实施放射工作的质量保证与质量控制——防止误诊、漏诊

医疗质量问题是医院管理的核心，医疗技术、工作质量关系到病人的安危，影像科是医院的一个重要部门。随着影像医学的发展，影像诊断在临床诊断中起着越来越大的作用，据统计90％以上的病例诊断依赖于影像诊断，影像诊断质量是影像科工作质量的最终体现，其准确性直接关系到临床疾病治疗方法的选择、治疗结果的评估和疾病预后的判断。通过医学影像诊断质量的评估，可以衡量科室和工作人员的工作质量，也是影像科质量管理和质量控制的重要内容。误诊是指由于医务人员工作不负责任或者专业技术水平没有达到应该达到的标准而导致的诊断错误。诊断是治疗的前提和基础，只有诊断正确，才能实旆有针对性的行之有效的治疗措施，否则不仅不能达到治疗目的，甚至会给病人造成不同程度的损害。误诊是一种医疗过失，后果可轻可重，轻者延误治疗，重者导致病人残疾或死亡。责任性误诊：责任性误诊是指医生马虎从事、疏忽大意、对工作不负责任造成的误诊。     

测量嗅觉诊断病症的"临床鼻"

如今，一项称为“临床鼻”的医疗产品在新加坡问世，该产品能让医生通过测量人的嗅觉，来诊断出病人是否患上相关疾病，甚至是帕金森症及早老性痴呆症。     

浅谈医院电气设计

随着现代医疗科学技术的发展,先进的医疗设备和电子仪器广泛应用在现代医院的临床诊断;需要我们医疗电气设计人员认真做好设计工作。下面谈谈医院电气设计的几点体会。     

定西市科技人才简介（之七）

马启明 定西市人民医院副院长、心血管内科主任医师。兰州医学院临床医学专业毕业。从事内科心血管医疗、教学、科研及预防工作，主要指导心内科的三级医师查房，指导下级医疗的临床、教学及科研工作，特别是疑难危重患者的查房和病例讨论，提高了临床诊断准确率、治愈率和危重患者的抢救成功率。2003年组织救治全省首例“非典”患者取得成功，完成科研课题二项，获定西市科技进步二等奖二项，     

远程医疗:医学发展中的‘奇葩’

随着医疗体系的不断完善、临床要求的不断提高,以及多媒体技术的发展,出现了新一代具有多媒体处理功能的医疗诊断系统。多媒体医疗影像系统在媒体种类、媒体介质、媒体存储及管理方式、诊断辅助信息、直观性和实时性等方面都使传统诊断技术相形见绌,这必将引起医疗领域的一次革命。“远程医疗会诊”这一概念及技术应用在现代医疗发展过程中应运而生。     

浅谈医疗设备维修保养及管理措施

医疗设备是医院建设的物质基础,是临床进行诊断和治疗的必备条件。保持医疗器械经常处于良好的状态．加强医疗设备的维修保养是医院医疗设备管理的重要部分。本文针对医疗设备维修保养的意义及措施进行了探讨。     

医疗设备维修管理的探讨

医疗设备维修的管理工作一方面影响着医疗设备的使用率,另一方面关系到临床医生对疾病的诊断准确率、治疗的治愈率,直接影响到医院的经济效益与社会效益。本文就医疗设备维修管理问题探讨如下。     

四类影像特点比较

目前,临床诊断中所应用的超声探测成修（US）技术,X射线技术,核医学成像（RI）技术,核磁共振成像（MRI）技术,被称为医疗诊断的四大影像技术。四大影像技术各有千秋,在医疗诊断中均占据举足轻重的地位。同时,由于四大影像技术又各具特点,在不同的医疗诊断中又各放异彩。根据不同影像特点选择诊断方式对临床诊断起权威性的作用。本文将针对四类影像特点异同从以下几个方面做一简单比较,以便获得较为理想的诊断信息。1成像原理超声成像（US）是利用声纳原理,即超声波在人体中传播时,遇到不同声阻抗界面发生反射,通过探测回波…     

影像学诊断质量评价及管理探讨

随着现代医学科技的发展和医学模式的转变,影像学检查在临床疾病的诊治过程发挥着日益显著的作用。影像学设备技术、操作技术、诊断技术的快速进步使疾病诊断准确率明显提升的同时,多样、重复的检查带来的单样影像技术疾病检出效率低下问题日益引起人们的关注,尤其在医疗设备、医疗资源缺乏的地区,迫切需要提高影像诊断质量。而影像学诊断质量评价和管理的研究尚较少,高效率的临床影像诊断方法没有得到及时应用,本文通过对影像学诊断质量评价和管理机制的探讨,为合理高效的临床影像检查提供理论依据。     

妇科门诊护理体会

门诊室是对求医者进行诊断、治疗和开展预防保健的场所．是医院工作的政要组成部分，是医疗工作的第一线，是面向社会的重要窗口。而妇科门诊得工作又有别于其他临床科室，故要求门诊护士既要有丰富的护理基本知识和经验，又要有妇科专业知识，所以只有不断提高妇科医疗和护理质量，以便能及时有效的服务于病人。有几条建议如下：     

神经网聚类算法在医疗诊断专家系统中的应用

用基于神经网的聚类算法对医疗诊断专家系统中的诊断分类进行了研究，具体描述了算法的实现方法，并在计算机上进行了模拟，模拟结果表明，该方法克服了传统上基于规则的专家系统的某些缺陷，在实际运用中是可行的。     

基于神经网络的案例推理医疗诊断

在医疗诊断中,案例推理是一种有效的思维方式,但在实际应用中,存在许多难点,如大型案例 案例的表示和相似案例高效检索问题,结合前向神经网络的特点,来实现案例检索,为减少多层前向网络进行局部极小的机会,改进网络的性能,提出了神经元和前向神经网络集成,构成一种增强型神经网络结构,数学和仿真证明这种网格能减少进入局部极小的机会。此外,借助于数据库技术和多级索引方法,设计了一个医疗诊断专家系统,结果表明上述     

神经网络在心肌梗塞诊断中的应用

目的：研究神经网络技术在心肌梗塞诊断中的应用。方法：使用改进的网络训练算法－ＳＰＤＳ方法,对前馈型神经网络进行训练,样本取自实际临床和一些具有权威性的刊物中,形成针对心肌梗塞诊断的神经网络系统,结果：用实际临床已确诊的１００例病例进行检验,诊断的敏感性为９０％,特异性为１００％,诊断准确性为７５％。结论：同目前实际临床的情况相比,结果良好,展现了神经网络技术用于医学诊断的良好前景。     

RBF神经网络用于发动机控制系统的故障诊断

神经网络是以研究人的生物神经为根据,由大量简单元件即神经元模拟电子器件相互联接而形成的一种复杂网络本文通过比较现行发动机控制系统故障诊断的方法,针对基于神经网络的发动机控制系统故障诊断进行了推导及改善数学模型;并编制了采用径向基函数神经网络完成发动机控制系统故障诊断的学习与诊断程序,实现了仿真将神经网络应用于发动机控制系统的故障诊断技术中,以发动机的各测量传感器为基础,对其控制系统进行实时故障诊断和故障分离,不仅充分体现神经网络的容错性、抗干扰性及大规模并行处理能力、自学习能力等特点,而且开发了发动机控制系统的故障诊断技术新领域     

基于神经网络专家系统的卫星姿态确定系统故障诊断

介绍了一种基于人工神经网络与专家系统相结合的智能故障诊断系统,将专家系统与神经网络结合运用取长补短,发挥各自的优势.给出了系统的结构组成,并具体描述了神经网络专家系统的工作原理.采用的RBF网络有效地克服了BP网络收敛速度慢,且易陷入局部极小的缺陷.同时利用神经网络的并行处理功能,有效地解决了传统专家系统的推理复杂、时间冗余等缺点.仿真结果证明了该方法应用于卫星姿态确定系统的故障诊断是有效的.     

基于BP神经网络的挖掘机智能故障诊断知识库设计

介绍了基于BP神经网络智能故障诊断技术在贵阳矿山机器厂O.8m3.液压挖掘机故障诊断系统应用中系统故障诊断神经网络知识库设计的方法与步骤,结合液压泵子系统故障诊断实例详细阐述了智能故障诊断故障库设计过程中神经网络建立、训练样本获取及神经网络学习的具体方法.     

基于BP神经网络的电机转子故障诊断的研究

介绍了一种基于 BP算法的神经网络在电机转子常见故障诊断中的应用。首先利用测振传感器获得转子的振动信息 ,然后用 FFT分析 ,将振动信号的频谱分析作为神经网络的训练样本。通过选择足够的故障样本来训练神经网络 ,将代表故障的信息输入训练好的神经网络后 ,由输出结果就可以判断发生的故障种类。     

Synthetic Intelligent Fault Diagnosis Technology for Complex Process

A fault diagnosis method of knowledge-based fuzzy neural network is proposed for complex process, which is hard to develop practical mathematical model. Fault detection is performed through a knowledge-based system, where fault detection heuristic rules have been generated from deep and shallow knowledge of the process. The fuzzy neural network performs the fault diagnosis task. This method does not need practical mathematical models of objects, so it is a strong implement for complex process.     

集成旋转机械故障诊断的知识表示与推理

本文提出了一种新的基于规则和神经网络集成的智能旋转机械故障诊断方法，该法把专家经验和故障样本以统一的分布表示形式组织到知识库中，并在此基础上提出了推理算法的自学习选取，整个系统充分发挥了规则系统和神经网络的优点，具有知识表示明确、并行推理、联想和自学习等优点。最后结合实例进行了分析。     

基于自适应神经网络的非线性系统的智能故障诊断

针对一类模型未知的非线性系统,提出了一种基于自适应神经网络的故障诊断方法,用RBF神经网络构造了状态估计器和故障估计器,解决了非线性系统状态不可测时的故障诊断问题。并用Lyapunov方法研究了故障误差和状态误差的收敛性,结果表明了该方法实用、有效。