简介：随着当前世界范围内机器人技术的进步发展，智能协作机器人已经开始进入各个工业领域并在其工业产生、经营和管理工作的开展过程中发挥了非常重要的力量。而深度学习算法作为智能协作机器人发展过程中的一项前沿技术，其在智能协作机器人设计制造中的应用，对拓展智能协作机器人的各项使用功能具有非常重要的意义。基于此，本文将针对深度学习算法的概念进行总结阐述，同时针对深度学习算法在智能协作机器人设计制造中的应用进行分析总结，并最终对智能机器人的发展前景进行展望分析。

简介：目的:探索用于对人工牙列(牙合)面任意点的三维前伸运动轨迹进行描记的算法模块.方法:应用激光三维扫描和重建技术,建立全口义齿人工牙列模型,采用Matlab6.5数学计算分析软件,并结合空间解析几何原理,对人工牙列(牙合)面上任意点在(牙合)架上的前伸运动进行数学建模和轨迹模拟.结果:(1)建立了人工牙列(牙合)面上任意点前伸运动轨迹的数学模型.(2)获得了用于描记人工牙列(牙合)面上任意点三维前伸运动轨迹的算法模块,并对实际病例进行验证.结论:本研究在定量研究全口义齿功能运动轨迹方面作了初步尝试,实验结果揭示该方法的设计思想可行,并为定量研究义齿动态咬合情况奠定了基础.

简介：摘要血液标志物检测是最为方便、经济适用的疾病筛查和动态监测手段。本文聚焦终末期肝病-肝硬化和肝癌标志物，从临床常用基础检验到新型标志物的发现和转化应用，阐述了肝病标志物的分类、新型标志物研究、转化和诊断模型应用以及肝病标志物及其算法研究中应关注的问题。注重基于模型算法的多个标志物有效联合是实现以原发性肝癌为代表的终末期肝病临床精准诊疗、高危预警并全程精准管理的重要手段。

简介：目前,微量注射泵(微泵)已在ICU内广泛使用。微泵给药常用于血管活性药、抗心律失常药、强心药,这些药物必须精确计算。能否准确、快速配制药物,是ICU护士面对的一个实际问题。我们总结出一种简便、快捷微泵给药配制方法,只需几秒钟即可计算出所给药物的每分钟、每公斤体重的微克数和每小时毫升数。现介绍如下。1计算步骤1.1明确医嘱确认应用某药的剂量(μg/kg·min)。1.2确立系数常用系数为3、0.3、0.03……此数值决定

简介：摘 要 科研水平的高下是区分医院质量和竞争力高低的重要因素，传统的科研开展的方式和效率显得越来越不能适应大数据和人工智能时代的到来，因此医疗机构，尤其是高水平医院非常需要构建一套依托医院自身医疗数据高效率高质量的建设数据智能算法训练平台支撑高水平的科研开展。本文介绍了作者参与多家医疗机构的科研大数据平台和专科病种数据库建设的体会，并针对当下各地医院在建设提升自身的医疗数据智能化水平中面临的问题和开展过的工作，提出了自身的见解，并结合自身的工作经验，提出了高水平医院医疗数据智能算法训练平台的详细建设路径思路，并提供了建设重点的切入点，适用于医院加以建设，并支撑广泛的实际应用场景。

简介：摘要：亲子关系的确认不仅在法律和医学领域具有重要意义，更是社会稳定与家庭幸福的基石，传统的亲子鉴定方法存在着许多瓶颈，包括时间成本高、流程繁琐以及准确性不足等问题，随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，利用大数据和智能算法进行亲子鉴定逐渐成为可能。本文旨在研究基于机器学习的亲子鉴定算法优化与自动化，以应对传统方法的局限性。

简介：摘要目的设计一种联合深度学习剂量预测和参数迭代优化算法的容积调强放射治疗(VMAT)全自动计划方法。方法选取2018年6月至2021年1月北京大学肿瘤医院既往165例直肠癌患者的VMAT计划开展研究，其中145例用于训练和验证深度学习模型，该模型用于预测危及器官的剂量，20例用于研究比对自动计划和人工计划的质量。该方法从危及器官的预测剂量分布中提取关键的剂量体积直方图(DVH)值作为初始优化参数(IOPs)，利用治疗计划系统可编程接口自动创建VMAT计划，通过设计迭代优化算法自动调节优化参数(OPs)。结果剂量预测模型训练后能有效预测出20例测试计划危及器官的关键DVH值，与参考值相比差异均无统计学意义(P> 0.05)。20例VMAT自动计划均能满足临床处方剂量要求，对于PTV和PGTV的适形性指数(CI)，人工计划与自动计划比较差异均无统计学意义(P> 0.05)；而PGTV的D1和均匀性指数(HI)，自动计划均高于人工计划，分别为0.6 Gy和0.01，两者比较差异均有统计学意义(t＝-7.05、-6.92，P<0.05)。自动计划比人工计划的膀胱平均V30下降2.7%(t＝3.37，P< 0.05)，股骨头和危及器官辅助结构(Avoidance)的平均V20分别下降8.37%和15.95%(t＝5.65、11.24，P< 0.05)，并且膀胱、股骨头、Avoidance的平均剂量分别降低了1.91、4.01和3.88 Gy(t＝9.29、2.80、10.23，P< 0.05)。测试的20例直肠癌患者病例的自动计划平均时间为(71.82±25.48)min。结论本研究利用直肠癌病例验证了一种联合剂量预测和参数迭代优化算法的VMAT自动计划方法的可行性。相比于人工计划，VMAT自动计划无需人工干预，在提高计划设计效率、计划质量和临床资源利用率等方面有很大的应用潜力。

简介：摘要目的探讨集血袋估算法在剖宫产手术中的应用效果。方法采用便利抽样法，选取2021年4—7月在北京妇产医院手术室行剖宫产术的94名产妇为研究对象。比较集血袋估算法与传统估计出血量方法（血红蛋白法、红细胞计数法、红细胞比容法、目测估算法）的差异。结果94名产妇集血袋估算法与血红蛋白法、红细胞计数法、红细胞比容法的剖宫产术中出血量比较差异无统计学意义（P>0.05）。目测估算法的术中出血量高于集血袋估算法，差异有统计学意义（P<0.05）。结论集血袋估算法对剖宫产术中出血估算较为准确、快速、直观，且方法易于操作，有利于对产后出血的早期识别及干预。

简介：无

简介：传统的二维Otsu阈值分割算法采用穷举搜索法搜寻最佳阈值向量。与此不同，本文提出了一种二维最大类间方差阈值分割的快速迭代算法，用迭代的思想解决原始二维Otsu方法计算复杂、实时性差的问题。文中导出了迭代算法的公式，给出了算法流程。实验结果表明，与二维Otsu原始算法及其他两种快速算法相比较，本文提出的二维Otsu快速迭代算法分割结果准确，实现简单，其运行时间仅为原始算法的0．4％左右，大大减少了计算量和存储空间，是一种快速有效且实时性好的图像闽值分割算法。

简介：摘要目的设计一种能够基于原有的分析数据、结合游离DNA片段大小及计数的新的分析方法。方法选取180例孕妇血样进行无创产前检测(non-invasive prenatal testing，NIPT)常规的高通量测序，探索游离DNA片段分子量大小与胎儿DNA含量的关系，提出一种新的结合游离DNA片段大小的Z值的算法。以羊水细胞染色体核型分析结果为金标准，比较两种算法的判断结果。结果当以150 bp为分割值时，小分子片段比例与胎儿DNA含量呈正相关。对高通量测序数据用新旧两种算法进行计算，发现基于计数的传统分析的敏感度为75.00%，特异度为98.86%；基于以150 bp为分割点的结合游离DNA片段大小及计数的分析敏感度和特异度在本次实验中都达到了100%。结论在结合游离DNA片段大小及计数的新方法中选取150 bp作为分子大小分割点，可能比传统基于计数的算法更为合理、有效。

简介：对肿瘤样本进行准确的分型识别是有效治疗肿瘤的前提。首先，利用方差滤波方法选择肿瘤表达谱中具有最大方差的部分基因作为识别特征集，然后，利用支持向量聚类对肿瘤表达谱进行分型识别。针对多类型样本情况和支持向量聚类中出现的孤立点聚类问题，分别提出了有效的解决办法。对两个肿瘤表达谱数据的测试结果显示，基于支持向量聚类的方法能够准确地对肿瘤样本进行分型识别，同时能够自动发现肿瘤样本真实的亚型数量。

简介：提出了一种基于图像配准的自动目标识别算法,图像配准算法采用基于归一化互信息相似性判据,并采用模糊自适应粒子群优化算法作为搜索策略。在图像精确配准的基础上,通过图像间的相互转换,间接实现了目标的准确识别。仿真试验结果表明,该方法可以实现复杂背景下目标的准确识别。

简介：针对智能手机上的图像版权保护问题，提出了一种适用于Android系统的彩色图像盲水印算法。算法根据DCT系数和图像灰度值之间的线性关系直接在空域中修改DCT系数。这种方法无需进行DCT变换和反DCT变换，可大幅度降低计算量。此外，该算法提取水印时不需要原始载体图像，能够实现盲提取。在Android手机上对该算法进行了大量实验，实验结果表明，提出的算法具有良好的透明性和鲁棒性。

简介：目的使用XGBoost算法开发加强监护病房（ICU）中脓毒症患者住院死亡风险的预测模型。方法使用美国大型重症数据库MIMIC-Ⅲ作为数据来源;根据2016年发布的第三版脓毒症诊断和定义标准,选取数据库中的脓毒症患者,提取其生命体征、实验室检查等数据;使用XGBoost开发模型,并比较其与SVM模、SAPS-Ⅱ模型的预测性能。结果共纳入10487例脓毒症患者,住院死亡率20.80%。XGBoost模型的受试者工作特征曲线下面积（AUROC）为0.836（95%置信区间：0.819-0.853）,优于SVM模型和SAPS-Ⅱ模型。Hosmer–Lemeshow检验显示,XGBoost模型拥有优秀的校准度。结论基于XGBoost的ICU脓毒症患者住院死亡风险预测模型能准确地辅助临床医生进行风险预测,从而采取合适的临床干预以降低ICU脓毒症患者的死亡率。

简介：摘要目的探讨70Kv结合迭代算法（SAFIRE算法）在头颈部CTA双低剂量的临床应用研究；方法将100例患者随机分成A组和B组，各50例，A组、B组均采用固定管电压，分别是120Kv、70Kv，管电流采用CAREDose4D技术自动管电流调节螺旋扫描，所得图像A组使用滤波反投影（FBP）重建，B组使用迭代算法重建（SAFIRE3），得到两组图像，分别测量上腔静脉、右锁骨下静脉、主动脉弓、左右颈总动脉及左右大脑中动脉血管腔内ＣＴ值、容积CT剂量指数CTDlvol(mGy)和剂量长度乘积DLP（mGy*cm）和对比剂量。结果B组对比剂用量仅为A组的50%；两组静脉血管腔内对比剂残留差异均有统计学意义（P＜0.001）；两组动脉血管腔内ＣＴ值比较差异有统计学意义（P＜0.05）。两组辐射剂量比较差异有统计学意义（P＜0.001）；两组图像质量主观、客观评价均无统计学意义（P＞0.05）。结论70Kv结合SAFIRE3算法确保图像质量下在头颈部CTA检查中能明显降低患者所接受的辐射剂量和对比剂量，具有较高的应用价值。

简介：摘要本文通过研究人工神经网络算法的理论，结合药品安全指数的实际情况提出了药品安全指数权值的调整策略和药品安全指数权值的确定方法，根据这种方法确定了一级指标与二级指标指数级，并对一级指标中的药品机构检验合格率进行了细致的划分与分析。最后说明了这种权值策略提供的药品安全指数能科学、实时、动态地处理各种指标与相应的权值。

简介：随着系统化整体护理的开展，病房床位与护士比逐渐被作为护理人员编制的测定依据。浙江省病房护理管理要求中对普通病房的人员配备要求是床位与护士比为1．0：0．4.但在实际护理工作中，工作量的大小受患者病种、病情轻重、病程长短、年龄大小等多种因素影响，所以，单纯以床护比计算普通病房护理人员编制体现不出根据工作性质和任务不同合理比例的定编原则。我院从2003年开始，结合实际使用床位数、出院患者数、病危患者数等指标综合考虑各病区护士编制，取得较好的效果，现报道如下。

简介：为了进一步加强数字图像处理技术在医学图像领域的应用，提供一种基于Canny算子的医用X光图像边缘检测方法。首先介绍边缘检测算法的理论基础，然后结合Ganny算子的实现过程，说明边缘检测的所遵循的基本原则，最后对该算法进行了实验验证。从实验的结果可以看出，这种方法对医用X光图像非常有效，对利用计算机进行图像处理有着重要的现实意义。

简介：摘要目的应用机器学习中的随机森林算法探讨中国女性尿失禁（UI）发病的危险因素，并评价各危险因素对于UI发病的预测效果。方法采用多阶段分层整群抽样，在全国调查55 477例成年女性UI情况；基线调查于2014年2月至2016年1月完成，2018年6月至12月电话随访；最终纳入基线无UI且随访UI诊断指标数据完整的对象。采用欠采样技术，按照1∶1的比例从随访时未发生UI的人群中随机抽取与随访对新发UI相等人数作为对照，将这些调查对象的研究数据按照7∶3的比例随机分成训练集和测试集。将单因素分析中P<0.2的候选变量，带入训练集并采用随机森林算法建模，在训练集筛选UI发病的危险因素，根据重要性对危险因素排序，并在测试集中验证。结果共30 658例（55.26%，30 658/55 477）完成随访，中位随访时间3.7年。纳入本研究的24 985例基线无UI的对象中，随访调查UI发病人数为1 757例（7.03%，1 757/24 985），其中压力性UI 1 117例（4.47%，1 117/24 985），急迫性UI 243例（0.97%，243/24 985），混合性UI 397例（1.59%，397/24 985）。随机森林模型固定特征数量为2个、决策树数量为300棵时，平均袋外估计误差率最低，此时模型分类准确率为64.3%，敏感度为64.2%，特异度为64.4%。根据Gini系数平均下降量，得到预测UI发病的前10位影响因素依次为：年龄、分娩次数、分娩方式、体质指数（BMI）、绝经状态、糖尿病史、教育程度、盆腔手术史、城乡分布、婚姻状况。结论应用机器学习中的随机森林算法，从复杂的多因素中识别出预测中国女性UI发病的前10位影响因素，依次为：年龄、分娩次数、分娩方式、BMI、绝经状态、糖尿病史、教育程度、盆腔手术史、城乡分布、婚姻状况。