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XCompress：一种XML压缩技术在医院信息直报和追溯系统中的应用
被引量：
2
1
作者
徐祖铭
熊友生
+2 位作者
张子鋆
杨卫东
谈子敬
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008年第12期130-132,163,共4页
在医院信息集成系统中,集成来自各医院的医疗数据是上级领导机关进行分析和决策的基础。由于各医院系统数据异构性很大,且医疗数据每天都在更新,将不同数据源的医疗数据增量发布成统一的XML格式,然后通过网络传输到中心服务器进行增量...
在医院信息集成系统中,集成来自各医院的医疗数据是上级领导机关进行分析和决策的基础。由于各医院系统数据异构性很大,且医疗数据每天都在更新,将不同数据源的医疗数据增量发布成统一的XML格式,然后通过网络传输到中心服务器进行增量更新是系统数据集成的有效手段。但XML天生具有数据冗余量大的缺点,对网络传输的要求很高,当数据量很大时,集成系统的处理效率不高。XML数据压缩是解决XML数据体积过大问题的有效手段。本文针对医疗数据的这一特点,提出了一种无需文档类型定义的XML数据压缩算法XCompress,实验证明它具有压缩比率大、压缩时间短的优点,能够有效地对医院信息集成系统中的XML数据进行压缩,大大减小了网络传输的时间与负载,提高了系统的运行效率。
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关键词
XML
数据压缩
医院信息直报和追溯系统
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职称材料
基于ECG的可电击复律心律自动判别算法研究
2
作者
郑越
侯星宇
邬小玫
《中国生物医学工程学报》
CSCD
北大核心
2023年第5期572-582,共11页
体外自动除颤器(AED)是挽救心脏骤停(SCA)患者生命的重要设备。可电击复律心律自动判别算法(SAA)是AED的核心技术。本研究在构建包括8 s的2024段可电击复律心律(SHR)心电图(ECG)和7884段不可电击复律心律(NSHR)ECG数据集的基础上,提出...
体外自动除颤器(AED)是挽救心脏骤停(SCA)患者生命的重要设备。可电击复律心律自动判别算法(SAA)是AED的核心技术。本研究在构建包括8 s的2024段可电击复律心律(SHR)心电图(ECG)和7884段不可电击复律心律(NSHR)ECG数据集的基础上,提出了一种基于机器学习的SAA。首先提取ECG的时域、频域、复杂度相关的32个特征,经筛选得到6个有效特征;之后用支持向量机实现SHR和NSHR自动分类。根据500次按患者随机分组的实验,敏感度、特异性、准确率的均值±标准差分别为97.62%±0.18%、99.15%±0.04%、98.79%±0.08%。所提出的SAA符合美国心脏病协会对AED中SAA敏感度超过90%,特异性超过95%的要求,可作为AED算法模块进行SHR的自动判别。
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关键词
可电击复律心律自动判别
心电信号
机器学习
特征提取
特征选择
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职称材料
题名
XCompress：一种XML压缩技术在医院信息直报和追溯系统中的应用
被引量：
2
1
作者
徐祖铭
熊友生
张子鋆
杨卫东
谈子敬
机构
解放军第
上海复旦大学信息科学与工程学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008年第12期130-132,163,共4页
基金
军队医学科学技术研究“十一五”计划题(06MA120)
文摘
在医院信息集成系统中,集成来自各医院的医疗数据是上级领导机关进行分析和决策的基础。由于各医院系统数据异构性很大,且医疗数据每天都在更新,将不同数据源的医疗数据增量发布成统一的XML格式,然后通过网络传输到中心服务器进行增量更新是系统数据集成的有效手段。但XML天生具有数据冗余量大的缺点,对网络传输的要求很高,当数据量很大时,集成系统的处理效率不高。XML数据压缩是解决XML数据体积过大问题的有效手段。本文针对医疗数据的这一特点,提出了一种无需文档类型定义的XML数据压缩算法XCompress,实验证明它具有压缩比率大、压缩时间短的优点,能够有效地对医院信息集成系统中的XML数据进行压缩,大大减小了网络传输的时间与负载,提高了系统的运行效率。
关键词
XML
数据压缩
医院信息直报和追溯系统
Keywords
XML Data compress Hospital information direct-reporting and backdating system
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
U463.82 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于ECG的可电击复律心律自动判别算法研究
2
作者
郑越
侯星宇
邬小玫
机构
上海复旦大学信息科学与工程学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CSCD
北大核心
2023年第5期572-582,共11页
基金
国家自然科学基金(1171009,61801123)
上海市科委重点项目(2017SHZDZX01,16441907900)
上海市经信委工业强基项目(GYQJ-2018-2-05)。
文摘
体外自动除颤器(AED)是挽救心脏骤停(SCA)患者生命的重要设备。可电击复律心律自动判别算法(SAA)是AED的核心技术。本研究在构建包括8 s的2024段可电击复律心律(SHR)心电图(ECG)和7884段不可电击复律心律(NSHR)ECG数据集的基础上,提出了一种基于机器学习的SAA。首先提取ECG的时域、频域、复杂度相关的32个特征,经筛选得到6个有效特征;之后用支持向量机实现SHR和NSHR自动分类。根据500次按患者随机分组的实验,敏感度、特异性、准确率的均值±标准差分别为97.62%±0.18%、99.15%±0.04%、98.79%±0.08%。所提出的SAA符合美国心脏病协会对AED中SAA敏感度超过90%,特异性超过95%的要求,可作为AED算法模块进行SHR的自动判别。
关键词
可电击复律心律自动判别
心电信号
机器学习
特征提取
特征选择
Keywords
shockable advice algorithm
ECG
machine learning
feature extraction
feature selection
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
XCompress：一种XML压缩技术在医院信息直报和追溯系统中的应用
徐祖铭
熊友生
张子鋆
杨卫东
谈子敬
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于ECG的可电击复律心律自动判别算法研究
郑越
侯星宇
邬小玫
《中国生物医学工程学报》
CSCD
北大核心
2023
0
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