1974年1月创刊(月刊)
主管/主办:重庆西南信息有限公司
ISSN 1002-137X
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    1. 指静脉识别技术研究综述
    刘伟业, 鲁慧民, 李玉鹏, 马宁
    计算机科学    2022, 49 (6A): 1-11.   DOI: 10.11896/jsjkx.210400056
    摘要745)      PDF(pc) (2606KB)(1180)    收藏
    指静脉识别因其具有活体识别、高安全性、内部特征等技术优势,已成为生物特征识别领域的研究热点之一。文中首先阐述了指静脉识别技术的基本原理及研究现状,然后针对指静脉识别过程中的主要技术,包括图像采集、传统识别方法中的图像预处理、特征提取、特征匹配,以及基于深度学习的指静脉识别,结合相关理论研究逐阶段展开论述,并对代表性的识别算法进行了概括、分析和评述。此外,全面梳理并详细介绍了指静脉识别领域常用的公开数据集,以及识别系统的相关技术评价指标,总结了指静脉识别研究尚存的主要问题,并提出了可行的解决方案,最后对指静脉识别未来的研究方向进行了展望,为后续指静脉识别的发展提供研究思路。
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    2. 基于多尺度特征的脑肿瘤分割算法
    孙福权, 崔志清, 邹彭, 张琨
    计算机科学    2022, 49 (6A): 12-16.   DOI: 10.11896/jsjkx.210700217
    摘要350)      PDF(pc) (3873KB)(662)    收藏
    脑肿瘤是除脑血管病外神经系统最常见的疾病,其分割也是医学图像处理领域的一个重要方向。准确地分割出肿瘤区域是治疗脑肿瘤的首要步骤。针对传统的全卷积神经网络多尺度处理能力弱而造成信息丢失的问题,提出了一种基于多尺度特征的全卷积神经网络用于脑肿瘤区域分割。利用空间金字塔池化可以获得多感受野的高级特征,从而捕获上下文多尺度信息,提高模型对不同尺度特征的适应能力;用残差紧密模块代替原有卷积层,可以缓解训练深度网络时的退化问题,提取更多的特征;结合数据增强技术,避免过拟合的同时最大程度地强化了模型的分割性能。在公开的低级神经胶质瘤核磁共振成像数据集上进行大量对比消融实验分析,以Dice系数、Jaccard指数和准确性作为分割性能的主要评价标准,获得了91.8%的Dice系数、85.0%的Jaccard指数和99.5%的准确性。实验结果表明,该方法能有效分割出脑肿瘤区域并具有一定的泛化性,且相比其他网络相比分割效果更好。
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    3. 基于Transformer和LSTM的药物相互作用预测
    康雁, 徐玉龙, 寇勇奇, 谢思宇, 杨学昆, 李浩
    计算机科学    2022, 49 (6A): 17-21.   DOI: 10.11896/jsjkx.210400150
    摘要750)      PDF(pc) (3998KB)(849)    收藏
    药物相互作用的不良反应已经成为消化系统疾病、心血管疾病等发病率升高的重要原因之一,并且导致药物退出市场,因此准确预测药物相互作用受到了广泛关注。针对传统Encoder-Decoder模型无法捕捉药物子结构之间依赖的问题,提出了基于Transformer和LSTM的药物相互作用预测模型TransDDI(TransformerDDI)。TransDDI包括数据预处理模块、潜在特征抽取模块和映射模块3部分。数据预处理模块利用SPM算法从药物的SMILES格式输入中提取出表征药物的频繁子结构,形成药物特征向量,进而生成药物对的特征向量。潜在特征抽取模块利用Transformer充分挖掘特征向量中子结构之间蕴含的信息,突出不同子结构的不同重要作用,生成潜在特征向量。映射模块主要是将药物对的潜在特征向量和数据库中频繁子结构的向量形成字典表示,并且利用融合了LSTM的神经网络进行预测。在真实数据集BIOSNAP和DrugBank上,将所提模型与另外6种机器学习、深度学习方法进行实验比较。结果显示,TransDDI准确率更高,便于药物相互作用预测。
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    4. 基于深度学习的黑色素瘤智能诊断多模型算法
    常炳国, 石华龙, 常雨馨
    计算机科学    2022, 49 (6A): 22-26.   DOI: 10.11896/jsjkx.210500197
    摘要571)      PDF(pc) (3517KB)(814)    收藏
    皮肤黑色素瘤是一种早期发现可治愈的疾病。目前诊断黑色素瘤的主要方法是基于皮肤镜的人工目视观察,较易受医师医技水平和经验的影响,诊断准确率为75%~80%,且诊断效率低。对此,文中提出一种融合元数据和图像数据的多模态神经网络算法。元数据是通过感知机学习模型提取的患者基本信息、病灶采集部位、图像分辨率和数量的特征向量;图像数据是通过CNN模型提取的特征向量,把两个特征向量进行融合映射以获得疾病分类结果,用于黑色素肿瘤的早期辅助诊断应用。收集整理了ISIC 2019和ISIC 2020的混合数据集,共58 457条样本数据,训练样本和测试样本按照4∶1比例进行划分,分别采用所提多模态算法和卷积神经网络方法进行对比实验研究,结果表明,使用所提算法构造的黑色素肿瘤辅助诊断分类模型能够将AUC值提升1%左右,证明其具有一定的使用价值。
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    5. 蓝舌病毒基因组序列多元概率特征可视化分析
    陈慧嫔, 王琨, 杨恒, 郑智捷
    计算机科学    2022, 49 (6A): 27-31.   DOI: 10.11896/jsjkx.210300129
    摘要202)      PDF(pc) (4283KB)(407)    收藏
    由于基因序列决定基因结构,基因结构反应生物功能性状,对病毒基因序列进行科学的数据可视化成为广泛应用的方法之一,对生物的基因序列进行可视化操作的需求日益增加。由此提出以最先进的生物信息分析学和分层结构化生物信息知识模型为基础,采用多元概率测度的方式对蓝舌病毒基因序列进行统计分析,结合计算机可视化的方法呈现蓝舌病毒在不同投影下的特征。与传统的病毒研究方法相比,此方法直观简洁,应用难度小。在不同的测量坐标下提供丰富的可视化呈现可反映蓝舌病毒的分类特征,将所提方法生成的结果与传统生物分析方法生成的系统发育树结果进行对照,可为同源性分析以及蓝舌病毒进化关系的研究提供参考,利于从多种角度深入研究蓝舌病毒。
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    6. 一种新的中文电子病历文本检索模型
    于家畦, 康晓东, 白程程, 刘汉卿
    计算机科学    2022, 49 (6A): 32-38.   DOI: 10.11896/jsjkx.210400198
    摘要376)      PDF(pc) (2605KB)(630)    收藏
    电子病历的增长构成用户健康大数据的基础,可提高医疗服务质量并降低医疗成本,因此迅速有效地检索病例在临床医学中具有实际意义。电子病历具有极强的专业性和独特的文本特点,然而传统的文本检索方法存在文本实体语义表达不准确、检索精度较低的不足。针对以上特点及问题,提出一种融合BERT-BiLSTM模型结构,以充分表达电子病历文本语义信息,提高检索的准确率。依据公开数据,首先,将公开的标准中文电子病历数据按临床诊断规则做关联扩展检索主题词预处理;其次,利用BERT模型,根据病历文本的上下文语境动态获取字粒度向量矩阵,再将生成的字向量作为双向长短时记忆网络模型(BiLSTM)的输入,以提取上下文信息的全局语义特征;最后,将检索文档的特征向量映射到欧氏空间中,找出与检索文档距离最近的病历文本,实现非结构化临床数据文本检索。仿真结果表明,该方法能够从病历文本中挖掘出多层次、多角度的文本语义特征,在电子病历数据集上取得的F1值为0.94,能显著提高文本语义检索准确率。
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    7. 医疗CPS协作网络控制策略优化
    刘丽, 李仁发
    计算机科学    2022, 49 (6A): 39-43.   DOI: 10.11896/jsjkx.210300230
    摘要495)      PDF(pc) (2750KB)(337)    收藏
    医院的信息化建设已经进入了智能化时代,越来越多的医疗CPS(Cyber Physical Systems)在医院实践并应用。然而,医学学科的细化和医院知识库的缺乏,会导致医疗CPS在多并发症疾病治疗应用上的可靠性不足。文中提出了一种医疗CPS协作架构,以提高医疗CPS的决策可靠性。CPS通过协作平台向网络上的智能单元发送协作任务,响应的智能单元共同辅助CPS进行医疗决策。由于患者的生理数据是连续动态的,且医疗CPS对响应的及时性要求较高,文中进一步优化了协作网络的控制策略来提高网络通信效率,分别提出了CCD算法和HCD算法用于高级控制器和低级控制器的部署。最后,实验模拟两种算法并与K-means算法进行了指标对比,结果表明HCD算法在牺牲较少平均通信时延的情况下,大幅度提升了低级控制器的负载均衡。CCD算法更适合聚类节点少的高级控制器部署,对目标函数的优化效果明显优于HCD算法和K-means算法。
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    8. 基于胸腔积液超声图像标准化方法的胸腔积液性质分析模型
    冯亦凡, 徐琪, 曾卫明
    计算机科学    2022, 49 (6A): 44-53.   DOI: 10.11896/jsjkx.210700196
    摘要382)      PDF(pc) (5466KB)(584)    收藏
    胸腔积液是许多重大疾病的并发症,有创的穿刺并生化检验是确定积液性质的金标准,因此一种无创的胸腔积液性质分析模型具有重大意义。提出了基于胸腔积液超声图像标准化方法的胸腔积液性质分析模型(Property Analysis Model of Pleural Effusion,PAMPE),它能无创、快速地对积液颜色、浑浊程度和李凡特试验3种实验室指标进行分类。构造PAMPE主要分为图像标准化、构建特征工程和特征筛选并使用v-SVM构建PAMPE三大步骤。提出了胸腔积液超声图像标准化方法(Standardization Of Pleural Effusion Ultrasonic Image,SOPEU)作为模型构建过程中的图像标准化方法,它削弱了超声设备参数不同、患者肥胖程度不同和胸腔积液被骨骼与膈肌遮蔽程度不同造成的图像集中图像的灰度和尺度差异。PAMPE在多种评价指标——准确率、查准率、查全率、F1-score、混淆矩阵、接收者操作特性(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线和ROC曲线下的面积(Area Under ROC Curve,AUC)中均表现良好,具体来说,模型在3个分类问题上的准确率分别达到0.800,0.743和0.719,查准率分别达到0.806,0.779和0.741,查全率分别达到0.921,0.815和0.893,F1-score分别达到0.860,0.796和0.809,AUC分别达到0.820,0.700和0.709,这些指标从多个角度体现出PAMPE的有效性。对比实验表明,对于这3个分类问题,PAMPE相比不使用SOPEU构造的模型分别增加了0.090,0.048和0.086的准确率。实验结果表明标准化后的图像有效地减小了数据来源不同所导致的分类误差。
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    9. 基于改进CNN的低剂量CT图像肺结节自动检测
    岳晴, 尹健宇, 王生生
    计算机科学    2022, 49 (6A): 54-59.   DOI: 10.11896/jsjkx.210400211
    摘要378)      PDF(pc) (2471KB)(630)    收藏
    随着空气污染日益严重,肺癌已成为发病率和死亡率增长速度最快的恶性肿瘤之一,严重危害人们的生命和健康。肺癌早期主要表现为肺结节的形式,如果在肺癌早期能够及时发现并治疗,将能够提高肺癌的治疗效果。低剂量螺旋CT具有采集速度快、成本低、辐射低的特点,因此被大量应用于对肺结节的诊断。目前,CT图像的诊断多采用传统的人工诊断方式与CAD系统诊断的方式,但这两种方式存在精确性低、泛化性差的缺点。针对上述问题,文中以医学辅助诊断领域中的肺结节检测问题为研究对象,提出了一种基于改进CNN的低剂量CT图像的肺结节自动检测算法。首先,对CT图像进行预处理,提取肺实质;其次,对cascade-rcnn候选结节筛选网络进行改进,以提取更高质量的目标;然后,提出了改进3D CNN的假阳性减少网络,提高了结节分类的准确性;最后,在LUNA16数据集上进行了实验,结果表明,与现有算法相比,所提算法在检测准确率上有所提升。
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    10. 基于注意力机制和多任务学习的阿尔茨海默症分类
    杜丽君, 唐玺璐, 周娇, 陈玉兰, 程建
    计算机科学    2022, 49 (6A): 60-65.   DOI: 10.11896/jsjkx.201200072
    摘要571)      PDF(pc) (2784KB)(692)    收藏
    利用深度学习实现阿尔茨海默症分类已成为近年来医学图像研究热点之一。为了解决现有模型难以有效提取医学图像特征及疾病分类辅助信息资源浪费等问题,基于深度三维卷积神经网络提出一种引入注意力机制和多任务学习的阿尔茨海默症分类方法。首先,利用改进的基础C3D网络,生成较粗糙的低级特征图;然后,将其分别输入至引入注意力机制的卷积块与普通卷积块中,前者关注MRI图像的结构特性,能获取特征图中不同像素位置特有的注意力权重,与后者输出的特征图对应相乘;最后,利用不同的全连接层来实现多任务学习,获得包含主分类任务在内的3种输出,另2种输出在训练过程中通过反向传播优化主分类任务,得到优化后的阿尔茨海默症分类结果。实验结果表明,与目前已有阿尔茨海默症分类方法相比,所提方法在ADNI数据集上的分类准确率等指标均有所提升,有助于推进后续疾病分类研究。
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