简介：摘要目的探讨肌肉再分布技术(MRT)在智能仿生假肢信号识别中的应用价值。方法于2016年12月至2017年4月期间采用MRT技术治疗4例肢体远端截肢患者，均为男性，其中上肢截肢患者3例，截肢水平分别位于前臂中远1/3处、腕掌关节和腕中关节；下肢截肢患者1例，截肢水平位于小腿中远1/3处。MRT手术是利用残端肢体内的肌肉、肌腱进行移位，将4～6根肌腱锚定在皮肤不同区域，通过肌肉主动收缩牵拉肌腱，使不同区域皮肤发生明显形变。术后观察项目包括皮肤形变、电容信号数据及并发症情况等。在进行电容信号测量时，嘱患者分别执行抓握、屈腕、伸腕、屈指、伸指，或踝背伸与跖屈、伸趾和屈趾动作，利用电容传感测量系统采集患肢形变信息并进行分析。结果4例患者均获随访，共有20处部位接受MRT手术。术后3个月时患者均能主动控制相应肌肉收缩并产生皮肤形变，有效形变率为80%(16/20)。电容信号测量结果分别利用线性判别分析(LDA)和二次判别分析(QDA)两种分类器对各种动作进行识别，发现上肢整体识别准确率分别为97.27%和100%，每种动作各自识别准确率均为100%；下肢整体识别准确率分别为95.32%和100%，每种动作各自识别准确率均为100%。术后有1例患者创面不愈，经多次换药后愈合。结论MRT能有效将人体运动意图进行输出，增加了运动信号源的数目及强度，有助于患者更好地控制智能仿生假肢，为人机交互提供了新的途径。

简介：摘要近年来我国科学领域进步迅速，电子图像处理中智能化识别技术也因此实现广泛应用。基于此，本文将简单分析电子图像处理中智能化识别技术的应用，并围绕基于GA-BP神经网络的计算机智能化图像识别技术应用开展深入探讨，希望由此能够为业界发展带来一定启发。

简介：我想我的前世在建水，古韵悠长的边陲古镇以其悠久的历史闻名于世，在滇南这片茫茫的红土高原上，它以独特的民族风情颤摇在淡淡的霞光中越发瑞丽温婉，徐徐打开了一幅春风辽阔的画卷。

简介：45岁的周先生来自安徽农村，家里两个孩子一个在上大学一个上高中，经济条件十分拮据。两年前，周先生开始感觉经常胸闷、气喘，只要运动量稍微大一点就喘不上气，被当地医院诊断为心力衰竭。沉重的医疗负担，使他家的经济雪上加霜，治疗却一直不见效果。最后，家人只好带周先生到省医院诊治。经诊断，周先生所患的并非心力衰竭，而是神经官能症。

简介：摘要随着社会经济和科学技术的不断进步，语音识别技术开始出现并且逐渐应用到社会的各个方面当中，给人民群众的生活带了来巨大的变化。本文主要通过从语音识别技术在医疗行业信息功能的运用，揭示了语音识别技术对电子病例系统的有效开展具有的重大意义。

简介：摘要在个人身份信息验证中，生物识别技术因其方便、可靠越来越受到研究学者的重视。本文主要介绍基于手的识别技术，重点介绍了几种基于手的识别方式，包括静脉识别、手势识别以及纹路识别，并分析和比较了各种识别方式，总结了基于手的识别方式的优势及其局限性。

简介：摘要手指静脉识别技术是一种新兴的生物特征识别技术，它是依据人类手指静脉中红血球的血红素会吸收近红外线，而使用近红外线对手指进行照射，可得到手指静脉的清晰图像。本文介绍了手指静脉识别技术及其优势和国内外研究发展状况，探究分析了现阶段该技术一些难以克服的技术难题。

简介：摘要随着数字化正畸时代的来临，通过人工智能识别牙-颌-面特征所体现出的技术优势越趋显著。在口腔正畸诊疗中，X线头颅侧位片、锥形束CT、牙颌模型及软组织面像是临床诊断与治疗的重要资料，应用人工智能识别技术必将给口腔正畸专科诊疗带来新一轮的技术革新。当前，主流二维图像的特征识别技术已臻成熟，而三维特征识别技术也随着计算机性能和数据采集设备的发展而发生了质的飞跃。本文将主要综述人工智能在识别牙-颌-面特征中的临床应用现状，并阐述相关重点识别技术。

简介：从计算机决策支持系统(DSS)的设计出发,结合中医舌像诊断的特点,介绍了将模糊模式识别应用于舌色自动分类的优越性。系统首先根据样本学习集获取各类舌色中心,继而以舌面上单个像素点为单位,利用改进模糊C均值聚类方法,获取该像素对应颜色模式关于各种舌色中心的隶属度,以这些隶属度为基础,基于舌色不突变的规律,采用连通图遍历综合分析整个舌面,得到舌色分类结果,辅助中医师做出舌诊结论,该方法对于类似色块自动分类具有普遍的指导意义。

简介：摘 要：随着现代信息技术的快速发展进步，云计算已经带来了全新的时代环境，为许多产业发展建设都打造出更多的可能性。现在，我国医院信息系统也在向公共云端的方向进行建设，但是在这一进程中，医疗行业安全和可靠性也受到了一定的挑战，在法律法规约束之下，如何确保公共云端医院信息系统将变得愈发重要。本文将分析公共云端医院信息系统安全性所需要面对的常见威胁，并提出可以采取的安全策略，从而希望能够进一步发挥出公共云端医院信息系统的积极作用，也可以加强我国医疗行业的安全保障能力。

简介：摘要目的探讨基于食物成分展示和识别分析技术的膳食管理在改善稳定期脑卒中患者膳食结构和知识水平方面的应用效果。方法采用便利抽样法，选取2021年1—9月在蚌埠市第三人民医院接受治疗的110例稳定期脑卒中患者为研究对象，根据随机数字表法，按照入院顺序每4例患者设为一组，按照SPSS软件中产生的随机数字大小进行分组，分为干预组和对照组，各55例。对照组给予常规的饮食指导，干预组在对照组基础上给予基于智能食物成分展示和识别分析技术的膳食管理。比较两组患者干预前后的膳食结构、身体成分和膳食知识知晓情况。结果干预后，干预组的体重指数、体脂百分率均低于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）；干预组患者膳食中的能量、碳水化合物、蛋白质、维生素C、膳食纤维、钙、铁、钾的摄入量均高于对照组，脂肪、胆固醇少于对照组，差异均有统计学意义（P<0.05）；干预组患者水果和蔬菜摄入充足占比高于对照组，差异均有统计学意义（P<0.05）；干预组患者膳食知识水平高于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）。结论将食物成分展示和识别分析技术应用在稳定期脑卒中患者的营养干预中可以很好地改善该类患者的膳食结构，身体成分和对食物营养知识的知晓率，帮助患者进行膳食自我管理，改变患者的健康状况，促进疾病康复。

简介：摘要要想快速的对一些复杂背景图像的局部轮廓进行识别，就需要对这些复杂背景图像进行分解并且提取一些多尺度的细节特征，再将图像的原图和经过操作后的图像进行对比。在传统的方法中，一般都是利用相与操作算子对这些复杂的背景进行处理，再把图像中的干扰信号除掉，使用这种方法有一个缺点就是会忽略图像的一些细节，识别的效率也很低。研究人员根据实际的情况，提出了一种基于Tophat算法的复杂背景图像局部轮廓信息人工智能识别的方法。这种智能识别的方法能够利用对偶树复小波的变换的优良特性对复杂背景图像进行分解，在提出多尺度的细节特征。在对这些已经提出来的特征进行腐蚀和开闭运算。这种方法真正的实现了对复杂背景图像局部轮廓信息的识别，也为以后发展图像识别技术奠定了一个良好的基础。

简介：摘要要想快速的对一些复杂背景图像的局部轮廓进行识别，就需要对这些复杂背景图像进行分解并且提取一些多尺度的细节特征，再将图像的原图和经过操作后的图像进行对比。在传统的方法中，一般都是利用相与操作算子对这些复杂的背景进行处理，再把图像中的干扰信号除掉，使用这种方法有一个缺点就是会忽略图像的一些细节，识别的效率也很低。研究人员根据实际的情况，提出了一种基于Tophat算法的复杂背景图像局部轮廓信息人工智能识别的方法。这种智能识别的方法能够利用对偶树复小波的变换的优良特性对复杂背景图像进行分解，在提出多尺度的细节特征。在对这些已经提出来的特征进行腐蚀和开闭运算。这种方法真正的实现了对复杂背景图像局部轮廓信息的识别，也为以后发展图像识别技术奠定了一个良好的基础。

简介：为了能让基层医院快速、便捷地获得大医院影像诊断技术的帮扶,提高基层医院医学影像诊断能力。本研究设计了一个医学影像远程诊断云服务平台,实现基层医疗机构影像数据的自动上传、集中存储与管理,以及影像信息、诊断报告的院间共享。我们从对影像数据的注册、数据存储中心的设计以及影像的调阅过程,对影像云平台展开系统的构建与研究。该平台的成功研发,不仅为患者寻求异地医生的影像诊断咨询提供了有效地途径,同时也缓解了因医疗资源分配不均所带来的地区医疗水平不平衡的问题。影像云服务平台的实现,为我国基层医院带来了前所未有的发展机遇。

简介：摘要目的通过深度学习的方法，开发具备判断儿童牙齿是否龋坏尤其是判断未成洞龋能力的人工智能识别系统雏形。方法收集北京大学口腔医学院·口腔医院儿童口腔科2013年10月至2020年6月拍摄的符合纳入标准的全身麻醉治疗前患儿单颌口内数码照片712张，以记录完备的治疗后病历诊断结合口内像确定牙齿是否龋坏以及龋的类型，具体包括：已成洞的龋（成洞龋）、未成洞的窝沟龋、边缘嵴釉质未破坏的邻面龋（未成洞邻面龋）。由儿童口腔科医师使用VoTT软件（Windows 2.1.0，Microsoft，美国）对不同牙齿及龋坏类型进行标注。分5个标签组：未成洞窝沟龋、未成洞邻面龋、完好无龋坏的牙齿邻面、成洞龋及无龋牙（含已完好充填的牙齿）；每个标签组数据按6.4∶ 1.6∶ 2.0的比例采用随机数表的方法随机分为训练集、验证集和测试集数据。采用标注后的训练数据集进行深度学习训练，并建立龋齿人工智能识别系统，以龋坏概率大于50.0%作为患龋的判断标准输出判断结果，并对测试集数据进行识别。应用灵敏度、特异度等作为识别各类龋坏准确性的指标评价人工智能系统的判断能力。结果712张单颌口内照片经分割标注得到未成洞窝沟龋953张，未成洞邻面龋1 002张，成洞龋3 008张，无龋牙3 189张，无龋邻面862张，共计9 014张图像数据。测试集的识别结果：对成洞龋识别灵敏度和特异度分别为96.0%和97.0%；对未成洞窝沟龋灵敏度为95.8%，特异度99.0%；对未成洞邻面龋灵敏度为88.1%，特异度97.1%。结论本研究构建的儿童龋人工智能识别系统雏形，具备判断龋坏的能力，对同组样本该系统不仅能准确判断成洞龋，对未成洞的窝沟龋、边缘嵴釉质未破坏的邻面龋也能准确判断。

简介：摘要目的构建一个小样本超广角眼底照相（UWFI）多疾病分类人工智能模型，初步探究人工智能对UWFI多病种分类任务的能力。方法回顾性研究。2016年至2021年于武汉大学人民医院眼科就诊并行UWFI检查的1 123例患者的1 608张图像用于UWFI多疾病分类人工智能模型构建。其中，糖尿病视网膜病变（DR）、视网膜静脉阻塞（RVO）、病理性近视（PM）、视网膜脱离（RD）、正常眼底图像分别为320、330、319、268、371张。来自天津医科大学眼科医院106例患者的135张图像作为外部测试集。选取EfficientNet-B7作为主干网络，对纳入的UWFI图像进行分类分析。使用受试者工作特征曲线及曲线下面积（AUC）、灵敏度、特异性、准确率评估分类模型在测试集上的表现，所有数据均使用数值及95%可信区间（CI）表达。将数据集在网络模型ResNet50、ResNet101上进行训练，并在外部测试集上进行测试，对比观察EfficientNet与上述两种模型的性能。结果UWFI多疾病分类人工智能模型在内部、外部测试集上的总分类准确率分别为92.57% （95%CI 91.13%~92.92%）、88.89% （95%CI 88.11%~90.02%）。其中，正常眼底分别为96.62%、92.59%，DR分别为95.95%、95.56%，RVO分别为96.62%、98.52%，PM分别为98.65%、97.04%，RD分别为97.30%、94.07%。在内部、外部测试集上的平均AUC分别为0.993、0.983。其中，正常眼底分别为0.994、0.939，DR分别为0.999、0.995，RVO分别为0.985、1.000，PM分别为0.991、0.993，RD分别为0.995、0.990。内部、外部测试集上EfficientNet性能均较ResNet50、ResNet101模型更佳。结论初步构建的小样本UWFI多疾病分类人工智能模型对常见眼底疾病的分类水平较高，可能具有辅助临床筛查及诊断的价值。

简介：摘要在个人身份信息验证中，生物识别技术因其方便、可靠越来越受到研究学者的重视。本文主要介绍基于手的识别技术，重点介绍了几种基于手的识别方式，包括静脉识别、手势识别以及纹路识别，并分析和比较了各种识别方式，总结了基于手的识别方式的优势及其局限性。

简介：摘要在个人身份信息验证中，生物识别技术因其方便、可靠越来越受到研究学者的重视。本文主要介绍基于手的识别技术，重点介绍了几种基于手的识别方式，包括静脉识别、手势识别以及纹路识别，并分析和比较了各种识别方式，总结了基于手的识别方式的优势及其局限性。

简介：在科技、经济高速发展的当代中国，人们的消费方式和支付方式都变得多种多样，阿里巴巴旗下一款名为“支付宝”的软件甚至被国外称为中国新四大发明之一。在日常生活中，线下支付已经成为了人们每天离不开的科技，这也在一定程度上便利了人们的生活。而随着网络计算机图像技术的发展，我国的人脸识别技术也在高速发展，人脸识别技术是通过计算技术图像处理技术进行的对图像的识别和信息提取，这种技术应用在日常生活中的安检、签到、考勤等确认身份的科技，在一定程度上减少了身份确认的失误率。然而，线下支付技术同样需要简单的身份识别系统，所以，人脸识别技术在线下支付中的应用也就越来多。这样，一方面可以减少支付时存在的身份确认失误；另一方面使人们的财产安全得到更加牢固的保障。笔者在本文中针对人脸识别技术和线下支付系统简要的分析人脸识别技术在线下支付系统中得发展与应用。希望为未来两项技术的发展中提供有力的知识理论和经验建议。

简介：摘要磁性特征是纸币的重要防伪特征之一，但传统的鉴别技术仅对纸币在特定部位的磁性特征进行鉴别，没有达到全幅面鉴别的水平。因此，本文提出一种高性能的纸币全幅面磁性特征鉴别方法。首先，利用高性能的磁性传感器获取纸币全幅面的磁性特征，形成纸币的磁图像；然后，利用改进的局部二值模式算法提取纸币磁图像全幅面的鉴别性特征；最后，将测试纸币和标准真币的磁性特征进行对比来鉴别纸币的真伪。实验结果表明，本文提出的方法实现了纸币全幅面的磁性特征鉴别，具有很强的鉴别能力。