医疗诊断

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基于二次主成分分析的医疗电子诊断模型
在医疗电子领域,病情确诊往往涉及众多变量,导致分析过程复杂化。为了简化分析,降低变量个数并保留关键信息,可以采用主成分分析方法。主成分分析通过线性变换,将多个相关变量转化为数量更少且互不相关的变量,这些新变量被称为主成分。 二次主成分分析则是在主成分分析基础上进一步优化,通过对主成分进行二次降维,提取更加精炼的诊断信息,从而提高病情确诊的准确性和效率。
医疗信息系统
易迅医疗信息系统以医生为核心,注重满足其需求。利用软件系统帮助医生高效、智能、安全地完成非主观性的临床工作。系统通过积累临床经验知识,并促进医生间的经验交流和信息共享,提升医疗水平,让医生解脱重复性的工作。
医疗数据主控
这些数据经过Matlab处理,专门用于图像处理。
Spark医疗数据预处理
Spark 的数据预能力真的是蛮强的,是在医院这种结构复杂又数据量大的场景下,表现挺稳定。你可以把结构化的就诊记录、非结构化的检查报告,统统扔进去,跑个 RDD 转换或者用 DataFrame 清洗一下,效率还不错。 Spark 的分布式计算在多节点下跑预任务,几百万条数据压力也不大。比如用withColumn搞字段拆分,用filter剔除无效记录,用groupBy做一些分组统计,整个链路下来,代码量不多,可维护性也不错。 如果你对数据预这一块还想扩展一下思路,我给你找了几个还不错的资料: 基于 Spark 的交互式数据预:讲得比较细,适合深入了解。 光谱数据预:主要是非结构化数据的
基于分类的医疗影像分割技术
这个程序是用M文件编写的,运行环境为Matlab,也可以转化为C++运行。它的功能是自动执行医疗影像的分割操作。
医疗机构管理系统
医疗机构管理系统是一种基于Access开发的专用软件,优化医院内部运营管理。它集成了诸如患者信息管理、医疗记录存档等功能,有效提升了医院工作效率。
分布式医疗数据挖掘
使用软件代理进行数据挖掘的参考(Hillol Kargupta, Brian Stafford, Ilker Hamzaoglu)
现代医疗机构管理系统
现代医疗机构管理系统采用MySql和JSP技术,提升医院管理效率和服务质量。
造纸过程能耗异常诊断研究
基于数据驱动的造纸过程能耗异常诊断,分析过程数据模式,构建知识库,提升监测与异常诊断能力,指导企业精益运营。
诊断工具与动态性能观察
诊断工具与动态性能观察,给人一种良好的印象,希望对你有所帮助。