实施护理人力资源新模式的探讨

目的 探讨基层医院护理人力资源改革的方法,解决临床第一线护理人力资源不足的问题.方法 改变传统的排班模式,实行弹性排班即层级管理的责任小组制、二线班和科学安排休假的方法.结果 通过实行弹性排班制,解决了临床第一线人力资源不足的问题,消除了很多因抢救和护理疏忽带来的差错和隐患.结论 实行弹性排班新模式,可节省人力,提高护理工作的安全性,预防医疗纠纷.     

基于遗传算法的基因表达数据的K-均值聚类分析

聚类算法在基因表达数据的分析处理过程中得到日益广泛的应用.本文通过把 K-均值聚类算法引入到遗传算法中,结合基因微阵列的特点,来讨论一种基于遗传算法的K-均值聚类模型,目的是利用遗传算法的全局性来提高聚类算法找到全局最优的可能性,实验结果证明,该算法可以很好地解决某些基因表达数据的聚类分析问题.     

眼科病房开展优质护理服务的实践与体会

目的：介绍眼科病房开展优质护理服务的实践与体会。方法开展优质护理,实施层级管理,落实责任制整体护理,改变排班模式,简化护理文书书写,提供全程健康指导,实施延续护理。结果护理质量及患者满意度明显提高,护士工作的积极性也得到显著提高。结论开展优质护理服务,有效提高了护理服务质量,改善了护患关系,提高了患者满意度,提高了护士工作的积极性及职业成就感。     

一种基于自适应最小模糊熵的CT图像分割方法

为了从CT图像中提取到多个组织的解剖特征,解决运算速度的提高与运算结果不稳定的矛盾,我们提出了一种基于自适应最小模糊熵的图像分割算法.为了找到分割灰度图像的最佳阈值.首先利用迭代公式以及图像的直方图来计算出每个模糊子集的隶属函数中指数参数的值以及阈值的搜索范围,然后在已确定的搜索范围内用穷举法搜索出能使模糊熵最小的最佳阈值.实验表明该方法能较好的完成CT图像的分割.此算法运算速度较快;与用遗传算法、模拟退火算法相比较,运算结果稳定,重复性更好,得到的图像细节成分要更多些.     

一种基于图象特征的动态轮廓模型

本文提出了一种基于图象特征的动态轮廓模型。该模型利用人工间接初始化轮廓的几点信息后，再利用图象自身的一些特征，能自动地、高效地、准确地识别所需的轮廓。而且，即使遇到传统方法很难处理的复杂图象时，也能给出满意的结果。与其它模型相比，它在保留了灵活性大、重复性高等优点的同时，操作更为简便。     

VarianClinaciX15MeV光子束能谱重建

目的：精确重建VarianClinaciX15MeV光子束能谱。方法：利用先验模型和遗传算法,以光子束中轴百分深度剂量（PDD）为基础数据实现医用直线加速器光子能谱重建。1．EGS模拟仿真VarianClinacix治疗头和标准水模体,获得15MeV光子束的模拟能谱以及单能光子中轴PDD数据;2．根据测量得到的中轴PDD数据以及模拟得到的单能光子中轴PDD数据,运用遗传算法优化求解先验模型的参数：3．将优化后的先验模型所计算的结果作为初始化种群．再用遗传算法二次优化重建光子能谱。结果：重建能谱与蒙特卡洛模拟得到的能谱具有良好的一致性,相关系数为0．9970;重建能谱的平均能量与由相空间文件分析所得平均能量的相对误差为1．16％;根据重建能谱计算得到的中轴PDD数据与实际测量的中轴PDD数据之间的相关系数为O．9999。结论：利用先验模型和遗传算法进行光子束能谱重建可靠有效．具有实用价值。     

APN排班的临床应用

目的探讨高效、全程优质护理服务的护理排班模式。方法在原有的人力资源的基础上,改变人力结构,实施新的APN排班模式,推行层级管理。结果激发了每个护士奋发进取精神、培养了护理人员的综合素质,提高了护理质量,病人的满意度从91.5%上升98.5%。结论加强了中午、夜晚的薄弱环节,保证了病人护理质量,为抢救赢得了时间,消除医疗隐患。     

基于改进遗传算法优化反向传播神经网络的癫痫发作检测方法分析

为了提高计算机化癫痫发作检测的准确性和检测效率,本文提出了一种基于改进遗传算法的优化反向传播(IGA-BP)神经网络的癫痫诊断方法,以期利用该方法可以实现临床癫痫病症的快速、高效检测。该方法首先对癫痫脑电信号进行线性与非线性相结合的特征提取,通过高斯混合模型(GMM)对癫痫特征聚簇集合分析,利用最大期望(EM)算法估算高斯混合模型参量,获取遗传算法(GA)选择算子的最优参数组合,实现对遗传算法的改进,用改进的遗传算法调整反向传播(BP)神经网络以获取最佳初始权值和阈值,建立改进遗传算法优化的BP神经网络模型。利用该模型对癫痫脑电信号分类识别,最终实现癫痫病症的自动检测。与传统遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络相比较,本文所提出的方法提高了种群的收敛速度、减小了分类误差,在癫痫病症自动检测中提高了检测准确率并缩短了检测时间,在临床癫痫发作诊断中具有重要的应用价值。     

磁共振扩散高阶张量成像的脑白质纤维微结构模型及特征提取算法

在基于扩散加权磁共振成像(DW-MRI)的脑白质纤维微结构建模中,高阶张量成像模型(HOT)是解决常用二阶张量模(DTI)难以刻画复杂纤维结构问题的新方法,但是存在纤维特征方向提取复杂、计算量大等问题。本研究基于任意阶次的正定高阶张量理论,提出一种能够快速获得任意阶张量纤维特征方向的迭代搜索算法。该方法根据张量模型的特征,首先利用网格细分快速确定特征方向的大致区域,进一步针对该区域进行细分,从而迭代获得精确的高阶张量模型特征方向。该方法解决了现有符号计算方法易于陷入局部极值点或者搜索不收敛带来的误差和计算效率问题。为了测试所提出算法的有效性,首先利用仿真数据分析了算法对不同数目、不同交角纤维的识别能力和特征方向的计算精度;同时利用实际DW-MRI临床数据进行了测试。结果表明,相比于现有的符号计算方法,所提出的算法可以在6阶以及更高阶模型下获得稳定的纤维特征方向。     

一种基于ITK脑部MRI混合分割方法的设计与实现

背景：由于脑部MR图像中信息对比度不高,各种脑部组织的形状复杂等特点,分割方法的选择比较困难,单一的算法很难获得满意的分割结果。 目的：针对脑部MRI的特点综合利用现有的算法开发和定制有效的分割应用算法。 方法：根据邻域连接和Canny水平集分割算法的优缺点,结合图像特征,用邻域连接方法的分割结果作为Canny水平集分割算法的先验分割模型,借以确定出Canny算法的下限阈值,从而完成两种算法的混合分割。 结果与结论：采用实验所用混合方法得到的白质和灰质的分割结果,经与专家手工分割结果对比,证明该方法取得了较好的分割效果,从而证明综合利用现有的算法,不仅避免了重复劳动,还能开发和定制出更加有效的分割应用算法,具备很好的应用潜力。     

Neuroticism and common mental disorders: Meaning and utility of a complex relationship

Neuroticism's prospective association with common mental disorders (CMDs) has fueled the assumption that neuroticism is an independent etiologically informative risk factor. This vulnerability model postulates that neuroticism sets in motion processes that lead to CMDs. However, four other models seek to explain the association, including the spectrum model (manifestations of the same process), common cause model (shared determinants), state and scar models (CMD episode adds temporary/permanent neuroticism). To examine their validity we reviewed literature on confounding, operational overlap, stability and change, determinants, and treatment effects. None of the models is able to account for (virtually) all findings. The state and scar model cannot explain the prospective association. The spectrum model has some relevance, especially for internalizing disorders. Common causes are most important but the vulnerability model cannot be excluded although confounding of the prospective association by baseline symptoms and psychiatric history is substantial. In fact, some of the findings, such as interactions with stress and the small decay of neuroticism's effect over time, are consistent with the vulnerability model. We describe research designs that discriminate the remaining models and plea for deconstruction of neuroticism. Neuroticism is etiologically not informative yet but useful as an efficient marker of non-specified general risk.     

基于模型的功能磁共振成像方法研究综述

基于模型的功能磁共振成像(fMRI)方法是新世纪以来在神经影像领域兴起的极具发展潜力的研究方法。相比传统的影像学方法,它可以深入探究特定的认知过程是如何在一个特定的脑区以及脑区环路中实现的,而不仅仅是标识某个任务活动的最终激活脑区,并能揭示模型内部变量与神经影像数据之间的关联,为有效探测大脑功能活动提供重要手段。重点综述基于模型的fMRI方法的两类常用计算模型框架(单脑区建模包括强化学习模型和主观价值模型,脑区交互作用建模采用心理-生理交互作用模型),简述近年来该方法的应用状况和最新进展,并讨论该方法的不足及未来发展趋势。     

基于无网格的软组织切割模型的研究进展

具备支持实时交互能力的软组织切割模型对于虚拟手术仿真系统具有至关重要的意义。传统的软组织切割模型多基于网格建立,将软组织切割过程建模为手术刀具与软组织几何模型之间的网格切割计算,并在此基础上建立和求解生物力学方程以描述切割过程。由于网格切割计算代价高且软组织切割过程中涉及到复杂的生物力学问题,很难实现实时交互,严重影响了虚拟手术仿真效果。与此相反,基于无网格的软组织切割模型打破了网格限制,在触觉/视觉逼真度和实时性方面都具有很大优势。文中从力反馈和视觉反馈的渲染质量和速度等方面,就基于无网格的软组织切割模型的研究现状进行了概述,对存在的问题进行了分析和总结,并对未来的发展方向进行展望。     

药物依赖者复吸研究模型的回顾与展望

基于现有主要研究文献，将有关药物成瘾和复吸行为的研究概括为社会-环境、动机一自我概念、认知加工和神经-心理四种基本模型。综合相关研究证据，可以认为导致复吸行为的因素相当复杂，难以利用任何一种模型对依赖者的复吸行为进行有效预测。笔者基于对现有理论模型的总结，提出未来开展整合性研究的基本设想。     

A hybrid genetic algorithm-queuing multi-compartment model for optimizing inpatient bed occupancy and associated costs

PurposeExplore how efficient intelligent decision support systems, both easily understandable and straightforwardly implemented, can help modern hospital managers to optimize both bed occupancy and utilization costs.Methods and materialsThis paper proposes a hybrid genetic algorithm-queuing multi-compartment model for the patient flow in hospitals. A finite capacity queuing model with phase-type service distribution is combined with a compartmental model, and an associated cost model is set up. An evolutionary-based approach is used for enhancing the ability to optimize both bed management and associated costs. In addition, a “What-if analysis” shows how changing the model parameters could improve performance while controlling costs. The study uses bed-occupancy data collected at the Department of Geriatric Medicine – St. George's Hospital, London, period 1969–1984, and January 2000.ResultsThe hybrid model revealed that a bed-occupancy exceeding 91%, implying a patient rejection rate around 1.1%, can be carried out with 159 beds plus 8 unstaffed beds. The same holding and penalty costs, but significantly different bed allocations (156 vs. 184 staffed beds, and 8 vs. 9 unstaffed beds, respectively) will result in significantly different costs (£755 vs. £1172). Moreover, once the arrival rate exceeds 7 patient/day, the costs associated to the finite capacity system become significantly smaller than those associated to an Erlang B queuing model (£134 vs. £947).ConclusionEncoding the whole information provided by both the queuing system and the cost model through chromosomes, the genetic algorithm represents an efficient tool in optimizing the bed allocation and associated costs. The methodology can be extended to different medical departments with minor modifications in structure and parameterization.     

关于脑电偶极子源定位问题

从头皮脑电分布推算脑电活动源的脑电偶极子源定位问题的研究 ,对于脑认知功能的研究有重要的科学意义和临床应用价值。本文对偶极子源定位的一些问题 ,主要包括模型的选择、偶极子源定位的方法及源定位精确性等研究前沿进行概述。     

三维心电场仿真模型及计算机仿真——Ⅱ.模型的实现原理及仿真结果

本文讨论了利用心电模型仿真心脏兴奋传播过程的方法,并给出了正常心脏的仿真结果。     

进食障碍预防的理论模型

进食障碍是与认知、情感及行为等心理障碍有关的表现为体重和进食显著异常的综合症。对进食障碍的预防极其重要。目前关于进食障碍预防理论模型主要有三种:非特异性易感压力模型、社会认知模型和批判性社会观点模型。对进食障碍进行有效的预防必须将三种模型结合起来。     

基于活动轮廓模型的图像分割算法综述

活动轮廓模型是一种重要的图像分割技术,它利用底层信息,并结合高层先验知识,实现对复杂目标轮廓的自动分割。自Kass等提出该思想以来的20多年中,活动轮廓模型在理论研究和应用方面均取得长足发展。首先,介绍活动轮廓模型的发展历程,重点阐述并分析典型的参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型,进而扼要介绍混合活动轮廓模型和快速求解算法;随后,从理论基础、分割效果、算法效率以及应用等方面,比较两类模型之间的区别与联系;最后,对活动轮廓模型未来的发展趋势进行展望。     

CFD Simulation of Aerosol Deposition in an Anatomically Based Human Large–Medium Airway Model

Quantitative data on aerosol deposition in the human respiratory tract are useful for understanding the causes of certain lung diseases and for designing efficient drug delivery systems via inhalation. In this study, aerosol deposition in a 3D anatomically based human large–medium airway model was simulated using computational fluid dynamics (CFD). The model extended from mouth to generation 10 and included two-thirds of the airways obtained by multi-detector row computed tomography (MDCT) imaging on normal healthy human subjects. Steady oral inhalation (15, 30, and 60 L/min) and aerosol (1–30 micrometer) deposition were computed by CFD using the realizable k–epsilon turbulence model. Based on the mean turbulence flow field, the computed extrathoracic deposition, ratio of left to right lung deposition, and deposition efficiency at each generation compared favorably with existing in vivo and in vitro experiments. The significant deposition in the large–medium airway model showed that the total tracheobronchial deposition is dominated by the large–medium airways for micrometer-sized aerosol particles. These quantitative data and the methods developed in this study provided valuable means toward subject-specific modeling of aerosol deposition in the human lung based on realistic lung geometry.