简介:摘 要:在目前计算机信息技术、网络技术不断发展的形式中,此技术逐渐深入到了各行各业中,使得工作效率与质量在提升,例如工业建筑行业、医疗行业、教育行业等。计算机云计算技术的使用便是结合计算机技术和网络技术的使用优势,形成的新型信息化计算方式,现如今能够广泛应用于市场主要仰仗其几点优势:可靠性优秀、具有高使用灵活性、延展性较高等。近几年新型医疗机构经营政策的改革和管理政令发布,推动着我国各个地区的医疗机构需要贴近并纳入信息化管理的模式,将其代替原有管理方法实现区域性工作管理集中化和共享化,充分利用信息化中计算机云计算技术的优势。从云端调取相关数据便以各取所需完成工作,能极大节省支持各种操作的软件下载时间和繁琐性,能提高工作效率。
简介:摘要:本文从医院计算机网络建设的重要作用入手,分析医院计算机网络安全管理中常见的问题,探讨提高医院计算机网络安全管理水平的应用措施,为推动医院现代化建设提供一些助力。
简介:摘要:随着经济和社会的不断发展,我国的计算机信息技术在这样的背景下也在不断进步。计算机信息技术在不断蓬勃发展的同时也在各个领域被广泛应用。现如今,人们的工作以及生活获得很大的便利,不可否认,这和计算机技术密不可分。目前,计算机仍然属于实体工业产品,因此,也存在一些问题,就其使用寿命而言,依旧有一定的时间限制。而在实践的具体过程中,计算机软硬件故障问题也逐渐凸显,一旦故障出现,无法及时解决,那么就必然会危害计算机的信息安全和使用寿命。基于这些原因,当计算机出现故障时,笔者认为可以应用观察法、拔插检测法和系统最小这些方法分析故障并进行检测,且在这样的基础上提出相关的维护策略,可以给相关工作人员提供一定程度上的参考。
简介:摘要目的通过计算新的深度-时程氦氧常规潜水减压方案,为有效提高大深度氦氧常规潜水训练效率提供依据。方法按照Haldane计算潜水减压表的经典模型,采用原计算60~120 m氦氧常规潜水减压表的过饱和安全系数,计算80、100和120 m/15 min 3种深度-时程的氦氧常规潜水减压方案;结合训练进行验证。结果3种方案的减压总时间分别比相应深度/20 min方案缩短20、31和36 min;经54人次氦氧常规潜水验证,未出现减压病症状。结论水下工作时间以5 min为一档,建立新的氦氧常规潜水减压表,可在保障潜水员安全的基础上有效提高潜水训练效率。
简介:摘要目的探讨计算机导航辅助外科技术应用于骨盆软骨肉瘤精准切除的临床意义。方法回顾性分析2007年12月至2018年12月收治的采用计算机导航辅助外科技术手术的骨盆软骨肉瘤患者54例,男27例,女27例;年龄(34.00±1.41)岁(范围23~72岁)。47例为原发骨肿瘤,7例为复发骨肿瘤;肿瘤位于髂骨(Ⅰ区)15例,主要侵及髋臼(Ⅱ区)35例,耻骨(Ⅲ区)1例,侵及骶髂关节(Ⅳ区)3例。行穿刺活检45例(83.3%),切开活检4例(7.4%),5例未取活检,其中2例为多发骨软骨瘤恶变、2例为骨盆软骨肉瘤复发、1例经影像学检查诊断骨盆恶性肿瘤。病理分级:Ⅰ级36例,Ⅱ级15例,Ⅲ级3例。计算机导航引导下按术前设计完成肿瘤切除手术,其中保肢术49例(90.7%)、截肢术5例(9.3%)。采用切除肿瘤标本大体外观和肿瘤最大径剖面检查评估肿瘤外科切除边界。分析术前肿瘤状况、性别、肿瘤分型、活检方式、肿瘤位置、截肢或保肢、不同外科切除边界患者复发率的差异。结果切除边界为广泛切除39例,边缘切除13例,囊内切除2例。52例(96.3%)按术前计划的外科切除边界完成手术,2例未完成。54例均获得随访,随访时间(84.00±93.34)个月(范围12~150个月)。存活45例,术后发生肺转移而死亡9例。局部骨与软组织复发8例(14.8%,8/54),其中保肢者复发7例(14.3%,7/49)、截肢者复发1例(20.0%,1/5)。不同外科切除边界患者局部复发率的差异有统计学意义(χ2=17.022,P=0.001);边缘切除复发的风险是广泛切除的8.222倍[95%CI(1.297,52.140)]。按美国肌肉骨骼系统肿瘤协会(Musculoskeletal Tumor Society,MSTS)93肢体功能评价体系进行评估,术后肢体功能恢复率为90.00%±4.71%(范围60.00%~100%)。术后发生并发症13例(24.1%),其中感染7例(13.0%)、术区及下肢深静脉血栓2例(3.7%)、伤口皮缘坏死延迟愈合4例(7.4%)。保肢术49例中,复发后截肢2例,5例患者肿瘤巨大侵及血管、神经而选择了半骨盆截肢手术,最终保肢率77.8%(42/54)。结论计算机导航辅助骨盆软骨肉瘤精准切除技术可行,有利于完成术前计划,提高肿瘤切除的准确性,从而降低局部复发率并有效恢复肢体功能,其局部安全性不低于截肢术。
简介:摘要随着人工智能(AI)与各个领域的结合,AI已经成为当今社会的研究热点。目前医疗行业人员的短缺及医学诊断准确率的提高使得AI在医疗行业的应用非常重要,尤其是医学影像诊断方面。AI辅助诊断将会提高疾病的检出率,为临床医师提供更有效的诊断和治疗信息,同时减少影像医师的重复工作,节省出更多的时间研究疑难病例。笔者简要介绍医学影像AI,结合国内外最新和最有影响力的研究成果,阐述医学影像AI的研究新进展。