15、语义Web服务技术在医疗保健环境中的应用案例

语义Web服务技术在医疗保健环境中的应用案例

1. 引言

医疗保健组织结构在各国都是自然分布的,从综合医院到个体医生,涵盖不同复杂程度的医疗中心。其目标是构建一个互补的医疗网络,以有效满足当地社会的医疗需求。然而,由于医疗实践关乎生死,采用新技术必须确保高度的准确性和有效性。

长期以来,医疗保健领域在组织内部行政任务中采用了基于信息通信技术(ICT)的解决方案,但整个医疗保健网络系统在利用ICT技术改善服务交付方面进展较慢。因此,医疗信息系统大多是围绕行政应用构建的孤立解决方案。例如,典型的医院信息系统(HIS)以经济/财务管理和行政为核心,并附带各种临床信息服务,如下表所示:
| 核心功能 | 具体内容 |
| — | — |
| 行政核心 | 管理账户、人力资源、物流和控制,存储医疗服务计费所需的数据 |
| 临床信息服务 | 管理患者的临床治疗,提供治疗过程文档记录、遵循最佳医疗实践以及收集患者完整电子病历的功能 |

此外,临床环境的分散结构促进了各种专业信息系统的发展,如医院放射科的图像存档与通信系统(PACS)、医院内外的实验室信息系统(LIS),以及大量普通医生(GP)和专科医生诊所的异构电子健康记录(EHR)。

在这样的背景下,eHealth的概念应运而生。它不仅指通过互联网及相关技术提供或增强的医疗服务和信息,更代表一种网络化、全球化的思维方式和态度,旨在利用信息通信技术改善本地、区域和全球的医疗保健。推动eHealth发展的主要原因包括:
- 知识管理 :医疗工作者需要管理不断增长的科学和技术知识,但由于专业领域的高度细分,他们难以获取所有最新的专业知识。

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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