简介：目的了解2016年北京市法定传染病发病及死亡流行特征。方法采用描述性分析方法分析2016年北京市法定传染病的流行病学特征。结果2016年北京市法定传染病报告发病率为561.85/10万,较2015年上升12.6%,较2010年下降32.2%;报告死亡率为0.84/10万,较2015年下降8.5%,较2010年下降48.7%。报告发病数居前5位的甲、乙类传染病分别为痢疾、肺结核、梅毒、病毒性肝炎和猩红热,各区发病率在84.22/10万~308.75/10万波动。职业以家务及待业、离退人员、干部职员为主,占发病人数的51.8%。丙类传染病报告发病率为423.86/10万,较2015年上升21.77%,较2010年下降32.2%;发病呈夏秋季和春冬季两个高峰,病人以散居儿童、幼托儿童和学生等为主,占发病人数的67.5%。结论疫情总体平稳,不同病种发病率有升有降,需继续警惕新发、少发传染病。传染病数据报告质量评价指标体系亟需更新。

简介：摘要目的通过对苏州市传染病网络报告质量进行综合评价，及时发现存在的问题，采取相应措施，进一步提高传染病网络报告质量。方法分析《传染病报告信息管理系统》中系统报告质量综合评价数据。结果2016年苏州市传染病诊疗机构网络正常运行率为100%、及时报告率为99.99%、有效证件号完整率为98.67%、及时审核率为100%、重卡率为0%，综合率为99.73%在全省处于中等水平。结论苏州市传染病网络报告质量较好，但仍存在薄弱环节，建议各医疗机构、疾控部门共同加强传染病信息报告各个环节的管理，稳步提高传染病网络报告质量。

简介：传染病是一种可以从一个人或其他物种，经过各种途径传染给另一个人或物种的感染病。通常这种疾病可借由直接接触已感染之个体、感染者之体液及排泄物、感染者所污染到的物体，可以通过空气传播、水源传播、食物传播、接触传播、土壤传播、垂直传播（母婴传播）等。

简介：目的了解安徽省法定传染病报告质量和管理现状,发现各级医疗卫生机构在传染病报告管理工作中存在的问题,为进一步提高法定传染病网络直报数据质量提供依据。方法采用分阶段分层随机抽样方法在全省16个市和2个直管县抽取疾病预防控制中心（CDC）和医疗机构开展现场调查。共调查89家机构,抽查法定传染病病例1268例。结果安徽省各级CDC和医疗机构对传染病报告管理状况日趋完善,法定传染病报告率为95.19%,但各地传染病信息报告管理工作仍存在待改进的问题。不同级别医疗机构报告率差异无统计学意义,淮北地区报告率显著低于江淮之间地区和江南地区。综合评价结果显示,江淮之间地区CDC得分显著低于淮北地区和江南地区（t_1=-4.618,P_1=0.002;t_2=-3.395,P_2=0.013）,医疗机构传染病报告管理质量综合评价指数前3位的地市为合肥市（0.9534）、铜陵市（0.9523）、马鞍山市（0.9456）。结论安徽省法定传染病报告管理工作更加规范,报告质量进一步提高。各级各类卫生部门应进一步加强对传染病信息报告工作的管理,完善医疗机构电子病历系统建设,鼓励鼓励有条件的医疗机构积极开展与传染病网络直报系统的直接数据交换功能。

简介：目的：分析禹城市2010～2016年期间乙类传染病的报告情况，了解我市传染病的流行趋势和特点，为制定我市相关传染病预防控制措施提供监测数据和依据。方法：收集2010～2016年禹城市法定报告乙类传染病疫情资料并进行描述性分析。结果：2010～2016年禹城市共报告乙类传染病17种，发病呈逐年上升趋势，居前5位的是病毒性肝炎、肺结核、梅毒、痢疾、猩红热。结论：禹城市乙类传染病发病率逐年递增，各类、各种传染病都不同程度升降变化，应加强对传染病的预防控制。

简介：目的探讨双波长减影算法对X射线发光成像（XLI）中存在的环境噪声、X射线噪声以及非目标荧光信号等背景噪声的去除效果.方法：开发基于双波长减影算法的XLI图像处理方法,并通过数值仿真以及仿体实验来对所提方法进行验证.使用硬阈值算法和改进型中值滤波算法对原始图像进行预处理,然后使用双波长减影算法处理,并对处理结果进行评估.结果：在数值仿真中XLI图像的目标背景比（TBR）提高约38倍,在仿体实验中TBR提高约4倍.数值仿真以及仿体实验表明,所提方法处理图像之后可以提升XLI图像的TBR,改善图像质量.结论：基于双波长减影算法的图像处理方法可以有效去除XLI图像中的背景噪声干扰,提取目标荧光信号.

简介：摘要目的探讨基于改进Demons算法的三维肺部医学影像配准。方法获取1例肺部疾病患者一个呼吸运动周期内十个时相的肺部CT影像资料，根据均方误差确定实验所需时相影像，最终确定第10时相为最大吸气相，第6时相作为最大呼气相，应用混合层次配准模型进行影像配准，以最大吸气相作为参考影像，以最大呼气相作为浮动影像，完成全局图像间非刚性配准，然后应用改进Demons算法进行局部优化配准，采用的算法策略为多分辨率策略，对比配准前后影像间的均方误差值。结果配准后全局影像间的均方误差值为10.7418，较配准前的21.9306明显降低，局部影像间的均方误差值为3.8935，较配准前的13.0452明显降低。结论基于改进Demons算法能够对三维肺部医学影像进行有效配准。

简介：数据挖掘（DataMining）是一个利用各种方法,从海量的有噪声的凌乱数据中,提取隐含和潜在的对决策有用的信息和模式的过程[1]。关联分析的目的是要寻找事物间的联系和规律,发现它们间的关联关系。数据挖掘中,关联分析的主要技术是关联规则,1993年由Agrawal等首次提出,有Apriori、GRI、Carma等经典算法。本研究应用Apriori算法探索慢性传染性疾病与用药之间关联关系，找出问题、分析、提出建议与对策，以供临床医师、药师参考。