基于Zadeh-x变换的法医学底层图像挖掘

目的:利用Zadeh-x变换对法医学中在恶劣的条件下获得的、被强背景干扰掩埋人眼无法辨认而实际却存在的图像信息进行底层图像挖掘,为法医学提供尽可能清晰的图像特征信息作为物证.方法:利用VC++编程实现Zadeh-x变换(Zadeh-x transformation)对法医学图像资料中背景与目标图像信息有差异的底层图像进行挖掘.结果:通过与传统算法如直方图均衡化比较,实现了对暗背景、电泳图、车标和衣服等图像中隐藏信息的特征提取.结论:Zadeh-x变换的方法具有较强的提取图像隐藏信息的能力,其处理结果明显优于直方图均衡化,甚至可以处理用直方图均衡化无法处理的图像信息.     

基于数据挖掘技术建立的BP神经网络模型鉴别儿童川崎病与发热性疾病的研究

目的：以临床表现和实验室指标建立诊断川崎病（KD）的BP神经网络模型并考察其诊断性能。方法：收集重庆医科大学附属儿童医院（我院）2007年1月至2016年1月电子病历系统中出院诊断为KD的连续病例和待鉴别发热疾病病例,使用R 3.2.3软件中的随机抽样函数分为训练集和测试集。截取病历中一般情况、临床表现和实验室指标的共51项信息,单因素分析后提取有统计学意义的变量,以此分别构建Logistic回归和BP神经网络模型,比较两种模型的诊断性能。结果905例KD患儿和438例待鉴别发热疾病患儿进入数据模型分析,训练集1 042例,其中KD 700例,待鉴别发热类疾病342例;测试集301例,其中KD 205例,待鉴别发热类疾病96例。单因素分析结果显示差异有统计学意义37项信息。Logistic回归分类模型有16个变量纳入最佳回归方程。BP神经网络输入层、隐含层和输出层分别有37、24和1个节点。Logistic回归分类模型对训练集和测试集的分类正确率为84.1%和82.1%,ROC曲线下面积为0.91和0.89;BP神经网络模型对训练集和测试集的分类正确率为96.4%和86.0%,ROC曲线下面积为0.94和0.92;2个模型的敏感度均很好, BP神经网络模型的特异度优于Logistic回归分类模型。结论：本文建立的BP神经网络诊断模型对KD有较好的诊断辅助功能,有待进一步通过临床检验。     

通过皮肤图像角点密度和皮沟面积判断皮肤发育的研究

目的：通过筛选人体皮肤的部分纹理参数,探索皮肤发育老化的规律。方法：用数码显微镜采集健康人群前臂内侧中间部位皮肤的放大图像,通过数字图像处理技术提取皮肤纹理角点密度和皮沟面积2个参数,采用相关性、差异性以及回归分析方法分析其随年龄增长的发育规律。结果：实验数据表明,男女性均存在皮沟面积随年龄的增长而增加的现象（男性：r=0.950,P=0.000,女性：r=0.960,P=0.000）;而男女性的皮肤纹理角点密度随年龄的增长而减小（男性：r=-0.958,P=0.000,女性：r=-0.969,P=0.000）。结论：通过对皮肤纹理角点密度和皮沟面积的定量分析,揭示了皮肤纹理部分参数的生理发育和老化规律,有利于美容效果的评价,为皮肤修复、皮肤美容、皮肤保养等提供定量数据支撑,同时在法医学领域提供一种新的年龄鉴定方法。     

骨龄X射线图像的预处理和改进k余弦的指骨关键点定位*

背景：在骨龄自动化评价过程中,二值化阈值的选取直接关系到图像二值化效果以及对指骨关键点的准确定位。 目的：解决骨龄X射线图像二值化阈值选取问题,以及k余弦算法定位指骨关键点速度过慢的弊端,从而达到快速准确定位指骨关键点的目的。 方法：采用图像预处理技术,提出基于OSTU阈值的二次阈值算法,用该方法获取的阈值来二值化骨龄X射线图像;针对k余弦算法定位指骨关键点速度很慢的缺点,提出一种改进的k余弦算法来快速准确的定位指骨关键点。 结果与结论：用改进后的k余弦算法来定位63例指骨关键点的总成功率在95%以上,此法运行速度比k余弦算法快20倍以上,其准确性和速度都达到比较满意的效果。 关键词：指骨关键点;图像预处理技术;阈值算法;骨龄;定位;骨龄评定     

医学院校计算机实验教学方式的探讨

计算机操作能力的培养重在实验教学,为此我校尝试以学生为中心的开放实验室的教学模式,此种模式不仅能培养学生的计算机操作技能,还能培养学生的创新精神.     

骨龄X射线图像的预处理和改进k余弦的指骨关键点定位

背景:在骨龄自动化评价过程中,二值化阈值的选取直接关系到图像二值化效果以及对指骨关键点的准确定位。目的:解决骨龄X射线图像二值化阈值选取问题,以及k余弦算法定位指骨关键点速度过慢的弊端,从而达到快速准确定位指骨关键点的目的。方法:采用图像预处理技术,提出基于OSTU阈值的二次阈值算法,用该方法获取的阈值来二值化骨龄X射线图像;针对k余弦算法定位指骨关键点速度很慢的缺点,提出一种改进的k余弦算法来快速准确的定位指骨关键点。结果与结论:用改进后的k余弦算法来定位63例指骨关键点的总成功率在95%以上,此法运行速度比k余弦算法快20倍以上,其准确性和速度都达到比较满意的效果。     

基于皮肤图像年龄评估系统的设计***★

背景：普通的TW3骨龄检测年龄鉴定方法无法适用于成人年龄检测，而其他年龄检测方法一般需要大型医疗设备，操作流程复杂，检测成本高，或者需要提取组织器官等有损伤的解剖操作。 目的：以“皮肤表面纹理中隐藏年龄信息”的事实出发，设计一种新的法医年龄检测方法-皮肤年龄检测方法。 方法：采用医学图像处理技术，提取皮肤表面形态特征参数，从而分析这些特征参数与年龄之间的关系。 结果与结论：采用该设计方法建立的基于皮肤图像的法医学年龄评估系统从理论上能检测成年人的年龄，摆脱了传统单一运用骨骼检测年龄的习惯，运用身体另一组织(皮肤)检测年龄，解决了常规手腕骨X射线TW3法测骨龄无法适用于成年人的问题，扩大了年龄检测范围。 关键词：年龄评估系统；皮肤图像；图像处理；法医学鉴定；     

基于共词聚类的消费者健康信息研究热点分析

应用共词聚类方法对从PubMed数据库中下载的相关文献主题词进行聚类,提取高频主题词并生成共现矩阵,依据黏合力计算公式确定各类的中心词,探索消费者健康信息研究热点,包括不同年龄段信息素养调查、消费者网络健康信息、健康促进等方面。     

医学院校计算机教学的探讨

通过对医学院校学生和计算机教师特点的分析，充分利用计算机和网络，改变医学院校传统教学的方法和理念，因才施教，培养学生自我学习的能力，促进计算机在医学领域的渗透．同时提高教师队伍素质。     

基于COOC网络教学平台的学习评价模式探索

网络在线课程MOOC存在师生互动体验差、学生持续学习的课程黏度不够等问题,基于此开发了一种传统课堂教学与网络教学深度融合的校园公开在线课程（campus open online course,COOC）网络教学平台。根据学校专业培养方案构建线上线下融合的课程体系,开展线上线下互通的课程教学设计和学习评价。COOC平台运行数据显示,其线上线下时空互通的学习评价模式对学生的学习态度具有引导性作用,能对学生的学习过程和学习效果进行追溯,更有利于驱动学生自主学习,其学习评价模式科学客观,一定程度上促进了教学质量和学习质量。