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Medical Entity-Relation-Extraction.zip

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简介：
本项目为医疗实体关系抽取工具包，包含从医学文献和资料中自动识别并建立实体间关联的代码与模型，旨在提升医疗数据处理效率。 Google-Bert模型在医疗领域的应用以及实体关系三元组抽取模型（结合网上下载的两个相关模型进行修改）仅提供模型程序（无医疗相关数据）。

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  • Medical Entity-Relation-Extraction.zip
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    本项目为医疗实体关系抽取工具包，包含从医学文献和资料中自动识别并建立实体间关联的代码与模型，旨在提升医疗数据处理效率。 Google-Bert模型在医疗领域的应用以及实体关系三元组抽取模型（结合网上下载的两个相关模型进行修改）仅提供模型程序（无医疗相关数据）。
     
  • Medical Explorer
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    《Medical Explorer》是一部探索医学奥秘与人类健康的纪录片系列，引领观众深入了解医疗领域的最新发现和挑战。 MedExplorer是一款专为医疗行业设计的医学图像查看软件，它为医生、研究人员和医疗专业人员提供了强大而便捷的工具，用于浏览、分析和管理各种医学影像数据。这款软件集成了先进的图像处理技术，使得用户能够高效地进行诊断、研究和教学工作。 在医学图像领域，MedExplorer支持常见的文件格式，如DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine），这是医疗影像的标准格式，包含了患者信息、扫描参数以及图像数据等。此外，它还可能支持其他非标准格式，如JPEG、PNG或TIFF，以满足多样化的影像需求。 MedExplorer的功能丰富多样： 1. 图像浏览：用户可以通过该软件查看多幅图像，并进行平移、缩放和旋转操作，以便获得最佳的视觉效果。同时，它可以显示不同切片的三维重建，帮助用户从多个角度理解病灶结构。 2. 图像比较：MedExplorer允许用户同时打开并对比多个病例的图像，这对于追踪病情变化或诊断过程中的参考非常有用。 3. 图像测量：内置的测量工具可以精确地测定病灶尺寸、形状和位置，对于手术规划和治疗评估至关重要。 4. 注释与标记：用户可以在图像上添加文字注释及图形标记，便于记录观察结果或进行教学讨论。 5. 数据管理：MedExplorer具有患者数据库功能，支持对影像数据的分类、检索和归档操作，方便后期查找和分析。 6. 兼容性：软件可能与其它医疗系统（如PACS）无缝集成，实现影像数据共享及远程访问。 7. 教学功能：MedExplorer包含案例库和学习模块，便于医学生及实习医生的学习训练。 8. 安全性：考虑到医疗信息的敏感性，该软件实施严格的权限控制与数据加密措施，确保患者隐私安全。 通过不断的更新和完善，MedExplorer将继续为医学影像处理提供高效准确的解决方案，并助力医疗行业的数字化进程。
     
  • Medical Big Data and the Internet of Medical Things
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    《Medical Big Data and the Internet of Medical Things》探讨了医疗大数据和医疗物联网在现代医疗服务中的应用，分析它们如何共同推动精准医学的发展、改善患者护理及优化医院管理。 《医疗大数据与医疗物联网：进展、挑战及应用》 ISBN-10 书号: 1138492477 ISBN-13 书号: 9781138492479 版本: 第一版 出版日期: 2018年10月6日 页数: 共计356页 本书特点： - 探讨了医疗大数据和物联网在实时环境中的各种应用。 - 高lights 医疗数据分类中机器学习技术的最新创新、设计和发展。 - 提供了解决当前医疗大数据及物联网挑战所需的背景知识与解决方案。 - 介绍了用于医学数据分析中计算密集型任务优化的技术和编程模型。 - 讨论了基于IoT远程健康监控系统的互动性，优势，局限性以及未来展望。 - 分析了Web of Medical Things (WoMT) 的数据隐私及安全加密方法。 - 提供了几项案例研究，包括下一代医疗椅、电子鼻与药丸相机等。 目录： 1. 医疗应用中的大数据挖掘方法 2. 使用大数据和软计算的健康护理技术 3. 可植入电子产品：生物界面，设备和传感器集成 4. 设计基于Web的生物医学信号分析软件架构所面临的挑战 5. 利用相邻极端混合邻居过采样技术(AEMNOST)处理医疗不平衡的大数据集以改进分类效果 6. 基于模糊粗糙理论去除错误分类实例的大数据分析框架 7. 用于物联网数据处理的Fuzzy C-Mean 和基于密度的空间聚类方法 8. 并行数据挖掘技术在乳腺癌预测中的应用 9. 分析医疗大数据的MapReduce 方法论 10. 医疗保健中的IoT和机器人技术 11. 远程健康护理视角下的互联网医疗事物(IoMT) 12. Web of Medical Things(WoMT) 中经典加密与量子加密比较分析
     
  • Dorlands Illustrated Medical Dictionary (MDX)
    优质
    《Dorlands Illustrated Medical Dictionary》是一本全面详尽的医学词典，提供大量专业术语、定义及插图，是医学生和专业人士的重要参考工具。 一个著名的医学英英词典现已编译成mdict词典文件，并进行了优化处理：加入了图片、调整了音标字体样式，并选择使用70%的jpg格式以减小词典体积等。感谢大家的支持与认可。
     
  • Hierarchical Relation Structure in Knowledge Graph Embedding
    优质
    本文探讨了知识图谱嵌入中层次化关系结构的重要性，并提出了一种新的建模方法以提高知识表示学习的效果和效率。 《Knowledge Graph Embedding with Hierarchical Relation Structure》阅读报告总结了该论文的主要贡献、方法和技术细节，并对相关研究进行了评述。这篇报告深入分析了知识图谱嵌入中层次化关系结构的应用，探讨了如何通过这种结构提高知识表示的质量和效率，为后续的研究提供了有价值的参考。 文中重点讨论的知识图谱嵌入技术能够有效捕捉实体之间的复杂关联，在自然语言处理、信息检索以及推荐系统等领域有着广泛应用。论文提出的方法在多个基准数据集上取得了优异的表现，验证了层次化关系结构对于提升模型性能的重要性。
     
  • NYT Dataset for Distant Supervision Relation Extraction...
    优质
    本文介绍了用于远监督关系抽取的NYT数据集，并展示了如何利用这一资源来提高实体间关系识别的准确性和效率。 我们提供NYT数据集，该数据集包含233081个实体对，并由FreeBase进行对齐。关系数量为57（如果使用53种关系，则可自行过滤多余的关系及句子）。
     
  • Relation-Classification-using-Bidirectional-LSTM-and-Attention
    优质
    本研究提出了一种利用双向LSTM和注意力机制进行关系分类的方法，有效提升了模型在复杂语境下的性能。 基于注意力机制的双向长短期记忆网络在关系分类中的应用以及卷积递归神经网络的关系提取挑战中所面临的深度学习方法进行了研究。实验结果显示，在楷模测试数据集上，BiLSTMAtt-softmax（维度：1000）模型准确率为71.58%，F1分数为76.43；而BiLSTMAtt排名（维度：1000）模型的准确率为73.50%，F1分数为77.77。训练数据位于“SemEval2010_task8_all_data/SemEval2010_task8_training/TRAIN_FILE.TXT”文件中，使用帮助信息可以通过运行命令`python train.py --help`来获取。 可选参数包括： -h, --help：显示帮助信息并退出 --train_dir TRAIN_DIR：指定训练目录
     
  • Introduction to Medical Imaging Physics Engineering.pdf
    优质
    《Introduction to Medical Imaging Physics Engineering》是一本介绍医学成像物理学与工程学基础概念和技术原理的专业书籍，适用于医学生和工程师阅读。 《医学影像物理学、工程与临床应用》介绍了X射线、CT、PET、核医学、超声波及MRI的基础知识，为高年级本科生和研究生提供了一个广泛的医学影像导论。书中包含超过130道章节末尾练习题以及解答示例问题，帮助学生掌握理论并获得解决更复杂问题所需的工具。本书涵盖了基础理论、仪器设备及最新的技术和应用，使学生能够迅速了解最近的发展动态，如结合CT和PET的成像技术、多层螺旋CT、四维超声波和并行成像MR技术等。通过临床实例展示了物理与工程知识在医学中的实际应用价值。最后，每章末尾提供了有助于深入学习的专业书籍、近期综述文章及相关科学期刊的参考文献，使其成为一门为期一个学期的医学影像课程的理想教材。
     
  • Applications and Design of Medical Instruments
    优质
    本书《医疗仪器的应用与设计》深入探讨了医疗设备的设计原理及其临床应用，旨在为医疗器械领域的工程师和研究人员提供实用指导和技术支持。 该资源为英文版的医学仪器原理及设计教材，适用于生物医学工程专业的学生。希望它能对生物医学工程及相关专业学生的课程学习有所帮助。