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基于LC-MS/MS技术的水蛭配方颗粒中7种碱基和核苷成分分析方法的建立

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环境化学 2024年第1期43卷 359-362页

作者：姜俊程春雷杨昊山东省食品药品检验研究院(国家药品监督管理局仿制药研究与评价重点实验室) 济南250000

本文建立了一种使用岛津超高效液相色谱仪Nexera X2和三重四极杆质谱仪LCMS-8050联用测定水蛭配方颗粒中7种碱基和核苷成分的分析方法.水蛭配方颗粒以10%甲醇50℃超声提取30 min,MRM正负模式同时检测.以Discovery■HS F5-3色谱柱进行分... 详细信息

本文建立了一种使用岛津超高效液相色谱仪Nexera X2和三重四极杆质谱仪LCMS-8050联用测定水蛭配方颗粒中7种碱基和核苷成分的分析方法.水蛭配方颗粒以10%甲醇50℃超声提取30 min,MRM正负模式同时检测.以Discovery■HS F5-3色谱柱进行分离,流动相为0.15%甲酸水溶液和甲醇,10 min内完成梯度洗脱.本方法采用外标法定量,7种化合物在相应的浓度范围内线性关系良好,判定系数(R^(2))均大于0.996,定量限在0.42—3.94μg·g^(-1)之间. 10 ng·mL^(-1)的混合标准品溶液连续进样6次,待测化合物峰面积RSD均小于6%,精密度良好.平行6份加标回收试验,7种化合物平均回收率在87.09%—105.81%之间,RSD%在1.35%—4.70%之间.残留实验结果为阴性.该方法准确可靠,可为水蛭配方颗粒的质量控制提供参考依据.

关键词： LC-MS/MS 水蛭配方颗粒碱基核苷

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两阶段多标签分类探索中医证素辨证规律

现代信息科技 2024年第4期8卷 153-161,166页

作者：蓝勇程春雷叶青胡杭乐沈友志江西中医药大学计算机学院江西南昌330004 江西中医药大学中医人工智能重点研究室江西南昌330004

探索证素辨证规律能更好地辅助临床决策和促进中医辨证理论的传承。中医文本句式结构复杂、表述标准不一,难以匹配符号规则,且神经网络黑盒特性又难以直接解释其辨证过程。为探索中医证素辨证规律,第一阶段使用神经网络模型对证素进行... 详细信息

探索证素辨证规律能更好地辅助临床决策和促进中医辨证理论的传承。中医文本句式结构复杂、表述标准不一,难以匹配符号规则,且神经网络黑盒特性又难以直接解释其辨证过程。为探索中医证素辨证规律,第一阶段使用神经网络模型对证素进行多标签分类,通过稀疏注意力捕获与证素相关的关键词及其权重生成证素表征;第二阶段使用随机森林对融入相关证素标签的证素表征进行分类训练,后对随机森林规则提取以探索辨证规律,提高证素辨证的可解释性。实验结果表明,该方法提升了证素辨识的准确率,同时F1保持较高水平,有利于探索证素辨证规律。

关键词：证素辨证规律稀疏注意力多标签分类随机森林模型可解释性

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基于异构图表示的中医电子病历分类方法

计算机应用 2023年

作者：王楷天叶青程春雷中医人工智能重点研究室(江西中医药大学) 江西中医药大学计算机学院

中医(TCM)电子病历由于其自身结构复杂多样与诊疗术语不规范的特点导致数据挖掘难度大、利用率低、难以抽取到有效信息。针对以上问题，提出基于LERT(Linguistically-motivated bidirectional Encoder Representation from Transformer... 详细信息

中医(TCM)电子病历由于其自身结构复杂多样与诊疗术语不规范的特点导致数据挖掘难度大、利用率低、难以抽取到有效信息。针对以上问题，提出基于LERT(Linguistically-motivated bidirectional Encoder Representation from Transformer)预训练模型与图卷积网络(GCN)并用异构图表示的中医电子病历分类模型TCM-GCN，用于改善中医电子病历特征有效表征的提取与分类。首先，利用LERT层词嵌入的方式将病历转换为句向量融入异构图中，以补全图结构缺失的病历整体语义特征；然后，为了缓解中医电子病历结构特点对特征提取产生的负面影响，异构图将关键词加入节点，使用BM25与点间互信息(PMI)算法构建图中“病历-关键词”、“关键词-关键词”的边以表达病历的特征；最后，TCM-GCN可以依靠LERTBM25-PMI构建的异构图对病历之间的特征关系进行聚合与抽取，完成病历分类的任务。在中医电子病历数据集上的实验结果表明，相较于次优的LERT,TCM-GCN加权平均后的准确率、召回率、F1值分别提升了2.24%、2.38%、2.32%，验证了算法在捕捉病历间隐含特征与中医电子病历分类工作上的有效性。

关键词：异构图图卷积网络预训练模型文本分类自然语言处理中医电子病历

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开放信息抽取研究综述

计算机工程与应用 2023年第16期59卷 31-49页

作者：胡杭乐程春雷叶青彭琳沈友志江西中医药大学计算机学院南昌330004 江西中医药大学中医人工智能重点研究室南昌330004

开放信息抽取(open information extraction,OpenIE)旨在从自然语言文本中以关系短语及参数的形式生成信息的结构化表示,为知识库自动化构建、开放域问答和显式推理等下游任务提供基础支持。近年来,该领域的研究与应用不断深入,涌现了... 详细信息

开放信息抽取(open information extraction,OpenIE)旨在从自然语言文本中以关系短语及参数的形式生成信息的结构化表示,为知识库自动化构建、开放域问答和显式推理等下游任务提供基础支持。近年来,该领域的研究与应用不断深入,涌现了众多卓有成效的OpenIE研究思路和拓展模型。从OpenIE的定义、数据集和基准度量出发,详细深入地综述和比较了传统的OpenIE模型和基于神经网络的模型。针对传统方法,分类介绍了基于学习的模型和基于规则的模型,并深入研究了不同模型的评估方法,分析了不同类别模型之间的差异。针对基于神经网络的模型,根据抽取谓词的不同方式,将其分为联合抽取和分步抽取两种类型,并对每种模型进行了综述和对比分析。对OpenIE常用的数据集以及主要的评估基准进行了概述,并在此基础上进行了对比分析。从训练、改进以及应用三个角度对OpenIE的工作进行了总结,并对该工作的未来进行了展望。

关键词：自然语言处理开放信息抽取(OpenIE) 神经网络

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融入关系形式化概念的端到端三元组抽取

计算机工程与应用 2023年第9期59卷 182-189页

作者：程春雷邹静叶青张素华蓝勇杨瑞江西中医药大学计算机学院南昌330004

三元组抽取是知识学习、图谱构建的基础性工作。针对当前任务模型多存在实体识别与关系抽取语义关联不强、实体嵌套、关系重叠,以及既有概念知识关注不多等问题,融合形式化概念与神经网络模型,提出一种基于关系形式化概念的端到端三元... 详细信息

三元组抽取是知识学习、图谱构建的基础性工作。针对当前任务模型多存在实体识别与关系抽取语义关联不强、实体嵌套、关系重叠,以及既有概念知识关注不多等问题,融合形式化概念与神经网络模型,提出一种基于关系形式化概念的端到端三元组抽取方法。提出关系形式化概念标签,以统一实体与关系的语义表达,把实体识别问题转换为概念标签学习问题;将实体输入到关系形式化概念注意力模型,该注意力机制力图捕获关系主客体概念的连通内涵特征,即训练获得每个关系标签对应的主客体及它们上下文依存谓词的综合特征;通过多个关系分类器输出每对主客体的多关系标签,实现基于概念连通的多关系抽取;另外模型还可引入既有形式化概念的外延、内涵,以改善模型对语料标签的依赖,以及实体嵌套导致的标记难题。实验基于两份数据集,采用三种评价指标对模型性能进行评价分析。实验结果证明提出的模型在知识抽取上具有切实可行的效果,可改善实体嵌入、关系重叠问题。

关键词：三元组抽取形式化概念注意力关系重叠

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电子病历命名实体识别研究进展

计算机工程与应用 2023年第21期59卷 39-51页

作者：刘安栋彭琳叶青杜建强程春雷查青林江西中医药大学计算机学院南昌330004 江西中医药大学第二附属医院南昌330004

电子病历命名实体识别(named entity recognition,NER)旨在识别电子病历文本中的医疗实体,并将其归为预定义的医疗实体类别,为进一步的医疗关系抽取、医疗信息检索、医疗智能问答等自然语言处理任务提供支持。系统梳理了电子病历命名实... 详细信息

电子病历命名实体识别(named entity recognition,NER)旨在识别电子病历文本中的医疗实体,并将其归为预定义的医疗实体类别,为进一步的医疗关系抽取、医疗信息检索、医疗智能问答等自然语言处理任务提供支持。系统梳理了电子病历命名实体识别的定义、标注方法、评价指标及难点;从电子病历命名实体识别难点及技术发展历程两个角度,综述了每类电子病历命名实体识别方法的优势与不足;详细梳理了国内医疗领域命名实体识别的评测任务及数据集;详细讨论和总结电子病历命名实体识别每一类难点的解决方案;总结全文并展望了医疗领域命名实体识别的发展方向。

关键词：自然语言处理电子病历命名实体识别

基于学习通的“数据库原理与医药应用”线上线下教学设计

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科教导刊 2022年第1期 103-105,152页

作者：程春雷江西中医药大学江西南昌330004

传统课堂上老师主导的"填鸭式"灌输方式弱化了学生对课程知识体系的主动构建与拓展兴趣,"新工科"要求的"工程实践能力强、创新能力强"培养目标,为课程教学提出了更高要求,传统教学模式的改革已势在必行。论文借鉴建构主义、联通主义的... 详细信息

传统课堂上老师主导的"填鸭式"灌输方式弱化了学生对课程知识体系的主动构建与拓展兴趣,"新工科"要求的"工程实践能力强、创新能力强"培养目标,为课程教学提出了更高要求,传统教学模式的改革已势在必行。论文借鉴建构主义、联通主义的教学理念,基于"学习通"教学平台进行课程线上线下混合教学模式的设计与实践,对线上线下课程资源、教学活动、师生互动等进行系统思考,构建适合本课程特点的较为全面、可行的线上线下混合教学模式。

关键词：线上线下教学模式课程设计融合

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融合知识图谱的多通道中医辨证模型

科学技术与工程 2022年第21期22卷 9190-9198页

作者：叶青张素华程春雷邹静彭琳江西中医药大学计算机学院南昌330004

中医辨证是中医临床立法、处方、用药的基础和前提。中医电子病历缺乏高质量语料,模型训练容易欠拟合,且四诊信息的症状表达形式存在较大差异,限制了网络模型对复杂症状的识别能力。针对上述问题,通过对四诊信息多通道的分开处理,以及... 详细信息

中医辨证是中医临床立法、处方、用药的基础和前提。中医电子病历缺乏高质量语料,模型训练容易欠拟合,且四诊信息的症状表达形式存在较大差异,限制了网络模型对复杂症状的识别能力。针对上述问题,通过对四诊信息多通道的分开处理,以及人工构建的小规模知识图谱对模型训练进行知识的增强,提出了融合知识图谱的多通道中医辨证模型。实验结果表明,基于中医电子病历数据集,提出的模型在P@1指标、P@3指标、P@5指标上相比基线模型分别提高3.51%、3.38%、3.32%,相比其他网络结构模型也有不同程度的提高,验证了所提模型对中医辨证具有显著效果。

关键词：中医辨证多通道知识图谱嵌入中医电子病历

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生物制品内毒素的祛除方法研究进展

中国新药杂志 2009年第5期18卷 406-409,423页

作者：程春雷高天勤山东省药品检验所济南250101 山东滨州医学院附属医院滨州256603

内毒素主要是G-菌细胞壁外表层结构成分,而且分子比较稳定,而生物制品如重组蛋白多由G-菌Escherichia coli.表达生产。内毒素进入人体后会引起休克、组织损伤、死亡等反应,因此控制生物制品中的内毒素十分重要。文中介绍了生物制品内毒... 详细信息

内毒素主要是G-菌细胞壁外表层结构成分,而且分子比较稳定,而生物制品如重组蛋白多由G-菌Escherichia coli.表达生产。内毒素进入人体后会引起休克、组织损伤、死亡等反应,因此控制生物制品中的内毒素十分重要。文中介绍了生物制品内毒素的祛除方法包括超滤法、离子交换法、色谱法和两相胶束系统等,并详细说明了各种方法的原理、特点、应用范围以及各种方法选择原则等。

关键词：内毒素超滤法色谱法两相胶束系统