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

非源码：基于 FO-DICOM+.NET5 开发的DicomStoreSCU发图客户端，用于给DicomStoreSCP服务端发图测试使用，对读取大量文件夹嵌套的目录读取做了一定优化，适合批量发送原图数据 给服务端做稳定性和压力测试使用，界面简单友好基于Mahapps搭建相对比较美观实用。绿色免安装 支持windows 7以上X64位版本系统

本国标材料主要介绍 医用电气设备安全通用要求，为保护患者、操作者及环境所提供的安全要求。帮助从事医疗行业电路设计时参考，主要参数在本资料的第5页。望仔细阅读。

通过基于微电子机械系统（MICRO ELECTRO MECHANICAL SYSTEM, MEMS）的加速传感器和陀螺仪的设计，MEMS技术已经广泛应用于导航和游戏软件领域；但是，微型电磁式感应器技术正越来越多地应用于医疗领域。 　　MEMS普遍应用于患者诊断器械中。这种诊断器械用于检测患者心脏的功能。医务人员通常采用的方法是通过心电图来检查患者心脏功能情况。在心电图检查过程中，医务人员会将一套电极连接在人体上，使其与皮肤表面接触。通过这种方法，我们可以测量复杂的向量心电图（VCG）。向量心电图是一种传统的方法，它可以记录患者心电P-QRS-T波的振幅和时间或者仅仅记录R波峰值的时间。这种向

医疗电子票据管理系统建设方案.docx

4.9医疗用电子纸应用场景.pdf

摘要：电源管理是嵌入式便携式产品重要的功能部件，高效的电源管理方法能够有效降低系统功耗，延长系统的待机时间和电池使用寿命，而仅仅通过电路设计优化已不能有效解决待机时间短、电池使用寿命短等问题，因此需要引入软件算法与硬件电路协同工作解决这些问题。本文提出动态电源管理模型，并应用于已完成的嵌入式血流参数检测设计中，实践证明，系统空闲时间的功耗得到大幅度降低，待机时间延长。 关键词：嵌入式系统 动态电源管理 S3C44B0X引 言　　与其他便携式电子产品一样，血流参数检测仪要做到小巧纤薄，坚固耐用，性能可靠，而且待机时间长。因此，系统设计要面对降低功耗及延长电池寿命的艰巨挑战。电源管理模块是系统非

在医学中有多种检验方法，一般的方法是在实验室检验，但是这种检验方法过程繁琐，花费时间较长，逐渐无法满足现代临床医学的需求，生物传感器的出现大大改观了这种现象。

目前，中国医疗设备产业整体步入高速增长阶段。人工智能技术在医疗设备领域的应用主要集中于智能诊疗、智能影像识别、智能可穿戴设备相关的智能健康管理、医疗机器人等几个方面。将人工智能应用于医学影像的识别、诊断，以及具有医疗等级的智能可穿戴设备结合远程医疗的使用，将会是下一个热点。