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关于PIX在患者就医卡匹配中应用的研究 (2012年)

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简介:
本研究探讨了PIX系统在医疗领域中的应用价值,特别关注其如何提高患者就医卡信息匹配效率和准确性。通过分析发现,PIX技术显著提升了医疗服务的质量和安全性。 为了实现电子病历的共享,必须解决患者身份标识的问题。结合医疗健康信息集成规范(IHE)中的患者身份标识交叉索引(PIX)技术框架,我们提出了一种患者就诊卡匹配算法。该算法通过数据预处理、筛选关键的身份特征以及进行身份匹配等步骤来实现患者的跨系统识别功能。 为了验证这一方法的有效性,我们在某医院及其分院的患者就诊信息数据库中生成了测试数据,并对提出的匹配算法进行了实验检验。结果显示,该算法在准确率和召回率方面分别达到了95%和98%,表明它能够有效解决电子病历共享中的患者身份识别问题。

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客服
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  • PIX (2012)
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    本研究探讨了PIX系统在医疗领域中的应用价值,特别关注其如何提高患者就医卡信息匹配效率和准确性。通过分析发现,PIX技术显著提升了医疗服务的质量和安全性。 为了实现电子病历的共享,必须解决患者身份标识的问题。结合医疗健康信息集成规范(IHE)中的患者身份标识交叉索引(PIX)技术框架,我们提出了一种患者就诊卡匹配算法。该算法通过数据预处理、筛选关键的身份特征以及进行身份匹配等步骤来实现患者的跨系统识别功能。 为了验证这一方法的有效性,我们在某医院及其分院的患者就诊信息数据库中生成了测试数据,并对提出的匹配算法进行了实验检验。结果显示,该算法在准确率和召回率方面分别达到了95%和98%,表明它能够有效解决电子病历共享中的患者身份识别问题。
  • 模板字符识别2012
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    本研究探讨了模板匹配法在字符识别领域的应用,分析其优势与局限,并提出改进方法以提升识别精度和效率。基于2012年的研究成果进行总结和展望。 本段落探讨了字符识别的概念、过程以及模板匹配法的原理,并重点研究了三种基于模板的字符识别算法,在分析这些算法的过程中详细介绍了它们的算法流程与关键代码部分。文章还通过对比七种不同状态下字符识别率及误识情况,从准确性和时间效率两个维度对这三种方法进行了评估和比较,以期为工业环境下的字符识别应用提供参考依据。
  • SIFT算子图像(2013
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    本研究探讨了SIFT算子在不同条件下的图像匹配效果,分析其鲁棒性和精确性,并提出优化方法以提升算法性能。 针对目前基于SIFT(尺度不变特征变换)的图像匹配算法在处理含有大量相似区域的可见光图像时存在的问题——即匹配约束条件单一且无法有效剔除误匹配点,导致较高的误匹配率,本段落提出了一种改进算法。该方法对128维SIFT特征向量采用了距离匹配和余弦相似度相结合的方式,并通过利用特征点方向一致性进一步降低误匹配率。实验结果显示:改进后的算法在处理图像的缩放、旋转、光照变化、噪声以及小尺度视角变换时,均表现出良好的匹配效果。相较于原算法,在保持相同的匹配点数与时间效率的前提下,该改进方法显著提升了对旋转、缩放、噪声模糊和光照变化等场景下的鲁棒性。
  • SVM车牌字符识别 (2012)
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    本文探讨了支持向量机(SVM)技术在车牌字符识别领域的应用效果,分析了其算法优势,并通过实验验证了该方法的有效性和准确性。 支持向量机(SVM)能够在训练样本较少的情况下实现良好的分类推广能力。文中首先探讨了在使用多类SVM算法识别车牌中的字符时遇到的不可区分区域问题,并提出采用模糊SVM算法来解决这一难题。接着,文章讨论了提取字符特征的方法,并根据我国车牌的特点设计出了汉字、字母和数字以及字母/数字四种基于模糊多类SVM的分类器。在MATLAB环境下,通过使用径向基核函数对上述方法进行了学习训练。实验结果显示,该方案能够显著提高字符识别的速度与效率。
  • 技术遥感影像自动校正(2007
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    本文探讨了匹配技术在遥感影像自动校正领域的应用,分析并比较了几种主流算法的效果与局限性,提出了一套改进方案以提高影像配准精度。 针对多源遥感影像人工几何纠正方法存在的精度差、效率低等问题,提出了一套新的基于匹配技术的自动纠正算法流程。该流程首先利用仿射变换将待纠正影像与已地理编码的参考影像进行粗配准,在此基础上通过Harris算子从两幅图像中分别提取特征点,并采用由这些特征点和小波影像金字塔引导的“从粗到精”的匹配策略获取控制点对,随后使用多项式拟合迭代法剔除错误的点对。在获得大量高精度控制点后,利用不规则三角网(TIN)仿射变换方法进行图像纠正,并通过杭州地区的多源遥感影像进行了实验验证。结果表明,采用该算法选取的控制点均方根误差(RMSE)能够得到有效控制。
  • 模板算法字符识别.docx
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    本文档探讨了模板匹配算法在字符识别领域的具体应用,分析其优势与局限,并提出改进方案以提升识别准确率和效率。 基于模板匹配算法的字符识别研究探讨了利用模板匹配技术进行字符识别的方法和技术细节。该文档分析了现有的字符识别方法,并提出了一种新的基于模板匹配的解决方案,以提高识别准确率和效率。通过实验验证,证明了所提出的算法在多种应用场景中的有效性和优越性。
  • 标签协同过滤推荐算法
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    本研究探讨了标签匹配技术在协同过滤推荐系统中的应用,旨在提升个性化推荐的效果和用户体验。通过分析用户与物品之间的标签关联,优化推荐算法,增强系统的准确性和多样性。 随着微博用户数量的增长,微博上的信息量急剧增加。在这种情况下,如何快速向用户提供他们可能感兴趣的好友推荐成为了一个重要的技术问题。为了解决这个问题,我们利用了基于Hadoop平台、HBase数据库以及MapReduce编程框架的新浪微博大数据资源,并提出了一种结合Apriori算法和Item-based协同过滤算法的方法来构建好友推荐系统。 该系统的运作方式是这样的:首先通过Apriori算法处理大量的微博内容记录,识别出频繁出现的内容标签,这些标签能够反映用户的偏好;然后使用Item-based算法根据这些标签来进行匹配并进行个性化的好友推荐。这种方法不仅提升了时间性能,还缩短了推荐时间和减少了资源消耗。 为了验证该系统的有效性和可靠性,我们进行了两组对比实验:一组是将添加Apriori算法的协同过滤方法与传统协同过滤方法在运行效率上的比较;另一组则是使用混合Item-based协同过滤算法和K-means聚类算法进行效果评估。通过这些测试发现,在处理大量微博数据的情况下,所提出的算法相比传统的协同过滤技术可以减少24%到44%的执行时间,并且与混合K-means方法相比在运行时间和CPU占用率方面都有1.2至1.5倍的优势。 由此可见,这种结合了Apriori和Item-based的方法在大规模微博数据环境下具有显著的技术优势。
  • 队列模拟过程程序
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    本程序采用队列数据结构模拟患者在医院的就诊流程,旨在优化医疗服务效率和用户体验。通过编程实现挂号、候诊及叫号等功能,真实反映医疗场景中的排队机制。 使用链式队列来模拟病人去医院看病的过程,并包含菜单功能。
  • DSP异步电机SVPWM控制与优化2012
    优质
    本研究探讨了数字信号处理器(DSP)在异步电机空间矢量脉宽调制(SVPWM)控制技术中的应用,分析并优化了其控制策略和算法效率。 本段落基于TMS320LF2407型DSP构建了一套全数字化的空间电压矢量脉宽调制(SVPWM)控制系统,并详细阐述了其基本原理及实现方法。针对感应电机的负载特性,从开关损耗和谐波特征两个角度进行了深入分析,并提出了适应于此类电机优化策略。最后,利用Matlab Simulink仿真平台对异步电动机的SVPWM控制系统进行验证。仿真实验表明该系统能够提高能量利用率、减少谐波含量且结构简单易于控制;同时具备转矩脉动小、噪声低以及电压利用率高等优点。
  • 半全局及全局算法立体.doc
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    本文档探讨了半全局和全局算法在计算机视觉领域中立体匹配的应用,分析并比较了这两种方法的优势与局限性。通过实验验证不同场景下的适用性,为实际应用提供理论指导和技术参考。 传统的基于像素点的匹配算法通常是在计算初始匹配代价后直接采用贪心策略来求取视差,这种方法虽然速度快,但往往只能得到局部最优解,导致精确度较低。为解决这一问题,目前主要有以下几种策略:(1)半全局优化算法包括扫描线算法和动态规划算法;(2)全局优化算法则有置信度算法和图割算法。本段落将详细探讨这四种算法的原理、步骤及运行情况,并深入分析各自的优缺点。