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11 个结果
  • 简介:目的:空勤体检数据库是一个基于微软Access2000的关系型数据库,它以“民航航空人员体检登记表”为雏形设计,项目简单明了。具有友好的用户界面、强大的查询和报表设计功能、安全的数据库管理手段,并可通过网络实现数据共享。利用此数据库,可科学、高效地管理空勤体检资料,更好地为空勤健康和飞行安全服务。

  • 标签: 空勤体检资料 计算机化管理 数据库 空勤健康 飞行安全
  • 简介:摘要:智能技术领域的快速发展给许多产业带来了巨大的变化,随着计算的全面普及,医学信息处理也应用了这一技术,有效提高了医学信息处理工作的效率。计算技术被广泛使用在医疗多个方面,实现了医院工作的智能化,精准化,加快医疗工作迈向规范化的脚步,实现医疗信息处理的及时性,对于医疗科学领域的工作开展具有重要意义。

  • 标签: 计算机技术 医学信息处理
  • 简介:【摘要】转录组测序(RNA-seq)是生物医学研究的重要手段之一,对数据进行质量控制,剔除质量异常样本,是保证生物学结果准确的必要前提。然而,现有的质量控制工具都局限于单个样本或单一数据层面,不利于分析人员多角度发现异常样本。本研究基于R语言开发了RawdataQC软件包,可以在原始数据、比对数据和基因表达谱三个层面对多个样本进行质量控制;通过可视化方法,帮助使用者综合多个数据层面发现低质量样本。本研究将助力广大临床医生和研究者开展转录组数据质量控制,为生物学结果准确提供质量保证。

  • 标签: R包 转录组测序 质量控制
  • 简介:【摘要】 目的探讨计算化认知训练对老年轻度认知障碍(MCI)患者的认知功能的改善作用。 方法 连续收集年龄≥60岁的轻度认知障碍(MCI)患者78例,随机分成干预组和对照组各39例,对照组给予健康宣教、危险因素控制,干预组在对照组的基础上给予每周5天、每天30分钟、共7周的计算化认知训练。在干预前、干预7周对两组患者进行蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评分,分析数据变化。结果 干预组7周MoCA评分明显高于对照组,差异有统计学意义(P

  • 标签: 轻度认知障碍 计算机化认知训练 认知康复
  • 简介:【摘要】目的:分析低剂量CT不同重建技术进行计算辅助诊断(CAD)肺结节的应用效果。方法:此次研究所纳入的研究对象(n=98),是我院2019.1~2021.1收治的肺结节患者。所有患者均进行低剂量CT检查,对原始数据分析采用AIDR 3D(三维自适应迭代剂量降低重建)、IDRE(云迭代剂量降低重建)、QD(量子降噪)、FBP(滤波反投影)重建技术,观察各项技术平均SNR(信噪比)、平均CNR(对比噪声比)差异,并观察各种重建技术CAD诊断肺结节效能。结果:四种重建技术下,平均SNR值、平均CNR值上,IDRE较高,且假阳性个数少(P

  • 标签: 肺结节 CAD 不同重建技术 应用效果
  • 简介:【摘要】目的 本文研究头颈部CTA中应用低剂量CT技术扫描的效果。方法 研究时间:2019年3月到2022年3月。研究对象:我院收取的100例头颈部CTA患者,随机进行分组,每组患者数量:50例。常规组采用常规剂量CT检查。低剂量组采用低剂量CT检查。收集并分析患者的诊断准确度、辐射剂量水平、图像清晰度等数据。结果 低剂量组诊断准确度高于常规组,但P>0.05。低剂量组辐射剂量水平低于常规组,但P>0.05。低剂量组清晰度高于常规组,P

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  • 简介:【摘要】目的 考察雨课堂联合虚拟仿真训练用于基础护理学教学的效果评价。方法 选取我院2019级必修基础护理学课程的90名学生作为研究对象进行研究,采取随机数字表法,分为对照组与研究组各45例(n=45)。对照组采用传统教学方法,研究组在对照组基础上应用雨课堂联合虚拟仿真进行教学。教学结束后,对两组学生的教学结果以及课程满意度进行评价。结果 研究组学生的理论知识以及试验操作得分显著高于对照组(P

  • 标签: 雨课堂 虚拟仿真训练 基础护理学教学 效果评价
  • 简介:摘要:目的 探讨病理学实验教学过程中实施医学虚拟仿真系统教学的价值。方法 以120名医学专业学生为研究对象,根据教学方法的不同将其分为对照组和研究组。对照组在病理学实验教学中实施传统的数码显微互动系统进行教学,研究组则在病理学实验教学中实施传统的数码显微互动系统基础上,应用医学虚拟仿真系统教学,对比两组教学效果。结果 研究组教学成绩明显高于对照组,差异显著(P

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  • 简介:摘要:近年来,我国的信息化建设的发展迅速,信息技术在我国不同的行业发展过程中都带来了很大的改变。广泛应用于不同行业。对于医院来说,每天都会产生大量的医疗数据,因此加强信息化建设是医院未来发展的必然趋势,同时也是必然要求,在信息化建设的过程中,云计算的应用具有非常重要的意义。

  • 标签: 云计算 医院信息化建设 应用
  • 简介:摘要:介绍并推导出一个简单的传染病人数计算公式: 式(I),以及该公式的一个推论: 式(II)。讨论该公式的意义及其应用。

  • 标签: 传染病人数计算公式