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BC-5000及BC-5150_HL7通讯协议_V2.0_CHo.pdf

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简介:
本PDF文档详述了BC-5000和BC-5150设备的HL7通讯协议V2.0版本,涵盖数据交换标准与配置指南,适用于医疗信息系统的集成。 本段落详细解析了迈瑞 BC-5000 系列血液分析仪与实验室信息系统 (LIS) 之间的 HL7 通信协议。文档主要围绕 BC-5000 和 BC-5150 血液分析仪如何通过 TCP 或串口进行数据交换,包括底层实现、消息构建规则、字符串转义以及实际的通信过程。 ### 一、底层通信协议 #### 1.1 TCP和串行端口通信 BC-5000 系列血液分析仪采用TCP或串行端口与LIS系统进行数据交换。这种基于字节流的方式没有明确的消息边界标识,因此引入了MLLP(消息层链路协议)以确保完整性和准确性。 #### 1.2 MLLP 协议 - **消息格式**:`ddddd`。其中 `` 是开始块字符,表示为 ASCII `` (即 `<0x0B>`); `ddddd` 表示数据部分;`` 结束块字符表示为 ASCII ``(即 `<0x1C>`); `` 回车符,ASCII 表示为 `<0x0D>`。 ### 二、HL7 消息构建规则 #### 2.1 段组成 HL7消息由多个段构成。每个段以``结束,并且包含一个三字符的段名和可变数量的字段,这些字段又包括组件及子组件。 #### 2.2 字符分隔 MSH(消息头)段的第一个字段定义了用于分割字段、组件、子组件等的特殊字符。通常使用的字符如下: - `|` 分割字段 - `^` 分割组件 - `&` 分割子组件 - `~` 重复项分割符 - `` 转义符 #### 2.3 MSH 消息段示例 ```plaintext MSH|^~&|||||20361231235941||ORU^R01|2|P|2.3.1||||||UNICODE ``` 在该例子中,`MSH`消息定义了用于字段、组件和子组件的分隔符。例如:`|` 分割字段; `^` 分割组件等。 ### 三、字符串转义规则 HL7接口支持特定字符序列来处理特殊字符: - `F` 转义字段分割符 `|` - `S` 转义组件分割符 `^` - `T` 转义子组件分割符 `&` - `R` 重复项分隔符转义为 `~` - `E` 表示转义字符 `` - `.br` 消息段结束符 `` 的转义 ### 四、消息通信过程 #### 4.1 发送检验结果至LIS 检测完成后,血液分析仪通过TCP或串行端口主动向 LIS发送数据。此流程确保了信息的准确性和完整性。 #### 4.2 查询工作单信息 使用ORM(通用订单消息)等HL7消息来查询特定的工作单信息以支持实验室日常管理。 ### 总结 本段落详细解析了迈瑞 BC-5000 系列血液分析仪与 LIS 的 HL7 通信协议。通过对底层实现、构建规则及实际过程的深入探讨,可以更好地理解如何集成此设备和LIS系统,从而确保高效的数据交换和服务支持。

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  • BC-5000BC-5150_HL7_V2.0_CHo.pdf
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  • BC-5390CRP和BC-5180CRPV1.0_CH(1).pdf
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    本PDF文档详细介绍了BC-5390CRP和BC-5180CRP设备的通信协议V1.0版本,适用于中国市场的硬件配置与应用环境。 附录E 图表目录 图 1 检验结果、质控数据通信过程示意图.........................................................................5 图 2 工作单查询通信过程示意图.........................................................................................5 表格 表格 1 MSH 字段定义表 ...................................................................................................................7 表格 2 MSA 字段定义表 ...................................................................................................................8 表格 3 MSA-6 字段的错误代码表...............................................................................................8 表格 4 PID 字段定义表 ....................................................................................................................9 表格 5 PV1 字段定义表..............................................................................................................10 表格 6 OBR 字段定义表...............................................................................................................10 表格 7 OBX 字段定义表 ..................................................................................................................11 表格 8 ORC 字段定义表.............................................................................................................13 表格 9 HL7 分隔符 ...........................................................................................................................18 表格 10 OBR-4 编码表 ....................................................................................................................22 表格 11 数据项类型及编码系统表...............................................................................................22 表格 12 通信参数单位表.............................................................................................................32 表格 13 HL7 协议枚举定义 ...........................................................................................................33 表格 14 Base64 映射表..................................................................................................................35
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    这两个文件包含了预训练的DenseNet-BC-121模型,具有32个增长率。其中,on-top版本在原有的基础上进行了进一步的微调或修改。 DenseNet-BC-121-32.zip 和 DenseNet-BC-121-32-on-top.zip 是两个与深度学习相关的压缩包文件,其中包含预训练的网络权重。DenseNet 是一种卷积神经网络(CNN)架构,由Gao Huang等人在2017年提出,它以其紧密连接的层结构而闻名,旨在解决传统CNN中梯度消失和特征重用的问题。 DenseNet的主要特点在于“稠密块”(Dense Block)和“过渡层”(Transition Layer)。每个稠密块内的每一层都会连接到所有前一层的输出,这增强了特征传播和重用。这种设计减少了网络中的梯度消失问题,同时也使得模型能够更有效地学习和利用先前层的特征。“BC”代表“Bottleneck”和“Compression”,这是一种优化策略,用于减少模型参数数量并提高计算效率。 在这些压缩包中包含两个文件:DenseNet-BC-121-32-no-top.h5 和 DenseNet-BC-121-32.h5。H5是HDF5文件格式的缩写,这种格式特别适合存储深度学习模型中的权重和参数。“no-top”通常意味着这个模型没有包括全连接层(即分类层),用户可以自定义顶层来适应不同的任务,例如图像分类、目标检测或语义分割;而DenseNet-BC-121-32.h5可能包含了完整的网络结构,包括预训练的全连接层,可以直接用于与预训练任务相同的分类问题。 预训练模型对于许多计算机视觉任务来说非常有用,因为它们已经在大型数据集(如ImageNet)上进行了充分训练,捕获了大量的通用特征。开发者可以使用这些预训练权重作为基础,在自己的特定任务上进行微调,并且往往能比从头开始训练更快地达到良好的性能。 DenseNet121是指DenseNet的一个变种,具体有121个卷积层。在DenseNet系列中,模型的名称(如121、169、201)通常指的是不包括输入和输出层在内的卷积层数量。DenseNet-121拥有四个稠密块,每个块内部有多层卷积操作且增长速率为32,整个网络结构紧凑,适合资源有限的环境。 这两个压缩包提供的预训练DenseNet模型可以用于各种计算机视觉任务;只需根据需求选择合适的版本,并添加自定义顶层。使用这些模型可以帮助开发者快速启动项目并节省大量的训练时间和计算资源。同时通过调整和微调这些模型,还可以进一步提升在特定任务上的表现。
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    bc-1.06.95-1.el6.i686.rpm 是一个适用于i686架构、基于Red Hat Enterprise Linux 6或兼容版本的 bc 程序软件包。该程序提供任意精度的计算器语言和科学计算功能。 bc-1.06.95-1.el6.i686.rpm是CentOS工具包。
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    本文详细介绍了Linux系统中的bc命令,包括其基本概念、用法示例以及如何利用该工具进行高级数学计算和编程。适合初学者和进阶用户参考学习。 `bc` 命令在 Linux 系统中是一个任意精度计算器语言工具,通常用于执行数学运算。 它可以进行基本的算术操作: - 加法:使用 `+` - 减法:使用 `-` - 乘法:使用 `*` - 除法:使用 `/` - 指数:使用 `^` - 取余:使用 `%` 命令的基本语法是: ``` bc [选项] [参数] ``` 常见的选项包括: - `-i` 强制进入交互模式 - `-l` 加载标准数学库 - `-w` 对非 POSIX 兼容的扩展发出警告信息 - `-q` 不显示启动时的信息 - `-v` 显示版本号 可以使用文件作为参数,将计算任务写入该文件中。 示例: ``` $ bc bc 1.06.95 Copyright 1991-1994, 1997, 20... ```