2019/6/11 11:43:29 1,3,周欣¹,张健滔²,毕新岭^1*]]> 6true 2019/6/11 0:00:00 1*,刁宗平¹,徐琪²,章建全¹]]> 5true 目的 采用迁移学习技术构建胃镜图像识别模型，探讨其对胃癌的诊断价值。方法 收集2 001例胃癌、2 119例胃溃疡、2 168例慢性胃炎患者的普通清晰白光胃镜图像，将其分为训练集图像组（1 851例胃癌、1 969例胃溃疡和2 018例慢性胃炎图像）和测试集图像组（胃癌、胃溃疡及慢性胃炎各150例图像）。选择在ILSVRC（ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge）赛中的冠军模型VGG19、ResNet50和Inception-V3作为预训练模型，将其改造后进行模型训练，用训练集图像训练上述3个模型，用测试集图像对模型进行验证，整个模型训练过程分成预训练和微调2个步骤。结果 在3个模型中，ResNet50模型验证准确度最高，对胃癌、胃溃疡及慢性胃炎的诊断准确度分别达93%、92%及88%。结论 基于迁移学习技术，利用ResNet50模型建立的胃镜图像识别软件模型可以较准确地区分胃癌与良性胃疾病（胃溃疡和慢性胃炎）。]]> 2019/6/11 0:00:00 1,钟绿¹,杜岗²,江向武¹,汤绍辉^1*]]> 4true 目的 提出基于最小二乘支持向量机（LSSVM）算法的学习模型，以提高中医临床血压数据预测的准确度和效率。方法 将LSSVM学习模型应用于中医临床血压数据预测。用LSSVM等式约束代替支持向量机不等式约束，将二次规划问题转化为线性方程求解问题，降低计算复杂性，加快算法收敛速度。收集320例患者的临床脉图参数及血压数据，以其中300例样本作为训练样本，训练得到LSSVM学习模型，以其余20例样本作为测试数据，用得到的LSSVM学习模型根据患者的脉图参数预测血压数据。结果 实验证明，LSSVM学习模型对血压数据有较好的预测准确度。其中基于多项式核函数的LSSVM学习模型较基于径向基核函数LSSVM学习模型表现出更好的学习和预测能力，基于多项式核函数的LSSVM学习模型中收缩压、舒张压、平均动脉压预测结果的平均预测误差分别为7.88%、8.40%、6.67%，低于基于径向基核函数的LSSVM学习模型的预测误差（分别为7.95%、9.70%、7.48%）。结论 本实验提出的基于LSSVM的学习模型仅通过患者的临床脉图参数就可预测患者血压数据，对中医学临床诊断有一定的参考价值。]]> 2019/6/11 11:43:30 1,孙磊明^1*,燕海霞²]]> 3true 目的 提出一种基于Re-entity新分词方法的条件随机场（CRF）模型，并与双向长短记忆神经网络（BiLSTM）-CRF和Lattice-长短记忆神经网络（LSTM）进行比较。方法 比较了现有实体识别方法和模型后，针对2018年全国知识图谱与语义计算大会（CCKS2018）任务一“电子病历命名实体识别”，提出基于Re-entity的CRF、BiLSTM-CRF、Lattice-LSTM方法，并在不同语料库训练不同参数级别的字符向量集。分别将各方法引入神经网络模型中进行模型性能对比实验，最后分别基于句子级和篇级输入句长进行对比研究。结果 CRF模型在最优特征工程的结果下引入Re-entity方法后性能得到提高，句子级的Lattice-LSTM模型在该任务上取得了89.75%的严格F1-measure，优于CCKS2018任务一的最高结果（89.25%）。结论 基于Re-entity新分词方法的CRF模型可利用中文临床药物知识库有效提高电子病历中药物的识别率，Re-entity方法可改善数据预处理阶段分词导致的错误累加，Lattice结构可以更好地结合字符和词序列的潜在语义信息，同时句子级输入能有效提高神经网络模型的识别准确率。]]> 2019/6/11 0:00:00 1,王青华¹,汤步洲²,姜磊³,黄勋⁴,王理^1*]]> 2true 目的 为提高医疗服务机器人同时定位与地图构建（SLAM）算法全局定位精度和实时性，提出基于点线特征SLAM（PL-SLAM）算法，并与ORB（oriented FAST and rotated BRIEF）-SLAM2算法进行比较。方法 PL-SLAM算法在特征提取过程中在点特征的基础上增加线段特征，根据融合后的点线特征，在复杂医疗环境内进行地图创建与全局定位。利用公开数据集EuRoc和KITTI对比PL-SLAM算法与ORB-SLAM2算法，测试医疗服务机器人的自主导航综合性能。结果 与ORB-SLAM2算法相比，PL-SLAM算法在弱纹理环境下能够提取较多的点线特征，定位精度和实时性均有较大提升。其中旋转误差较ORB-SLAM2算法减小42.2%，运算速度提高55.9%。结论 PL-SLAM算法能够有效提高医疗服务机器人全局定位精度和实时性。]]> 2019/6/11 0:00:00 1true