网络少数民族医学信息资源的整合与利用

介绍了网络少数民族医学信息资源的现状及对中国少数民族医学信息资源进行整合的必要性,并探讨了对网络少数民族医学信息资源进行整合与利用的方式。     

针刀医学标准化体系的建立与思考

目的:通过针刀医学标准化体系的建立与思考,探讨针刀医学标准化体系建设方法与步骤.方法:1.正确认识标准与标准化;2.关于服务业标准化的制定;3.针刀医学标准化体系建立的方法与步骤.结论:根据国家中医药管理局印发的<中医药标准化发展规划(2006-2010年)>制定针刀医学标准化体系迫在眉梢,意义重大,有利于提高行业标准化系统,推动中医药现代化.     

A non-commutative time-frequency tomography

The characterization of non-stationary signal requires joint time and frequency information. However, time and frequency are a pair of non-commuting variables that cannot constitute a joint probability density in the time-frequency plane. The time-frequency distributions have difficult interpretation problems arising from negative and complex values or spurious components. In this paper, we get time-frequency information from the marginal distributions in rotated directions in the time-frequency plane. The rigorous probability interpretation of the marginal distributions is without any ambiguities. This time-frequency transformation is similar to the computerized axial tomography (CT or CAT) and is applied to signal analysis and signal detection and reveals a lot of advantages especially in the signal detection of the low signal/noise (S/N).     

建立基于流媒体的医学教学视频系统

本文在比较了目前主流的三大流媒体系统的优缺点后,根据了医学院校的实际情况,选用Microsoft公司的Media Server方案,设计出了一个基于流媒体的医学教学视频系统。     

干细胞应用迭创奇迹预示再生医学新时代的到来

2003年1月，克拉维乌(Claveau)被诊断患了僵直性风湿性关节炎时，她才只有21岁一这种类型的风湿性关节炎较为罕见，发病率约为十万分之一，如果病情不能抑制，将会带来致命的后果虽然医生还不知道这种病的确切起因，但是有一点是清楚的，它是人体自身免疫系统紊乱所致。医牛用常规药物为克拉维乌治疗，     

论微观辨证

探讨了在中、西医理论不同的前提下，如何合理选择应用现代检测项目作为辩证的指标，并提出微观辩证的新概念。     

《黄帝内经》的“新医学模式”雏形

《黄帝内经》是祖国医学理论的渊薮，它早在两千年前，就已经初具“现代医学模式”的雏形．本文通过《黄帝内经》中有关个体生物因素，心理因素、社会因素与疾病的关系阐述，论证了祖国医学在防治心身疾病方面的重要作用。     

基于特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法

近些年,基于深度学习的算法和模型在各种图像分析任务中都取得了显著的成功,与常见的自然图像相比,医学图像数据集依然面临高度不平衡的问题,不平衡数据会导致特征空间里的决策边缘倾向样本多的类别,导致分类效果的下降.为了解决该问题,提出一种基于卷积神经网络考虑特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法（Z-Score Compactness-based Convolutional Neural Network,ZC3NC）.首先,从一个卷积神经网络的最后一层卷积层提取训练集样本与测试集样本的特征图,随后引入一个新的Z分数来度量测试集数据的特征图相对训练集每个类在特征空间上的偏离度,偏离度的度量基于类内的紧凑度,其主要关注样本的分布特性,对各类样本数量的不平衡性不敏感.最终,根据计算的偏离度,对测试集的数据进行分类.在DermaMNIST数据集上的实验表明,在不对数据和神经网络模型做任何额外增强的情况下,该方法的平衡准确率比原卷积神经网络模型平均提高11.15%,最多提高14.08%,证明提出的分类方法能有效地提高多种卷积神经网络对不平衡医学图像数据的分类性能.此外,和最先进的不平衡分类方法 Und...