简介：摘要：眼科疾病已经成为继肿瘤和心脑血管疾病之后第三大威胁人类健康以及生存质量的疾病。本文针对眼科疾病智能诊断问题展开研究，在分析国内外眼科疾病智能诊断基础上，指出了现有眼科疾病智能诊断面临的问题，并给出相应的解决方案。构建层进式的眼科疾病深度学习多分类模型，通过眼底视网膜图像，对白内障、青光眼和糖尿病视网膜病变三种典型眼科疾病进行智能诊断，在此基础上进行实验和系统优化，搭建基于深度学习的眼科疾病智能诊断系统研发平台。对基于医学影像的眼科疾病智能系统诊断发展方向进行了分析，伴随智能技术及医疗技术的不断进步，基于医学影像的眼科疾病智能诊断系统可为解决国家极度缺乏的眼科资源问题奠定坚实基础，为老百姓眼科疾病的诊治提供便利，为百姓健康谋福利。

简介：摘要：随着科技的飞速发展和医学领域的不断创新，眼科人工智能辅助诊断系统已经成为当今医疗领域的热门话题。本文将深入探讨眼科人工智能辅助诊断系统的应用现状，以及其在未来医疗领域的发展前景，旨在为读者提供全面的了解和分析。

简介：以首都医科大学附属北京儿童医院为依托,面向儿童社区获得性肺炎这一典型儿童多发疾病,通过研发基于人工智能的儿童社区获得性肺炎辅助诊断系统,利用人工智能等信息化技术,形成智能辅助基层医生开展临床诊疗的工作体系,最终通过信息化手段辅助提升儿童社区获得性肺炎疾病的基层诊疗水平,为实现＂基层首诊,双向转诊,上下联动,急慢分治＂分级诊疗体系奠定基础,改善基层医疗机构儿科患者就医体验,为广大患儿提供优质、便捷的健康医疗服务。

简介：【摘要】目的：分析在肺结节的诊断中实施人工智能辅助诊断系统联合CT检查的应用价值。方法：选择2023年1月至2023年12月疑似肺结节患者70例，所有患者均接受人工智能辅助诊断系统联合CT检查，以术后病理检查作为诊断金标准，分析人工智能辅助诊断系统联合CT检查对肺结节的诊断效能（灵敏度、特异度、准确率）、人工阅片时间与人工智能辅助阅片时间。结果：人工智能辅助诊断系统联合CT检查对肺结节的诊断灵敏度、特异度、准确率分别为90.32%（28/31）、94.87%（37/39）、92.86%（66/70），Kappa值为0.8547；人工阅片时间比人工智能辅助阅片时间长（P<0.05）。结论：在肺结节患者的诊断中应用人工智能辅助诊断系统联合CT检查可提升诊断效能，缩短阅片时间，值得推广。

简介：全数字高档黑白超声诊断仪A8，创新的全数字超声技术平台和独特的FFT成像技术，高密度超宽频带变频探头技术，带给您新一代高档全数字黑白超声高清晰度图像的超值体验。精美的外形、简便的操作流程、丰富的应用计测软件，使您的诊断工作充满惬意。

简介：我们自主开发的24h动态血压监测（ABPM）全自动智能化诊断软件，能自动完成ABPM的诊断报告的书写，将全天的数据经过计算、分析，生成直观的文字报告，并在厂家软件的基础上，增加了如动态动脉硬化指数、对称性动态动脉硬化指数、动态脉压、动态脉压指数等比较重要的指标。ABPM全自动智能诊断系统的应用，节省了大量的人力、物力，既保证了报告的准确性，也大大缩短了患者等候报告的时间，体现了智能化程序在医疗工作中的重要性。

简介：摘要目的探讨心电图网络诊断系统在心肌梗死临床诊治及转诊中的应用价值。方法以2017年1月—2018年1月我院收治的124例高度怀疑心肌梗死患者为研究对象，全部患者均行心电图检查，依据患者在我院心电图室工作站中有无既往心电图检查报告记录将入选病例分为实验组（62例，有既往心电图检查报告记录）和对照组（62例，无既往心电图检查报告记录），对比观察两组心肌梗死诊治及转诊情况。结果实验组诊断心肌梗死59例，同心肌酶指标诊断结果一致。确诊病例中，20例留院治疗好转，39例转上级医院。对照组诊断心肌梗死57例，19例未测定心肌酶指标即转院，15例留院治疗好转，后期转院3例，放弃治疗3例。结论心电图网络诊断系统可保存患者既往心电图记录，既能院间共享，又能充分利用基层医疗资源进行网内逐级会诊，能有效降低心肌梗死未确诊患者的转院风险，在优化心肌梗死诊断及处理方面具有积极作用，值得推广使用。

简介：摘要目的系统评价基于深度学习的智能辅助内镜诊断系统(intelligence-assisted endoscopic diagnosis system based on deep learning，DL-IEDS)对上消化道早癌的诊断价值。方法系统检索Pubmed、Embase、Web of Science、Cochrane Library、Sinomed、CNKI、维普及万方等中英文数据库中有关运用DL-IEDS诊断上消化道早癌的诊断性试验。纳入的研究按诊断准确性研究质量评价工具-2进行文献质量评价，并采用Rev Man 5.3、Meta-Disc 1.4和Stata 15.1统计软件综合对数据进行Meta分析。结果最终纳入8篇文献，共9 675张图片，其中早癌图片2 748张。Meta分析结果显示：DL-IEDS诊断上消化道早癌的合并灵敏度、特异度、阳性似然比、阴性似然比及综合诊断比值比分别为0.920、0.874、6.824、0.103及71.109，综合受试者工作特征曲线的曲线下面积(area under the curve，AUC)为0.958 7；其中5篇文献报道了DL-IEDS诊断早期胃癌的结果，数据合并分析后结果显示，DL-IEDS的合并敏感度和特异度分别为0.840和0.845，AUC为0.919；4篇文献报道了内镜专家及内镜经验不足者诊断上消化道早癌的结果，前者合并敏感度、特异度及AUC分别为0.693、0.892及0.892 3，后者分别为0.586、0.860及0.754 5。对DL-IEDS、内镜专家及内镜经验不足者诊断上消化道早癌的AUC进行比较发现，DL-IEDS与内镜专家间差异无统计学意义(Z＝1.510，P＝0.131)，DL-IEDS与经验不足者间差异有统计学意义(Z＝6.841，P<0.001)。结论DL-IEDS对上消化道早癌具有较高的诊断准确性，能够明显提高内镜经验不足者对上消化道早癌的诊断能力。

简介：摘要目的通过研究证候的分类及证候名称组成要素的多层次表示方法，实现计算机对中医证候名称的批量处理，从而应用于中医智能辅助诊断系统的研究。方法在中医理论指导下，结合证素辨证、证候要素学说，对证候要素进行更细粒度的拆分，提出证候层次划分方法和证候要素多层次表示方法，并通过对妇科月经病、不孕症的中医证候名称进行人工分析，以验证证候要素多层次表示方法的合理性。基于证候要素多层次表示方法，运用基于模式匹配的模式抽取方法，形成计算机批量处理证候要素的提取方法，并通过对《中医临床诊疗术语证候部分》证候名称的批量处理，验证计算机批量处理方法的准确性。结果在中医理论指导下，将证候名称组成要素划分为病位要素、病性要素(包括基本物质、病因、病理状态)、连接词的两层五类的结构，基于此构建出证候拆分流程。月经病、不孕症中医证候名称的人工分析结果显示，所有证候名称均可被拆分为1个或多个病位要素、病性要素、连接词。通过计算机批量处理《中医临床诊疗术语证候部分》证候分类结果显示，计算机批量处理的准确率为71.4%。结论构建的证候要素多层次表示方法为计算机大批量处理数据提供了理论框架，并提高了数据处理效率和准确率，为辨证模型训练数据集的构建提供了理论依据，为中医辨证推理模型提供支撑，可应用于中医智能辅助诊断系统的研究。

简介：摘要目的构建人工智能辅助诊断系统，自动发现胃溃疡病灶，鉴别胃良性溃疡与恶性溃疡。方法收集武汉大学人民医院消化内镜中心2016年11月—2019年4月拍摄的胃镜图片1 885张，其中正常胃黏膜图片636张、良性胃溃疡图片630张、恶性胃溃疡图片619张。其中1 735张为训练集，150张为测试集，分别将图片输入基于fastai框架的Res-net50模型、基于Keras框架的Res-net50模型和基于Keras框架的VGG-16模型进行训练。分别构建正常胃黏膜与良性溃疡、正常胃黏膜与恶性溃疡、良性与恶性溃疡3个单独的二元分类模型。结果VGG-16模型表现出了最好的结果，验证集验证模型区分正常黏膜与良性溃疡、正常黏膜与恶性溃疡、良性与恶性溃疡的精确度分别为98.0%、98.0%和85.0%。结论本研究获得的模型在发现溃疡病灶上具有较好的能力，有望应用于临床辅助溃疡病灶检出并鉴别良恶性溃疡。

简介：【摘要】目的：探究基于CT图像人工智能辅助诊断系统鉴别肺结节良恶性的临床价值。方法：选择2022年4月-2024年4月 100例肺结节患者分析，均为手术确诊，对入组患者的胸部CT影响资料进行诊断分析，经影响医师阅片以及AI诊断；金标准为2名主任医师联合诊断结果，对阅片结果对比分析。结果：30例恶性结节AI诊断为32例，2例良性结节误诊为恶性结节；医师诊断恶性结节27例，漏诊3例恶性结节。120枚结节中，AI辅助诊断结果优于影像医师阅片结果。结论：通过人工智能辅助诊断可及时鉴别肺结节患者的良恶性，有利于减少结节的漏诊率和误诊率，避免医师长时期阅片出现疲劳感，保证诊断效率，为患者疾病后续治疗提供有力依据。

简介：摘要：肺结节（lung nodule, LN）是指直径≤3 cm的类圆形或不规则形的肺部阴影，其中直径≤5 mm的结节称为微小结节，直径>5 mm的称为结节。肺小结节在肺部疾病中是一个常见的表现，且多发小结节更容易引起漏诊、误诊。肺结节筛查对于早期发现肺肿瘤和鉴别肺良性病变具有重要意义。CT是目前临床上检测肺结节最主要的影像学方法，但因其对微小结节的敏感性不高，容易造成漏诊、误诊，影响对肺结节良恶性的判断。近年来，人工智能技术在医学领域应用越来越广泛，计算机辅助诊断系统（computer aided diagnosis system, CAS）是目前计算机辅助诊断中使用最广泛的人工智能技术之一。

简介：DC-7彩色多普勒超声诊断系统，结合国内外临床医生不同的诊查及操作需求，在人机工程学设计、高端成像技术的运用、产品功能开发、临床操作的便捷性等方面进行了创新，主要特点有：

简介：

简介：本文通过计算机自动诊断系统与人工测量对比观察的方法总结分析了1200份心屯图资料。在常用数据(HR、P—R、Q—T间期、心电轴)的测量中,两种方法比较,P>0.05;计算机系统的敏感性、特异性及准确性均在80％以上,说明该系统对非心律失常心电图诊断是有价值的。同时也观察到一些诊断失误原因,此报告如下:一、材料和方法1、病例选择:本文连续采集1992～1993年1200份非心律失常心电图资料,男980人,女820人;年龄16～28岁,其中健康普查320例,冠心病480例,先心病28例,风心病48例,高血压病70例,心肌疾患18例,肺心病40例,心悸36例,其它260例。2、仪器及方法:使用美国惠普公司生产的M—1700A型,12导同时收录自动分析数字转换

简介：

简介：摘要：本项目开发了一套红外热像辅助诊断系统，通过硬件设备红外摄像头动态的采集人体热信息，并结合云诊系统，准确、高效、低成本的对红外图像进行诊断分析，实现诊断可视化、客观化和数据化。

简介：摘要中医体质健康管理的目的是在总结整理前人健康管理研究的基础上，将中医四诊技术与信息技术结合运用于健康状态测量。对健康状态从多维角度进行度量化测量、采集，存储各种健康信息并进行综合辨证分析1，让人们充分了解自己的健康状况。同时，运用中医“治未病”和“养生”的方法指导人们如何早期发现健康问题、正确饮食、科学健身、保护身体不受疾病的困扰，使自己的身体和心理更加健康，提高适应自然与社会环境的能力。利用中医学的优势把科学的生活方式传授给健康的需求者，变被动的健康维护为主动的健康管理，更加有效地保护和促进国人的健康。

简介：开发多囊卵巢综合症辅助诊断系统,帮助医生诊断多囊卵巢综合症患者的类型.根据大量多囊卵巢综合症患者症候和证型的数据,从中总结出对应关系,以期通过症候判断患者所属的证型.多囊卵巢综合症患者分类效果良好.其中Logistic算法的正确率为93.5%.设计出的多囊卵巢综合症辅助诊断系统科学合理、简单易用、具有实际指导意义.

简介：摘要随着我国高速铁路的飞速发展，如何准确预报早期故障、提出对策或建议、避免或减少事故发生在动车组运行安全性、可靠性等方面显得尤为重要。随着信息技术的发展，逐渐形成了动车组状态监控检修模式，通过分析列车状态，确定列车可靠性水平，决定检修时机，这种故障诊断技术在动车组日常监控和检修方面发挥着重要作用。