适应性回归分析(Ⅲ)——构建具有混合结构的回归模型

本文目的是通过两个实例介绍适应性回归样条算法对具有混杂结构的数据集进行回归建模的实践。当一个数据集包含多个不同的回归模型时,只要给定分类变量的具体取值,SAS中的"ADAPTIVEREG过程"可以比较准确地发掘出其内在规律,并以图形方式呈现模型对资料的拟合效果,还能呈现由"基函数"及其组合所构造出的"回归模型"。图形呈现的结果确实可以给分析者提供一些有价值的"分析线索"或"积极暗示",缩小"探索性研究的空间"。     

分布式混合结构PACS系统设计及实施

近年来,医学影像存储和通讯系统(Picture archiving and communications system,PACS)开始出现在国内大型医院,是管理医疗影像设备如CT、MRI、DR等产生的医学图像的信息系统.PACS的先进性、实用性是不容置疑的,然而其推广的进程却十分缓慢,尤其是中小医院.究其原因:其一,整套全院PACS(C/S结构服务器/客户端)费用昂贵,报价数以百万计,而高档的影像服务器在购置后不能被完全利用,造成资源浪费,而随时间延长,计算机硬件的飞速发展而贬值[1].其二,由于医院信息系统(HIS)在国内的发展早于PACS,很多需要实施PACS的医院已有基础网络及硬件环境,就要求PACS的实施要充分利用HIS、RIS系统的硬件及网络.要加快中小医院数字化进程,迫切需要解决如何用最小成本实现具有较好扩展性的全院PACS问题.我们经过实践探索,在我们医院设计实施了分布式PACS系统.