医疗NLP实践与思考深度学习技术在许多医学问题上取得成功：医学图像分类和分割：CNN文本中信息抽取、疾病预测：CNN、RNN、transformer病患语音识别和机器翻译：RNN、Seq2Seq体征检测和疾病风险评估：RNN、MLP、transformer新药研发：GCN手术机器人：CNN、强化学习等等…NLP赋能医疗业务 医疗数据包括：电子病历数据、药品说明书、检查报告单、体检报告、在线问诊/论
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2023-08-25 22:06:30
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# 如何实现一个基本的Python医学应用
在这个的数字化时代，医学应用程序在医疗行业中发挥着重要的作用。对于刚入行的小白来说，构建一个简单的Python医学应用需要几个步骤。本文将为您详细介绍流程、代码实现以及如何构建和部署这些步骤。
## 整体流程
我们将创建一个简单的应用，帮助用户输入病人的症状并返回可能的疾病。下面是实现这个应用的步骤：
| 步骤 | 任务描述
原创
2024-09-11 07:43:38
49阅读
对于一个刚刚进入实验室的学生而言，尤其是本科可能还是临床专业的。对于科研这方面基本上就没有接触的情况下，在一进入实验室的时候可能都不知道要干嘛。这里，就根据笔者自己的经验来给刚刚进入实验室的小朋友们，分享一下我们在进入医学科研这个领域的时候，都需要有哪些技能。以下只代表自己的个人观点，要是有哪些遗漏的欢迎补充。我们在科研最后呈现的时候，其实都是通过文章来进行呈现的。所以其实我们需要具备的一切的技能
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2023-10-24 23:15:21
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# Python在医学应用中的探索
随着信息技术的迅速发展，Python作为一种高效、易用的编程语言，逐渐在医学领域中崭露头角。从数据分析到机器学习，再到图像处理，Python的应用无处不在。本文将探讨Python在医学中的一些应用场景，并展示一些代码示例。
## 1. 数据分析
在医学研究中，数据分析是基础环节之一。我们可以用Python的`pandas`库来处理医学数据集。假设我们有一个
整理了部分Python基础用法和应用代码，后续会继续完善。一、数据输入二、while循环2.1 简单实例 2.2 猜数字游戏2.3 九九乘法表 三、for循环3.1 简单实例3.2 for循环嵌套 四、continue和break4.1 continue实例代码 4.2 break实例代码 五、ran
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2023-11-10 22:39:52
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文章分段，文本结构化import re
data = []
for line in open('方剂学--完整版.txt',encoding='utf8'):
data.append(line.strip())
print(data[:20])数据结构：处理过程，用正则表达式：f = open('方剂学--完整版.txt',encoding='utf8')
text = f.read(
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2023-06-08 20:30:32
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前言这是R语言和医学统计学的第2篇内容。主要是用R语言复现课本中的例子。我使用的课本是孙振球主编的《医学统计学》第4版，封面如下：完全随机设计资料的方差分析使用课本例4-2的数据。首先是构造数据，本次数据自己从书上摘录。。trt<-c(rep("group1",30),rep("group2",30),rep("group3",30),rep("group4",30))
weight<
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2023-08-28 13:22:47
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这些方面形成此领域的三个主要过程——图像形成、图像计算和图像管理。医疗图像处理是一个非常复杂的跨学科领域，涵盖从数学、计算机科学到物理学和医学的众多科学学科。 分析法的典型示例包括广泛用于断层扫描的滤波反投影（FBP）；在MRI中尤为重要的傅里叶变换（FT）；以及延时叠加（DAS）波束成型，这是超声检查中一种不可或缺的技术。这些算法在所需的处理能力和计算时间方面精巧而高效。核磁共振扫描仪（MRI）
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2024-03-05 09:01:04
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# 1 前言? 基于大数据的心血管疾病分析?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：1 课题背景本项目的任务是利用患者的检查结果预测心血管疾病(CVD)的存在与否。2 数据处理数据集包括年龄、性别、收缩压、舒张
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2023-07-06 22:35:39
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## Python医学应用代码简介
Python是一种功能强大的编程语言，广泛应用于医学领域。它提供了许多库和工具，可以帮助医学专业人员进行数据处理、图像分析、机器学习和模拟等任务。本文将为您介绍一些常见的Python医学应用代码，并提供相应的示例。
### 1. 数据处理
医学研究通常涉及大量的数据，而Python提供了丰富的库来处理和分析这些数据。下面是一个示例，演示如何使用pandas
原创
2023-08-26 07:47:34
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对于one-shot医学图像分割使用学习变换的数据增强Data augmentation using learned transformations for one-shot medical image segmentation 文章目录对于one-shot医学图像分割使用学习变换的数据增强摘要引言相关工作网络模型结论 首先解释一下什么是 one-shot，样本标记只有一个或者很少，且样本又有变
目的：掌握 熟悉 pandas matplotplt numpy等库1导入数据#导入数据
file_name = '朝阳医院2018年销售数据.xlsx'
# 使用ExcelFile()时需要传入目标excel文件所在路径及文件名称
xls = pd.ExcelFile(file_name)
print(xls)
# 使用parse()可以根据传入的sheet名称来提取对应的表格信息转化成df格式
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2023-06-30 11:41:39
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在医学图像领域Python是一种广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域的编程语言。在医学科研领域中，Python也被广泛地应用于数据处理、机器学习、图像处理等方面。但是，要想快速掌握Python并将其应用于医学科研中，您需要掌握一些基本的技巧和策略。在本文中，我们将详细介绍并探讨Python在医学科研中的应用。第一步：学习 Python 基础语法学习 Python 的第一步是掌握其基础语法
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2023-07-30 21:46:01
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目录：1 概述２现代数字信号处理器的特点和发展趋势３数字信号处理在医学领域的应用原文：1 概述数字信号处理(Digital Signal Processing，简称ＤＳＰ)是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。２０世纪６０年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。数字信号
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2023-10-09 20:36:23
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首发于机器学习与图像处理写文章GPU医学图像处理应用谭庆波哈尔滨工业大学计算机科学与技术博士在读9人赞同了该文章前言通常情况下GPU（图像处理单元）与CPU（中央处理单元）的理论性能相差10倍，GPU强于CPU。GPU是多数据并行设计，性能取决于给定算法的并行化成程度。它主要用于苛刻的重建算法、医学图像、超声波、光学成像、显微技术。本文主要介绍GPU用于医学图像处理的4个方面：基本的图像处理操作
原创
2020-11-28 17:32:53
686阅读
多媒体技术及其医学应用
原创
2021-08-19 13:03:17
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随着药品和医疗器械安全性问题重要性的不断提升，越来越多的生产厂商将机器视觉技术引入实际生产中来，以达到提高生产效率，加强产品质量保障的目的。同样，在医疗系统中机器视觉也得到了越来越多的应用。在工业和医疗领域，面对不可逆转的机器换人浪潮，首当其冲的是工作内容高度重复且机械化的生产线工人和...
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2019-03-16 12:49:58
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文章目录使用 Python 进行 Covid-19 病例预测的机器学习项目数据准备数据可视化使用 Python 预测未来 30 天的 Covid-19 病例在本文中，我将向您介绍一个在接下来的 30 天内使用 Python 预测 Covid-19 病例的机器学习项目。这些类型的预测模型有助于准确预测流行病，这对于获取有关传染病可能传播和后果的信息至关重要。政府和其他立法机构依靠这些机器学习预测模型
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2024-08-15 10:42:30
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医疗信息搜索引擎 医疗问答系统 医疗决策支持系统 挑战及研究展望
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2018-05-09 09:05:00
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前言丁香医生的评论区和后台，每天都会收到成千上万条关于健康的问题。为了帮助用户解决各种健康疑问，丁香医生提供了多种不同形式的服务。对于高频、有共性的问题，通过数百位医生、专家收集整理资料，编写成专业易懂、FAQ问答形式的「健康百科」。此外，还有大量「专家科普」深度长文，解释每个医疗知识背后的来龙去脉。这两类内容都具备良好的结构化，有相对工整的标题，有归属的科室，同时或以医疗实体分类，或以健康top
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2024-02-19 17:30:40
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