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全流程核酸检测管理服务信息系统的设计与应用
1
作者
黄钊
马力
+2 位作者
陈平
殷伟东
李刚
《中国医疗设备》
2023年第1期109-114,共6页
目的解决新冠病毒感染核酸检测过程中,工作流程复杂、需对被采样人进行手工登记且无法对全流程闭环管理等问题。方法本文提出了全流程核酸检测管理服务信息系统,该系统集合了预约登记、采样、送检、接收、检测和结果呈现等功能,能够全...
目的解决新冠病毒感染核酸检测过程中,工作流程复杂、需对被采样人进行手工登记且无法对全流程闭环管理等问题。方法本文提出了全流程核酸检测管理服务信息系统,该系统集合了预约登记、采样、送检、接收、检测和结果呈现等功能,能够全流程监管核酸采样的每个环节,且系统使用开放式架构,前后端分离保障了各个服务互不影响。结果系统通过了压力测试表明业务运行平稳,各服务器硬件资源使用率在合理范围,能够对核酸检测工作进行全流程信息化管理。结论全流程核酸检测管理服务信息系统在17个省进行了部署应用,在应对大规模检测时取得了良好的效果,为疫情防控作出了有力保障。
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关键词
核酸检测
全流程
开放式架构
疫情防控
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职称材料
基于快速区域卷积神经网络对于胸部数字X线摄影图像异物的自动检测
被引量:
1
2
作者
张庆雷
陈飞
+9 位作者
李茗
戴真煜
姚立正
张鑫
蔡金凤
方宇
郭晓鹏
辛小燕
青钊
张冰
《临床放射学杂志》
北大核心
2022年第2期367-371,共5页
目的探讨快速区域卷积神经网络(Faster RCNN)在胸部数字X线摄影(DR)图像异物位置和类型自动检测中的应用价值。方法对960张胸部DR图像进行Faster RCNN训练、验证及测试,按3∶1∶1的比例随机划分数据集为训练集(576张)、验证集(192张)和...
目的探讨快速区域卷积神经网络(Faster RCNN)在胸部数字X线摄影(DR)图像异物位置和类型自动检测中的应用价值。方法对960张胸部DR图像进行Faster RCNN训练、验证及测试,按3∶1∶1的比例随机划分数据集为训练集(576张)、验证集(192张)和测试集(192张)。使用开源分割工具ImageJ对左、右肺野及异物(共13类)进行标注,其中左、右肺野采用区域标记,异物采用包围框标记。肺野分割精确程度采用肺野预测模型度量函数IoU值表示。异物位置标注结果分为三类:图像无异物,图像有肺野内异物,图像有肺野外异物。将检测结果用三分类混淆矩阵表示,并计算三类图像的召回率、精确率及最终分类的准确率。并输出对各类异物检测的平均精确率(AP)和总平均精确率(mAP)。结果训练集和验证集共768张胸部DR中的645张含有异物,共4655个。测试集左肺分割平均IoU值为0.959,右肺分割平均IoU值为0.958。单例测试耗时5 s。图像无异物,图像有肺野内异物和图像有肺野外异物三类图像的召回率分别为94%、75%和82%,精确率分别为88%、98%和70%;总准确率为86%。对各类异物检测的AP范围为66%~100%,mAP为81%。结论 Faster RCNN可满足影像质量控制工作中自动检测DR图像异物的要求。
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关键词
区域卷积神经网络
胸部数字X线摄影
异物
质量控制
原文传递
题名
全流程核酸检测管理服务信息系统的设计与应用
1
作者
黄钊
马力
陈平
殷伟东
李刚
机构
南京市卫生信息中心办公室
南京市卫生信息中心规划科
东软
集团股份
有限公司
临床
医疗
事业部
出处
《中国医疗设备》
2023年第1期109-114,共6页
基金
南京市重大科技专项(2021-11005)。
文摘
目的解决新冠病毒感染核酸检测过程中,工作流程复杂、需对被采样人进行手工登记且无法对全流程闭环管理等问题。方法本文提出了全流程核酸检测管理服务信息系统,该系统集合了预约登记、采样、送检、接收、检测和结果呈现等功能,能够全流程监管核酸采样的每个环节,且系统使用开放式架构,前后端分离保障了各个服务互不影响。结果系统通过了压力测试表明业务运行平稳,各服务器硬件资源使用率在合理范围,能够对核酸检测工作进行全流程信息化管理。结论全流程核酸检测管理服务信息系统在17个省进行了部署应用,在应对大规模检测时取得了良好的效果,为疫情防控作出了有力保障。
关键词
核酸检测
全流程
开放式架构
疫情防控
Keywords
nucleic acid detection
whole process
open architecture
epidemic prevention and control
分类号
R197.324 [医药卫生—卫生事业管理]
TP39 [医药卫生—公共卫生与预防医学]
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职称材料
题名
基于快速区域卷积神经网络对于胸部数字X线摄影图像异物的自动检测
被引量:
1
2
作者
张庆雷
陈飞
李茗
戴真煜
姚立正
张鑫
蔡金凤
方宇
郭晓鹏
辛小燕
青钊
张冰
机构
南京大学医学院附属鼓楼医院医学影像科
南京医科大学盐城
临床
医学院(盐城市第三人民医院)影像科
东软
集团股份
有限公司
临床
医疗
事业部
南京大学脑科学研究院
出处
《临床放射学杂志》
北大核心
2022年第2期367-371,共5页
基金
国家自然科学基金项目(编号:81720108022)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(编号:021414380462)
江苏省重点研发计划(社会发展)项目(编号:BE2016605)。
文摘
目的探讨快速区域卷积神经网络(Faster RCNN)在胸部数字X线摄影(DR)图像异物位置和类型自动检测中的应用价值。方法对960张胸部DR图像进行Faster RCNN训练、验证及测试,按3∶1∶1的比例随机划分数据集为训练集(576张)、验证集(192张)和测试集(192张)。使用开源分割工具ImageJ对左、右肺野及异物(共13类)进行标注,其中左、右肺野采用区域标记,异物采用包围框标记。肺野分割精确程度采用肺野预测模型度量函数IoU值表示。异物位置标注结果分为三类:图像无异物,图像有肺野内异物,图像有肺野外异物。将检测结果用三分类混淆矩阵表示,并计算三类图像的召回率、精确率及最终分类的准确率。并输出对各类异物检测的平均精确率(AP)和总平均精确率(mAP)。结果训练集和验证集共768张胸部DR中的645张含有异物,共4655个。测试集左肺分割平均IoU值为0.959,右肺分割平均IoU值为0.958。单例测试耗时5 s。图像无异物,图像有肺野内异物和图像有肺野外异物三类图像的召回率分别为94%、75%和82%,精确率分别为88%、98%和70%;总准确率为86%。对各类异物检测的AP范围为66%~100%,mAP为81%。结论 Faster RCNN可满足影像质量控制工作中自动检测DR图像异物的要求。
关键词
区域卷积神经网络
胸部数字X线摄影
异物
质量控制
Keywords
Region convolutional neural network
Chest digital radiography
Foreign objects
Quality control
分类号
R816.4 [医药卫生—放射医学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
全流程核酸检测管理服务信息系统的设计与应用
黄钊
马力
陈平
殷伟东
李刚
《中国医疗设备》
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于快速区域卷积神经网络对于胸部数字X线摄影图像异物的自动检测
张庆雷
陈飞
李茗
戴真煜
姚立正
张鑫
蔡金凤
方宇
郭晓鹏
辛小燕
青钊
张冰
《临床放射学杂志》
北大核心
2022
1
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