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【中文期刊】 陈婕卿 竹志超 等 《医学信息学杂志》 2024年45卷4期 78-84页ISTICCA
【摘要】 目的/意义 探索基于中文电子病历的命名实体识别方法在构建医学知识图谱和相关应用推广方面的技术可行性.方法/过程 采用真实医疗电子病历数据对词嵌入表示模型进行精化,构建医学术语专有嵌入表示,并利用卷积神经网络等多模型提取局部语义特征,实现基于...
- 概要:
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【中文期刊】 朱娉婷 史焱 等 《中国临床心理学杂志》 2024年32卷3期 499-504,510页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的:采用时间复制任务探讨抑郁症患者时距知觉表现及工作记忆和注意网络在其中的作用机制.方法:研究采用2(组别:抑郁症组、正常组)×5(标准时距:700ms、1700ms、2700ms、3700ms、4700ms)的混合实验设计,其中组别为被...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 王会 乔健 等 《中华行为医学与脑科学杂志》 2010年19卷12期 1078-1079页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 探讨冰毒所致精神障碍患者注意网络认知功能缺损的特征.方法 对100例冰毒所致精神障碍者入院第1周和入院第4周进行注意网络功能测试(ANT).结果 (1)与对照组相比,冰毒所致精神障碍组第1次ANT的平均反应时明显延长,正确率、定向作用...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 黄赛 冯正直 《第三军医大学学报》 2010年32卷18期 2002-2005页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 探讨抑郁症状个体注意网络的受损特点.方法 以贝克抑郁量表和自评抑郁量表为工具,筛选健康被试21名和抑郁症状被试22名,利用注意网络测验实验范式,比较2组被试在警觉、定向和执行控制3种注意网络效率上的差异.结果 ①从反应时分析来看,健康...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 张丽华 吴丹 等 《中国心理卫生杂志》 2025年39卷6期 541-546页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的:考察挫折情境下,不同自尊水平大学生对网络攻击性词汇与网络中性词汇的注意偏向及其特点.方法:选取某校大学生280人,使用自尊量表(SES)筛选高自尊组(SES得分前27%)和低自尊组(SES得分后27%)各76人.采用虚拟智力测验操纵挫...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 李光宇 杨锋 等 《磁共振成像》 2025年16卷3期 143-149,161页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 脑肿瘤作为一组在人脑内部或周围异常增殖的组织,其生长可能导致严重的神经功能障碍,对患者的生活质量和生命安全构成重大威胁.因此,准确地对脑肿瘤进行分类,对于制订针对性的治疗方案和评估患者的预后情况具有至关重要的意义.近年来,深度学习技术的迅猛...
- 概要:
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【中文期刊】 任煜瀛 黄凌霄 等 《南方医科大学学报》 2025年45卷2期 409-421页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 针对皮肤病检测任务中存在皮肤病变区域多尺度、图像噪点干扰以及辅助诊疗设备资源有限影响检测准确性等问题,提出一种基于RT-DETR改进的高效轻量化皮肤病检测模型.方法 引入轻量级FasterNet作为骨干网络,同时对FasterNetB...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 杨宏磊 谢康 等 《中国神经精神疾病杂志》 2025年51卷1期 32-37页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 探究稳定期精神分裂症患者的注意力特点.方法 纳入55例稳定期精神分裂症患者和55名健康对照.采用注意网络测试范式(attention network test paradigm,ANT)对被试的注意力进行测评,观察指标包括4种提示线索...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 周鹏 汪光普 等 《中国生物医学工程学报》 2025年44卷1期 43-51页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 冠状动脉造影记录着血管随血液流动显影的动态过程.受心脏运动干扰,可能导致显影图像质量差,严重影响医生的诊断,同时不利于冠心病智能辅助诊断.本研究提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的多尺度注意力冠脉造影图像血管增强网络.它由多尺度注意力模块...
- 概要:
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- 结论:
【中文期刊】 洪永 张鑫 等 《南方医科大学学报》 2025年45卷3期 650-660页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 设计一个深度学习模型,实现模型复杂度和模型性能的平衡,以便于集成到可穿戴心电监护设备上,实现本地的房颤自动诊断.方法 从公开数据集LTAFDB、AFDB和NSRDB上分别收集了84例、25例房颤患者和18例无明显心律失常受试者的数据进...
- 概要:
- 方法:
- 结论: