基于B/S的智慧社区健康监护管理系统软件的设计与实现 被引量：32

1

作者 张式富 姜涛 吴效明 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第3期4-6,共3页

应用C#ASP.NET编程技术和SQL Server2008数据库技术进行智慧社区健康监护管理系统的搭建。该系统能够完成设备与人员信息管理、健康生理参数与环境参数的实时显示与查看、网上预约社区医生以及健康知识查询学习等功能,为老年慢性病患者... 应用C#ASP.NET编程技术和SQL Server2008数据库技术进行智慧社区健康监护管理系统的搭建。该系统能够完成设备与人员信息管理、健康生理参数与环境参数的实时显示与查看、网上预约社区医生以及健康知识查询学习等功能,为老年慢性病患者提供一个优质的健康服务。此系统的构建能够缓解我国医疗卫生资源分布不均以及由人口老龄化程度加深带来的医疗压力。 展开更多

关键词 ASP NET SQL SERVER 2008社区健康监护管理

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手机C/S模式心音特征提取与波形显示系统 被引量：1

2

作者 张培垒 熊冬生 吴效明 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第1期377-380,411,共5页

针对现行心音信号特征提取模式下存在的局限性,结合手机移动通讯技术的发展,设计了一种基于手机客户端和服务器模式的心音信号分析诊断系统。利用Java Me语言在手机上进行心音信号可视化编程处理,使在手机上显示信号时域图谱,并通过移... 针对现行心音信号特征提取模式下存在的局限性,结合手机移动通讯技术的发展,设计了一种基于手机客户端和服务器模式的心音信号分析诊断系统。利用Java Me语言在手机上进行心音信号可视化编程处理,使在手机上显示信号时域图谱,并通过移动互联网将采样信号传输到服务器端进行小波分解,提取心音信号特征值,最后在手机上返回信号的异常结果同时存储在数据库。通过实验结果表明了该方案的可行性,实现了心音信号的自动诊断,对于诊断心脏突发疾病和慢性病具有显著的效果。 展开更多

关键词 Java2微型版 小波 可视化 信号处理 手机

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蓝牙低功耗可穿戴血氧监测设备的设计 被引量：21

3

作者 薛俊伟 黄岳山 +6 位作者 杜欣 吴秀勇 曾伟杰 席玉胜 陈益民 赵毓 吴凯 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期701-707,共7页

设计一种基于蓝牙低功耗技术的可穿戴血氧饱和度监测设备,用于实时、连续检测人体血氧饱和度和脉率。主要工作包括设计实现耳夹式光电传感器、太阳能电池插接件以及蓝牙模块等核心部件。设备和硬件设计采用低功耗元件及模块,数据通过低... 设计一种基于蓝牙低功耗技术的可穿戴血氧饱和度监测设备,用于实时、连续检测人体血氧饱和度和脉率。主要工作包括设计实现耳夹式光电传感器、太阳能电池插接件以及蓝牙模块等核心部件。设备和硬件设计采用低功耗元件及模块,数据通过低功耗蓝牙技术传至手机App,软件设计优化数据发送策略,具有低功耗、可穿戴、稳定可靠等特点,适合户外运动或者缺氧性疾病的血氧监测。测试表明,设备蓝牙通信误码率最终控制为0,脉率精度高达98.0%,当模拟仪输出血氧饱和度大于75%时,设备的检测精度高达97.9%。此外,创新性地使用太阳能电池进行冗余供电,整机待机电流为11μA,全功率工作时长为18 h以上,续航性能优于市面上主流的指夹式血氧仪。 展开更多

关键词 可穿戴 蓝牙 低功耗 血氧监测

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心血管疾病危险因素研究现状 被引量：24

4

作者 潘巧玲 吴建华 +1 位作者 冯常森 于博 《实用医学杂志》 CAS 北大核心 2009年第20期3520-3522,共3页

疾病的危险因素（riskfactor）于1961年由Framingham心脏研究（Framingham Heart Study．FHS）的Dr．Kannel首次提出。它指的是在一群体中，由于某种因素的存在，使有关的疾病发病率增高；而当其被消除后．又可以使该病的发病率下降。... 疾病的危险因素（riskfactor）于1961年由Framingham心脏研究（Framingham Heart Study．FHS）的Dr．Kannel首次提出。它指的是在一群体中，由于某种因素的存在，使有关的疾病发病率增高；而当其被消除后．又可以使该病的发病率下降。随着研究的深入，有关心血管疾病的众多危险因素被不断地发现和证实，到目前为止．已经发现有300多种危险因素与心血管疾病的发生有关。 展开更多

关键词 心血管疾病危险因素 疾病发病率 发病率下降 多危险因素

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基于Zigbee技术的穿戴式脉搏波检测模块的研制 被引量：13

5

作者 杨易华 吴效明 岑人经 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1538-1541,共4页

介绍了一种新型的基于Zigbee技术的穿戴式脉搏波检测模块。利用压力传感器提取出脉搏波信号,经过预处理后,送至CC2430进行模数转换,对数据进行判断和处理,再利用Zigbee技术组成的无线传感器网络把数据打包发送到PC机,然后由监护软件对... 介绍了一种新型的基于Zigbee技术的穿戴式脉搏波检测模块。利用压力传感器提取出脉搏波信号,经过预处理后,送至CC2430进行模数转换,对数据进行判断和处理,再利用Zigbee技术组成的无线传感器网络把数据打包发送到PC机,然后由监护软件对数据进行处理、分析和显示。该模块实现了脉搏波的无线实时检测,具有微型化、低功耗等特点,适用于家庭的便携式移动监护。 展开更多

关键词 ZIGBEE CC2430 穿戴式 脉搏波检测

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基于AR模型和支持向量机的急性低血压预测 被引量：5

6

作者 王志刚 赖丽娟 +1 位作者 熊冬生 吴效明 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期250-255,共6页

ICU中,急性低血压的发生严重威胁着患者的生命安全,临床上对其预测性判断主要依靠医生经验。为实现急性低血压预测,利用PhsioNet的MIMIC II数据库ICU监护中的患者临床记录,对发生与未发生急性低血压两者间的平均动脉压信号进行AR模型的... ICU中,急性低血压的发生严重威胁着患者的生命安全,临床上对其预测性判断主要依靠医生经验。为实现急性低血压预测,利用PhsioNet的MIMIC II数据库ICU监护中的患者临床记录,对发生与未发生急性低血压两者间的平均动脉压信号进行AR模型的功率谱估计,运用医学信息学理论,选取功率谱幅度的中位数、平均值、最大值、标准偏差和极差用于支持向量机分类预测器的学习和训练,建立分类预测模型。预测模型对测试集进行分类预测,得到预测正确率为87.5%,表明相对于直接提取患者平均动脉压信号的统计特征参数作为预测特征,本方法具有更好的预测效果,有利于实现急性低血压提前预测。 展开更多

关键词 急性低血压 AR模型 功率谱 支持向量机 预测

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胸部CT中肺实质的自动分割与计算机辅助诊断 被引量：7

7

作者 郭圣文 陈坚 曾庆思 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期72-75,共4页

为解决肺气肿的定量分析与辅助诊断问题,根据肺部高分辨率CT图像的特点,应用自动阈值分割与轮廓跟踪方法提取肺部实质区域,并应用基于密度分布的肺气肿量化诊断标准确定病变区域与程度.实验证明,该方法能准确、有效地对肺部区域实行全... 为解决肺气肿的定量分析与辅助诊断问题,根据肺部高分辨率CT图像的特点,应用自动阈值分割与轮廓跟踪方法提取肺部实质区域,并应用基于密度分布的肺气肿量化诊断标准确定病变区域与程度.实验证明,该方法能准确、有效地对肺部区域实行全自动分割,并对病变区域进行统计分析,最终实现肺气肿的量化分析与准确诊断. 展开更多

关键词 高分辨率CT 医学图像 肺部区域 分割 辅助诊断

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胸部CT中肺实质的提取与辅助诊断 被引量：6

8

作者 郭圣文 曾庆思 陈坚 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期788-791,共4页

根据临床应用需求,研究胸部高分辨率CT图像中肺实质的提取与量化诊断问题。首先讨论肺区分割与肺实质提取问题,自动分割法采用全局自适应阈值将躯干和背景分离,然后应用轮廓跟踪方法获取到肺部轮廓;人工分割则是在勾勒若干轮廓点后,应用... 根据临床应用需求,研究胸部高分辨率CT图像中肺实质的提取与量化诊断问题。首先讨论肺区分割与肺实质提取问题,自动分割法采用全局自适应阈值将躯干和背景分离,然后应用轮廓跟踪方法获取到肺部轮廓;人工分割则是在勾勒若干轮廓点后,应用Bresenham扫描线法得到连续的肺部轮廓。利用基于四邻域的背景标记扫描线方法,提取肺部实质区域。最后,根据肺气肿量化诊断标准,进行量化分析与诊断。实验证明,该方法能快速、准确地分割肺实质,实现肺气肿的量化分析与辅助诊断。 展开更多

关键词 高分辨率CT 肺气肿 肺区分割 辅助诊断

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抑郁症患者的自主神经异常与电生理表现 被引量：14

9

作者 陈秀文 杨荣骞 +2 位作者 张磊 郭加成 吕瑞雪 《中国心理卫生杂志》 CSSCI CSCD 北大核心 2016年第8期635-640,共6页

抑郁症病因机制复杂,其生物学异常涉及体内多个系统,表现出自主神经系统与电生理异常。本文回顾了抑郁症患者的脑电、心电、皮电、胃电、眼电、体温等电生理表现的研究成果,并指出当前对抑郁症电生理研究是单一有限的,未来的研究需要结... 抑郁症病因机制复杂,其生物学异常涉及体内多个系统,表现出自主神经系统与电生理异常。本文回顾了抑郁症患者的脑电、心电、皮电、胃电、眼电、体温等电生理表现的研究成果,并指出当前对抑郁症电生理研究是单一有限的,未来的研究需要结合多种生理信息的变化并应用统计学方法,建立抑郁症评估模型。 展开更多

关键词 抑郁症 电生理 自主神经系统 心率变异性 综述

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多模态多维信息融合的鼻咽癌MR图像肿瘤深度分割方法 被引量：10

10

作者 洪炎佳 孟铁豹 +4 位作者 黎浩江 刘立志 李立 徐硕瑀 郭圣文 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期566-573,共8页

收集421名鼻咽癌患者头颈部水平位T1加权(T1W)、T2加权(T2W)以及T1增强(T1C)三种模态MR图像,并由2名经验丰富的临床医生对图像中的肿瘤区域进行勾画,将其中346位患者的多模态图像及其标签作为训练集,将剩余75位患者的多模态图像及其标... 收集421名鼻咽癌患者头颈部水平位T1加权(T1W)、T2加权(T2W)以及T1增强(T1C)三种模态MR图像,并由2名经验丰富的临床医生对图像中的肿瘤区域进行勾画,将其中346位患者的多模态图像及其标签作为训练集,将剩余75位患者的多模态图像及其标签作为独立测试集;分别构建单模态多维信息融合、两模态多维信息融合以及多模态多维信息融合(MMMDF)的卷积神经网络(CNN),并对模型进行训练和测试;使用Dice、豪斯多夫距离(HD)与面积差占比(PAD)评估3种模型的性能,结果表明,多模态多维融合模型的性能最优,两模态多维信息融合模型性能次之,单模态多维信息融合模型性能最差.结果证明,多模态二维与三维特征融合的深度卷积网络能够准确有效地分割鼻咽癌MR图像中的肿瘤. 展开更多

关键词 鼻咽癌 MR图像 分割 多模态多维度 深度学习

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人工神经网络在肾小球滤过率估算中的应用 被引量：6

11

作者 李宁山 刘迅 +2 位作者 吴效明 黄岳山 娄探奇 《第三军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期409-411,共3页

目的建立一个适用于中国慢性肾脏病人群的肾小球滤过率估算模型,基于人体体征及血清肌酐来估算肾小球滤过率。方法采用人工神经网络方法中的广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)方法,基于562例训练样本集建... 目的建立一个适用于中国慢性肾脏病人群的肾小球滤过率估算模型,基于人体体征及血清肌酐来估算肾小球滤过率。方法采用人工神经网络方法中的广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)方法,基于562例训练样本集建立模型,在独立的269例验证样本集中验证模型性能,与传统的统计学回归方法得到的GFR估算经验方程比较。结果与经验方程相比,神经网络模型具有更高的准确性(P<0.05)。结论人工神经网络作为常用的机器学习方法之一,应用于生物医学信息处理时,比传统统计学方法具有更大的优势,利用该方法建立的肾小球滤过率估算模型具有更好的估算精度。 展开更多

关键词 慢性肾脏病 肾小球滤过率 人工神经网络

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住院患者急性肾损伤的风险预测与关键影响因素分析 被引量：10

12

作者 张钦 郭圣文 +3 位作者 梁馨苓 陈源汉 吴燕华 付蕾 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期702-710,共9页

急性肾损伤(AKI)是住院患者常见的危重症之一,具有较高的发病率和死亡率。建立预测模型,对AKI进行预测,并分析影响其发生的危险因素,以便对具有AKI潜在风险患者进行及时干预。选择住院2~14 d的90780位受试者(其中,AKI患者7983名,non-AK... 急性肾损伤(AKI)是住院患者常见的危重症之一,具有较高的发病率和死亡率。建立预测模型,对AKI进行预测,并分析影响其发生的危险因素,以便对具有AKI潜在风险患者进行及时干预。选择住院2~14 d的90780位受试者(其中,AKI患者7983名,non-AKI患者82797名,按4∶1划分训练集和独立测试集),收集其住院期间的生化指标、药物的使用情况、基本信息,以及入院科室、合并症情况、住院时间等其他临床信息,分别应用逻辑回归、随机森林、LightGBM等3种机器学习模型,经十折交叉验证法进行训练后,对独立测试集在24 h后是否发生AKI进行预测;并根据受试者特性工作曲线下的面积(AUC)以及召回率和准确率的调和F1值,评估与比较不同模型的性能。结果表明,LightGBM模型最优,其F1、AUC、敏感性与特异性分别为0.800、0.871、0.755和0.987。影响AKI发生的重要因素有:一是一般临床特征,包括年龄、已住院天数、入院科室;二是检验结果,包括首检肌酐值、血液中的钠、钾、氯、尿酸及糖化血红蛋白的含量;三是药物,包括抗感染类药物、非甾体类抗炎症药物、利尿药或脱水药、肾上腺素受体激动剂、造影剂、ACEI/ARB类降压药,以及用药种类,药物治疗天数;四是合并症,如中重度肾病。利用住院患者的临床信息,机器学习模型可以在24 h内有效地预测AKI的发生风险,揭示影响AKI发生的重要因素,对住院患者的合理有效治疗、AKI风险人群的及时干预提供重要依据。 展开更多

关键词 急性肾损伤 机器学习 风险预测 危险因素

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