大三学期的安卓课程设计项目，我和搭档做了一个信息化医疗服务系统，包括App端和一个Web后台（简陋），前前后后一共做了2个月左右，一边上课，有空就做一点。我主要是负责后台数据接口的设计与实现，我的搭档负责App端的实现，做完感觉还不错，课程作业的成绩也很满意，打算下次学期完善一下再拿去参加比赛。 今天也在这分享一下哈哈，请读者自行下载，同时也希望对您有所帮助。 资料包括： 1. Android端源码 2. 后端源码 3. Web管系统源码 4. 课程报告（按论文格式书写、约13000字、60页Word）

Web3D技术已经被应用于各个领域，虚拟现实、三维仿真、它在医学方面也作出了突出的贡献，在虚拟环境中，通过Web3D技术可以建立虚拟的人体模型，借助于各种辅助工具，学生可以更容易的了解到人体内的各个器官和结构，而且非常形象，这样比单纯的采用教科书进行教学效果要好得多。除了虚拟人体以外，Web3D技术在医学教学，疾病诊断，手术模拟，康复和远程医疗方面有广泛的应用。

5G M.2 USB3接口板 我最近一直在尝试5G蜂窝模块，发现许多仅靠USB电源运行的M.2分支板（主要为4G模块设计）在传输过程中无法在峰值提供所需的电流。 我决定在KiCad中设计自己的双电源输入，Nano-SIM插槽和USB 3，以支持5G所需的数据速率。 我用我的一个移远 5G模块，我以前。 该设计非常符合RM500Q-GL模块的应用笔记建议，因此特别适合该模块。 特征 紧凑的尺寸，90mm x 40mm的电路板尺寸; 具有82mm x 32mm间隔的M2.5安装Kong USB 3.0 SuperSpeed可实现高5G数据速率 双电源输入。 USB 3.0 B（不建议用于大量数据，但适用于低端模块） 5-9V DC 5.5mm桶形插Kong（中心为正） 同时适合52mm和42mm M.2 B-Key模块 单个4FF Nano-SIM USIM插槽 模块重置按钮 模块WW

适用于3GPP 5G核心网络的OpenAPI规范文件（版本17） 此存储库中的文件已由3GPP创建，作为3GPP官方技术规范的一部分，可以在找到主要来源。 :copyright: 2021, 3GPP Organizational Partners (ARIB, ATIS, CCSA, ETSI, TSDSI, TTA, TTC). All rights reserved. API版本： 2021年3月发行状态：公开 :check_mark_button: 其他版本： ， 工具 下面的链接将打开Swagger编辑器（v3.6.23）并自动加载每个网络功能（NF）API的OpenAPI YAML文件： NRF（NF存储库功能） LMF（位置管理功能） 地点 播送 AMF（访问和移动性管理功能） 沟通 事件曝光 地点 公吨 SMF（会话管理功能） PDU会话 事件曝光 NIDD（非IP数据传输） UDM（统一数据管理） 订户数据

《陕西省医疗票据打印管理系统》：是一套专门适合陕西省各中小型医院及门诊使用的软件。该软件套打门诊收费单和出院结算单，系统操作简单，使用方便，简单易懂。主要内容：

适用于5G移动通信的紧凑型双频MIMO天线

基于ucosii的一个医疗电子工程全部源代码（输液泵） 可以参考设计

4.1 电子病历实体关系抽取任务 电子病历命名实体关系抽取主要研究从电子病 历中抽取疾病、症状、检查和治疗这几类实体间的 关系. 这些实体关系体现了患者健康状况信息和针 对患者的医疗处置措施, 也体现了医生的专业知识. 如下面的例子: 1) 头 CT 检查显示腔隙性脑梗死 (检查 “头 CT” 证实了疾病 “腔隙性脑梗死”); 2) 患者彩超结果汇报轻度脂肪肝、慢性胆囊炎, 给予饮食指导, 继续治疗方案 (“彩超” 证实了 “轻度 脂肪肝” 和 “慢性胆囊炎”, “饮食指导” 施加于 “轻 度脂肪肝” 和 “慢性胆囊炎”). 电子病历实体关系抽取任务在命名实体识别基 础上展开, 对病历文本中同一个语句中的两个命名 实体赋予预定义的关系类型, 因而该任务转化为分 类问题, 通常采用基于机器学习的方法实现, 评价指 标采用精确度、召回率和 F 值. 目前电子病历实体 关系只限于一个句子范围内两个实体之间的关系. Uzuner 首先对医疗实体关系抽取进行了开创 性的研究, 详细定义了六大类医疗实体关系: 当前疾 病和治疗的关系、可能的疾病和治疗的关系、疾病 (包括当前的和可能的) 和检查的关系、疾病和症状 的关系、当前症状和治疗的关系、可能的症状和治 疗的关系[3]. 如果已经定义了修饰识别任务, 实现了 疾病和症状的修饰识别, 那么在关系抽取时, 可以不 考虑修饰的影响, 直接抽取实体间的关系, 然后借助 实体的修饰, 可以得到文献 [3] 定义的上述各类关 系. 所以, 在 I2B2 2010 评测中, 实体关系的定义没 有考虑修饰的因素. I2B2 2010 首次对电子病历命 名实体关系进行了系统的分类[12], 这些关系包括医 疗问题和医疗问题之间的关系、医疗问题和检查之 间的关系、医疗问题和治疗之间的关系. 这三类关系 以医疗问题为中心, 反映了电子病历面向医疗问题 的信息组织方式. 这三类关系只限于一个句子范围 内两个实体之间的关系. 表 5 详细列出了医疗问题、 检查和治疗这三类实体间的关系. 针对中文电子病历特点, 医疗问题被拆分为疾 病和症状,那么在定义实体关系时,也应作相应调整. 主要体现在两方面: 1) 医疗问题和治疗 (或检查) 的 关系转变为疾病和治疗的关系以及症状与治疗的 关系, 医疗问题和检查的关系也转变为疾病和检查 的关系以及症状和检查的关系; 2) 医疗问题之间的 关系替换为疾病和症状的关系 (疾病导致了症状)、 疾病和疾病的关系 (疾病导致了另一个疾病)、症状 和症状的关系 (症状伴随另一个症状). 自动抽取这几类实体间的关系可以构造患者健 康状况的简明摘要, 医生可以预先快速浏览病人的 信息, 后续再关注特定的细节. 除了可以用作医疗研 表 4 疾病和症状的修饰识别方法总结 Table 4 Summarization of methods for assertion classification 作者 方法 用到的资源 数据 评价 (F 值) Chapman 等[13] (NegEx) 规则 正则表达式规则 出院小结 0.853 Mutalik 等[105] (Negfinder) 规则 正则表达式规则、句法规则 自建语料 0.965 Sohn 等[106] (DepNeg) 规则 依存规则 I2B2 2010 评测数据 0.838 Harkema 等[107] (ConText) 规则 正则表达式规则、触发词 6 种类型的病历文本 0.76∼ 0.93 Uzuner 等[108] SVM / 三个机构的病历 0.35∼ 0.98 Grouin 等[110] SVM NegEx I2B2 2010 评测数据 0.931 Jiang 等[97] SVM MedLEE I2B2 2010 评测数据 0.931 de Bruijn 等[99] SVM cTAKES I2B2 2010 评测数据 0.936 Clark 等[111] CRF、最大熵 语义分类词典、状态规则 I2B2 2010 评测数据 0.934

李福昌：空天地一体化通信网络发展愿景.pdf

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