简介：动态贝叶斯网络（dynamicbayesiannetwork,DBN）是一种基于时序表达数据构建基因调控网络的重要方法。然而目前的DBN方法因计算时间太长,结构不稳定,准确度低,对有效性有很大影响。根据动态贝叶斯网络的度量可分解性质,将动态贝叶斯网络分为初始网络与转移网络分别进行结构寻优,在寻优时将基于静态贝叶斯网络的最大权重生成树算法与贪婪搜索算法相结合,移植入动态贝叶斯网络中,建立基因调控网络模型。提出了一种从时序数据中构建基因调控网络的方法,克服了贝叶斯网络不能描述循环调控的缺陷,也从规模上简化了网络构建问题。通过与相关实验文献的对照,验证了提出方法的有效性,网络学习时间明显缩短,网络结构更加稳定。

简介：本文简要阐述了医疗设备信息计算机网络管理系统的开发和应用,实现了仓库、财务、维修、计量、技术档案网络管理及数据共享,又能与全院计算机信息系统连接。本系统适用于医疗设备仓库、药库及总务仓库管理。

简介：为了能让基层医院快速、便捷地获得大医院影像诊断技术的帮扶,提高基层医院医学影像诊断能力。本研究设计了一个医学影像远程诊断云服务平台,实现基层医疗机构影像数据的自动上传、集中存储与管理,以及影像信息、诊断报告的院间共享。我们从对影像数据的注册、数据存储中心的设计以及影像的调阅过程,对影像云平台展开系统的构建与研究。该平台的成功研发,不仅为患者寻求异地医生的影像诊断咨询提供了有效地途径,同时也缓解了因医疗资源分配不均所带来的地区医疗水平不平衡的问题。影像云服务平台的实现,为我国基层医院带来了前所未有的发展机遇。

简介：为早期诊断川崎痛,应用BP神经网络原理建立川崎病的诊断模型.以156例川崎病与非川崎病患者的体温、皮疹、口腔黏膜改变、实验室检查结果等9项指标等作为BP神经网络的输入参数,在MATLAB7程序中对其中随机抽取的90例学习样本进行训练并建模.以剩余的66例作为测试样本进行预测,结果表明该模型对川崎病和非川崎病的预测准确率分别为97.4％、92.9％,提示此模型可有效地判别出川崎病与非川崎病,可用于川崎病的早期辅助诊断.

简介：目前功能连通(functionalconnectivity)已经发展为功能磁共振(functionalMRI)研究脑认知活动的一个重要方法。我们采用时间相关方法,选取后扣带回(posteriorcingulatedcortex,PCC)为感兴趣区(regionsofinterest,ROI),提取ROI所有体素的平均时间信号,并与其他脑区血氧依赖的磁共振(BOLD)信号进行相关,同时去除全局效应和头动误差,对14例志愿者的计算和静息数据进行组内分析和组间分析,研究逻辑计算任务下默认网络(defaultmodenetwork)改变情况。结果表明默认网络受到抑制,各脑区信号改变不一致,可能是由于逻辑计算状态下各脑区BOLD信号变化不同,与PCC时间相关性发生改变所致。

简介：目的针对宽带信息网络技术的发展和我国医疗发展现状,勾画了整个基于宽带信息网的家庭疾病监护系统的结构.将病人的生理信息通过无线通讯技术(IEEE802.11b)传递到网络接入点,送入医疗网络.医生通过网络直接观察病人的生理状态,并可通过网络了解病人的病情和生活之间的关系,指导病人的医疗保健.方法研究开发用于家庭监护的几种主要生理参数监测模块、生理信息采集单元和数据接入点间采用无线通信协议(IEEE802.11b),在校园局域网内进行模拟实验.结果实验结果显示,该系统可以在接近实时的情况下(延时小于1s)传输12导的心电信号,同时可以伴行传输血压、体温等生理信息.结论此研究可以将社区的医疗延伸到家庭,将日常的疾病监护放在家庭,同时可建立慢性病人的数据库,为疾病的诊断、研究提供连续的监测数据.

简介：Nkx2.5,Mef2c,Gata4/5/6,Tbx5和Hand1等基因作为脊椎动物心脏发育相关基因调控网络的核心基因,对脊椎动物的心脏发育起核心调控作用。本研究主要通过对小鼠心脏发育相关核心基因的生物信息学分析,研究Nkx2.5,Mef2c,Gata4,Gata6,Tbx5和Hand1等核心转录因子之间的相互调控关系,得到小鼠心脏发育的核心基因调控网络（GRNs）。与文献中总结的小鼠的GRNs作比较,发现Nkx2.5在小鼠心脏发育基因调控网络中的核心地位没有改变,并且Nkx2.5在网络中主要扮演了调控者的角色,它直接调控很多转录因子。Gata4是另一个主要起调控者作用的转录因子。另外小鼠的Mef2c和Hand1处于被多个转录因子调控的地位。变化比较大的是Tbx5所涉及的调控网络,主要有两点：Nkx2.5对Tbx5的表达有没有调控作用以及Tbx5对自身的表达有没有调控作用。研究表明生物信息学分析对具体实验研究有一定方向性指导意义。

简介：多电极微阵列（multi-electrodearrays,MEA）技术的发展,使同时记录多个神经元活动成为可能。在多电极阵列芯片上体外培养海马神经元网络,采用互相关函数对神经元网络自发信号进行分析。通过分析不同电极上的锋电位序列信号,互相关函数可以找出它们之间的相互联系,从而映射出相应神经元之间的连接状况和动态特性。实验结果表明：互相关函数能够描述神经元网络的结构及神经元间电活动的动态特性,并有助于我们了解神经元群体活动对信息的综合处理与编码。

简介：为了提高肿瘤病理诊断的准确性和效率,本研究提出基于信息熵和粗糙集理论的信息筛选及其人工神经网络的灵敏度分析方法,并用于选取肿瘤特征基因。通过粗糙集和信息熵对基因的筛选模型,建立必要的基因集;通过基因对BP神经网络模型输出函数的灵敏度分析,递归去除灵敏度较低的若干基因,生成一组候选特征基因子集;将特征基因子集传输到肿瘤病理诊断系统,生成诊断报告。该方法具有很高的可行性和有效性。

简介：为了提高P波检测准确率,利用小波变换模极大值对在多尺度上的变化规律能表征信号突变点的性质,结合人体生理特性的检测策略进行心电信号P波的跨尺度检测.同时,引入反向传播神经网络对已检出的准P波再次进行确认与识别.经MIT数据库实验表明,P波检测准确率达到97%.

简介：通过径向基函数神经网络的分析，对神经元脉冲电位信号提出了新的分类方法。对原始信号进行峰电位检测，获得脉冲电位信号样本，以主成分进行预分类，选取与类中心方差小的典型脉冲电位集合作为径向基网络的训练样本，让神经网络进行自适应学习，以实现对原始信号的分类。仿真结果表明，在对模拟的脉冲电位信号进行分类时此方法的错误率比主成分聚类法和形状聚类法小。多电极细胞外记录的海马神经元细胞电活动信号应用此方法分类也取得了较好的效果。

简介：目的探讨黄石市中心医院心电网络信息系统建设的解决方案。方法基于医院信息系统和良好的环境下,应用C／S架构模式，即由一个服务端、N个客户端和服务端进行相连并进行数据的交互处理，再在门诊、病房、体检、急诊等模式下试运行，分步运作，逐步实施心电信息综合管理系统。结果该系统极大缩短了患者就诊时间，提高了整个医院的运转效率，经济效益明显；提高了医生疾病诊断的精准性、医院的科研水平和强化了管理。结论心电网络信息系统的实施对医院、医生和患者三者均有极大的好处，应用效果好，成果明显，值得推广。

简介：目的针对医院医疗器械种类繁多、技术高精尖且医学工程技术人员整体素质提升缓慢、维修效率低等问题,建立基于浏览器/服务器（B/S）架构下的维修模式。方法建立一种基于B/S架构下的维修数据信息系统,由服务器/浏览器两部分组成。结果数据库信息系统优化了维修流程,加快了技术人员业务水平提升。结论该模式能推动医院信息化建设。