6、电子健康系统与远程医疗:医疗新趋势

电子健康系统与远程医疗:医疗新趋势

在当今的医疗领域,科技的发展正深刻地改变着我们获取和提供医疗服务的方式。电子健康系统(E - health system)和远程医疗(Telemedicine)作为其中的重要组成部分,正发挥着越来越关键的作用。

1. 机器人手术:远程医疗的先进手段

机器人手术是远程医疗中的一种先进外科手术方式,通过机器人系统来完成。它采用主从式操作,由外科医生在远程控制室进行操作。例如在英特尔机器人手术中,医生坐在远程控制室,能轻松稳定地进行治疗。机器人手臂可辅助移动,帮助医生完成复杂繁琐的手术。

机器人手术的应用范围广泛,包括:
- 机器人胃肠手术
- 机器人泌尿生殖手术
- 机器人妇科手术
- 机器人肿瘤手术
- 机器人儿科手术

不过,机器人手术虽然减轻了医生的工作负担,但目前成本较高。

2. 电子健康系统的其他功能系统

电子健康系统通过远程健康或远程医疗在医疗保健系统中发挥着广泛作用,同时也有助于改善医院管理系统。其功能系统主要包括以下几个方面:

2.1 临床信息与通信技术系统(Clinical ICT System)

临床信息与通信技术系统用于存储临床信息、支持患者护理、辅助临床决策以及存储临床报告。电子健康系统利用该系统存储患者数据、病史、研究、疾病诊断和治疗报告等,减少医疗错误。患者可以随时随地访问自己的医疗记录。

该系统的优点众多,如避免医疗测试报告的重复,提高了信息的及时性和可靠性。然而,实施该系统需要大量的资金投入、精心的规划设计、广泛的员工培训以及严格的管理。从纸质

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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