基于小波变换的多普勒胎儿心率检测研究

为了解决从超声多普勒胎儿心脏回波信号中提取胎音信号时,去除各种干扰和噪声的问题,分析了超声多普勒回波信号的特点,应用了基于小波变换的阈值去噪方法,并对该方法的去噪阈值和原始噪声方差的估计进行了研究.在实际应用中对该阈值算子的系数作了改进,使得该算法能根据实际信号的强度、噪声的方差以及分解的层数,自适应地得到不同尺度的去噪阈值.通过对实际超声多普勒回波信号的处理,信噪比比传统滤波法提高至少5倍以上,能有效地提取出胎儿心音信号,较准确地计算出胎儿心率值.

医学职业教育中ChatGPT的应用前景及制约因素

医学职业教育中,人工智能技术的迅猛发展为教学模式带来了新的可能性,其中包括了自然语言处理模型如ChatGPT的应用。ChatGPT可以用于辅助医学生的学习,提供实时的解答、案例分析和知识总结。它为学生提供了一个个性化、随时可用的学习伙伴,有望在知识获取和临床思维培养方面发挥重要作用。然而,该应用也面临一些制约因素。其中最主要的是信息准确性的问题,模型生成的回答可能并非始终正确,可能引导学生走向错误的方向。此外,隐私保护也是一个重要问题,特别是涉及敏感患者数据的情况。情感和语境理解的不足也可能导致模型无法恰当地应对某些教育场景。因此,在推进ChatGPT等技术在医学职业教育中的应用时,需综合考虑这些制约因素,采取相应的对策,以确保教育质量和学生的权益。