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优化医学影像三维渲染可视化效果：技术综述

图学学报 2024年

作者：许丹丹崔勇张世倩刘雨聪林予松郑州大学计算机与人工智能学院郑州大学互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心郑州轻工业大学计算机科学与技术学院郑州大学网络空间安全学院

医学成像学是医学的一个重要分支，目前最常见的医学成像方式包括磁共振成像、计算机断层扫描、正电子发射断层扫描等。医学影像是通过各种成像技术获取到的信息实体，医学影像三维渲染是医学成像领域使用的一种可视化技术，对于可视化... 详细信息

医学成像学是医学的一个重要分支，目前最常见的医学成像方式包括磁共振成像、计算机断层扫描、正电子发射断层扫描等。医学影像是通过各种成像技术获取到的信息实体，医学影像三维渲染是医学成像领域使用的一种可视化技术，对于可视化解剖结构、精准诊疗、手术规划等具有重要意义。分析医学影像三维渲染技术中，对于可视化效果优化的研究现状，首先介绍了两种基础的三维渲染技术，然后从优化技术和框架两方面入手，介绍当前三维渲染可视化的优化研究，比较不同技术的特点、使用环境以及优缺点，为相关研究人员选择不同的技术提供参考，最后从主观和客观两方面介绍如何评价三维渲染的可视化效果。讨论在技术发展的过程中，引入的算法复杂度高、渲染效率降低、算法实时性差的问题，思考解决这些问题的方法，探讨优化三维渲染可视化效果的未来发展方向。

关键词：医学影像三维渲染传递函数光线投射全局照明深度学习

基于带宽感知动态压缩算法的PET/CT影像传输策略

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计算机应用与软件 2024年第6期41卷 142-149页

作者：刘琦王晔绮赵国桦崔勇林予松郑州大学信息工程学院河南郑州450001 郑州大学互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心河南郑州450052 郑州大学软件学院河南郑州450002 郑州大学汉威物联网研究院河南郑州450002 郑州轻工业大学计算机与通信工程学院河南郑州450002

针对网络带宽不断变化以及PET/CT影像数据量大引发的过量传输请求命令,提出一种基于带宽感知动态压缩算法的PET/CT影像高效传输策略,简称T-PCI策略。该策略首先依据序列信息进行影像序列化打包,同时监测当前网络的实时带宽,采用带宽感... 详细信息

针对网络带宽不断变化以及PET/CT影像数据量大引发的过量传输请求命令,提出一种基于带宽感知动态压缩算法的PET/CT影像高效传输策略,简称T-PCI策略。该策略首先依据序列信息进行影像序列化打包,同时监测当前网络的实时带宽,采用带宽感知动态压缩算法和边压缩边传输机制,实现海量影像传输。仿真实验结果表明,与三种常规传输模式相比,T-PCI策略以实时带宽和边压缩边传输为基线,其传输总时间可降低19%~58%,有效提高传输效率。

关键词：数据传输医学影像 PET/CT 带宽感知动态压缩

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基于神经网络架构搜索与特征融合的小样本脉搏波分类方法

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郑州大学学报（理学版） 2024年第6期56卷 54-61页

作者：邢豫阳陈丰毛晓波孙智霞逯鹏乔云峰窦亚美郑州大学电气与信息工程学院河南郑州450001 中医药智能科学与工程技术研究中心河南郑州450001 郑州市第七人民医院河南郑州450016 郑州大学第五附属医院河南郑州450052 互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心河南郑州450052

基于深度学习的脉搏波分类依赖大量有标注数据,现有脉搏波带有疾病标注的数据少、标注方法不统一,导致模型准确率低、泛化能力弱。针对此问题,提出一种基于神经网络架构搜索与特征融合的小样本脉搏波分类方法。首先,在并行的双维度拆分... 详细信息

基于深度学习的脉搏波分类依赖大量有标注数据,现有脉搏波带有疾病标注的数据少、标注方法不统一,导致模型准确率低、泛化能力弱。针对此问题,提出一种基于神经网络架构搜索与特征融合的小样本脉搏波分类方法。首先,在并行的双维度拆分卷积分支与因果空洞卷积分支中进行态射搜索,每次搜索结束,获取超网络分支的子网络作为候选网络进行训练评估。双维度拆分卷积分支提取脉搏波横、纵向维度时空特征,因果空洞卷积分支提取脉搏波节律特征。然后,利用特征融合方法整合分支多尺度特征。最后,依据评估指标得到最佳网络模型完成分类。实验结果表明,所提方法在两个小样本脉搏波数据集上准确率为97.04%和95.96%,F1值为97.04%和95.95%,具有较好分类效果。

关键词：脉搏波小样本神经网络架构搜索特征融合卷积神经网络

基于自适应网格多目标鲸鱼算法的火力分配问题研究

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郑州大学学报（理学版） 2024年第6期56卷 17-24页

作者：佘维王业腾孔德锋刘炜李英豪田钊郑州大学网络空间安全学院河南郑州450002 郑州大学互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心河南郑州450052 郑州市区块链与数据智能重点实验室河南郑州450002 军事科学院国防工程研究院工程防护研究所河南洛阳471023

传统多目标优化算法在解决多于两个目标函数的火力分配问题时收敛效果不佳,多样性差,耗时过大。基于此,提出了一种自适应网格多目标鲸鱼优化算法(AG-MOWOA)来解决以震塌比例、弹药成本和自身剩余价值为目标函数的火力分配问题。该算法... 详细信息

传统多目标优化算法在解决多于两个目标函数的火力分配问题时收敛效果不佳,多样性差,耗时过大。基于此,提出了一种自适应网格多目标鲸鱼优化算法(AG-MOWOA)来解决以震塌比例、弹药成本和自身剩余价值为目标函数的火力分配问题。该算法引入混沌映射和外部Pareto存档进化策略提高了种群的多样性,通过自适应网格选取最优个体的方法极大地减少了算法运行时间。仿真实验结果表明,该算法较其他算法收敛速度更快、收敛质量更高、解集分布更多样,能够有效解决火力分配问题。

关键词：火力分配混沌映射自适应网格划分多目标优化鲸鱼优化算法

一种基于区块链和梯度压缩的去中心化联邦学习模型

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郑州大学学报（理学版） 2024年第5期56卷 47-54页

作者：刘炜马杰夏玉洁唐琮轲郭海伟田钊郑州大学网络空间安全学院河南郑州450002 郑州市区块链与数据智能重点实验室河南郑州450002 郑州大学互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心河南郑州450052 中国石油化工股份有限公司中原油田分公司信息化管理中心河南濮阳457001

联邦学习可在保护数据隐私的前提下完成模型的训练,但实际应用中存在的安全问题阻碍了联邦学习的发展。提出一种基于区块链和梯度压缩的去中心化联邦学习模型。首先,利用区块链存储训练数据,训练参与方通过全局模型本地更新的方式取代... 详细信息

联邦学习可在保护数据隐私的前提下完成模型的训练,但实际应用中存在的安全问题阻碍了联邦学习的发展。提出一种基于区块链和梯度压缩的去中心化联邦学习模型。首先,利用区块链存储训练数据,训练参与方通过全局模型本地更新的方式取代中心服务器并使用智能合约实现对链上数据的访问控制。其次,提出一种梯度压缩方法,对模型参数进行压缩以减少参与方与区块链之间的数据传输量且有效防止了梯度隐私泄露。最后,为减弱梯度压缩对全局模型收敛速度的影响,使用热身训练的方式提升全局模型的收敛速度以缩短整体训练时间。实验结果表明,该模型在减少传输数据量的情况下对全局模型准确率有较小影响且提升了联邦学习训练效率。

关键词：区块链联邦学习智能合约梯度压缩隐私保护

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移动健康应用隐私安全评价体系的构建与实证研究

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图书情报工作 2024年第14期68卷 3-13页

作者：翟运开周帆张坤郑州大学管理学院郑州450001 国家远程医疗中心互联网医疗系统与应用国家工程实验室郑州450052 河南省智能健康信息系统国际联合实验室郑州450001

[目的/意义]旨在构建移动健康应用隐私安全评价体系,为移动健康应用隐私安全评估与提升提供测量工具和决策依据。[方法/过程]基于系统化研究视角,采用程序化扎根理论方法对用户访谈数据进行编码分析,提炼影响移动健康应用隐私安全的评... 详细信息

[目的/意义]旨在构建移动健康应用隐私安全评价体系,为移动健康应用隐私安全评估与提升提供测量工具和决策依据。[方法/过程]基于系统化研究视角,采用程序化扎根理论方法对用户访谈数据进行编码分析,提炼影响移动健康应用隐私安全的评价指标,并采用模糊层次分析法进行评价指标赋权,确定移动健康应用隐私安全评价体系,在此基础上,参考相关系数检验思想对评价体系进行实证检验。[结果/结论]构建包含数据治理保障、隐私风险控制、健康应用脆弱风险、隐私政策和隐私安全认知5个准则层指标和20个相应指标层指标的移动健康应用隐私安全评价体系,且实证研究结果证实该评价体系具有可靠性与有效性。最后,识别出关键评价指标,并据此提出针对性的隐私安全提升建议。

关键词：移动健康应用隐私安全隐私泄露评价体系

数据生命周期视角下的医疗健康大数据质量评价研究

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现代情报 2024年第1期44卷 116-129页

作者：翟运开郭瑞芳王宇高盼高景宏郑州大学管理学院河南郑州450001 国家远程医疗中心·互联网医疗系统与应用国家工程实验室河南郑州450052 河南省智能健康信息系统国际联合实验室河南郑州450001

[目的/意义]随着医疗健康大数据的迅速累积,其质量问题逐渐受到关注,通过质量评价可以为医疗健康大数据质量管理与提升提供启示。[方法/过程]本文基于数据生命周期理论,构建了医疗健康大数据质量生命周期模型。然后结合文献和医疗健康... 详细信息

[目的/意义]随着医疗健康大数据的迅速累积,其质量问题逐渐受到关注,通过质量评价可以为医疗健康大数据质量管理与提升提供启示。[方法/过程]本文基于数据生命周期理论,构建了医疗健康大数据质量生命周期模型。然后结合文献和医疗健康数据特点构建了质量评价指标体系,采用模糊最优最劣法和熵权法综合确定指标权重。最后使用TOPSIS方法对评价结果进行排序,构建了综合评价模型。[结果/结论]对本文提出的指标体系和综合评价模型进行实例应用,发现医疗健康大数据准确性、规范性较好,完整性、及时性、互联互通性、价值性较差,总体质量有待提升,未来可以从数据采集控制、跨平台数据协同、数据价值挖掘等方面进行改善。

关键词：医疗健康大数据数据质量评价数据生命周期模糊最优最劣法熵权法

基于改进实数编码遗传算法的神经网络超参数优化

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计算机应用 2024年第3期44卷 671-676页

作者：佘维李阳钟李红孔德锋田钊郑州大学网络空间安全学院郑州450001 嵩山实验室郑州450000 互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心(郑州大学) 郑州450052 郑州市区块链与数据智能重点实验室(郑州大学) 郑州450001 郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001 军事科学院国防工程研究院工程防护研究所河南洛阳471023

针对神经网络超参数优化效果差、容易陷入次优解和优化效率低的问题,提出一种基于改进实数编码遗传算法(IRCGA)的深度神经网络超参数优化算法——IRCGA-DNN(IRCGA for Deep Neural Network)。首先,采用实数编码方式表示超参数的取值,使... 详细信息

针对神经网络超参数优化效果差、容易陷入次优解和优化效率低的问题,提出一种基于改进实数编码遗传算法(IRCGA)的深度神经网络超参数优化算法——IRCGA-DNN(IRCGA for Deep Neural Network)。首先,采用实数编码方式表示超参数的取值,使超参数的搜索空间更灵活;然后,引入分层比例选择算子增加解集多样性;最后,分别设计了改进的单点交叉和变异算子,以更全面地探索超参数空间,提高优化算法的效率和质量。基于两个仿真数据集,验证IRCGA-DNN的毁伤效果预测性能和收敛效率。实验结果表明,在两个数据集上,与GA-DNN(Genetic Algorithm for Deep Neural Network)相比,所提算法的收敛迭代次数分别减少了8.7%和13.6%,均方误差(MSE)相差不大;与IGA-DNN(Improved GA-DNN)相比,IRCGA-DNN的收敛迭代次数分别减少了22.2%和13.6%。实验结果表明,所提算法收敛速度和预测性能均更优,能有效处理神经网络超参数优化问题。

关键词：实数编码遗传算法超参数优化进化神经网络机器学习

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基于LSTM和注意力机制的远程会诊需求预测

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计算机科学 2024年第S1期51卷 1069-1075页

作者：翟运开乔正文乔岩郑州大学管理学院郑州450001 互联网医疗系统与应用国家工程实验室郑州450052 河南省智能健康信息系统国际联合实验室郑州450000

为更准确地预测远程会诊需求量,提高远程会诊资源配置效率,文中引入多元回归分析(Multiple Linear Regression)和注意力机制来优化长短期记忆网络(LSTM)。首先,根据远程会诊需求中存在的假期效应生成假期指标,通过多元回归分析选取显著... 详细信息

为更准确地预测远程会诊需求量,提高远程会诊资源配置效率,文中引入多元回归分析(Multiple Linear Regression)和注意力机制来优化长短期记忆网络(LSTM)。首先,根据远程会诊需求中存在的假期效应生成假期指标,通过多元回归分析选取显著性高的指标作为模型输入,然后根据长短期记忆网络学习输入指标的内部复杂映射关系,利用注意力机制对指标分配不同权重,最后根据权重和LSTM隐藏层输入预测结果。基于国家远程医疗中心(NTCC)的实际历史会诊数据,研究MLR-Attention-LSTM的预测性能,并比较其与整合移动平均自回归模型、支持向量机、K近邻、BP神经网络和LSTM神经网络5种模型的预测效果。结果表明,优化后的LSTM模型预测精度最高。进一步地,探究假期指标对模型性能的影响,结果表明假期指标的输入可以进一步提高模型的预测精度,验证了MLR-Attention-LSTM和假期相关变量输入在远程会诊需求预测领域的可行性与适用性,为远程医学中心实际应用提供了理论支撑和实践指导。

关键词：长短期记忆网络注意力机制远程会诊需求预测假期效应