基于BP人工神经网络模型构建电子病历系统的数据分析

背景:电子病历中包含大量能够辅助临床诊断和决策的医疗信息。目的:利用BP人工神经网络进行电子病历的数据挖掘。方法:针对BP人工神经网络的原理及算法进行了分析,提出BP人工神经网络模型构建的6个步骤,分别为训练数据集的确定,数据准备,网络模型的建立,进行数据挖掘,评估BP网络得到的结果及预测结果的应用。并分析了BP人工神经网络在电子病历中的相关应用。结果与结论:利用BP人工神经网络可以对电子病历进行分析预测,查找存在的危险因素。证实BP人工神经网络在电子病历系统数据分析中具有实际应用价值。

虚拟现实技术在临床虚拟标准化患者中的应用

背景:计算机虚拟现实技术在医学中的应用越来越广泛,其模拟仿真的独特性为医学临床诊断和科研工作提供了新的方法。目的:在虚拟现实技术构建的多维信息空间中,实现合理运用虚拟标准化患者辅助临床诊断及治疗。方法:对当前虚拟现实技术在临床中的应用情况进行了调查,提出临床虚拟标准化患者的系统结构模型,构建了一个基于虚拟现实技术的临床虚拟标准化患者系统,并分析了虚拟标准化患者的通信模式和实现过程。结果与结论:医生可以利用临床虚拟标准化患者系统的虚拟环境进行操作,达到辅助临床诊断、培训或教学的效果。临床虚拟标准化患者系统可提高临床医疗水平,为临床诊断、培训及研究提供了新的平台。

基于知识驱动的虚拟病人开发及应用探讨

介绍了基于知识驱动设计虚拟病人的情境模型及体系结构。并以此为基础，通过虚拟病人的病例实例应用，讨论了利用虚拟病人进行临床教学的教学方式、知识脉络及网络优势，指出虚拟病人的应用将有效促进医学生的诊断技巧和临床技能提高。

基于.NET技术的虚拟病人的设计与应用研究

构建以.NET技术为基础的临床虚拟标准化病人系统模型,分析了虚拟标准化病人实现的网络环境基础及虚拟临床环境设计方案,设计了虚拟标准化病人实现的通信流程及数据流向。利用计算机模拟人体设计的虚拟标准化病人能够辅助进行临床医学诊断、教学及科学研究,有利于提高临床医疗水平。

一种感知关系平衡性的子团获取算法

为了解决社会化计算中基于感知关系平衡的子团获取问题,在关系平衡性的基础上,并根据2-mode网络环境的特点,提出了平衡云集子团和环境中个体的平衡云集系数,用于群体行为的分析.使用平衡云集性阈值的方法,转化了计算过程中的迭代寻优问题,并给出CABS-2mode算法用于子团的划分,CABC-2mode算法用于平衡云集性系数的获取.实验表明:算法在划分平衡云集子团的基础上,利用时间情境与社会情境融合的参数,获取到环境中个体的关系平衡性感知数值,并分析出群体中子团的平衡性强度波动过程和个体的行为过程.

一种基于时序感知的社会网络节点集情境聚合方法

情境聚合是社会感知计算的主要研究工作之一,目前主要采用基于特征提取的方法,对社会的交流方式进行量化分析.但是大多数的研究中忽略了情境信息的时序性,针对社会感知计算中时序情境信息的聚合问题,首先对时序情境和计算情境的聚合过程进行探讨,提出基于时序扩展的计算情境元素,用于情境对象的聚合,并给出一种时序感知的社会网络节点集情境聚合方法.实验表明,该方法能够根据时间情境和计算情境元素的特点,把聚合对象划分为相对情境聚合对象和绝对情境对象,有效地对社会环境中的时序信息进行情境聚合.