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该智能医疗诊断系统，基于Matlab平台开发。

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简介：
肺部CT图像中病变区域的检测，在肺病辅助诊断领域占据着核心地位。这项技术通过对CT图像进行自动分析，进而精确地识别并标示出病变区域的位置以及其相应的尺寸等关键数据，从而为放射科医生提供有力的决策支持，最终促进肺病的早期诊断和有效治疗。

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  • 基于MATLAB的智能医疗诊断系统.zip
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    本项目为一款基于MATLAB开发的智能医疗诊断工具包，旨在通过数据分析和机器学习技术辅助医生进行疾病预测与诊断。 肺部CT图像病变区域检测是辅助诊断肺病的关键技术之一。通过自动分析CT图像并提供病变区域的位置、尺寸等相关信息，该技术能帮助放射科医生做出更准确的判断，从而促进早期发现与治疗肺部疾病。
     
  • 基于安卓平台的医疗诊断系统开发（附设计文档与源码）
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    本项目旨在开发一款基于安卓平台的医疗诊断辅助应用，提供病症查询、症状分析等功能，并附有详细的设计文档和源代码。 主要面向居家养老的老年群体心脑血管疾病、糖尿病监测和健康护理方面快速检测血压、血糖指标，并自助进行心脏听诊。一方面这些测量所得的健康数据可以被推送到指定的远程医疗机构或社区卫生服务站，医生专家们根据这些数据为老年人建立长久的电子医疗档案，以便于远程分析监控或就医治疗；另一方面，终端设备也可根据测量数据智能分析辅助诊断，例如血压异常、心脏听诊音异常等，并将这些数据绘制成趋势图表统计近期健康状况。特别的是，该终端还加入了亲情关怀功能，可以定时通过短信形式向指定家属发送老年人的健康信息。
     
  • 基于知识图谱的智能医疗诊断系统_RobotDoctor.zip_hilltaj_医疗_医疗大数据_大数据医疗_知识图谱
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    RobotDoctor是一款集成知识图谱技术的智能医疗诊断工具，旨在通过分析和理解医疗大数据，提供精准的疾病诊断建议，助力医疗服务智能化。 经过60多年的发展，信息技术已经渗透到社会生活的每一个角落。随着其在国家治理、经济运行等方面的应用日益广泛，产生了大量的数据。特别是互联网技术的迅猛发展，在近几年内产生的数据总量已超过了人类历史上所有数据之和，其中医疗行业的数据增长尤为显著。 医疗大数据蕴含巨大价值，尤其是在临床辅助诊疗及健康管理领域中发挥着重要作用。如今，医疗大数据已成为国家战略层面的重要议题，并在全球学术界与产业界的竞争研究热点之中占据一席之地。如何有效利用这些海量的医疗数据、挖掘其深层潜在价值是未来信息科技发展的主要趋势之一，也是推动医疗大数据技术进步的关键背景因素。
     
  • 基于Prolog的医疗诊断专家系统
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    本作品设计并实现了一个基于Prolog语言的医疗诊断专家系统，旨在利用规则推理技术辅助医生进行疾病诊断。系统集成了丰富的医学知识库，并通过用户症状输入来推断可能的病症，从而提高诊断效率和准确性。 Turbo Prolog开发的医疗诊断专家系统源代码是图片形式，这是大工胡祥培布置的作业。
     
  • 基于知识图谱的医疗诊断系统
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    本系统运用先进的知识图谱技术，整合医学文献与临床数据，为医生提供精准的疾病诊断支持和治疗建议，提升医疗服务效率与质量。 基于知识图谱的医学诊断系统能够利用结构化的医疗数据和专家经验来提高疾病的诊断准确性，并为医生提供决策支持。该系统通过构建详细的疾病、症状及检查项目之间的关联网络，使复杂的医学信息变得易于理解和应用。此外，它还能够促进个性化治疗方案的设计与优化，从而改善患者的健康状况和生活质量。
     
  • 医院诊疗管理系统信息平台
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    医院诊疗管理系统信息平台是一款专为医疗机构设计的信息管理软件，提供包括患者预约、电子病历、药品管理和数据分析在内的全方位服务，旨在提高医疗服务效率和质量。 医院每天接诊人数非常多，病人在就医过程中需要经历挂号、候诊、就诊、划价和取药等一系列环节的排队等候，通常耗时接近一整天。为了缩短这一过程的时间，建议开发一个综合性的医院就诊管理信息系统，该系统将上述各个环节整合为一体。 首先，在卡片中预存一定金额作为医疗费用。挂号可以通过机器自助完成，从而减少因人工操作导致的等待时间和找零问题。在医生诊疗过程中，可以直接通过系统录入药品名称并自动进行划价操作；患者只需根据提示直接前往药房取药即可。整个流程中的所有费用都会从卡片中扣除。 这种系统的应用能够显著提高就诊效率和病人的就医体验。
     
  • 日常医疗诊断方案系统
    优质
    日常医疗诊断方案系统是一款专为医护人员及患者设计的智能辅助工具。它通过分析患者的症状、体征和检验结果，提供精准的疾病诊断建议与治疗方案，旨在提高医疗服务效率并确保高质量的健康照护。 用JSP和Web技术编写的日常医疗诊断系统，该系统基于Web平台开发。