基于异构数据的患者术后非计划内再入院预测

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作者 俞凯 董小锋 +2 位作者 袁贞明 崔朝健 罗伟斌 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第1期89-97,共9页

非计划内再入院是医院风险管理的重要信号,也是医疗质量的重要指标。目前,再入院预测已经成为医疗系统的一项重要任务,大量学者结合机器学习技术提出非常多有效的预测方法,但大多仅以单一结构数据为研究对象或仅使用串联方法融合异构数... 非计划内再入院是医院风险管理的重要信号,也是医疗质量的重要指标。目前,再入院预测已经成为医疗系统的一项重要任务,大量学者结合机器学习技术提出非常多有效的预测方法,但大多仅以单一结构数据为研究对象或仅使用串联方法融合异构数据。前者未能充分利用电子病历中丰富的数据与信息,后者则未能更好地融合异构数据的信息。基于上述问题,本文提出了一种基于CTFN异构数据融合方法,结合患者出院小结文本与住院期间产生的横断面数据预测患者再入院风险。预测模型的构建分为3个步骤。首先,利用RoBerta模型提取患者出院小结中的特征信息并得到表征矩阵;其次,使用CNN模型学习患者横断面特征信息,得到表征矩阵;最后,通过CTFN方法融合两个表征矩阵,得到异构数据的表征矩阵并通过线性层分类器得到最后的预测结果。CTFN融合方法利用张量外积融合多个单模态表征矩阵,并增加CNN模型及残差结构设计加强异构数据模态内与模态间的信息学习。根据某公立医院的临床数据对上述方法进行验证,实验结果表明其表现出色,其中,召回率达到了76.1%,ROC曲线下面积达到了71.5%,均高于所对比的基线模型。证实了异构数据能提升分类器预测效果,且CTFN融合方法能够更好地融合异构数据间的信息,进一步提升分类器预测效果。 展开更多

关键词 异构数据 深度学习 张量融合 再入院 卷积网络 残差结构

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基于贝叶斯网络的在线草图识别算法 被引量：7

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作者 袁贞明 金贵朝 张佳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期32-34,共3页

针对手绘草图识别算法大多采用限制用户绘制习惯来实现笔画分组的问题,提出一种基于贝叶斯网络的手绘草图识别算法。该算法将手绘草图识别中的笔画分组和符号识别统一为一个过程,用贝叶斯网络拓扑结构来表达草图结构信息。基于该网络,... 针对手绘草图识别算法大多采用限制用户绘制习惯来实现笔画分组的问题,提出一种基于贝叶斯网络的手绘草图识别算法。该算法将手绘草图识别中的笔画分组和符号识别统一为一个过程,用贝叶斯网络拓扑结构来表达草图结构信息。基于该网络,根据最大后验概率对连续输入的笔画进行动态最优分组,同时在线预测每组笔画的符号类别。实验结果表明,该方法是一种有效的在线递进式笔画分组和识别算法,在电路符号手绘识别中达到71.3%的过程识别率和85%的最终识别率。 展开更多

关键词 贝叶斯网络 在线草图识别 笔画分组 符号识别

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基于草图内容的空间拓扑数据检索方法 被引量：4

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作者 袁贞明 吴飞 庄越挺 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1663-1668,共6页

空间数据蕴含了大量拓扑关系语义,但传统空间数据查询和检索方法没有很好地利用高层拓扑语义,导致在处理复杂空间场景时效能较低.针对这一局限性,提出了一种基于草图内容的空间数据检索算法.该算法在9-交集拓扑模型基础上引入不变矩方法... 空间数据蕴含了大量拓扑关系语义,但传统空间数据查询和检索方法没有很好地利用高层拓扑语义,导致在处理复杂空间场景时效能较低.针对这一局限性,提出了一种基于草图内容的空间数据检索算法.该算法在9-交集拓扑模型基础上引入不变矩方法,建立拓扑不变量用于描述复杂空间场景;采用独立成分分析和模糊支持向量机降低空间场景高维拓扑关系的冗余度,建立了独立拓扑关系;用相应训练好的支持向量机结合tf×idf模型实现空间场景检索.实验表明,该算法在低样本数情况下具有良好的分类推广能力以及良好的检索性能,为基于内容的空间数据检索建立了基础. 展开更多

关键词 空间数据检索 统计学习 独立成分分析 支持向量机 拓扑模型

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GIS的前k个最短路径分布式多线程实现 被引量：2

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作者 袁贞明 张量 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期37-38,162,共3页

与求最短路径问题类似,求前k个最短路径问题也是一个经典的网络优化问题,并被广泛应用于实际。对求前k个最短路径问题的顺序算法和并行算法进行了研究,提出了一种基于ChandyandMisra算法的分布式多线程算法,并成功应用于基于Java实现的... 与求最短路径问题类似,求前k个最短路径问题也是一个经典的网络优化问题,并被广泛应用于实际。对求前k个最短路径问题的顺序算法和并行算法进行了研究,提出了一种基于ChandyandMisra算法的分布式多线程算法,并成功应用于基于Java实现的通信GIS系统中的自动电路调度。 展开更多

关键词 最短路径 GIS 片行算法 线程

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计算机远程控制的实现与应用 被引量：20

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作者 张量 詹国华 袁贞明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2002年第4期62-63,66,共3页

介绍计算机远程控制实现的主要技术 ,对网络通信、系统消息截获和网络监控技术作了详细的论述 。

关键词 远程控制 WINSOCK通信 网络监控 计费管理系统 计算机 计算机机房 钩子

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基于Web的图像搜索 被引量：7

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作者 张量 詹国华 袁贞明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期130-132,共3页

介绍一种基于的图像搜索技术,提出了作者设计的图像检索的模型,阐述了页中图像与文本之间的关系,对相似度的计WebWeb算、词条的匹配算法、检索的反馈技术等作了详细的论述,并通过实验检验搜索模型结论表明图像搜索效率高。

关键词 WEB 图像搜索 相似度 公共有序词条 相关性反馈 图像处理 计算机

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医养护一体化智慧医疗服务模式的探讨 被引量：14

7

作者 董琴 袁贞明 郭清 《卫生经济研究》 北大核心 2015年第7期51-53,共3页

2014年5月杭州市人民政府办公厅发布的《关于推进医养护一体化智慧医疗服务的实施意见》明确提出了家庭型医养护一体化智慧医疗服务,由社区医院的全科医生与居民签订一定期限的医疗服务协议,积极引导居民到全科医生首诊,逐步建立疾病分... 2014年5月杭州市人民政府办公厅发布的《关于推进医养护一体化智慧医疗服务的实施意见》明确提出了家庭型医养护一体化智慧医疗服务,由社区医院的全科医生与居民签订一定期限的医疗服务协议,积极引导居民到全科医生首诊,逐步建立疾病分诊机制,让签约居民享受到＂社区首诊、双向转诊、康复回社区＂的分级诊疗服务。在我国现有医疗服务体系下，这一做法具有前瞻性和突破性。但是想要不流于形式，还有一些问题要解决。 展开更多

关键词 医疗服务模式 一体化 智慧 养护 人民政府办公厅 社区医院 医疗服务体系 全科医生

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基于Windows NT局域网络的计算机应用能力上机考核系统之关键技术 被引量：4

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作者 詹国华 张量 +3 位作者 虞歌 袁贞明 王竹萍 陈根方 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 1999年第8期47-48,57,共3页

文章介绍一种基于WindowsNT的局域网络，在Windows95／98平台上使用的高度智能化的计算机应用能力上机考核系统之关键技术，并重点介绍了试题库的组织，试卷生成方案，答卷回收的实现和有关阅卷技术。

关键词 上机考核系统 试题库 计算机 WINDOWS NT 局域网

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基于心冲击信号的睡姿识别 被引量：7

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作者 张艺超 袁贞明 孙晓燕 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第17期135-140,共6页

研究证明,睡眠质量与睡姿有着密切关系,不良的睡姿甚至会加剧多种疾病的潜在风险。为了更精准地进行睡眠健康监控,提出了一种基于心冲击(BCG)信号的睡姿模式识别算法,使用非接触、无干扰的压电薄膜传感器采集BCG信号,在腰腹部采集仰卧... 研究证明,睡眠质量与睡姿有着密切关系,不良的睡姿甚至会加剧多种疾病的潜在风险。为了更精准地进行睡眠健康监控,提出了一种基于心冲击(BCG)信号的睡姿模式识别算法,使用非接触、无干扰的压电薄膜传感器采集BCG信号,在腰腹部采集仰卧、俯卧、左侧卧和右侧卧4种睡姿信号,经小波变换降噪等预处理后提取基于J波的特征值,设计并比较基于神经网络和KNN的睡姿识别分类器。实验结果表明,神经网络睡眠识别算法的平均正确识别率为93%,KNN算法为84%,因此基于BCG信号的神经网络睡姿识别算法可以广泛用于睡眠监测应用。 展开更多

关键词 心冲击信号 小波变换 特征提取 神经网络 睡姿识别

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一种基于Internet的远程考试系统 被引量：6

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作者 张量 詹国华 袁贞明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2001年第7期62-63,共2页

介绍一种基于Internet的远程考试系统 ,介绍了系统的设计模型和结构特点 ,对系统的实现方法和实现过程中的ASP、COM +。

关键词 远程考试系统 三层C/S模型 INTERNET

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基于Windows NT局域网络全真模拟Internet操作测试功能的实现 被引量：3

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作者 詹国华 袁贞明 庄越挺 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第10期64-65,113,共3页

文章介绍一种基于Ｗｉｎｄｏｗｓ ＮＴ局域网络，在Ｗｉｎｄｏｗｓ ９５／９８平台上使用的全真模拟Ｉｎｔｅｒｎｅｔ操作测试功能的实现方案，重点介绍了题库工作表结构，全真模拟Ｉｎｔｅｒｎｅｔ环境，操作考核主页设计及其相关技术... 文章介绍一种基于Ｗｉｎｄｏｗｓ ＮＴ局域网络，在Ｗｉｎｄｏｗｓ ９５／９８平台上使用的全真模拟Ｉｎｔｅｒｎｅｔ操作测试功能的实现方案，重点介绍了题库工作表结构，全真模拟Ｉｎｔｅｒｎｅｔ环境，操作考核主页设计及其相关技术要点。 展开更多

关键词 INTERNET 操作测试 WINDOWSNT 局域网 浏览器

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一种改进可穿戴设备的血氧测量精度的传感器设计与验证 被引量：7

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作者 董琴 郭清 袁贞明 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期815-820,共6页

改进智能穿戴设备上传感器的数据采集方法,以及血氧测量和数据处理的方法,找到在动态测量过程中血氧数据更加精确的测量计算方法。修正现有算法分析模型,提取典型测量数据,设计新的变量标值,分析比较动态变化后的数据相关性,建立原始数... 改进智能穿戴设备上传感器的数据采集方法,以及血氧测量和数据处理的方法,找到在动态测量过程中血氧数据更加精确的测量计算方法。修正现有算法分析模型,提取典型测量数据,设计新的变量标值,分析比较动态变化后的数据相关性,建立原始数据和输出动态血氧数据之间的关系变化模型,通过多人动态变化场景的数据采集实验验证了该方法的有效和精确。结果表明结合硬件设计、反射波长选择,通过血氧饱和度数值的动态变化反应血液中供氧情况,提出一个新的转换关系算法模型,得到精确度达到99%的血氧数据是非常实用和有效可行的方法。改进传统的投射式脉搏波血氧饱和度检测的算法模型到反射式脉搏波血氧饱和度的检测方式,提升其在智能穿戴设备上监测的血氧动态监测精度,该方法得到的数据对判定人体的健康状态和疾病类型非常有帮助。 展开更多

关键词 血氧监测技术 ECG光电传感 智能穿戴设备 滤波波长选择 卡尔曼算法

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基于草图识别技术的智能网络白板系统 被引量：1

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作者 金贵朝 袁贞明 诸彬 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2008年第2期114-117,共4页

网络白板是CSCL的主要工具之一。本文实现了一个基于草图识别技术的智能网络白板系统,该系统在传统网络白板基础上,加强了对图形的支持。通过手写笔与网络白板的结合,支持用户方便地绘制图形;通过草图识别技术,将图形自动转换成领域知... 网络白板是CSCL的主要工具之一。本文实现了一个基于草图识别技术的智能网络白板系统,该系统在传统网络白板基础上,加强了对图形的支持。通过手写笔与网络白板的结合,支持用户方便地绘制图形;通过草图识别技术,将图形自动转换成领域知识相关的符号,利于深入探讨问题;通过采用Java序列化对象的方法,支持白板图形和留言内容一并保存,便于异步协作。 展开更多

关键词 答疑系统 网络白板 草图识别

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无池化层卷积神经网络的中文分词方法 被引量：14

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作者 涂文博 袁贞明 俞凯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第2期120-126,共7页

在中文信息处理中,分词是一个十分常见且关键的任务。很多中文自然语言处理的任务都需要先进行分词,再根据分割后的单词完成后续任务。近来,越来越多的中文分词采用机器学习和深度学习方法。然而,大多数模型都不同程度的有模型过于复杂... 在中文信息处理中,分词是一个十分常见且关键的任务。很多中文自然语言处理的任务都需要先进行分词,再根据分割后的单词完成后续任务。近来,越来越多的中文分词采用机器学习和深度学习方法。然而,大多数模型都不同程度的有模型过于复杂、过于依赖人工处理特征、对未登录词表现欠佳等缺陷。提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的中文分词模型——PCNN(Pure CNN)模型,该模型使用基于字向量上下文窗口的方式对字进行标签分类,具有结构简单、不依赖人工处理、稳定性好、准确率高等优点。考虑到分布式字向量本身的特性,在PCNN模型中不需要卷积的池化(Pooling)操作,卷积层提取的数据特征得到保留,模型训练速度获得较大提升。实验结果表明,在公开的数据集上,模型的准确率达到当前主流神经网络模型的表现水准,同时在对比实验中也验证了无池化层(Pooling Layer)的网络模型要优于有池化层的网络模型。 展开更多

关键词 自然语言处理 中文分词 卷积神经网络 字向量

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基于多因素线索长短期记忆模型的血压分析预测 被引量：7

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作者 刘晶 吴英飞 +1 位作者 袁贞明 孙晓燕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期1551-1556,共6页

高血压是危害健康的重要因素,为了预防血压突然升高造成严重后果,在传统长短期记忆(LSTM)网络基础上,提出一种多因素线索LSTM模型,适用于血压的短期预测和长期预测,能够对血压的不良变化提前作出预警。模型中用到的多因素线索包括时序... 高血压是危害健康的重要因素,为了预防血压突然升高造成严重后果,在传统长短期记忆(LSTM)网络基础上,提出一种多因素线索LSTM模型,适用于血压的短期预测和长期预测,能够对血压的不良变化提前作出预警。模型中用到的多因素线索包括时序数据线索和上下文信息线索(包括个人基本信息和环境信息)两大类,使得血压预测不仅提取血压数据本身的特征,还提取与血压相关联的时序数据变化特征和其他关联属性的数据特征。模型首次将环境因素加入血压预测,并采用多任务学习方式,能够更好地捕捉数据之间隐藏的关联性,提高模型泛化能力。实验结果表明,所提模型相较于传统LSTM模型和添加了上下文信息层的LSTM(LSTM-CL)模型在舒张压的预测误差与预测偏差方面分别降低2.5%,3.8%和1.9%,3.2%,在收缩压的预测误差和预测偏差分别降低0.2%,0.1%和0.6%,0.3%。 展开更多

关键词 高血压 血压预测 长短期记忆 时序数据 上下文信息

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基于Leap Motion的动态手势识别 被引量：8

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作者 孙玉 袁贞明 孙晓燕 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第13期151-157,共7页

动态手势识别作为人机交互的一个重要方向,在各个领域具有广泛的需求。相较于静态手势,动态手势的变化更为复杂,对其特征的充分提取与描述是准确识别动态手势的关键。为了解决对动态手势特征描述不充分的问题,利用高精度的Leap Motion... 动态手势识别作为人机交互的一个重要方向,在各个领域具有广泛的需求。相较于静态手势,动态手势的变化更为复杂,对其特征的充分提取与描述是准确识别动态手势的关键。为了解决对动态手势特征描述不充分的问题,利用高精度的Leap Motion传感器对手部三维坐标信息进行采集,提出了一种包含手指姿势和手掌位移的特征在内的、能够充分描述复杂动态手势的特征序列,并结合长短期记忆网络模型进行动态手势识别。实验结果表明,提出的方法在包含16种动态手势的数据集上的识别准确率为98.50%;与其他特征序列的对比实验表明,提出的特征序列,能更充分准确地描述动态手势特征。 展开更多

关键词 动态手势识别 Leap Motion传感器 特征提取 长短期记忆网络(LSTM)

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