基于多主体的社区医疗服务系统研究

社区医疗服务是我国基层卫生服务体系的核心内容.文章以社区医疗服务为中心,以病人需求为出发点,应用多主体系统方法,集成政府、医院、病人等不同主体,形成一个自组织、自适应的有机的社区医疗服务系统,在不同主体之间实现信息共享、资源合理、服务流程优化、提升服务,以满足病人需求以及社区医疗发展在需要.     

兔膝骨关节炎关节软骨细胞凋亡的实验研究——超微结构观察

目的 为探讨骨关节炎关节软骨退变的发生机理。方法 按照Hulth法建立兔膝关节炎模型实验组，12只实验兔随机分为2组，每组6只，自身健侧做实验对照组，分别为建模后2周组和4周组后取材，分别制作光镜电镜标本进行系统观察研究。结果 不同时期的骨关节炎关节软骨有程度不一的软骨细胞凋亡，以4周组最为显著，特别是在电镜下软骨细胞凋亡的形态学改变更具特征、更为典型。结论 (1)膝骨关节炎的关节软骨细胞退变时，软骨细胞数目的减少有软骨细胞凋亡的参与。(2)关节软骨退变的程度与软骨细胞数目的减少即与软骨细胞凋亡的程度有关。(3)形态学的特征性表现可作为判断软骨细胞是否发生凋亡的“金指标”。     

脑电源的空间谱及其在视觉空间选择性注意研究中的应用

研究了三层球模型中脑电源的空间谱和它的初步应用。以基于等效分布偶极源的球谐谱反演方法为基础 ,提出了新的纬向谱 S(l)和经向谱 S(m)作为脑电源的空间谱刻画 ,然后应用于视觉空间选择注意的诱发脑电(ERP)数据。应用研究发现 ,在纬向谱 S(l)和经向谱 S(m )的时变曲线上 ,介于 10 0～ 2 0 0 ms间的成分的延时和幅度变化能较好地反映出注意的影响 ,从而显示了纬向谱和经向谱在认知科学研究中的应用价值     

基于织物电极的非接触便携式睡眠心电监测系统设计

目的 为通过心电信号检测睡眠分区及睡眠呼吸障碍等疾病,设计一种基于织物电极的心电监测系统.方法 使用医用级导电织物电极代替传统电极,可在不与人体接触的情况下实时、准确地采集生理电信号,对被测者进行长时间心电监测.使用ARM11嵌入式系统代替医用主机进行数据处理、波形显示等.采用无线宽带设备代替串口线与预定主机进行通信.结果 该系统可有效降低被测者的不适感,准确检测、处理、记录大量心电数据并通过无线网络实时进行远距离数据交换.结论 该系统使用方便,兼顾可靠性、安全性及舒适性,适用于睡眠分析等长时间心电信号监测.     

医院大型医疗设备资源的优化配置策略研究

目的 对大型医疗设备资源在门诊患者与紧急患者之间的配置问题进行研究,为医院服务运作管理中的医疗设备资源优化配置提出相应的管理策略.方法 应用服务收益管理思想,基于决策树模型,建立大型医疗设备资源的门诊患者预订限额计算公式.结果 通过门诊患者预订限额计算公式的分析,得到大型医疗设备资源在门诊患者与紧急患者之间的优化配置策略.结论 当门诊患者的预约请求到达时,如果已接受的门诊患者预约数小于预订限额,则接受该请求,反之拒绝.     

基于关系模型的医学信息领域本体构建

以糖尿病为对象,研究从关系模型到本体的转换,开发基于本体的语义查询系统,应用表明该本体能够完整展示糖尿病领域的知识,概念之间关系丰富,语义查询结果也比基于关键词的查询方式更准确.     

一种模拟视觉机制的图像分割模型

提出一个小波域多尺度马尔柯夫随机场模型用于模拟视觉系统在图像分割中的若干功能。针对人类视觉系统具有特征检测器、等级层次性、双向连接性、学习机制等功能,对输入场景,该模型用小波变换提供该场景图像的稀疏表示,模拟特征检测器功能;用金字塔结构模拟等级层次性;用两类信息流模拟双向连接性,分别刻画自底向上的输入图像特征提取过程以及自顶向下的反馈过程;用迭代过程模拟学习机制;采用多尺度马尔柯夫随机场模型实现图像分割。实验表明,该模型对真实采集到的不同类型的生物医学图像进行分割,取得优于一些传统分割算法的结果。     

糖尿病大鼠模型的下肢肌肉血流灌注特点研究

目的研究糖尿病大鼠模型下肢肌肉组织的血流灌注特点。方法将70只雄性SD大鼠分为两组。采用链脲菌素腹腔注射法制备大鼠糖尿病动物模型,建模成功后饲养4周。使用PHILIPS Brilliance64 CT扫描机,利用JOG技术对两组进行全身灌注扫描。结果实验组45只,其中39只建模成功,33只成功获得灌注数据,血流量（BF）：（6.08±1.87）ml/100g/min;血容量（BV）：（4.67±1.50）ml/100 g;对照组25只,其中22只成功获得灌注数据,血流量：（4.00±0.95）ml/100g/min;血容量：（4.71±1.06）ml/100g。结论糖尿病大鼠模型的下肢肌肉血流量大于对照组,两组血容量未发现差异。     

ICU患者非计划拔管行为动作特征分析

目的 明确ICU患者非计划拔管的动作特征,为非计划拔管智能识别与预警提供参考。方法 调取28例ICU患者非计划拔管全过程视频图像,对非计划拔管动作进行分析。结果 非计划拔管行为过程分为意图前期、意图拔管以及拔管完成,3个阶段时长比较,差异有统计学意义（P<0.05）。意图前期动作主要为上肢动作（82.1%）,其次为头颈部动作（28.6%）;上肢摸索最高（53.6%）,其次为抬手（25.0%）、触管（25.0%）等。拔管动作拇指、示指参与度均为100%,中指参与度为71.4%。结论 非计划拔管的意图前期持续时间最长,主要为上肢动作,表现为摸索、抬手、触管等,拇指和示指参与度最高。应引入计算机视觉技术早期识别异常行为,达到预警目的,以降低非计划拔管发生率,保障患者安全。     

独立成分分析及其应用的研究进展

独立成分分析(ICA)是一项把混合信号分解成具有统计独立性成分的新技术。ICA近年已在生物医学和雷达等领域的信号分离中展示了很好的应用前景。我们比较系统地介绍了ICA的基本原理、主要算法、应用和将来ICA研究的发展方向，旨在进一步推动有关的理论与应用研究工作。