醫(yī)學(xué)技術(shù)分類精品(七篇)

序論：寫作是一種深度的自我表達(dá)。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇醫(yī)學(xué)技術(shù)分類范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

篇(1)

基于數(shù)據(jù)挖掘的醫(yī)學(xué)圖像分類方法研究是多媒體數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要組成部分。在分析和總結(jié)了現(xiàn)有各種特征提取方法的基礎(chǔ)上，提出了基于競爭聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則的醫(yī)學(xué)圖像分類算法和基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的醫(yī)學(xué)圖像分類器框架。該算法先用競爭聚集算法實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像的聚類，利用聚類的結(jié)果提取局部特征，基于局部特征用關(guān)聯(lián)規(guī)則實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像的分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，用此方法較好地提高了醫(yī)學(xué)圖像分類的準(zhǔn)確率，進(jìn)而為數(shù)字化臨床診斷提供了有利的證據(jù)。

【關(guān)鍵詞】 數(shù)據(jù)挖掘 圖像分類 醫(yī)學(xué)圖像 數(shù)字化診斷

Abstract：The multi-media data mining is the key part of the whole researches about the method of medical images classification. Under the base of the analysis and conclusion about the methods of deriving the various characteristics previously provided by other researchers， this framework of the medical images classification with the association rules and clustering was provided. At first， the clustering algorithm was used for the characteristic in local areas ，and then the medical image classification was realized by the association rules. The results of the experiment showed that the accurate rate could be improved by this method， and better testimony could be provided for digital diagnosis.

Key words：Data mining； Images classification； Medical images； Digital diagnosis

數(shù)據(jù)挖掘立于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫應(yīng)用學(xué)科最活躍的前沿。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的數(shù)據(jù)中，提取新穎的、有效的和潛在有用的信息，發(fā)現(xiàn)隱含在其中的模式、特征、規(guī)律和知識。其所處理的數(shù)據(jù)類型很豐富，其應(yīng)用領(lǐng)域也非常廣泛，但針對特定領(lǐng)域（如醫(yī)學(xué)）的復(fù)雜數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)挖掘新方法還有待研究。

醫(yī)學(xué)圖像的數(shù)據(jù)挖掘旨在從海量的圖像數(shù)據(jù)中挖掘出有效的模型、關(guān)聯(lián)、規(guī)則、變化、不規(guī)則以及普遍的規(guī)律，以加速醫(yī)生決策診斷的過程和提高其決策診斷的準(zhǔn)確度。隨著醫(yī)療數(shù)字化設(shè)備的快速發(fā)展，醫(yī)學(xué)信息數(shù)據(jù)庫中不僅包括病人的結(jié)構(gòu)化的信息，還包括病人大量非結(jié)構(gòu)化的醫(yī)學(xué)圖像信息，為醫(yī)學(xué)圖像的數(shù)據(jù)挖掘提供了豐富的數(shù)據(jù)源。

近年來，隨著計(jì)算機(jī)相關(guān)技術(shù)及圖形圖像技術(shù)的廣泛應(yīng)用，使醫(yī)學(xué)領(lǐng)域尤其是臨床診斷發(fā)生了重大的變化，開創(chuàng)了數(shù)字診斷新時(shí)代。借助于圖形、圖像技術(shù)的有力手段，醫(yī)學(xué)影像的質(zhì)量和顯示方式得到了極大的改善，從而借助于圖像處理與分析技術(shù)使得診療水平大大提高。

本研究將醫(yī)學(xué)圖像的處理技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有機(jī)結(jié)合，研究醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的特征提取和醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的分類方法。醫(yī)學(xué)圖像分類效果的好壞在很大程度上取決于提取的特征。目前國內(nèi)外有大量的學(xué)者正在進(jìn)行這方面的研究：Maria - Luiza， Osm［1］提出的關(guān)聯(lián)規(guī)則分類器和李丙春等［2］的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)分類器都采用了均值、方差、傾斜度和峰度4個(gè)特征；韓培友設(shè)計(jì)的是基于模糊粗糙集、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和分形特征分類器等［3］。分析這些研究結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)挖掘的研究是一項(xiàng)復(fù)雜的、具有挑戰(zhàn)性的和多學(xué)科交叉的工作，開展基于醫(yī)學(xué)圖像的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。

1 腦部腫瘤圖像預(yù)處理和特征提取

1.1 圖像預(yù)處理由于實(shí)際數(shù)據(jù)常常存在不完整性、噪聲和不一致性，預(yù)處理就變得很重要。有兩種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)用于圖像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘，即數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)變換［3，4］。數(shù)據(jù)清洗用于清除影響數(shù)據(jù)挖掘的噪聲和孤立點(diǎn)。我們使用的圖像包含大量有噪聲的背景，有的圖像看起來太暗，有的太亮。在預(yù)處理階段，已有的方法都是進(jìn)行圖像的二值化，忽略了圖像的最基本元素-像素本身的灰度所具有的意義，而且也沒有很好地利用領(lǐng)域知識對圖像進(jìn)行預(yù)處理。本研究采用的圖像預(yù)處理的步驟如下：

1.1.1 利用去噪技術(shù)對圖像進(jìn)行處理經(jīng)過去噪聲處理后，可去掉圖像中的大多數(shù)背景信息和噪聲。

1.1.2 圖像增強(qiáng)在圖像生成、傳輸和變換過程中，由于多種因素的影響，總會造成圖像質(zhì)量的下降。圖像增強(qiáng)的目的是采用一系列技術(shù)改造圖像的效果或?qū)D像轉(zhuǎn)換成更適合處理的形式。圖像的增強(qiáng)處理有兩種方法：空域法和頻域法。直方圖均衡化是在空域中進(jìn)行的灰度增強(qiáng)算法。一幅對比度較小的圖像，其所有灰度級出現(xiàn)的相對頻數(shù)相同，此時(shí)圖像的熵最大，圖像所包含的信息量最大。本研究采用廣泛使用的直方圖均衡化技術(shù)來實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)。同時(shí)，在此前應(yīng)該完成去噪聲處理，否則噪聲也會同時(shí)得到增強(qiáng)。

1.2 特征提取原始的腦部醫(yī)學(xué)圖像的噪聲處理和增強(qiáng)處理后，就可以從這些清晰的圖像中抽取與分類相關(guān)的圖像特征。被抽取的特征組織在一個(gè)事物數(shù)據(jù)庫中作為分類系統(tǒng)挖掘的輸入。數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)項(xiàng)主要包括：圖像編碼、圖像類型、患者年齡、組織類型、病灶位置等原始病案數(shù)據(jù)以及從圖像中提取出來的多個(gè)圖像特征。如圖像的鈣化點(diǎn)，圖像的紋理特征：角二階矩、對比度、方差、逆階矩、和平均、熵、以及和方差等。在這樣的數(shù)據(jù)集上應(yīng)用后面討論的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘操作，從而將腦部腫瘤分類為良性和惡性。

2 利用競爭聚集算法進(jìn)行數(shù)據(jù)離散化

為了使用關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)量型屬性必須離散化。劃分區(qū)間時(shí)，對于某些屬性，若醫(yī)生已經(jīng)有約定的分割點(diǎn)，我們可以直接采用。但是，對提取出的圖像特征屬性，沒有經(jīng)驗(yàn)閾值。Agrawal等［4］提出的基于支持度的部分K度完全離散化的方法，擴(kuò)展了布爾型屬性的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，并將其應(yīng)用于數(shù)量型屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則的提取。但是這種方法對于一些高偏度的數(shù)據(jù)存在一些問題，它傾向于將那些盡管具有典型相似性能的相鄰數(shù)據(jù)因具有高支持率而被擱開。而競爭聚集算法［5］綜合了分層聚類和劃分聚類的優(yōu)點(diǎn)，它能夠有效地體現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)際分布情況并得到優(yōu)化的聚類個(gè)數(shù)。我們利用競爭聚集算法將數(shù)量型屬性離散化成若干個(gè)優(yōu)化的區(qū)間。對于給定的不同的初始類個(gè)數(shù)，競爭聚集能隨著迭代過程的進(jìn)展不斷改變類的數(shù)目，一些競爭力差的類，即類的基數(shù)小于給定閾值的類將在迭代過程中不斷消失，并最終得到優(yōu)化的聚類個(gè)數(shù)。最后，根據(jù)模糊集合中的最大隸屬原則，將數(shù)據(jù)集中的元素聚成N個(gè)類，并取出類中最小值和最大值分別作為區(qū)間的左右端點(diǎn)，這樣數(shù)據(jù)型屬性就被離散化成N個(gè)優(yōu)化區(qū)間。

3 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的醫(yī)學(xué)圖像分類器的構(gòu)造

3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則定義如下：

設(shè)I=｛i1，i2，……im｝是項(xiàng)的集合。記 D為數(shù)據(jù)庫事務(wù)T的集合，并且TI。對應(yīng)每一個(gè)事務(wù)有唯一的標(biāo)識，記做TID。設(shè)X是一個(gè)I中項(xiàng)的集合，如果XT，那么稱事務(wù)T包含X。

一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如XY的蘊(yùn)涵式，這里XI，YI ，并且X∩Y＝。規(guī)則XY在事務(wù)數(shù)據(jù)庫D中的支持度（Support）是事務(wù)集中包含X和Y的事務(wù)數(shù)與所有事務(wù)數(shù)之比，記為Support(XY)，即：

Support（XY） =｜｛T；X∪YT，T∈D｝/｜D｜

規(guī)則XY事務(wù)集中的可信度（Confidence）是指包含X和Y的事務(wù)數(shù)與包含X的事務(wù)數(shù)之比，記為confidence(XY)，即

confidence(XY)=｜｛T：X∪YT，T∈D｝｜/｜XT，T∈D｜

3.2 利用關(guān)聯(lián)規(guī)則對腦部腫瘤圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類本研究用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)?shù)字化的腦部腫瘤圖像分為正常和異常兩類。

利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘時(shí)，首先發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)目集（即支持度不低于最小支持度的項(xiàng)目集），然后從頻繁項(xiàng)目集中提取關(guān)聯(lián)規(guī)則。本研究用Apriori算法［6］來發(fā)現(xiàn)從腦部腫瘤圖像提取出的特征和腫瘤圖像所屬類別的關(guān)聯(lián)規(guī)則。我們約束挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則，使規(guī)則的前提為腦部腫瘤圖像提取出的特征，規(guī)則的結(jié)論為圖像所屬類別。

用關(guān)聯(lián)規(guī)則分類的過程分兩個(gè)階段：第1階段為訓(xùn)練階段，用已知類型的圖像訓(xùn)練分類系統(tǒng)，輸入數(shù)據(jù)為經(jīng)過預(yù)處理、特征提取和數(shù)據(jù)離散化后得到的事務(wù)數(shù)據(jù)庫，然后應(yīng)用改進(jìn)的Apriori算法來挖掘滿足以上約束條件的關(guān)聯(lián)規(guī)則；第2階段為測試階段，該階段對未知類型的圖像利用發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行分類。

3.3 圖像分類器的構(gòu)造圖像分類器的設(shè)計(jì)框架見圖1。

4 結(jié)果與結(jié)論

我們從185個(gè)腦部腫瘤典型病例數(shù)據(jù)中經(jīng)圖像預(yù)處理及特征提取了27個(gè)屬性特征數(shù)據(jù)，這些抽取的特征數(shù)據(jù)被組織在一個(gè)數(shù)據(jù)庫中，經(jīng)過數(shù)量型屬性離散化等數(shù)據(jù)預(yù)處理，將數(shù)量型屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則問題映射成布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則問題，X到一個(gè)布爾屬性的數(shù)據(jù)庫，作為分類系統(tǒng)挖掘的輸入，此時(shí)通過Aprior算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘。最后分別計(jì)算訓(xùn)練樣本和測試樣本分類的準(zhǔn)確率。結(jié)果表明對腦部腫瘤典型病例數(shù)據(jù)分類準(zhǔn)確率達(dá)到86%，測試準(zhǔn)確率達(dá)到82%。

本研究在介紹了圖像預(yù)處理及特征提取和數(shù)量型屬性離散化的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的醫(yī)學(xué)圖像分類器?？梢钥闯觯撏诰蚍椒ㄖ?，數(shù)據(jù)預(yù)處理工作十分重要，會直接影響到分類的準(zhǔn)確性。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果看，本文提出的醫(yī)學(xué)圖像分類器精確度較高，在數(shù)字化臨床診斷方面具有很好的實(shí)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

［1］Maria一Luiza Antonie， Osmar R Zaiane. Associative Classifiers for Medical image［J］.Mining Multimedia and Canplex Data，2003，27：9768.

［2］李丙春，耿國華，周明全，等.一個(gè)醫(yī)學(xué)圖像分類器的設(shè)計(jì)［J］.計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2004，40（17）：230.

［3］韓培友，郝重陽，張先勇，等.基于模糊粗糙集、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和分形理論的醫(yī)學(xué)圖像分類研究［J］.計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2004，21(2):241.

［4］Srikant R， Agrawal R. Mining Quantitative Association Rules in Large Relational Tables［J］.ACM SIGMOD Issues， 1996， 25(2):1.

［5］Frigui H， Krishnapuram R. Clustering by competitive agglomeration［J］. Pattern Recognition， 1997， 30(7):1109.

篇(2)

關(guān)鍵詞：多視圖；醫(yī)學(xué)影像；動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)

1 醫(yī)學(xué)影像學(xué)習(xí)平臺的發(fā)展

醫(yī)學(xué)影像是一門重實(shí)踐的學(xué)科，在學(xué)習(xí)方法上除了相關(guān)的理論學(xué)習(xí)外，還要是與將臨床實(shí)踐緊密結(jié)合，才能達(dá)到學(xué)習(xí)效果。傳統(tǒng)學(xué)習(xí)主要是利用課堂PPT演示、實(shí)踐課堂自主瀏覽、查閱紙質(zhì)的檢查報(bào)告、瀏覽書籍報(bào)刊上圖片等方法，已不能滿足越來越復(fù)雜的疾病需求。隨著醫(yī)學(xué)現(xiàn)代化技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)教學(xué)已成為醫(yī)學(xué)影像學(xué)習(xí)過程中不可缺少的輔助手段，能夠推動(dòng)醫(yī)學(xué)影像的教學(xué)效果?，F(xiàn)行的網(wǎng)絡(luò)化教學(xué)平臺仍處于探索的初級階段，部分在用的平臺達(dá)不到預(yù)計(jì)效果，不能實(shí)現(xiàn)在線學(xué)習(xí)的人性化、現(xiàn)代化，達(dá)不到教與學(xué)的多重需求，在臨床實(shí)踐中發(fā)揮不了其先進(jìn)的功能，實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像人才培養(yǎng)模式的轉(zhuǎn)變[1]。

2 醫(yī)學(xué)影像教學(xué)平臺的構(gòu)建

醫(yī)學(xué)影像教學(xué)平臺是利用數(shù)字化教育教學(xué)技術(shù)、現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，滿足數(shù)字化醫(yī)學(xué)影像學(xué)教育教學(xué)的需求，所研發(fā)的支持多類別多媒體的醫(yī)學(xué)影像在線學(xué)習(xí)交流平臺，平臺同時(shí)應(yīng)適用于醫(yī)學(xué)影像學(xué)科的學(xué)生、教師及臨床實(shí)踐的醫(yī)學(xué)影像工作者。其中主要模塊包括：學(xué)習(xí)模塊、交流模塊、網(wǎng)上會診模塊及平臺參數(shù)設(shè)置等功能（見圖1）。

學(xué)習(xí)平臺主要適用于醫(yī)學(xué)院校及?？漆t(yī)院，由于存在著設(shè)備及人員的限制，因此在研發(fā)過程中要最大化的利用現(xiàn)有的硬件及軟件，主要工作機(jī)制是將平臺數(shù)據(jù)及影像資料存儲在服務(wù)器中，用戶通過internet登陸學(xué)習(xí)平臺進(jìn)行學(xué)習(xí)、會診、交流及教學(xué)，同時(shí)平臺應(yīng)具備影像上傳、影像管理、影像檢索與瀏覽等功能，能滿足不同用戶的不同需求，實(shí)現(xiàn)學(xué)生自主學(xué)習(xí)及遠(yuǎn)程在線學(xué)習(xí)，充分調(diào)動(dòng)學(xué)習(xí)的積極性與主動(dòng)性，實(shí)現(xiàn)影像工作者查閱資料、提交疑難病癥資料、交流、會診等功能。

3 醫(yī)學(xué)影像教學(xué)平臺特點(diǎn)

3.1多重角色管理 醫(yī)學(xué)影像教學(xué)平臺將醫(yī)學(xué)院、醫(yī)院、校園網(wǎng)結(jié)合成一個(gè)有機(jī)整體，平臺涉及到的角色較多，主要包括教師、學(xué)生、專家、臨床醫(yī)師等個(gè)體，不同的用戶應(yīng)具有不同的功能。

教師為"臨床-教學(xué)-科研"一體化工作模式，豐富的交互手段，擺脫以往"PPT+教科書"式的單向教學(xué)，輔助教師進(jìn)行課后作業(yè)批改，參與到網(wǎng)上會診等[2]。

學(xué)生則擁有多樣化的學(xué)習(xí)手段，可以對影像有更加豐富的處理，從課前預(yù)習(xí)，課時(shí)學(xué)習(xí)到課后練習(xí)一體的學(xué)習(xí)和工作平臺，從學(xué)生階段開始積累個(gè)人的典型病例與影像，從醫(yī)院實(shí)際工作環(huán)境一致的實(shí)戰(zhàn)教學(xué)環(huán)境。

教學(xué)管理人員"臨床-教學(xué)-科研"各個(gè)環(huán)節(jié)完全無縫對接，自動(dòng)完成常用教學(xué)報(bào)表統(tǒng)計(jì)，包括考勤，作業(yè)完成情況等信息的統(tǒng)計(jì)，為教學(xué)管理提供大量有益的統(tǒng)計(jì)信息，協(xié)助改善教學(xué)管理流程。

3.2多視圖模式學(xué)習(xí)環(huán)境 傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)平臺使用既定的學(xué)習(xí)模式，依靠對應(yīng)的鏈接打開學(xué)習(xí)內(nèi)容。動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)平臺采用多視圖模式學(xué)習(xí)模式，主要包括模擬人模式、疾病分類模式、個(gè)性學(xué)習(xí)內(nèi)容模式。不同的學(xué)習(xí)模式主要是滿足用戶的學(xué)習(xí)不同需要及學(xué)習(xí)的特點(diǎn)進(jìn)行設(shè)置，該模式功能如同word文檔的提供的普通、大綱、頁面等視圖功能，不同的視圖只是為了適應(yīng)不同的用戶的學(xué)習(xí)習(xí)慣及學(xué)習(xí)目的。在對應(yīng)的學(xué)習(xí)視圖下提供獨(dú)特的操作模式，有利于該模式下得學(xué)員盡快進(jìn)入學(xué)習(xí)狀態(tài)，獲取更多的學(xué)習(xí)資料，以便提高學(xué)習(xí)效率。

3.3實(shí)現(xiàn)模擬人導(dǎo)航技術(shù) 學(xué)習(xí)平臺提供一種特殊的學(xué)習(xí)模式-模擬人導(dǎo)航學(xué)習(xí)模式，此模式主要是以模擬人為導(dǎo)航圖，用戶點(diǎn)擊模擬人不同的身體部位，則進(jìn)入對應(yīng)的內(nèi)容學(xué)習(xí)，如點(diǎn)擊模擬人的心臟部位，則顯示心臟聽診音頻、心電圖、心臟彩超視頻資料列表，學(xué)員只要單擊特定的疾病，則顯示該疾病的相關(guān)影像資料及疾病分析。在功能實(shí)現(xiàn)過程中主要應(yīng)用Ajax、flash、圖像熱區(qū)等技術(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)研發(fā)。

3.4實(shí)現(xiàn)疾病類型分類管理 學(xué)習(xí)平臺依據(jù)常見疾病情況，依據(jù)人體的系統(tǒng)分類，將疾病進(jìn)行細(xì)化分類，常見的疾病系統(tǒng)分類包括：循環(huán)系統(tǒng)疾病、呼吸系統(tǒng)疾病、泌尿系統(tǒng)疾病、血液系統(tǒng)疾病、神經(jīng)系統(tǒng)疾病、內(nèi)分泌系統(tǒng)疾病、消化系統(tǒng)疾病等。分類時(shí)將特殊情況中的病例了單獨(dú)列出，凸顯影像特定專業(yè)的先進(jìn)技術(shù)。同時(shí)系統(tǒng)支持疾病分類的自主管理，可對疾病類型進(jìn)行增加及刪減。

3.5實(shí)現(xiàn)圖像動(dòng)態(tài)調(diào)整功能 影像圖像簡便、清晰，同時(shí)提供動(dòng)態(tài)調(diào)整功能，充分顯示影像學(xué)的特點(diǎn)和細(xì)節(jié)，平臺將抽象的知識簡單化、具體化，能夠激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，同時(shí)打破時(shí)間和空間的限制，減輕了教師的負(fù)擔(dān)，提高了教學(xué)效率，提高疾病綜合診斷與分析能力，有利于臨床綜合思維的培養(yǎng)。

3.6個(gè)人收藏功能 由于學(xué)科、專業(yè)的不同，學(xué)員對不同的疾病有著自己的比重，因此平臺將疾病的學(xué)習(xí)內(nèi)容進(jìn)行個(gè)性化設(shè)置，不再是通用型的學(xué)習(xí)。學(xué)員通過學(xué)習(xí)平臺可將自己學(xué)科、專業(yè)的相關(guān)疾病設(shè)置為收藏，則學(xué)員通過個(gè)性平臺即可進(jìn)行收藏后對重點(diǎn)疾病相的關(guān)學(xué)習(xí)。個(gè)性學(xué)習(xí)平臺不再是通用型的學(xué)習(xí)平臺，適用于特定學(xué)科、專業(yè)的精細(xì)化學(xué)習(xí)[3]。

3.7網(wǎng)上會診及交流 隨著醫(yī)學(xué)的發(fā)展，疾病分類越來越細(xì)，復(fù)雜度越來越大，檢查手段越來越多，疾病的判斷不再僅僅依靠單一的檢查結(jié)果進(jìn)行判斷，判斷難度也越來越大。復(fù)雜的疾病往往需要會診進(jìn)行確診，會診需要多個(gè)專家進(jìn)行研討。學(xué)員在臨床中經(jīng)常遇到需要會診的疑難雜癥，學(xué)員通過會診平臺上傳檢查結(jié)果-彩超圖像、X圖像等，平臺專家登陸系統(tǒng)后可對會診疾病進(jìn)行多次研討，同時(shí)學(xué)員也可參加到會診工作中來。網(wǎng)上會診將特聘專家通過網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系到一起，為專家提供了一個(gè)交流的平臺，解決了臨床中出現(xiàn)的疑難雜癥的判定難題，同時(shí)也為專家的研究提供了多種途徑。

3.8多種多媒體數(shù)據(jù)兼容 平臺應(yīng)兼容當(dāng)前主流的影像資料，其中包括X 線、超聲、SPECT 、PET、CT、DSA、MRI、數(shù)字胃腸、乳腺鉬靶、核醫(yī)學(xué)等方面影像資料。

4 結(jié)論

醫(yī)學(xué)影像的學(xué)習(xí)主要依靠實(shí)踐與理論，在網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上的醫(yī)學(xué)影像在線學(xué)習(xí)要突破傳統(tǒng)教與學(xué)的束縛，延伸到傳統(tǒng)教學(xué)無法到達(dá)的新區(qū)域，讓學(xué)習(xí)平臺真正的體現(xiàn)人性化、網(wǎng)絡(luò)化、高效化及實(shí)用化，達(dá)到推進(jìn)人才培養(yǎng)、提升教學(xué)與科研綜合水平的目的，地促進(jìn)影像學(xué)教學(xué)改革的深入發(fā)展，加速醫(yī)學(xué)影像教育的現(xiàn)代化進(jìn)程。

參考文獻(xiàn)：

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篇(3)

關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)院校 教師 分類管理

中圖分類號：F240；G645 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1004-4914（2016）10-222-02

教師管理模式的改革是高校人事制度改革中的重點(diǎn)和難點(diǎn)，教師作為高校的主體，承擔(dān)著培養(yǎng)人才、科學(xué)研究以及為社會服務(wù)等多重任務(wù)。作為個(gè)體，教師也存在職業(yè)生涯選擇以及時(shí)間資源配置方面的自身訴求。高校教師人力資源的合理利用與科學(xué)配置事關(guān)高校的全面發(fā)展和人才的培養(yǎng)質(zhì)量。隨著時(shí)代的發(fā)展，高校對教師一攬子管理的模式已逐漸成為高校發(fā)展的桎，對高校教師實(shí)施分類管理有望打破這一局面。近年來，已有部分知名高校如清華大學(xué)、浙江大學(xué)、山東大學(xué)、武漢大學(xué)等開始實(shí)施教師分類管理， 在取得一定成績的同時(shí)也存在很多的不足。西部醫(yī)學(xué)院校作為西部地區(qū)培養(yǎng)醫(yī)學(xué)棟梁的高校，也面臨著單一的教師職稱管理制度帶來的弊端，逐漸意識到實(shí)施教師分類管理的重要性。由于西部醫(yī)學(xué)院校尚處于教師分類管理的起步階段，因此充分考慮實(shí)施教師分類管理中的關(guān)鍵問題，將有助于西部醫(yī)學(xué)院校建立科學(xué)有效的教師分類管理模式。

一、西部醫(yī)學(xué)院校教師分類管理實(shí)施現(xiàn)狀

西部醫(yī)學(xué)院校目前大多只是根據(jù)現(xiàn)行的崗位設(shè)置指導(dǎo)性文件對院校內(nèi)部崗位分類和分級進(jìn)行了框架規(guī)定，并未進(jìn)行細(xì)化。根據(jù)工作性質(zhì)和崗位職責(zé)，人員崗位類別劃分為“管理崗位”、“專業(yè)技術(shù)崗位”和“工勤技能崗位”，教師整體被劃為“專業(yè)技術(shù)崗位”類別。專業(yè)技術(shù)崗位分為13個(gè)等級。專業(yè)技術(shù)一、二、三、四級為正高級崗位，專業(yè)技術(shù)五、六、七級為副高級崗位，專業(yè)技術(shù)八、九、十級為中級崗位，專業(yè)技術(shù)十一、十二、十三級為初級崗位。在職稱評聘上，院校具有副高及以下職稱評審權(quán)，三級及以下人員的聘任權(quán)；正高人員的職稱評審及二級崗位的聘任由人力資源與社會保障廳統(tǒng)一掌控，一級崗位聘任由國家統(tǒng)一部署。院校大多采取評聘分離的形式，分別在教師職稱評審和崗位聘任上設(shè)置不同的條件，由于崗位聘任時(shí)指數(shù)的限制，取得相應(yīng)專業(yè)技術(shù)資格的人員并不一定能聘任到相應(yīng)的級別。高職低聘現(xiàn)象在西部醫(yī)學(xué)院校也是屢見不鮮，教師普遍深感壓力大，一味追隨職稱評聘、學(xué)術(shù)不端及造假現(xiàn)象日益嚴(yán)重。為了緩解這種評聘壓力，部分院校設(shè)想在職稱評審時(shí)設(shè)立更高的門檻，以期望從入口裁員來緩解聘任危機(jī)，這更使得教師怨聲載道。在此現(xiàn)狀下，對教師隊(duì)伍建設(shè)精細(xì)化的規(guī)劃和指導(dǎo)迫在眉睫，教師分類管理或許是打破這一僵局的必然選擇。

二、西部醫(yī)學(xué)院校實(shí)施教師分類管理應(yīng)考慮的問題

1.教師分類管理的時(shí)間點(diǎn)的設(shè)置。醫(yī)學(xué)院校教師分類管理一般將教師分為教學(xué)型、教學(xué)科研型和科研型三類，其中教學(xué)型教師崗位職責(zé)偏重于教育和教學(xué)，教學(xué)科研型教師崗位職責(zé)側(cè)重于教學(xué)和科研綜合能力的體現(xiàn)，科研型教師崗位職責(zé)主要是進(jìn)行科學(xué)研究。但在教師生涯的何時(shí)間對教師進(jìn)行分類管理是值得慎重考慮的問題，有些院校選擇在教師入職的那一刻就將其進(jìn)行分類管理，有些在教師取得講師職稱、副高級職稱、甚至高級職稱時(shí)開始對其進(jìn)行分類管理。這兩種選擇各有利弊，前者一開始就為教師的職業(yè)生涯規(guī)劃了明確了方向，使其一進(jìn)校就有了為之努力的方向，但并不是所有教師一開始的選擇就是自己合適的定位；后者可以使教師在一段時(shí)間里通過實(shí)踐明確自己的合適定位，但其中的實(shí)踐檢驗(yàn)需要耗費(fèi)時(shí)間和精力。但無論如何，時(shí)間點(diǎn)的設(shè)置問題是進(jìn)行教師分類管理應(yīng)該重點(diǎn)考慮的問題之一。

2.教師分類與崗位的關(guān)系。醫(yī)學(xué)院校一般設(shè)有管理部門、教學(xué)部門、教學(xué)教輔部門及重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室等科研部門，專職教師主要分布在教學(xué)部門，兼職教師主要分布在管理部門、教學(xué)教輔部門、重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室等科研部門。重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室等科研部門專業(yè)技術(shù)人員雖然以科研為主，但同時(shí)也承擔(dān)著一定的教學(xué)任務(wù)，其身份定位又有別于一般兼職教師。因此在對教師分類管理過程中，不同崗位教師的不同情況，也應(yīng)該充分考慮。

3.配套的培養(yǎng)機(jī)制的建立。對教師進(jìn)行分類管理，不只是簡單地對老師進(jìn)行分類后任其發(fā)展，院校的引導(dǎo)、團(tuán)隊(duì)的建立，配套的培養(yǎng)機(jī)制的建立亦非常重要。一個(gè)學(xué)科，一個(gè)學(xué)院、一個(gè)系部教研室、一個(gè)實(shí)驗(yàn)室，如何建立一個(gè)教學(xué)型團(tuán)隊(duì)、教學(xué)科研型團(tuán)隊(duì)、科研型團(tuán)隊(duì)，營造良好的人才培養(yǎng)氛圍，使不同類別的教師找到歸屬感，這也是在進(jìn)行教師分類管理中不容忽視的問題。

4.職稱評聘條件的設(shè)置。職稱評聘事關(guān)教師切身利益，對教師進(jìn)行分類管理，并不意味著競爭的結(jié)束，評聘壓力的釋放，而是給教師提供充分發(fā)揮其優(yōu)勢的空間，使其術(shù)業(yè)有專攻，促進(jìn)其成績、成果的取得。因此，對于不同類別教師不同級別的評聘條件的設(shè)置也至關(guān)重要。適宜的評聘條件能形成良性競爭，促進(jìn)教師的成長；不適宜的評聘條件會削弱教師分類管理的優(yōu)勢，增長教師不滿情緒，阻礙教師的成長。因此，在教師分類管理中評聘條件的設(shè)置應(yīng)慎重考慮。

5.考評機(jī)制的建立與績效分配的權(quán)衡。對教師進(jìn)行分類管理后，不同類別的教師崗位職責(zé)側(cè)重點(diǎn)不同，其取得的成績、成果方向也有差異，如何衡量不同類別教師的成績、成果的對等度，使不同類別教師績效分配達(dá)到相對公平也將是一個(gè)棘手問題。因此考評指標(biāo)的建立與績效分配息息相關(guān)，不能將兩者割裂。

6.教師崗位退出機(jī)制的建立。在任何時(shí)候、任何年代，優(yōu)勝劣汰永遠(yuǎn)存在。對教師進(jìn)行分類管理，意在形成良性競爭氛圍，激勵(lì)先進(jìn)，鞭策后進(jìn)。當(dāng)前高校教師分類管理存在的一個(gè)急需解決的主要問題是分類管理后續(xù)保障體制，因此如何建立能上能下動(dòng)態(tài)管理的退出機(jī)制也是應(yīng)著重考慮的問題。

三、對西部醫(yī)學(xué)院校教師實(shí)施教師分類管理的建議

1.合理設(shè)置分類管理時(shí)間點(diǎn)。實(shí)施教師分類也應(yīng)堅(jiān)持以人為本的理念，筆者認(rèn)為在分類管理的時(shí)間設(shè)置上應(yīng)留有空間和余地。西部醫(yī)學(xué)院校教師學(xué)歷基本均為碩士研究生以上學(xué)歷，對于博士畢業(yè)的教師，由于在其學(xué)歷教育過程中接觸教學(xué)和科研工作相對較多，對其自身已有大致定位，可以在其入職時(shí)就使其確定教師類別、主攻方向；而碩士畢業(yè)的教師，相對來講，對教學(xué)和科研工作涉世未深，尚對自身沒有明確定位，可以不急于分型，待其經(jīng)過一定的實(shí)踐檢驗(yàn)后（取得講師職稱后）再進(jìn)行分類。分類管理范式如圖1所示。

2.按崗位進(jìn)行教師分類。西部醫(yī)學(xué)院校教師一般有專職教師、一般兼職教師和“雙肩挑教師”，其分布崗位、身份也略有不同。專職教師大多為教學(xué)部門的教學(xué)人員，一般兼職教師包含學(xué)生輔導(dǎo)員、行政教輔兼職教學(xué)人員，實(shí)驗(yàn)室兼職教學(xué)人員，“雙肩挑教師”大多為具有高級教師職稱的領(lǐng)導(dǎo)干部。因此，在進(jìn)行教師分類管理時(shí)，不可一攬子分類，如圖2所示。對于教學(xué)部門的專職教師，應(yīng)傾向于教學(xué)型或教學(xué)研究型；學(xué)生輔導(dǎo)員以思政教學(xué)為主應(yīng)傾向于教學(xué)型，行政教輔兼職教學(xué)人員科研時(shí)間有限也應(yīng)傾向于教學(xué)型，實(shí)驗(yàn)室兼職教學(xué)人員應(yīng)傾向于教學(xué)研究型或科研型，“雙肩挑教師”一般資歷深厚且具有一定的科研能力，應(yīng)傾向于教學(xué)型或教學(xué)研究型。

3.注重教師能力的提升。建立“以人為本”與“人盡其才”的教師分類管理模式，應(yīng)注重教師能力的提升，為教師營造良好的提升氛圍，在加強(qiáng)學(xué)校內(nèi)培訓(xùn)和校外培訓(xùn)的同時(shí)，應(yīng)根據(jù)教師個(gè)體自身的自主選擇，安排富有工作經(jīng)驗(yàn)、學(xué)術(shù)與教學(xué)水平兼具的優(yōu)秀導(dǎo)師進(jìn)行引導(dǎo)，即實(shí)施“青年教師導(dǎo)師制”，根據(jù)其專業(yè)發(fā)展方向，配備相應(yīng)的導(dǎo)師，進(jìn)入相應(yīng)的學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)，在導(dǎo)師和團(tuán)隊(duì)力量的幫助和指引下，盡快明確職業(yè)目標(biāo)，確定教師類型。

4.探索“以類評聘職稱”的評聘機(jī)制。在教師的職稱評聘機(jī)制中，應(yīng)針對不同類別的教師建立不同的職稱評聘制度。針對教學(xué)型教師，根據(jù)其崗位職責(zé)，主要從其教育教學(xué)能力、教育教學(xué)水平、教育教學(xué)效果和教育教學(xué)改革等方面設(shè)立評聘指標(biāo)。針對研究型教師，應(yīng)主要從其科研課題、科研成果與產(chǎn)出等科研水平方面設(shè)立評聘指標(biāo)。針對教學(xué)研究型教師，應(yīng)從其教學(xué)與科研的綜合能力水平方面設(shè)立評聘指標(biāo)。在指數(shù)受限的情況下，可適當(dāng)設(shè)立學(xué)院聘任指標(biāo)和學(xué)校聘任指標(biāo)，同時(shí)需兼顧外部公平和內(nèi)部公平。具體評聘指標(biāo)如表1。

5.建立“以崗定薪”、“以評定績”、“以績定酬”相結(jié)合的教師分類管理績效分配模式。建立“以崗定薪”、“以評定績”、“以績定酬”教師分類管理績效分配模式，應(yīng)首先明確教學(xué)型教師、教學(xué)科研型教師與教學(xué)研究型教師同等重要，只是各類型教師術(shù)業(yè)專攻方向不同，不能有重科研、輕教學(xué)的觀念。在考評和績效標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)置上，應(yīng)考慮不同崗位教師對應(yīng)的崗位職責(zé)，使同一級別的不同類型教師可通過達(dá)到不同的考評指標(biāo)獲得對等的績效薪酬。

6.建立健全教師退出機(jī)制。實(shí)施教師分類管理并不意味著每位教師都能在教師崗上找到合適定位，在教師分類選擇過程中，可能出現(xiàn)這樣或那樣的問題，如一次選型不合適，選型合適而能力不足，不能勝任任何類型等。因此，應(yīng)針對教師分類管理中出現(xiàn)的不同問題采取不同的措施。針對一次選型不合適的問題，可以設(shè)立在其取得高一級職稱時(shí)重新確定；針對選型合適能力不足的問題，應(yīng)設(shè)立能上能下、靈活動(dòng)態(tài)的聘任機(jī)制，以此鞭策后進(jìn)；針對經(jīng)實(shí)踐檢驗(yàn)不能勝任任何類型的教師，應(yīng)建立教師流動(dòng)退出機(jī)制，安排其到合適的非教師崗位工作，盡量避免人才浪費(fèi)。

四、結(jié)語

實(shí)施教師分類管理是國家人才發(fā)展與教育體制改革的的需要，更是現(xiàn)階段學(xué)校實(shí)際發(fā)展的需要。在當(dāng)下，西部醫(yī)學(xué)院校要實(shí)現(xiàn)教師人力資源的合理利用與科學(xué)配置，實(shí)施教師分類管理是其必然選擇。因此在實(shí)施教師分類的起步階段，更應(yīng)該充分考慮教師分類管理過程中的重點(diǎn)問題，以問題為導(dǎo)向設(shè)立教師分類管理方案，建立切實(shí)可行、科學(xué)有效的教師分類管理模式，真正促進(jìn)教師多元化與個(gè)性化發(fā)展，實(shí)現(xiàn)學(xué)校事業(yè)發(fā)展與教師個(gè)人事業(yè)發(fā)展的雙贏。

參考文獻(xiàn)：

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（作者單位：寧夏醫(yī)科大學(xué) 寧夏銀川 750004）

篇(4)

關(guān)鍵詞：云計(jì)算 醫(yī)學(xué)信息 集成

Doi：10.3969/j.issn.1671-8801.2014.03.564

【中圖分類號】R-1 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】B 【文章編號】1671-8801（2014）03-0364-01

隨著當(dāng)前計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)也在發(fā)生著增長，而由于醫(yī)學(xué)信息的特殊性需要對其進(jìn)行有效的管理，而且當(dāng)前的管理方案需要進(jìn)行革新，將信息集成技術(shù)以及新集成相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和研究，出現(xiàn)了很多的信息集成技術(shù)[1]。而采用計(jì)算機(jī)云技術(shù)將醫(yī)學(xué)信息進(jìn)行集成管理，為當(dāng)前的醫(yī)學(xué)信息集成方法提供了新的信息管理思路。因?yàn)橛?jì)算機(jī)云技術(shù)是一種虛擬的模擬技術(shù)，將數(shù)據(jù)存儲到一個(gè)客戶端，然后客戶需要使用其里面的數(shù)據(jù)時(shí)，則要對其數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)取，通過云計(jì)算客戶端提供的信息獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)服務(wù)。

1 信息集成

1.1 信息集成概念。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，信息的集成從以前的紙質(zhì)文檔逐漸變?yōu)楫?dāng)前的電子文檔，因?yàn)殡娮游臋n在管理上較為簡捷，而且不易損壞、攜帶方便。醫(yī)院的信息管理則以信息管理系統(tǒng)為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)對醫(yī)學(xué)信息管理，但是每個(gè)醫(yī)院的信息資源有限，而且未能與外界的新技術(shù)進(jìn)行及時(shí)接軌，這樣就對醫(yī)學(xué)信息的傳播起到的抑制作用。但是隨著云計(jì)算的興起，采用云計(jì)算實(shí)現(xiàn)對醫(yī)學(xué)信息的集成，這樣不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對醫(yī)學(xué)信息的共享，而且還能較為有效的實(shí)現(xiàn)對醫(yī)學(xué)信息的傳播。用戶可以通過云計(jì)算查詢數(shù)據(jù)庫中的醫(yī)學(xué)信息，從而實(shí)現(xiàn)了醫(yī)學(xué)信息集成的高效性，同時(shí)目前的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，使得采用web服務(wù)就可以調(diào)取云計(jì)算端的醫(yī)學(xué)信息數(shù)據(jù)，這樣以數(shù)據(jù)查詢以及網(wǎng)絡(luò)通信實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的調(diào)取，從而獲得云計(jì)算端存在的醫(yī)學(xué)服務(wù)信息[2]。

1.2 醫(yī)學(xué)信息集成。醫(yī)學(xué)信息的集成需要特殊的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行約束，同時(shí)其標(biāo)準(zhǔn)還有確定醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的傳輸協(xié)議，將醫(yī)學(xué)信息以固有的格式和順序在醫(yī)院的管理系統(tǒng)中進(jìn)行傳遞。通過云計(jì)算的集成，可以有效的規(guī)范醫(yī)療服務(wù)，還能夠?qū)⑨t(yī)學(xué)信息實(shí)現(xiàn)相互交流。現(xiàn)在主要的醫(yī)學(xué)信息集成是醫(yī)院信息系統(tǒng)以及放射科的信息系統(tǒng)進(jìn)行集成，然后依據(jù)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議實(shí)現(xiàn)醫(yī)療診斷和信息的綜合分析。將主要的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸、采集、交流和存儲，從而滿足不同用戶的使用，采用因計(jì)算對醫(yī)學(xué)信息集成，將醫(yī)學(xué)信息進(jìn)行加密處理、采用數(shù)據(jù)庫技術(shù)、影像傳遞技術(shù)以及數(shù)字處理技術(shù)等實(shí)現(xiàn)信息集成。

2 云計(jì)算

2.1 云計(jì)算概念。云計(jì)算的初步提出是Google總裁在描述Google Docs的實(shí)現(xiàn)模式上所運(yùn)用到的詞匯，從此云計(jì)算成為了計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的重要研究對象。曾經(jīng)有人定義云計(jì)算為大規(guī)模的分布式計(jì)算模式，將計(jì)算能力、存儲能力、服務(wù)平臺以及具體服務(wù)進(jìn)行抽象化。云計(jì)算的規(guī)模很大，而且還能夠進(jìn)行擴(kuò)展，它與用戶之間的交互關(guān)系是按需交互，即按照用戶的需求，然后在云計(jì)算端尋找相應(yīng)的數(shù)據(jù)服務(wù)，將服務(wù)數(shù)據(jù)傳遞給用戶，從而實(shí)現(xiàn)云計(jì)算服務(wù)。云計(jì)算中包含了重要的資源，其主要包含了存儲設(shè)備、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用程序以及服務(wù)，這些都最優(yōu)化管理以及最少提供商干預(yù)下實(shí)現(xiàn)快速提交和注冊。云計(jì)算技術(shù)需要各種技術(shù)的支持，其中主要的支持技術(shù)為虛擬技術(shù)、并行和效用計(jì)算、分布式計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、負(fù)載均衡技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)存儲技術(shù)等，由于這些技術(shù)的支持確立了云計(jì)算的高可靠性、超大規(guī)模、抽象化、高擴(kuò)展性以及按需服務(wù)性的特點(diǎn)[3]。

2.2 云計(jì)算類別。針對云計(jì)算的分類主要可以按照服務(wù)模式、部署方式進(jìn)行分類。按照部署方式進(jìn)行分類主要可以分為公有云、私有云以及混合云。目前比較典型的公有云有無錫計(jì)算機(jī)云中心以及Google App Engine，Amazon EC2，IBM Developer Cloud，這些公有云所提供的資源可以應(yīng)用到平臺、程序以及基礎(chǔ)設(shè)施中。私有云則是在團(tuán)體或者企業(yè)內(nèi)部所擁有的計(jì)算機(jī)服務(wù)模式，不會對公眾開放，僅僅對特有部分人群進(jìn)行開放，私有云在降低IT結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度上具有很高的服務(wù)管理能力，使得私有云中數(shù)據(jù)庫的資源可以有更多的變化，確保有效信息的安全性?；旌显苿t是以特有的標(biāo)準(zhǔn)將私有云與公有云進(jìn)行組合，每種云要保持相對獨(dú)立，混合云可以有私有云上的安全保障，同時(shí)還能有公有云上的資源成本低的特點(diǎn)，但是在內(nèi)部資源不足時(shí)需要在公有云上進(jìn)行資源擴(kuò)展，那么則需要相對更加安全的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，從而達(dá)到按照用戶需求提供相應(yīng)的服務(wù)[4]。

3 小結(jié)

隨著計(jì)算機(jī)云技術(shù)的發(fā)展，促使當(dāng)前的醫(yī)學(xué)信息的采集也逐漸走向云技術(shù)，并且以web服務(wù)技術(shù)來將不同的醫(yī)學(xué)服務(wù)進(jìn)行封裝，封裝過程中按照不同的邏輯實(shí)現(xiàn)對其有效封裝，同時(shí)將多個(gè)服務(wù)進(jìn)行組合應(yīng)用，將基本的醫(yī)療服務(wù)通過不同的醫(yī)學(xué)描述來進(jìn)行信息傳遞。將整個(gè)服務(wù)解析為云計(jì)算集群之上，采用系統(tǒng)文件分布式傳遞，并且以分布式計(jì)算框架來對醫(yī)學(xué)信息進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)整個(gè)醫(yī)學(xué)采集信息的可靠性。云計(jì)算上的任務(wù)調(diào)度，主要是通過Hadoop集成群實(shí)現(xiàn)，將調(diào)度的策略應(yīng)用到整個(gè)云計(jì)算系統(tǒng)的線性運(yùn)行之中，將異構(gòu)的云計(jì)算集群以節(jié)點(diǎn)性能的不同來對其進(jìn)行合理的配置，以此來滿足不同需求上的程序運(yùn)行效率。采用云計(jì)算技術(shù)可以有效的擴(kuò)大醫(yī)學(xué)信息的集成，目前對于醫(yī)學(xué)服務(wù)的封裝還存在著很多格式上的難點(diǎn)，需要進(jìn)行不斷創(chuàng)新處理，解決相應(yīng)存在的問題，目前采用云計(jì)算來實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)信息的集成，可以有效的提高數(shù)據(jù)處理效率，同時(shí)還可以有效的節(jié)約成本。

參考文獻(xiàn)

[1] 黃慶藏.基于云計(jì)算的醫(yī)學(xué)信息集成方法研究[D].浙江工業(yè)大學(xué)，2012

[2] 葉蕾，黃慶藏，于明遠(yuǎn)，俞棟輝.基于云計(jì)算環(huán)境的醫(yī)學(xué)信息集成[J].電信科學(xué)，2011，12：12-16

篇(5)

作者簡介：甘師秀（1956—），女，河南信陽人，學(xué)士，高等教育出版社研究員，研究方向?yàn)榫庉媽I(yè)與出版物質(zhì)量管理。通信方式：.cn。

摘要：為更好地遵循使用全國科學(xué)技術(shù)名詞審定委員會審定公布的醫(yī)學(xué)名詞，文章就所發(fā)現(xiàn)的醫(yī)學(xué)類漢語推薦使用規(guī)范名詞學(xué)科間定名不同、規(guī)范名詞與同義詞相互又稱、熱點(diǎn)名詞與語言類工具書的差異等方面的問題進(jìn)行了探討。

關(guān)鍵詞：科技名詞，醫(yī)學(xué)，規(guī)范

中圖分類號：N04；R3；R4文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1673-8578（2013）05-0050-04

隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，目前醫(yī)學(xué)的范疇已經(jīng)擴(kuò)容至基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、口腔醫(yī)學(xué)、公共衛(wèi)生與預(yù)防醫(yī)學(xué)、中醫(yī)學(xué)、中西醫(yī)結(jié)合、藥學(xué)、中藥學(xué)、特種醫(yī)學(xué)、醫(yī)學(xué)技術(shù)、護(hù)理學(xué)共11個(gè)一級學(xué)科，醫(yī)學(xué)名詞的應(yīng)用與生物學(xué)、動(dòng)物學(xué)等鄰近學(xué)科日益交叉滲透。在使用全國科學(xué)技術(shù)名詞審定委員會審定公布的《醫(yī)學(xué)名詞》過程中，發(fā)現(xiàn)有同一名詞在不同學(xué)科間定名不同、規(guī)范名詞與同義詞相互又稱、熱點(diǎn)名詞與語言類權(quán)威工具書有差異等問題。這些問題常常出現(xiàn)在同一本書內(nèi)，給出版物的編輯加工和質(zhì)量評判帶來困惑，有必要對此做進(jìn)一步規(guī)范。

一同一術(shù)語定名不同

基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)名詞是醫(yī)學(xué)名詞的基本構(gòu)成。基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)學(xué)科規(guī)范名詞工作開展較早，公布審定名詞量較大，但基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)之間，甚至基礎(chǔ)學(xué)科與臨床學(xué)科之間同一名詞定名不一致的現(xiàn)象比較突出。這種現(xiàn)象也見于中西醫(yī)學(xué)科之間。試歸納舉例如下：

1基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)

從實(shí)際情況來看，大多數(shù)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)規(guī)范名詞定義嚴(yán)謹(jǐn)、應(yīng)用廣泛、使用頻率高，統(tǒng)一使用于其他學(xué)科是最便捷的方式。如統(tǒng)一采用“耳郭”“嗜堿性粒細(xì)胞”“嗜酸性粒細(xì)胞”“心輸出量”“包含體”“唾液腺”等術(shù)語，這樣也符合審定名詞“臨床服從基礎(chǔ)的原則”[1]；尤其是cardiac output在臨床學(xué)科由“心輸出量”改為“心排血量”或“心排出量”，又稱“心輸出量”，另外還有“每搏輸出量”。其實(shí)，作為機(jī)體血液循環(huán)的“泵”，心臟輸出的只能是血，而不可能是別的。在日常審稿中發(fā)現(xiàn)，幾乎每部相關(guān)專業(yè)書稿都有“心輸出量”一詞出現(xiàn)，而使用“心排血量”“心排出量”者寥寥。

但在涉及疾病名稱時(shí)，建議以臨床醫(yī)學(xué)規(guī)范名詞為標(biāo)準(zhǔn)，如統(tǒng)一采用“視網(wǎng)膜脫離”“甲狀腺功能亢進(jìn)癥”等術(shù)語?；A(chǔ)醫(yī)學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)有交叉的，建議進(jìn)一步統(tǒng)一規(guī)范用法，如將“視神經(jīng)盤”“視盤”“視神經(jīng)”和“視”等諸多用法統(tǒng)一規(guī)范術(shù)語為“視神經(jīng)盤”（參見表1）。

2基礎(chǔ)學(xué)科之間

基礎(chǔ)學(xué)科之間，鑒于生理學(xué)具有歷史較悠久、影響面較廣的特點(diǎn)（例如諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)），以及使用的嚴(yán)謹(jǐn)性和廣泛性，建議按表2中間學(xué)科欄的術(shù)語，如組織胺（histamine）、包含體（inclusion body）、弓形蟲?。╫xoplasmosis）、逆轉(zhuǎn)錄（reverse transcription）、生精小管（seminiferous tubule）做進(jìn)一步規(guī)范。但有關(guān)“袢”和“襻”的用法，二者英語等價(jià)術(shù)語均是loop，指形狀或功用像襻的東西[2]，應(yīng)首選用“襻”并統(tǒng)一其涉及的名詞（參見表2）。

3醫(yī)學(xué)及其他學(xué)科

表3中同一術(shù)語兩種表述方式并存，相對而言，肌酐（creatinine）、食管（esophagus）、纖維連結(jié)（fibrous joint）、宿主（host）、單核吞噬細(xì)胞系統(tǒng)（mononuclear phagocyte system）、中性粒細(xì)胞（neutrophilic granulocyte）比較簡潔、準(zhǔn)確，且使用廣泛，建議以此作進(jìn)一步統(tǒng)一規(guī)范。

4中西醫(yī)學(xué)之間

在我國傳統(tǒng)文化中，陰陽學(xué)說源遠(yuǎn)流長。陽痿是一個(gè)典型傳統(tǒng)病名，并且被現(xiàn)代醫(yī)學(xué)所引用，得到中醫(yī)和西醫(yī)廣泛認(rèn)同 [3]。“痿”和“萎”同見于漢語推薦使用規(guī)范名詞，不利于名詞統(tǒng)一，建議

這里采用中醫(yī)診斷學(xué)的術(shù)語，統(tǒng)一規(guī)范名詞中的“痿”字（參見表4）。

二規(guī)范名詞與同義詞相互又稱

“流行性出血熱”與“腎綜合征出血熱”相比較，雖然“腎綜合征出血熱”能直觀體現(xiàn)疾病的病理實(shí)質(zhì)，但“流行性出血熱”更突出了疾病的傳播性，社會意義大，并且使用頻率高，建議統(tǒng)一把“流行性出血熱”作為推薦使用規(guī)范名詞（參見表5）。

三科技名詞與語言類工具書的異同

從大眾熟知的艾滋病縮寫詞——AIDS對比來看，《現(xiàn)代漢語詞典》（第6版）對熱點(diǎn)名詞艾滋病的英語名詞定義簡單明確，漢語釋義也比較詳細(xì)[4]，用immune deficiency較好于immunodeficiency。相關(guān)學(xué)科審定科技名詞用“穹窿”，漢語工具書用“穹隆”，并且有關(guān)穹隆的英語等價(jià)術(shù)語有3個(gè)，建議在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步規(guī)范（參見表6）。

四定義欠準(zhǔn)確，不便于理解的詞

兒科學(xué)名詞“注意缺陷障礙（伴多動(dòng)）”，英語等價(jià)術(shù)語為attention deficit hyperactivity disorder。像審定名詞“出生缺陷” “神經(jīng)管缺陷”一樣，“注意缺陷”本身已經(jīng)是異常了，再加上一個(gè)異常詞——障礙，豈不等于“否定之否定”？實(shí)際應(yīng)用中，稱“兒童多動(dòng)癥”的常見，可能用“注意缺陷（多動(dòng)癥）”更好理解一些，但又與心理學(xué)的審定名詞“注意障礙attention deficit disorder”不一致。

從疾病名稱標(biāo)準(zhǔn)化、格式化要求出發(fā)，《中國精神障礙分類與診斷標(biāo)準(zhǔn)（第3版）》中定義有“童年和少年期的多動(dòng)障礙”[5]；ICD-10《疾病和有關(guān)健康問題的國際統(tǒng)計(jì)分類（第10次修訂本）》中定義有“通常在童年和青少年期發(fā)病”的“多動(dòng)”（F90）并且被我國推薦標(biāo)準(zhǔn)（GB/T 14396—2001）等效采用[6]；國內(nèi)專業(yè)權(quán)威學(xué)術(shù)書中稱“兒童多動(dòng)癥綜合征（hyperkinetic syndrome）”，簡稱“多動(dòng)癥”，又稱“注意缺陷多動(dòng)障礙 （attention deficit hyperactivity disorder，ADHD）”[7]。如此多種定義，應(yīng)在審定名詞的過程中進(jìn)行規(guī)范。

隨著社會的不斷進(jìn)步，語言文字也在不斷發(fā)展變化，科技名詞亦應(yīng)隨著語言文字的變化而變化，從而不斷提高其影響力。采用使用頻率高而又符合科技名詞本義的術(shù)語應(yīng)當(dāng)是審定名詞發(fā)展的趨勢。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]醫(yī)學(xué)名詞審定委員會醫(yī)學(xué)名詞（四）[M]北京：科學(xué)出版社，1996

[2]中國社會科學(xué)院語言研究所詞典編輯室漢英雙語現(xiàn)代漢語詞典（2002年增補(bǔ)本）[M]北京：外語教學(xué)與研究出版社，2012

[3]李艷紅，楊雪軍陽痿和陽萎的用詞規(guī)范探討[J]中國科技術(shù)語，2006，8（3）：42

[4]中國社會科學(xué)院語言研究所詞典編輯室現(xiàn)代漢語詞典[M]6版北京：商務(wù)印書館，2012：4，972，1065

[5]中華醫(yī)學(xué)會精神科分會 CCMD-3中國精神障礙分類與診斷標(biāo)準(zhǔn)[M]3版濟(jì)南：山東科學(xué)技術(shù)出版社，2006

篇(6)

醫(yī)院在長期的發(fā)展進(jìn)程中，出現(xiàn)了很多的醫(yī)院醫(yī)學(xué)科研檔案，這些檔案的內(nèi)容紛繁復(fù)雜，而且涉及的內(nèi)容也較為豐富，所以檔案的整理工作面臨較大的困難。而我國的醫(yī)院醫(yī)學(xué)科研檔案管理部門在建設(shè)上本身就存在不足，在對相關(guān)的醫(yī)學(xué)科研檔案進(jìn)行整理和管理的過程中很容易出現(xiàn)整理混亂、資料殘缺不全以及歸類不分明的問題，而這些問題的存在使得檔案管理工作的后續(xù)開展也變得更加困難，就現(xiàn)今我國的醫(yī)院醫(yī)學(xué)科研檔案管理的現(xiàn)狀來說，醫(yī)學(xué)科研檔案的質(zhì)量并不理想，而且其中很多的科研材料都不夠全面，無法為相關(guān)的醫(yī)院單位提供有效的參考資料，從而阻礙了醫(yī)院醫(yī)學(xué)水平的提升。就現(xiàn)今我國醫(yī)院醫(yī)學(xué)科研檔案管理中存在的問題來說，主要的問題包括以下四個(gè)方面：

1醫(yī)學(xué)科研材料過于分散

缺乏集中性醫(yī)學(xué)科研的過程遵循循序漸進(jìn)的原則，其從立項(xiàng)開始到課題研究結(jié)束可能需要幾個(gè)月甚至是幾年的時(shí)間，在這一過程中，其會產(chǎn)生不同的材料，積累和建立多種不同類型的材料，但是我國的醫(yī)院醫(yī)學(xué)科研檔案管理部門對于這些材料沒有進(jìn)行有效的收集和整理，從而使得科研資料出現(xiàn)嚴(yán)重的流失問題。

2醫(yī)學(xué)資料殘缺不全

我國的醫(yī)院在發(fā)展的過程中，需要不斷的進(jìn)行醫(yī)學(xué)研究，而在醫(yī)學(xué)科研的過程中，其所積累的資料得不到有效的收集，出現(xiàn)流失問題，這樣就使得我國醫(yī)院醫(yī)學(xué)科研檔案管理部門中相關(guān)的醫(yī)學(xué)科研資料出現(xiàn)殘缺不全的問題，從而無法為醫(yī)院醫(yī)學(xué)水平的提升提供有效的參考資料。

3我國醫(yī)院醫(yī)學(xué)科研相關(guān)資料保存時(shí)間過長

一般來說，醫(yī)學(xué)科研開展需要很長的時(shí)間，短則數(shù)月，多則數(shù)年，在長期的開展過程中，醫(yī)學(xué)科研資料保存的時(shí)間也會相對增長，而且在保存的過程中，還會出現(xiàn)更多的科研資料，這樣就有可能造成資料的重復(fù)，使得資料的總量增多，從而對管理工作造成困擾。

4醫(yī)學(xué)科研資料分類不明顯

醫(yī)學(xué)科研資料中包含的內(nèi)容較為豐富，所涉及的知識面也相對較廣。醫(yī)學(xué)在進(jìn)行研究的過程中，其所涉及到的內(nèi)容較為豐富，涵蓋的面也較廣，這樣就會使得醫(yī)學(xué)科研資料的分類并不明顯，在管理分類上就會造成難以分辨的現(xiàn)象，從而使得管理的難度提升。

二加強(qiáng)醫(yī)院醫(yī)學(xué)科研檔案管理工作的措施

我國目前的醫(yī)學(xué)科研檔案管理工作中還有許多的不足，而這些問題嚴(yán)重影響到我國醫(yī)院醫(yī)學(xué)水平的提升，因此，要采取有效的措施，加強(qiáng)醫(yī)院醫(yī)學(xué)科研檔案管理工作，提升管理水平，從而推動(dòng)我國醫(yī)院醫(yī)學(xué)水平的提升。而針對醫(yī)院醫(yī)學(xué)科研檔案管理工作水平的提升，所采取的措施主要應(yīng)該包括以下四個(gè)方面的內(nèi)容：

1建立健全醫(yī)學(xué)科研檔案管理體系為保障

我國醫(yī)院醫(yī)學(xué)科研檔案管理工作的開展能夠符合現(xiàn)代化社會發(fā)展的需求，就需要將先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)科研檔案管理工作中，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來構(gòu)建醫(yī)學(xué)科研檔案管理體系，從而實(shí)現(xiàn)對醫(yī)學(xué)科研檔案的科學(xué)化管理，以保障醫(yī)學(xué)科研檔案的完整性和有效性。

2及時(shí)有效的對醫(yī)學(xué)科學(xué)檔案資料進(jìn)行收集和整理

對年份過久以及無實(shí)用價(jià)值的檔案資料要進(jìn)行及時(shí)的清理，同時(shí)要對內(nèi)容出現(xiàn)重復(fù)的醫(yī)學(xué)科研檔案資料進(jìn)行有效的整理，隨時(shí)對醫(yī)學(xué)科研檔案資料進(jìn)行更新和完善，保障醫(yī)學(xué)科研檔案的完整性，保障醫(yī)學(xué)科研檔案資料與時(shí)代的發(fā)展需求相符合，能夠?yàn)獒t(yī)院醫(yī)學(xué)水平的提高提供必要的參考。

3對醫(yī)學(xué)科研檔案進(jìn)行系統(tǒng)的歸檔和分類

嚴(yán)格的區(qū)分各種類別的醫(yī)學(xué)科研檔案，劃清醫(yī)學(xué)科研檔案的界限，及時(shí)的對收集的資料進(jìn)行類別的劃分，保障其存儲的合理性，盡可能的對醫(yī)學(xué)科研檔案進(jìn)行細(xì)分處理，對檔案分類系統(tǒng)進(jìn)行有效的改進(jìn)和完善，對新的醫(yī)學(xué)科研檔案資料進(jìn)行及時(shí)的收集、整理、編排以及精細(xì)篩選，在統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)上，實(shí)現(xiàn)形式的多樣化劃分。值得注意的是，在對醫(yī)學(xué)科研檔案資料進(jìn)行劃分的過程中，一定要突出專業(yè)化的特點(diǎn)，選擇適宜、科學(xué)的學(xué)科管理建檔方式，以形成一個(gè)統(tǒng)一的管理系統(tǒng)，從而提升醫(yī)學(xué)科研檔案的分類和管理水平。

4注重對檔案的更新和科研新檔的添加

醫(yī)學(xué)科研開展的時(shí)間都相對較長，在長時(shí)間的醫(yī)學(xué)研究中，要想充分的保障醫(yī)學(xué)科研檔案資料的完整性，就需要采用合理的方法，如分階段法對醫(yī)學(xué)檔案科研資料內(nèi)容進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶砑犹幚?，在建檔之后，就需要對科研工作進(jìn)行跟蹤管理，收集相關(guān)的檔案科研資料，對檔案科研資料的內(nèi)容進(jìn)行不斷的補(bǔ)充和更新，從而保障醫(yī)學(xué)科研檔案資料的完整性和有效性。

三結(jié)語

篇(7)

研究基因的專業(yè)有：

1、生物科學(xué)專業(yè)，是一門前沿的邊緣學(xué)科，生物科學(xué)是一門以實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)，研究生命活動(dòng)規(guī)律的科學(xué)。一般大學(xué)都設(shè)在生命科學(xué)院內(nèi)，與生物技術(shù)，生物工程是兄弟專業(yè)。其專業(yè)涉及面相當(dāng)廣，包括植物學(xué)，動(dòng)物學(xué)，微生物學(xué)，神經(jīng)學(xué)，生理學(xué)，組織學(xué)，解剖學(xué)等等。

2、臨床醫(yī)學(xué)專業(yè)，是一門實(shí)踐性很強(qiáng)的應(yīng)用科學(xué)專業(yè)，致力于培養(yǎng)具備基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)的基本理論和醫(yī)療預(yù)防的基本技能，臨床醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生主要學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)方面的基礎(chǔ)理論和基本知識，人類疾病的診斷、治療、預(yù)防方面的基本訓(xùn)練，有對人類疾病的病因、發(fā)病機(jī)制做出分類鑒別的能力。

3、生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)，它綜合工程學(xué)、生物學(xué)和醫(yī)學(xué)的理論和方法，在各層次上研究人體系統(tǒng)的狀態(tài)變化，并運(yùn)用工程技術(shù)手段去控制這類變化生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)培養(yǎng)具備生命科學(xué)、電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)及信息科學(xué)有關(guān)的基礎(chǔ)理論知識以及醫(yī)學(xué)與工程技術(shù)相結(jié)合的科學(xué)研究能力。

（來源：文章屋網(wǎng) ）