与主成分分析在人脸识别方面的应用,介绍了小波分析和主成分分析在ORL人脸中的特征提取,介绍了RBF神经网络算法的原理和在本文中的应用,利用RBF神经网络来实现人脸识别率判断,对小波分析层数以及RBF扩散率进行了研究。最终确定识别率最高的小波分析层数,下一步准备将人脸图像识别应用于医院实际环境中。