简介：本文对皮肤肿瘤目标识别技术进行研究。首先利用阈值分割方法对皮损区域进行分割;然后,依据皮肤肿瘤早期诊断ABCD准则,对皮损区域提取了颜色、纹理和形状等特征,并基于相关性分析对所提取的特征进行优选;最后采用组合BP神经网络模型实现了皮肤肿瘤目标的分类识别。本文方法在黄色人种皮肤镜图像上进行实验,结果表明,该方法具有更高的分类精度,敏感度和特异度分别达到了93.3%和96.7%,识别结果令人满意。

简介：

简介：摘要在医疗卫生领域,人工智能具有广阔的应用前景和较高的实用价值。介绍了人工智能在神经网络中的应用，及应用前景。

简介：摘要：以乳制品食品安全监测数据为样本，研究基于径向基函数神经网络的食品安全预警方法，对食品安全日常监测数据进行筛选简化，选择与食品安全最为密切的检测项目，以此建立数据样本建立神经网络输入层，隐含层并建立输出层的食品安全预警神经网络模型，用数据样本进行训练和验证，结果表明径向基函数神经网络的食品安全预警方法能有效识别、记忆食品危险特征，对输入数据进行预测，有助于丰富食品安全数据处理方法及完善相关预警技术手段。

简介：针对皮肤镜黑色素细胞瘤图像,提出一种基于自生成神经网络(self-generatingneuralnet-work,SGNN)的自动分割算法。算法首先采用区域生长的方法将图像进行粗分割;然后将每一个子区域看作一个叶节点,根据节点之间的相邻关系定义连接规则;最后采用SGNN对这些节点进行聚类,完成黑色素细胞瘤图像的分割。本文方法克服了传统SGNN算法对样本训练顺序敏感的缺陷,提高了效率,实验结果表明,该方法能够自适应确定聚类数目并准确分割黑色素细胞瘤图像。

简介：目的运用人工神经网络数据挖掘技术分析与浸润性膀胱癌患者预后有关的各种因素建立预测浸润性膀胱癌患者5年生存状态的预后模型,并与传统的Logistic回归分析比较评价其效果。方法收集从2006年1月至2009年12月在我院接受诊治的134例浸润性膀胱癌患者的资料。所采用数据挖掘技术为人工神经网络(ANN)。将所有病例分为两组:一组作为训练样本,不参与数据挖掘过程,共计27例;一组用于筛选变量及建立预测模型,参与数据挖掘过程共计107例。应用Logistic回归模型的相关评价指标来比较两种方法对于评价预后模型的准确度。结果T分期、肿瘤直径、是否有淋巴结转移、肿瘤单发及多发、手术方式、病理分级,6项指标均与浸润性膀胱癌患者的5生存状态相关(P<0.05)。ANN模型预测患者5年生存状态的准确率为85.18%、敏感度为57.14%和特异度为95.00%,Logistic回归模型的相关评价指标,准确率77.78%、敏感度44.44%、特异度94.44%。神经网络各项指标均优于Logistic回归模型。结论数据挖掘技术可从与浸润性膀胱癌患者预后相关的大量信息中挖掘出有意义的指标,并利用这些指标建立预测模型来判断患者5年后的生存状态。

简介：摘要：新型冠状病毒在2020年为我国人民的生活质量带来了极大的影响，同时也造成了很多家庭的破碎。但是感染新冠病毒尽可能早的发现并采取治疗能够在很大程度上延续患者生存的时间，新型冠状病毒（新冠，SARS-Cov-2）的首次报道与2019年的12月末，此后其快速发展成为全球性质的新型传染疾病。患有新型冠状肺炎的患者虽然总体的死亡率不高，但是其会在很短的时间内发展成为重症患者，造成死亡风险的大大提高。眼前对于早期阶段筛查患者发展情况的方式处于较为起步的阶段，这样的问题会导致生产生活受到进一步的影响，为此本文对基于深度卷积神经网络判断（新冠）肺部感染类疾病的视觉监测方法进行研究，由深度卷积神经网络的相关概念入手，进而展开检验方式内容及检验训练模型的具体论证，同时使用具体效果的验证确保其有效性。

简介：摘要：作为一个复杂的神经网络系统，大脑区域和基因协同有效地存储和传递信息。本文提出将协作相关性抽象为脑区基因网络(BG-CN)，并提出了基于图卷积神经网络的阿尔兹海默症的早期治疗系统，图卷积神经网络(GCN)，用于研究脑区内部和脑区之间的信息传递。该结果可用于阿尔茨海默病(Alzheimer ' s disease, AD)的诊断和病因提取。首先，建立了BG-CN的亲和聚合模型来描述脑区间和脑区内的信息传递。其次，基于亲和聚合模型，设计了具有脑区间卷积和脑区内卷积操作的GCN体系结构。通过在AD神经成像倡议(ADNI)数据集上的充分实验验证，GCN的设计更符合生理机制，提高了可解释性和分类性能。此外，GCN可以识别受损的大脑区域和致病基因，这可能有助于AD的精准医疗和药物设计，并为其他神经系统疾病提供有价值的参考。

简介：目的探讨抑郁症患者的注意功能障碍及其相应的大脑神经网络信息传输特征变化规律。方法对34例抑郁症患者和51例健康志愿者行定量脑电信息传输特征分析，并通过视觉注意反应时测验和视觉注意保持测验评估视觉注意反应能力。结果抑郁症患者视觉注意反应时间长于对照组．视觉保持测验失误总数、误判数均高于对照组（￡分别=4．71、4．56、3．96，P均〈0．05）。伴焦虑的抑郁症患者视觉注意反应时测验的反应时间短于不伴焦虑的患者（t=3．20．P〈O．05）。抑郁症组的大脑信息平均传输强度指数、平均强度调整周期、平均传输响应指数、平均响应调整周期均低于对照组（f分别=5．77、4．24、6．39、4．89，P均〈0．05），且中重度抑郁症患者的上述脑电信息传输特征参数均低于轻度组（f分别=2．41、2．78、2．91、3．25，P均〈0．05）。此外，正确数与年龄呈负相关，与受教育年限呈正相关（r分别=-0．41、0．36，P均〈0．05）；正确数、大脑信息平均强度调整周期、平均响应调整周期与抑郁、焦虑程度呈负相关（r分别=-0．43、-0．36、-0．40；-0．46、-0．44、-0．48，P均〈0．05），平均传输强度指数还与抑郁程度呈负相关（r=0．36，P〈O．05）。结论抑郁症患者存在注意功能缺陷，大脑神经网络信息传输特性明显降低。抑郁症患者注意功能的损害受年龄、教育年限以及临床症状的严重程度等因素不同程度的影响。

简介：摘要 目的 探讨基于神经网络技术分析肺功能数据在非急性发作期哮喘长期管理中的临床效果。方法 本课题选取我科门诊的10例非急性发作期的哮喘患者，随机分组，手机组和预测组各5例。手机组：患者使用手机小程序填写ACT问卷，使用手持肺活量仪自测肺功能并上传数据到手机小程序，医师端及时依据患者症状和肺功能数据，给予患者指导和用药调整。预测组：在手机组的基础上，研究人员建立数据库，结合神经网络技术分析肺功能和ACT评分，预测下一阶段患者可能达到的哮喘控制水平，医生依据患者的实时数据和预测结果，给予患者精准干预；患者加强自我管理。结果 对所有研究对象均随访6个月后进行评估，预测组在遵医行为（P

简介：摘要：目的：探讨农村女性空巢老人的生活现状以及结合人工智能技术的护理干预对该群体身心健康和社交支持的影响。方法：对160名女性空巢老人进行研究，任选80名进行模型构建，剩余80名随机平分为实验组与对照组。实验组老人依据模型输出的干预项进行护理，对照组则根据经验施加干预。持续干预12周后，采用血压、血糖等指标评估两组老人的身体健康状态，用SAS和DMSM量表评估焦虑情绪和心理病痛程度，SSRS评估社交支持状态。结果：实验组老人的身体状态、心理健康指标及社交支持均优于对照组。结论：基于神经网络的精准护理干预效果优于个人经验指导的护理，建议将人工智能技术与老年护理领域更广泛结合以最大化改善生活质量。

简介：【摘要】 目的：构建术后肺部并发症(postoperative pulmonary complications, PPCs)的预测模型并进行验证。方法：回顾性收集2019年1月1日至2021年12月31日在重庆医科大学附属巴南医院实施的头颈胸及上腹部三、四级手术的患者，其中满足纳入排除标准的病例有2157例。数据预处理后，通过循证和临床结合的方式筛选出预测模型的特征变量，基于机器学习技术分别构建Logistic回归模型、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree, GBDT)模型和人工神经网络(artificial neural network, ANN)模型。通过比较预测模型的准确度、灵敏度、特异度和曲线下面积(the area under the curve, AUC)等指标，评估三种模型的预测性能。结果：Logistic回归模型、GBDT模型和ANN模型的AUC值，分别为0.823 (95% CI: 0.790~0.855)、0.877 (95% CI: 0.841~0.913)和0.908 (95% CI: 0.878~0.938)。结论：基于机器学习算法构建PPCs风险预测模型具有可行性。在本研究构建的三种PPCs机器学习模型中，ANN模型具有良好的预测表现和临床价值。

简介：目的建立乳腺癌针吸细胞形态定量参数的人工神经网络诊断模型，并验证其在辅助FNA诊断乳腺癌的价值。方法利用MPIAS-2000系统对60例乳腺癌及30例乳腺良性病变的针吸细胞学涂片进行形态定量测定，对获得的29项形态参数进行人工神经网络建模分析，并用盲法对其鉴别诊断能力进行评价。结果所建立的网络模型经过14次训练后即可达到误差要求，诊断模型对乳腺癌及乳腺良性病变的诊断正确率为100％，其特异性和敏感性均为100％。结论乳腺良恶性病变的针吸细胞学涂片进行ANN分析所建立的诊断模型，对乳腺癌及良性病病变的鉴别诊断具有较高的应用价值，为辅助针吸细胞学诊断乳腺良恶性病变提供了新的思路。

简介：摘要目的对神经外科护理中流程优化的应用加以探讨。方法以随机方式选择2015.01-2017.01这一时间段中神经外科护理单元开展研究，并在2016.1开始“上马”流程优化护理，一年后按照本院护理考核中的患者满意程度、消毒隔离、病房管理、护理安全等正常指标对神经外科的护理活动作出必要的评价，并将之和实施前开展比较。结果和2015年时使用的护理办法体系相比，2016年开始，护理活动更改为“流程优化”方式，其评价结果体现出诸如病房管理、消毒隔离、护理安全、患者满意度等相应指标评分都获得了很大程度上的提升，其差异具备可比性（P<0.05）。结论护理方式的“流程优化”活动会在护理安全、护理满意度等方面很大程度上提升神经外科护理单元的活动效果，具备推广价值。

简介：摘要目的对神经外科的护理单元进行流程的优化，进而对其护理效果进行比较、分析。方法我院自2011年之后开始实施护理的流程优化管理，将我院的神经外科护理和最新的护理流程相结合，从而推动神经外科所有护理项目的优化和改进，并探讨出现的问题，进行合理改进。在我院实施对神经外科护理的流程优化1年后，提取患者满意度评分、护理舒适度评分、病房管理优劣、消毒措施是否到位等数据进行前后综合比对。结果在我院实行流程优化的神经外科护理之后，患者对护理满意度、护理舒适度评分、病房管理优劣和消毒措施是否到位等项目的满意度明显增加（P＜0.01）。结论在神经外科护理单元中进行流程优化，能够从整体上提高医院的护理水平，该方式值得广泛推广实施。

简介：摘要：随着医疗技术的发展和患者需求的增加，神经电生理室检查预约流程的效率和便捷性成为提升医疗服务水平的关键。本文通过分析当前预约流程中存在的问题，提出了一系列优化策略，旨在减少患者等待时间，提高医生工作效率，并增强患者满意度。研究采用问卷调查、数据分析和流程再设计等方法，对预约流程进行了全面的评估和改进。结果显示，优化后的流程在多个关键指标上均有显著提升，为神经电生理室检查预约提供了可行的改进方案。

简介：摘要：目的：本研究旨在评价和比较神经内科护理实践能力培养的常规教学和实践能力培养教学对护理人员的知识水平、技能操作和临床应用能力的影响。方法：通过回顾性研究，选择10名神经内科护理人员，分为对照组和实验组，实验组接受实践能力培养教学。观察指标包括知识水平、技能操作和临床应用能力。结果：实验组在知识水平、技能操作和临床应用能力方面均表现出显著优势，差异具有统计学意义（P<0.05）。实验组的知识水平、技能操作和临床应用能力均明显优于对照组。结论：实践能力培养教学对神经内科护理人员的知识水平、技能操作和临床应用能力具有显著的提升作用。采用模拟训练和实践指导等教学手段能够有效地提高学生的实际操作水平和临床思考能力，为神经内科护理实践能力的培养提供了科学的依据，可为教学方案的优化提供重要参考。

简介：【摘要】目的：分析基于情境模拟的神经外科护理教学优化研究。方法：选取2022年1月至2023年12月期间本院30例护士为本次研究对象，随机分为传统组（传统课堂教学/15例）和观察组（情景模拟教学/15例）。结果：教学后观察组实践操作和理论知识考核成绩及对本次带教模式满意度明显优于传统组，差异可比，P＜0.05。对比两组带教前后实践操作和理论知识考核成绩及教学有效性。结论：情景模拟教学应用于神经外科护理教学中可大幅提升护生临床实践操作能力和理论知识掌握度，提升护士对护理教学模式满意度。

简介：摘要：随着公卫应急管理水平的提高和消费需求的日益多元化，消毒产品的供应链优化和协同发展面临严峻的挑战。本研究以消毒产品供应链为对象，通过构建相应的数学模型，对供应链网络的设计、运营和协同发展进行了深入的研究。研究结果显示，通过优化供应链网络设计、改进运营策略，增强供应链各节点间的协同效应，能够有效提升消毒产品的供应效率，降低运营成本，提高供应链的整体抗风险能力，保障消毒产品的市场供应。同时，也为相关企业提供了可行的供应链网络优化和协同发展策略，具有重要的理论和实践意义。本研究旨在为消毒产品供应链的优化运营和进一步发展提供科学依据。

简介：摘要目的研究流程优化在神经外科护理单元中的应用效果。方法选取我院神经外科2017年4月-2018年4月期间所收治的60例患者作为研究对象，将患者分成研究1组与研究2组，每组患者人数为30例，研究1组使用常规护理，研究2组使用流程优化护理干预。对两组患者的护理满意度以及护理人员的自我满意度进行统计比较。结果通过对神经外科护理流程进行优化后，研究2组患者的护理满意度相较于研究1组得到了明显的提高，护理人员的自我满意度较对照组存在明显差异，他们之间的差异具有统计学意义（p<0.05）。结论在神经外科护理单元中实施流程优化，有助于优化护理系统的排班制度与人员安排，进而提升护理工作任务安排的科学性，对提升护理工作质量与患者满意度具有重要意义，因此，在临床中可以进行大力推广并普及使用。