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SNOMED-CT-Database:关系数据库中的SNOMED CT 表示方法

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简介:
本论文探讨了在关系型数据库中表示和存储医学术语集SNOMED CT的方法,旨在优化其查询效率与数据管理能力。 该存储库中的脚本可用于创建和填充MYRF、PostgreSQL、MSSQL或NEO4J数据库,并用于以RF2分发格式安装SNOMED CT术语版本。 请查看每个不同数据库加载脚本的相关子目录: 如果您有适用于其他数据库的任何脚本,请派生此存储库并提交贡献请求。

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  • SNOMED-CT-DatabaseSNOMED CT
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    本论文探讨了在关系型数据库中表示和存储医学术语集SNOMED CT的方法,旨在优化其查询效率与数据管理能力。 该存储库中的脚本可用于创建和填充MYRF、PostgreSQL、MSSQL或NEO4J数据库,并用于以RF2分发格式安装SNOMED CT术语版本。 请查看每个不同数据库加载脚本的相关子目录: 如果您有适用于其他数据库的任何脚本,请派生此存储库并提交贡献请求。
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    本研究旨在探索ICD-10和SNOMED在临床实践中的应用效果,通过对比分析二者在疾病分类、诊断编码及信息共享方面的差异与优势。 给出一个ICD.MDB数据库,其中包含ICD表(用于存放ICD代码及其对应的中文描述),以及SNOMED的虚拟对应表D、C、G。假设某医院医生书写病历的习惯如下:2009年4月1日,患者张三染发后出现头皮红疹并伴有瘙痒症状,诊断结果为“染料引起的接触性皮炎”。编写一段程序,从这段话中提取出诊断结论,并将其转换成ICD10编码。然后利用数据库中的SNOMED D、G、C表来表达该诊断的具体含义。 界面如下: 2009/4/1,张三染发后头皮红疹,发痒。 诊断:染料引起的接触性皮炎。
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    本研究探讨了X-CT投影数据的高效准确重建技术,包括算法优化与图像质量提升策略,旨在推动医学影像分析和诊断领域的进步。 清华大学研究生医学成像系统课程的期末大作业。
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  • Mosmed COVID-19 CT
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    Mosmed COVID-19 CT数据集是由Mosmed医院提供的一个用于研究新冠病毒肺炎的数据集合,包含大量患者的CT影像及其临床信息。 该数据集包含具有COVID-19相关发现以及无发现的匿名人肺计算机断层扫描(CT)图像。总共收集了1000次CT扫描结果,涉及一例患者。其中50个研究子集用二进制像素掩码进行了注释,以对感兴趣的区域(如毛玻璃混浊和合并)进行分割。所有CT扫描均于2020年3月1日至2020年4月25日之间获取,并由俄罗斯莫斯科的一家医院提供。