是否优势手留置PICC配合握力锻炼的效果比较

目的比较优势手与非优势手留置PICC实施握力锻炼的效果。方法选择入院需要留置 PICC进行化疗的150例肿瘤患者,随机分为观察组与对照组,观察组在非优势手置管,对照组在优势手置管,两组患者置管后均使用握力器锻炼,在置管皮肤外涂喜辽妥软膏,观察两组患者机械性静脉炎、导管异位、导管相关性感染等并发症的发生率和患者的疼痛评分情况。结果两组患者置管后1周内机械性静脉炎、导管异位、导管相关性感染差异无统计学意义（P>0.05）;置管后1～5 d疼痛评分差异有统计学意义,观察组疼痛较轻（P<0.01）。结论 PICC在非优势手置管配合握力锻炼,不增加置管相关并发症,患者疼痛感减轻,值得推广应用。     

加强医学院校计算机基础教学的体会

计算机知识和应用能力的高低是衡量医学素质教育水平的重要标志。如何提高医学院校计算机基础教学的质量和效果，是目前思考和亟待解决的问题。本文就医学院校计算机基础教学的教学模式进行分析和探讨，体会如下。     

HIFU远程诊断系统中DICOM图像的Web浏览与传输

目的：在Web环境中传输与浏览HIFU远程诊断系统的DICOM图像。方法：采用．NET与VC＋＋混合的编程模式，创建多层架构。，结果：编程实现了DICOM影像的在线压缩，并以数据流方式实现Web浏览。结论：向医生提供了逼真的治疗回放和建设性意见，向远程患者提供了高质量的医疗服务：     

生物传感器的发展及其在生物医学中的应用

生物传感器技术在医学领域中有广阔的应用前景,它具有专一、灵敏、响应快等特点,本文简要介绍了生物传感器的结构原理、分类,并对几类生物传感器的结构、原理及其在生物医学工程中的应用作了简要分析,探讨了生物传感器的研究进展、发展动向及应用前景。     

分布式并行计算对数字化人体图像重采样时间的影响

目的 探讨不同客户机规模的分布式并行计算对数字化人体图像重采样时间的影响.方法 将计算机分为1个串行计算组与5个并行计算组,对同一个数字化人体数据集重采样生成冠状面与矢状面图像,比较各组重采样时客户机与服务器的处理时间,以及并行计算加速比.结果 ①并行计算组与串行计算组比较,客户机重采样时间均显著减少(P＜0.01).②16台客户机组与8台客户机组、24台客户机组与16台客户机组比较,客户机重采样时间均显著减少(P＜0.01),但32台客户机组与24台客户机组、40台客户机组与32台客户机组比较,客户机重采样时间无显著差异(P＞0.05).结论 分布式并行计算能够大幅度减少数字化人体数据集重采样生成冠状面与矢状面图像的时间,但串行处理和通信开销制约了进一步并行化的规模.     

医院信息化发展回顾及三层结构系统构建

随着计算机技术、网络技术等相关信息技术的飞速发展，医院信息化建设，尤其是军队医院信息化建设在应用的深度和广度上不断推进，日益成为医院建设的热点之一。鉴于医院信息系统的复杂性和国内医院信息系统的现状，本文对国内医院信息化建设进行回顾，并对医院信息系统体系结构进行了探讨，以满足医院体制改革和科学管理的需要。     

心灵工作室在肿瘤科护士面对患者死亡所致负性情绪中的应用

目的:分析肿瘤科护士面对患者死亡所产生的负性情绪;探讨心灵工作室降低护士负性情绪的效果。方法:建立心灵工作室,为62名肿瘤科护士开展为期4个月共16次的心理健康促进活动,提供其宣泄患者死亡所致负性情绪的平台;活动前、后均使用症状自评量表(SCL-90)进行评估。结果 :活动前护士内心压抑、恐惧无助、自认倒霉;活动后护士内心坦然、敞开心扉、自我释放。活动后SCL-90测评因子中的躯体化、强迫症状、抑郁、焦虑、恐怖的评分均低于活动前,差异具有统计学意义(P<0.05或P<0.01)。结论:心灵工作室心理健康促进活动可以减轻肿瘤科护士面对患者死亡的负性情绪,增强其心理调适能力,从而提升其心理健康水平。     

VB程序设计课程教学的实践与探讨

本详细讨论了VB程序设计课程的特点以及医学生在学习过程中的难点，并针对缺少计算机基础知识的医学生如何学好这门课程，总结以往的教学经验，探讨一些有益教学方法。     

连续断层图像立体重采样评估

目的 提供连续薄层断层标本的任意方位重采样方法.方法 用Amira软件对连续冰冻断层标本三维数据场进行任意方位剖切,观察并评测断层图像.结果 重采样断面图像清晰,采样间隔越小,即采样频率越高,重采样图像质量越高,与原始图像差别越低.结论 连续薄层断层数据重采样的图像可为断层解剖和影像研究提供形态学资料.     

基于BP神经网络的心电数据压缩研究

目的：针对已有心电数据压缩方法开销较大、难以用于工程实践等问题，提出一种基于BP神经网络的心电数据压缩方法。方法：基于BP神经网络的思想，建立两个3层漏砂型前馈人工神经元网络．将单个心搏分为P波、QRS波和T波．分别对3个波用两个人工神经网络系统进行压缩．采用不完全联结结构提高神经网络压缩算法的波形重现能力和抗干扰能力。结果：利用BP神经网络对心电信号数据进行压缩可以实现较高的压缩比，能有效提高波形的重现能力和抗干扰的能力。结论：该方法可以有效地对心电信号采集器采集到的心电信号进行滤波和压缩等预处理．能较好地用于工程实践。