用全院性条码系统实现对分析前检验标本的时限管理

要获得可靠的检验结果，必须加强对分析前、分析中和分析后整个过程的质量管理，这个观点已经成为国内检验医学界的共识。就目前国内医学实验室的整体现状而言，尽管依然存在着这样那样的不足，但分析中和分析后的质量管理过程已经得到相当的重视，

vivi在嵌入式移动医疗系统设计中的应用

目的:针对移动医疗系统小型化、智能化、多功能化及网络化等要求,设计便携式移动医疗系统,并在此基础上实现vivi的应用。方法:基于ARM9 S3C2410嵌入式微处理器设计的移动医疗系统,并根据其需求分析vivi的配置移植和功能扩展。结果:实现了vivi基于嵌入式移动医疗系统平台的配置移植,并添加了USB下载和yaffs文件系统功能支持,测试结果表明达到了所需的功能要求。结论:vivi作为构建的嵌入式移动医疗系统重要组成部分,需要进行合理的配置才能达到所需的应用需求。

智能导医系统的流媒体优化设计与实现

目的:一个完整高效的多媒体信息发布平台是医院数字化,信息化进程中一个很重要的组成部分。本文采用流媒体技术、嵌入式技术对功能单一的智能导医系统进行优化,以其为基础设计一个完整的流媒体视频播放系统,医院可以此为平台使其成为一个功能全面的多媒体信息发布系统。方法:在服务器端构建一个SQL数据库,用于存放需要播放的视频信息,在PC端设置一个管理终端用来对视频数据进行管理;搭建ARM+Linux平台作为播放终端,播放终端可根据人流情况安放在医院的不同区域,并在其上实现流媒体视频数据传输,以及视频数据的解码、播放等功能。结果:视频数据库能很好的进行检索,管理终端与播放终端之间视频数据传输正常,所占用的网络带宽少,播放流畅,播放分辨率640×480的视频,帧率可达25帧每秒,能较好的满足视频播放的要求,音视频同步效果较好。结论:经过优化后的导医系统功能更全面,成本更低,整个系统的可移植性高。医院利用该平台不仅能够给病人以准确的导医信息,而且能够利用该平台进行医药广告的投放、信息的发布、科室及医院的宣传,还能为患者提供更多的医学常识、健康养生、急救等方面的知识,能进一步提高医院的服务质量与效率。

基于FPGA设计的呼吸机控制系统

FPGA和VHDL是当今嵌入式系统设计的两个重要工具。本文详细介绍了基于FPGA的呼吸机控制系统的设计和实现,包括原理和电路结构图。通过仿真和测试验证了设计的正确性。结果表明,利用FPGA和VHDL设计的控制系统具有体积小、重量轻、功耗低和稳定性高等优点。

关于缺失临床数据的一种数据修复技术研究

目的:利用原始的临床数据集里包含的有效信息解决临床数据中经常发生的数据缺失问题,以此提高预测和分类的准确性,从而为临床经验较少的医师提供帮助以纠正医生的主观意见。方法:首先,利用原始数据中隐含属性之间的关联性,同时结合专家知识,建立起数据集属性的修复结构;第二步,使用类神经网络的反向传播(BP)算法修复第一步中各个待修复数据子集中的缺失值;最后,用贝叶斯网络来检验修复后的临床数据集是否有效地提高了分类精度。结果:我们从UCI数据集中挑选出合适的临床数据集在Matlab7.0的环境下进行实验,分别比较了它们在不同随机缺失比例下经修复后对分类效果的影响。实验证明该数据修复方法较一般的均值修补法更能提高分类的精度。结论:在缺失的临床数据集中使用本文中介绍的方法,对得到准确的诊断结果具有很大的帮助。

基于决策树的检验信息系统辅助诊断功能的研究

目的:通过构建四种常见贫血病的分类诊断模型并应用于检验信息系统(LIS),探讨如何在LIS传统功能的基础上,扩展其辅助诊断功能。方法:(1)提取在四种贫血病的分类诊断中具有诊断意义的检验指标,构建信息数据库;(2)运用决策树ID3算法构建诊断模型,将该模型通过代码在LIS中实现;(3)从LIS中提取已经确诊的四种贫血病各若干例,输入该模型验证其准确率。结果:通过临床验证,该诊断模型准确率较高。结论:可以将该模型应用到LIS扩展其辅助诊断功能。

基于SVM模型参数优化的多模态MRI图像肿瘤分割方法

目的：提出一种基于混合核函数SVM模型参数优化的多模态MRI图像肿瘤分割方法。方法对多模态MRI图像中单一模态的特征信息，分别使用混合核函数SVM方法训练出4个子分类器，对相应模态进行分割。由于不同模态图像选择的支持向量各有侧重，分割结果存在差异。通过迭代修改分割错误数据点的权值，优化选择SVM模型子分类器权重系数，得到多模态加权组合的SVM分类器模型，并应用于多模态MRI图像分割。结果34例MRI脑肿瘤病人图像数据，获得了90.59%的分割精度，与单一模态分类器方法、多模态高斯核函数SVM方法相比，平均分割精度提高5.76%-20.11%。结论本文方法结合多模态图像和SVM的优势，提高肿瘤分割准确率，分割性能好。

一种改进的自适应谱聚类图像分割算法

目的提出一种改进的自适应谱聚类图像分割算法,该算法能自动选择出最优尺度参数从而提高谱聚类算法分割的准确率。方法利用约束条件优化相关准则函数,对相似度量函数自动学习迭代并得到最优尺度参数,再运用基于Nystr m估计的谱聚类算法得到最后的图像分割结果。选择对不同性质的纹理图像采用适合的相似度量函数并应用本文的算法进行图像分割,最后与k-均值算法和预分割后再使用人工调整到最优参数的谱聚类算法的分割结果进行了比较。结果这种改进的自动选择最优尺度参数的谱聚类算法在分割效果上较其它两种聚类算法能得到更好的分割结果。结论本文提出的改进方法,能使谱聚类算法的图像分割效果更理想。

基于属性选择的贝叶斯网络模型在临床缺失数据中的研究与应用

目的利用基于属性选择的贝叶斯网络对缺失的临床数据集进行分类预测。方法首先为每个属性添加一个二元变量指示各属性丢失情况;接着使用基于包装法的遗传因子搜索法对原始的有缺失的临床数据集进行属性选择;最后应用贝叶斯网络对以上优化属性集进行分类并检验分类效果。结果该方法不仅考虑到了丢失的临床信息的价值,也除去了无关和冗余的属性。结论本文提出的方法,分类效果优于直接使用贝叶斯网络模型。

信号处理类课程教学实验改革之探讨与实践

文章针对生物医学工程本科信号处理类专业基础课教学难、学生兴趣难以提升等问题,提出了相关的教学与实验改革。首先,在理论课的教学安排上解决了"信号与系统"和"数字信号处理"专业基础课授课重复、学习枯燥、师生交流少等问题。其次,将实验部分分三个学期进行,从最基础的信号与系统实验到最终的与生物医学工程专业相关的心音信号采集与处理综合实践,让学生由浅入深并能学以致用,解决实际问题,充分发挥创造性。

基于无线局域网的心电监护终端的设计

本文设计了一种基于医院无线局域网的新型医疗监护终端。该终端应用了移动通信技术、嵌入式应用技术等先进技术,以ARM内核的S3C2410微处理器为基础,移植了嵌入式Linux操作系统和Qtopia作为图形用户界面。通过设计的心电信号采集电路与微处理器的数模转换接口连接,利用Qt编写界面程序,实现了对人体心电信号的实时采集、处理、存储和在LCD(液晶显示器)上显示。通过移植USB无线网卡驱动,利用无线局域网技术与医院监护中心连接,将病患的心电信号及时传输到中心服务器上,这样在医院监护中心就可以对各个病房病患进行实时监护,提高了工作人员的工作效率。文中给出了监护终端的软、硬件设计,结果表明终端设备具有体积小、功耗低、操作简单等优点。