Сигнал информатика это: Информация и сигнал (8 класс) Информатика и ИКТ

Содержание

Информация и сигнал (8 класс) Информатика и ИКТ

Информация (от лат. «informatio» -осведомление, разъяснение, изложение) — очень широкое понятие, имеющее множество трактовок. Рассмотрим его с точки зрения субъективного (бытового, человеческого) подхода.

В обыденной жизни под информацией понимают всякого рода сообщения, сведения о чём-либо, которые получают и передают люди. Информация содержится в речи людей, текстах книг, колонках цифр, в звуках и видах природы, в показаниях часов, термометров и других приборов. Каждый материальный объект, с которым происходят изменения, становится источником информации либо об окружающей среде, либо о происходящих в этом объекте процессах. Эту информацию мы получаем в виде сигналов — изменений физических величин (давления, температуры, цвета и др.). Различают световые, звуковые, тепловые, механические, электрические и другие типы сигналов.

Информация для человека — это содержание сигналов (сообщения), воспринимаемых человеком непосредственно или с помощью специальных устройств, расширяющее его знания об окружающем мире и протекающих в нём процессах.

Сигналы могут быть непрерывными или дискретными.

Непрерывный сигнал принимает бесконечное множество значений из некоторого диапазона. Между значениями, которые он принимает, нет разрывов.

Дискретный сигнал принимает конечное число значений. Все значения дискретного сигнала можно пронумеровать целыми числами. Сравните лестницу и наклонную плоскость. В первом случае имеется строго определённое количество фиксированных высот, равное числу ступенек. Все их можно пронумеровать. Наклонная плоскость соответствует бесконечному количеству значений высоты.

В жизни человек чаще всего имеет дело с непрерывными сигналами. Примерами непрерывных сигналов могут служить речь человека, скорость автомобиля, температура в некоторой географической точке в течение определённого периода времени и многое другое. Примером устройства, подающего дискретные сигналы, является светофор. Сигнал светофора может быть красным, жёлтым или зелёным, т. е. принимать всего три значения.

Самое главное:

  • Информация для человека — это содержание сигналов ( сообщения), которые он получает из различных источников.
  • Сигналы могут быть непрерывными или дискретными. Непрерывный сигнал принимает бесконечное множество значений из некоторого диапазона. Дискретный сигнал принимает конечное число значений, которые можно пронумеровать.

Вопросы и задания:

  1. Что такое информация для человека? Перечислите источники, из которых вы получаете информацию.
  2. Приведите примеры непрерывных и дискретных сигналов.

Содержание

Информатика и ИКТ ИНФОРМАЦИЯ И ЕЁ СВОЙСТВА

Информатика и ИКТ ИНФОРМАЦИЯ И ЕЁ СВОЙСТВА ИНФОРМАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ

Ключевые слова • информация • сигнал • непрерывный сигнал • дискретный сигнал • виды информации • свойства информации

Информация и сигнал Информация для человека — это содержание сигналов (сообщения), воспринимаемых человеком непосредственно или с помощью специальных устройств, расширяющее его знания об окружающем мире и протекающих в нём процессах. В обыденной жизни под информацией понимают сообщения, сведения о чём-либо, которые получают и передают люди.

Информация содержится в текстах и видах природы речи людейчасов и других показаниях звуках книг приборов

Каждый материальный объект, с которым происходят изменения, становится источником информации. Эту информацию мы получаем в виде сигналов. Различают сигналы световые тепловые звуковые электрические механические

Непрерывный сигнал принимает бесконечное Дискретный сигнал принимает конечное число значений. Все значения некоторого диапазона. множество значений из дискретного сигнала можно пронумеровать целыми числами. принимает, нет Между значениями, которые он разрывов. Речь человека

Виды информации По способу восприятия человеком информация может быть разделена на следующие виды: визуальная аудиальная обонятельная тактильная вкусовая

Полнота Актуальность Понятность Свойства информации Достоверность Полезность Объективность

Самое главное Информация для человека — это содержание сигналов (сообщения), которые он получает из различных источников. Сигналы могут быть: • непрерывными — они принимают бесконечное множество значений из некоторого диапазона; • дискретными – они принимают конечное число значений, которые можно пронумеровать. По способу восприятия человеком выделяют визуальную, аудиальную, обонятельную, вкусовую, тактильную информацию. Объективность, достоверность, полноту, актуальность, полезность и понятность называют свойствами информации. Одна и та же информация может обладать разными свойствами для разных людей.

Вопросы и задания Выберите правильный ответ. Что такое информация виды человека? Перечислите Выберите правильный для информации по Приведите правильный ответ. Выберите примеры непрерывных и Перечислите основные ответ. источники, изсигналов. выкак с помощьюгипотезы — е) Информация о том, получаете информацию. которых в) Обеё вы собираетесь провести выходной устройстве двигателя каждый водитель г) Слухи, вымыслы, непроверенные каждый способу. О правилах дорожного движения подручных дискретныхвосприятия человеком.

д) Если впадает в Каспийское море — это: a) Волга б) автомобиля: средств добыть огонь, будет для вас наиболее это: водитель автомобиля: деньдостоверная информация; на природе, то своевременной информацией 1) должен полезной: обладать полной информацией; 1) достоверная информация; 1) должен обладать полной информацией; для вас будет: 2) недостоверная информация. 1) если вы попадёте на необитаемый остров; 2) может иметь неполную информацию. 2) недостоверная информация. день прошлого 1) может иметь неполную информацию. сведения о погоде в такой же 2) в нашей повседневной жизни. года; 2) прогноз погоды на выходной день

Задания Укажите тип сигнала (дискретный или непрерывный), соответствующий графическим изображениям F t РТ № 3 (стр. 5)

Задание Установите соответствие между свойствами информации и их описаниями Информация выражена на языке, Объективность доступном для получателя Информация позволяет получателю Достоверность решать стоящие перед ним задачи Информация важна, существенна Актуальность в настоящий момент времени Информация достаточна для Полезность понимания ситуации и принятия решения Понятность Информация отражает истинное положение дел Полнота Информация не зависит от чьего либо мнения РТ № 5 (стр.

6)

Опорный конспект Информация для человека — это содержание сигналов (сообщения), которые он получает из различных источников Дискретные Сигналы Виды информации Непрерывные Визуальная Объективность Вкусовая Полнота Тактильная Понятность Свойства Аудиальная информации Актуальность Обонятельная Достоверность Полезность

Домашнее задание § 1. 1 (стр. 7 -11) РТ № 1, 2, 4, 6 (стр. 3)

Информация и сигнал

добрый день уважаемые учащиеся рады приветствовать вас на нашем столетии или тема нашего урока тарелки информации но вообще планете информация как сахар и думаю что каждый из вас и дальше понятие информации различные наука куда-то указана информация это очень широкое понятие и поэтому каждый из нас это понятие для спасло но и вообще informative получаем кучу различных путей и как раз таки один из них это сигнал что такое сигнал и сигнал от этой земле не физических величин внутренних данные не температуры цвета его все под этим в сигнал за сигналом цвету нам часто это световые сигналы тепловые электрические механические ноги тоже поэтому сигналы и собственно понятие информации взаимосвязь и сама тебя вообще для человека это содержание сигналов т. е. совокупными стенах воспринимаемых непосредственно или с помощью специальных средств расширяющие знание а вот несколько видов темно первый вид это непрерывный сигнал иначе его еще называют аналогов аналоговый сигнал этот сигнал который принимает из конечно и может вообще не но точно примерах телефон радио телевидение это вещи которые на нас на кому многодневных также существует 2 сигнала это дискретный сигнал то есть всех работ он принимает конечное число значений то есть например текст воинственно информации а помимо этого они на понятие сигнал нам необходимо поговорить какие войско бывает вообще в целом информации информация всегда должна быть объективно то есть должна была должна быть понятна должна быть понятна многим биллинга и не зависеть от какого-то определенного начни также конечник достоверность у нас а актуальны то есть она должна быть так скажем пакуй она не сегодняшний момент полезность и понятно снились политическими и да конечно же из этой информации и особого смысла и не все что касается информационных процессов информационные процессы вообще что-то по процесс процесс это последовательная смена состояний информационный процесс но зато мы можем говорить что это процесса который связан с евгением какой-либо информации с информационный тоже сталкивались старение информации также autocad к информации и различные процессы разные практики все священники качестве домашнего задания вам необходимо будет ответить подробно ответить на вопрос и по возможности попробовать и данную задачу представить в виде схемы но не это нужно скинуть на почту и несчастную законспектировать тот материал который сейчас был представлен на этом все спасибо до следующего занятия

Тест №6.

Информация. Тест №6. Информация.
  1. Устройство ПК.
  2. Рабочий стол Windows.
  3. Структура окна Windows.
  4. Интерфейс Windows.
  5. Файловая система Windows.
  6. Информация.
  7. Печать и графика.
  8. Клавиатура.
  9. Панель инструментов WordPad.
  10. Форматирование текста в WordPad.
  11. Графический редактор Paint.




Главная страница > Учебники и тесты > Тест №6

Выберите один правильный ответ. После ответа на все вопросы нажмите кнопку «Готово».

  1. Аналоговый сигнал — это?
  2. сигнал, непрерывно меняющийся по амплитуде и во времени;
    сигнал, который может принимать лишь конечное число значений в конечном числе моментов времени;
    сигнал, который не изменяется никак с течением времени;
    нет правильного ответа.
  3. Дискретный сигнал — это?
  4. сигнал, непрерывно меняющийся по амплитуде и во времени;
    сигнал, который не изменяется никак с течением времени;
    сигнал, который может принимать лишь конечное число значений в конечном числе моментов времени;
    нет правильного ответа.
  5. Бит — это?
  6. количество информации, необходимое для записи одного символа;
    количество информации, необходимое для различения двух равновероятных сообщений;
    количество информации, для запоминания чисел от 0 до 256;
    нет правильного ответа.
  7. 1 Килобайт = ?
  8. 1024 байт
    1000 байт
    256 байт
    1000000 байт
  9. Информатика — наука о…
  10. компьютерах;
    вычислительной технике;
    информации;
    поиске, сборе, хранении и обработке информации в разных сферах человеческой деятельности.
  11. Обнуление содержимого при отключении питания — это свойство…
  12. оперативной памяти;
    жесткого диска;
    СD-ROM;
    постоянной памяти.
  13. Чему равно число, которое в двоичной форме представляется: 1000 0000
  14. 256
    128
    64
    512
  15. Отличительными чертами операционной системы Windows являются:
  16. Графическая оболочка и многозадачность;
    Графическая оболочка;
    Многозадачность;
    Быстродействие.
  17. Информация для компьютера — это?
  18. отражение внешнего мира с помощью нулей и единиц;
    знаки и сигналы;
    отражение внешнего мира;
    данные.
  19. Информация, воспринимаемая в или письменной форме, называется:
  20. цифровой;
    символьной;
    аналоговой;
    числовой.

Ваши ответы:

ТАБЛИЦА ПРАВИЛЬНЫХ ОТВЕТОВ
высылается учебным заведениям по электронной почте бесплатно.
Для этого заполните и отправьте эту заявку:
Сайт создан в системе uCoz

Информация и информационные процессы — презентация онлайн

1. ИНФОРМАЦИЯ И ЕЁ СВОЙСТВА

ИНФОРМАЦИЯ
И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ

2. Ключевые слова

• информация
• сигнал
• непрерывный сигнал
• дискретный сигнал
• виды информации
• свойства информации
Информация и сигнал
Информация для человека – это содержание сигналов
(сообщения), воспринимаемых человеком
непосредственно или с помощью специальных устройств,
расширяющее его знания об окружающем мире и
протекающих в нём процессах.
В обыденной жизни под информацией понимают
сообщения, сведения о чём-либо, которые получают и
передают люди.
Информация содержится:
в речи людей
в текстах книг
в звуках и видах природы
в показаниях часов и других
приборов

5. Информация и сигнал

!
Информация для человека – это
содержание сигналов (сообщения),
которые он получает из различных
источников.
Каждый материальный объект, с которым происходят
изменения, становится источником информации. Эту
информацию мы получаем в виде сигналов.
Информация и сигнал
Различают сигналы:
• механические;
• звуковые;
• тепловые;
• световые;
• электрические.
Информация и сигнал
Информация и сигнал
Непрерывный сигнал принимает бесконечное
множество значений из некоторого диапазона. Между
значениями, которые он принимает, нет разрывов.
Речь человека
Информация и сигнал
Дискретный сигнал принимает конечное число
значений. Все значения дискретного сигнала можно
пронумеровать целыми числами.
Сигналы светофора
Задания
1 (№ 3). Укажите для каждого графического изображения
тип соответствующего сигнала (непрерывный или
дискретный)
F
F
t
t
Виды информации
По способу восприятия человеком информация может
быть разделена на следующие виды:
визуальная
тактильная
обонятельная
аудиальная
вкусовая

12. Свойства информации:


Объективность
Полнота
Понятность
Актуальность
Достоверность
Полезность
Самое главное
Информация для человека — это содержание сигналов
(сообщения), которые он получает из различных источников.
Сигналы могут быть:
— непрерывными — они принимают бесконечное множество
значений из некоторого диапазона;
— дискретными – они принимают конечное число значений,
которые можно пронумеровать.
По способу восприятия человеком выделяют:
• визуальную,
• аудиальную,
• обонятельную,
• вкусовую,
• тактильную информацию.
Самое главное
Свойства информации:
• объективность,
• достоверность,
• полнота,
• актуальность,
• полезность,
• понятность.
Одна и та же информация может обладать разными свойствами
для разных людей.
Вопросы и задания
• Что такое информация для человека? Перечислите
источники, из которых вы получаете информацию.
• Приведите примеры непрерывных и дискретных
сигналов.
• Перечислите основные виды информации по способу
её восприятия человеком.
Вопросы и задания
2. Выберите правильный ответ.
a) Если вы собираетесь провести выходной день на
природе, то своевременной информацией для вас
будет:
1) сведения о погоде в такой же день прошлого года;
2) прогноз погоды на выходной день.
б) Волга впадает в Каспийское море – это:
1) достоверная информация;
2) недостоверная информация.
Вопросы и задания
в) Слухи, вымыслы, непроверенные гипотезы —
это:
1) достоверная информация;
2) недостоверная информация.
г) Информация о том, как с помощью подручных
средств добыть огонь, будет для вас наиболее
полезной:
1) если вы попадёте на необитаемый остров;
2) в нашей повседневной жизни.
Вопросы и задания
д) О правилах дорожного движения каждый
водитель автомобиля:
1) должен обладать полной информацией;
2) может иметь неполную информацию.
е) Об устройстве двигателя каждый водитель
автомобиля:
1) должен обладать полной информацией;
2) может иметь неполную информацию.

19. Домашнее задание

Введение, §1;
№ 5, 6, 7 в рабочей тетради
Домашнее задание
№ 5. Установите соответствие между свойствами информации и их
описаниями
Объективность
Информация выражена на языке,
доступном для получателя
Достоверность
Информация позволяет получателю
решать стоящие перед ним задачи
Актуальность
Информация важна, существенна
в настоящий момент времени
Полезность
Понятность
Полнота
Информация достаточна для
понимания ситуации
и принятия решения
Информация отражает истинное
положение дел
Информация не зависит от чьего
либо мнения

21.

Домашнее задание № 6. Приведите примеры информации, которая в конкретной
ситуации является:
— актуальной (своевременной) …
— неактуальной …
— достоверной …
— недостоверной …
— объективной …
— необъективной …
— полной …
— неполной …
— полезной …
— бесполезной …
— понятной …
— непонятной …

22. Домашнее задание

№ 7. Отгадайте слово, обозначающее некоторое понятие
информатики. В разных ситуациях оно может употребляться со
следующими прилагательными:

Дискретные сигналы (Реферат) — TopRef.ru

Дискретные сигналы

А. Т. Бизин

Сибирская Государственная Академия телекоммуникаций и информатики

Новосибирск 1998 г.

Дискретизация непрерывных сигналов

Обработка сигналов на цифровых ЭВМ начинается с замены непрерывного сигнала X(t) на дискретную последовательность, для которой применяются такие обозначения

x(nT) , x(n) , xn , {x0 ; x1 ; x2 ; … } .

Дискретизация осуществляется электронным ключом (ЭК) через равные интервалы времени T (Рис. 1.1).

Дискретная последовательность аппроксимирует исходный сигнал X(t) в виде решетчатой функции X(nT). Частота переключения электронного ключа fд и шаг дискретизации T связаны формулой

fд = 1 / T . (1.1)

Дискретная последовательность или дискретный сигнал выражается через исходный непрерывный (аналоговый) сигнал следующим образом

x(nT) = x(t)d(t — nT) , (1.2)

где d(t) — дискретная d — функция (Рис. 1.2, а),

d(t — nT) — последовательность d — функций (Рис. 1.2, б).

Погрешность, возникающую при замене аналогового сигнала дискретным сигналом, удобно оценить сравнивая спектры этих сигналов.

Связь спектров дискретного и непрерывного сигналов.

Исходное выражение для спектра дискретного сигнала с учетом (1.2) запишется следующим образом

X(jw) =x(nT) e-jwt dt =x(t)d(t — nT) e-jwt dt .

Периодическую последовательность d — функций здесь можно разложить в ряд Фурье

d(t — nT) =,

где с учетом формулы связи спектров периодического и непериодического сигналов

, поскольку Fd(jw) = 1

После замены в исходном выражении периодической последовательности d — функций ее разложением в ряд Фурье получим

X(jw) =x(t)() e-jwt dt =x(t)e-jwt dt .

Учитывая здесь теорему смещения спектров, т.е. :

если f(t) ® F(jw), то f(t)® F[j(w ± w0)] ,

последнее равенство можно представить в виде формулы, выражающей связь спектров дискретного X(jw) и аналогового Xa(jw) сигналов

X(jw) =Xa[j(w -)] . (1.3)

На основании формулы (1.3) с учетом поясняющих рисунков 1.3, а, б можно сделать следующие выводы :

Спектр дискретного сигнала состоит из суммы спектров исходного непрерывного сигнала, сдвинутых друг относительно друга по оси частот на величину равную частоте дискретизации wд

Спектры аналогового и дискретного сигналов совпадают в диапазоне частот [-0,5wд ; 0,5wд], если удовлетворяется неравенство

wв £ 0,5wд , (1.4)

где wв — верхняя частота спектра аналогового сигнала.

Равенство в (1.4) соответствует утверждению теоремы Котельникова о минимальной частоте wд.

Смежные спектры Xa(jw) в (1.3) частично перекрываются, если условие (1.4) не выполняется (Рис 1.3, б). В этом случае спектр дискретного сигнала искажается по отношению к спектру аналогового сигнала. Эти искажения являются неустранимыми и называются ошибками наложения.

Аналоговый сигнал можно восстановить полностью по дискретному сигналу с помощью ФНЧ, частота среза которого wс = 0,5wд. Это утверждение основано но совпадении спектров дискретного сигнала на выходе ФНЧ и непрерывного сигнала. Сигнал восстанавливается без искажений, если выполняется условие (1.4). в противном случае сигнал восстанавливается с искажениями, обусловленными ошибками наложения.

Выбор частоты дискретизации осуществляется в соответствии с (1.4). если частота wв не известна, то выбор из wд определяется расчетом по формуле (1.1), в которой интервал T выбирается приближенно с таким расчетом, чтобы аналоговый сигнал восстанавливался без заметных искажений плавным соединением отсчетов дискретного сигнала.

Преобразование Фурье и Лапласа для дискретных сигналов.

Для дискретных сигналов формулы Фурье и Лапласа представляется возможным упростить. Действительно, поскольку

то после перехода к дискретной переменной пара преобразований Фурье принимает вид

Здесь применяются формулы одностороннего преобразования Фурье, так как начало отсчета совмещается с началом действия дискретного сигнала.

Формулы Фурье для дискретных сигналов применяются в нормированном виде, поэтому после замены X(nT) ® X(nT) / T преобразование Фурье принимает окончательный вид

(1.5)

Формулы Лапласа для дискретных сигналов получаются на основании (1.5) после обобщения частоты на всю плоскость комплексного переменного, то есть jw ® P = d + jw

(1.6)

Z — преобразование.

Эффективность частотного анализа дискретных сигналов существенно возрастает, если заменить преобразование Лапласа Z — преобразованием. В этом случае изображение сигнала X(p), которое представляет собой трансцендентную функцию переменной P = d + jw, заменяется Z — изображением сигнала X(Z), которое является рациональной функцией переменной Z = x + jy.

Формулы Z — преобразования получаются из формулы Лапласа (1.6) заменой переменных

epT = Z . (1.7)

Подстановка (1.7) и ее производной

dZ / dp = TepT

в (1.6) приводит к формулам прямого и обратного Z — преобразования

(1.8)

Точки на мнимой оси комплексного переменного p = d +jw, то есть точки p = jw, определяют реально частотные характеристики сигнала. Мнимой оси соответствует на плоскости Z единичная окружность, так как в этом случае согласно (1.7)

Z = ejwT = (1.9)

Поэтому непрерывному росту переменной на мнимой оси плоскости p = d + jw, соответствует многократный обход единичной окружности на плоскости z = x + jy (Рис. 1.4). Этим фактом объясняется, в частности, то обстоятельство, что интегрирование в формуле обратного z — преобразования (1.8) осуществляется вдоль единичной окружности плоскости z взамен интегрирования вдоль прямой параллельной мнимой плоскости p.

Учитывая вышеизложенное и формулы (1.7), (1.9) можно утверждать, что левая полуплоскость переменного p = d + jw отображается на плоскость единичного круга переменного z = x + jy, правая полуплоскость — на плоскость z за пределами единичного круга.

Подстановка (1.9) в z — изображение сигнала приводит к спектру этого сигнала, подстановка (1.7) дает изображение по Лапласу.

Пример. Определить спектр и построить графики модуля и аргумента спектральной плотности сигнала x(nT) = {a ; b} (Рис. 1.5, а).

Решение.

Z — изображение сигнала согласно (1.8)

X(Z) =x(nT) Z-n = x(0T) Z-0 + x(1T) Z-1 = a + bZ-1

Отсюда подстановкой (1. 9) определяем спектр сигнала

X(jw) = a + be-jwT.

Графики модуля и аргумента спектральной плотности приведены на рисунке 1.6, а, б на интервале частот [0 ; wд].

Вне интервала частот [0 ; wд] частотные зависимости повторяются с периодом wд.

Основные теоремы Z — преобразования.

Перечислим без доказательства теоремы z — преобразования, которые потребуются в последующих разделах.

1. Теорема линейности.

Если x(nT) = ax1(nT) + bx2(nT) ,

то X(Z) = a X1(Z) + bX2(Z).

Теорема запаздывания.

Если x(nT) = x1(nT — QT) ,

то X(Z) = X1(Z) Z-Q.

Теорема о свертке сигналов.

Если X(nT) = x1(kT) x2(nT — kT) ,

то X(Z) = X1(Z) X2(Z).

Теорема об умножении сигналов.

Если x(nT) = x1(nT) x2(nT) ,

то X(Z) = X1(V) X2() V-1 dV,

где V, Z — переменные на плоскости Z.

Теорема энергий (равенство Парсеваля).

x2(nT) =X(Z) X(Z-1) Z-1 dZ.

Z — преобразование дискретных сигналов имеет значение равное значению преобразования Лапласа непрерывных сигналов.

Дискретное преобразование Фурье.

Если сигнал ограничен во времени значением tu , а его спектр — частотой wв , то он полностью характеризуется конечным числом отсчетов N как во временной, так и в частотной областях (Рис. 1.7, а, б) :

N = tu/T — во временной области, где T = 1/fд ,

N = fд/f1 — в частотной области, где f1 = 1/tu .

Дискретному сигналу соответствует периодический спектр, дискретному спектру будет соответствовать периодический сигнал. В этом случае отсчеты X(nT) = {X0 ; X1 ; … XN-1} являются коэффициентами ряда Фурье периодической последовательности X(jkw1), период, который равен wд. Соответственно, отчеты X(jkw1) = {X0 ; X1 ; … XN-1} являются коэффициентами ряда Фурье периодической последовательности X(nT), период, который равен tu.

Связь отсчетов сигнала и спектра устанавливается формулами дискретного преобразования Фурье (ДПФ). Формулы ДПФ следуют из формул Фурье для дискретных сигналов (1.5), если непрерывную переменную w заменить дискретной переменной kw1, то есть

w ® kw1 , dw ® w1.

После замены переменной в (1.5) получим

X(jkw1) = x(nT),

x(nT) =X(jkw1).

Отсюда после подстановки w1 = wд/N, T = 2p/wд формулы ДПФ принимают окончательный вид

X(jkw1) =x(nT)- прямое ДПФ ,

x(nT) =X(jkw1)- обратное ДПФ (1.10)

Сигнал с ограниченным спектром имеет, строго говоря, бесконечную протяженность во времени и, соответственно бесконечное число отсчетов и непрерывный спектр. Спектр останется непрерывным, если число отсчетов сигнала ограничить конечным числом N. Формулы (1.10) в этом случае будут выражать связь между N отсчетами дискретного сигнала и N отсчетами его непрерывного спектра, который можно полностью восстановить по его отсчетам.

Пример. Определить отсчеты спектра сигнала на Рис. 1.5, а.

Здесь N = 2 поэтому X(jkw1) =x(nT) e-jpkn следовательно

X(j0w1) =x(nT)e-j0 = x(0T) + x(1T) = a + b

X(j1w1) =x(nT)e-jpn = x(0T) e-j0 + x(1T) e-jp = a — b

график отсчетов спектра приведен на Рис. 1.5, б, где w1 = wд/N = 0,5wд.

Сигнал с конечным числом отсчетов N имеет спектр, который повторяет с конечной погрешностью спектр сигнала с бесконечным числом отсчетов : спектры совпадают на отсчетных частотах kw1 и отличаются на других частотах. Отличие спектров тем меньше, чем больше N. В самом деле, реальные сигналы обладают конечной энергией и, следовательно, начиная с некоторого номера отсчета остальными номерами можно пренебречь ввиду их малости, что не окажет заметного влияния на спектр сигнала.

Пример. Осуществить дискретизацию экспоненциального импульса X(t) = Aeat = 1 e-10t и сравнить спектры исходного и дискретного сигналов.

Решение.

График сигнала X(t) представлен на Рис. 1.8

Пусть T = 0,02с. В этом случае плавным соединением отсчетов сигнала (штриховая линия на Рис. 1.8) сигнал восстанавливается удовлетворительно хотя заметны искажения в окрестности точки t = 0, поэтому ошибки наложения будут некоторым образом влиять на спектральные характеристики.

Пусть tu = 0,4с. В этом случае

N = tu/T = 20.

Расчет спектра по формуле прямого ДПФ в точке w = 0 (k = 0) запишется так

X(j0w1) = 1,0 + 0,8187 + 0,6703 + 05488 + 0,4493 + 0,368 + 0,3012 + 0,2466 + 0,2019 + 0,1653 + 0,1353 + 0,1108 + 0,09072 + 0,07427 + 0,06081 + 0,04979 + 0,04076 + 0,03337 + 0,02732 + 0,02237 = 5,41

Истинное значение спектра в точке w = 0 можно определить зная спектр аналогового экспоненциального импульса

Xa(jw) =, следовательно Xa(j0) == 0,1.

чтобы сравнить спектры дискретного и непрерывного сигналов, дискретный спектр необходимо денормировать умножением на T, так как формулы Фурье для дискретных сигналов применяются в нормированном виде. Поэтому

X(jow1) = 5,41 T = 5,42×0,02 = 0,1082.

Таким образом совпадение спектров Xa(jw) и X(jw) в точке w = 0 вполне удовлетворительное. Некоторая неточность объясняется влиянием ошибок наложения.

Уместно заметить, что выбор шага дискретизации достаточно контролировать в точках максимальной крутизны исходной функции X(t). В рассмотренном примере такой точкой является момент времени t = 0.

В заключение отметим, что формулы ДПФ упрощают расчетные процедуры по взаимному преобразованию сигналов и их спектров, что особенно важно для технических систем, функционирующих В реальном масштабе времени. В этих случаях применяется алгоритм быстрого преобразования Фурье (БПФ), основанный на формулах ДПФ. Ускоренная процедура расчетов по алгоритму БПФ достигается за счет исключения повторных арифметических операций, характерных для расчетов по формулам ДПФ.

1.1. Понятие информации.

Сообщения и сигналы

1.ИНФОРМАЦИОННЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ УСТРОЙСТВ УПРАВЛЕНИЯ

1.1. Понятие информации. Сообщения и сигналы

Все, что нас окружает и с чем мы сталкиваемся ежедневно, относится либо к физическим телам, либо к физическим полям. Из курса физики известно, что состояния абсолютного покоя не существует и физические объекты находятся в состоянии непрерывного движения и изменения, которое сопровождается обменом энергией и ее переходом из одной формы в другую.

Информация возникает в тех случаях, когда устанавливаются некоторые общие свойства предметов или явлений, появляются новые знания.

Дадим определения основных понятий теории информации.

Информация это сведения о каком-либо событии или предмете, поступающие к получателю от источника извне и являющиеся объектом хранения, передачи и преобразования.

Источник информации – это материальный объект, обладающий способностью изменять во времени и в пространстве свое состояние.

Сведения о состоянии источника принято называть сообщениями.

Сообщение это сведения о состоянии источника, переносимые любым материальным носителем информации, приспособленным для её передачи.

Рекомендуемые материалы

Такими материальными носителями, приспособленным к человеку, могут являться: бумага с текстом, книга, рисунок, речь (звуковые колебания), изображения и т. д. Другими словами сообщение можно назвать формой представления информации.

Некоторые носители сообщения не приспособлены для передачи, хранения и обработки информации в электронных устройствах. Поэтому такие сообщения необходимо представить или преобразовать в сигналы. Точнее сообщения представляются в виде электрических сигналов.

Сигнал – это форма информации, представленная в виде значения или изменения значения физической величины.

Сигнал представляет собой физический процесс, протекающий во времени и распространяющийся в пространстве.

Источники, сообщения и соответствующие им сигналы бывают дискретными и непрерывными.

4. Мировые и национальные информационные ресурсы — лекция, которая пользуется популярностью у тех, кто читал эту лекцию.

Дискретными называются сообщения, состоящие из отдельных элементов (символов, букв, импульсов), принимающих конечное число различных значений. Примерами дискретных сообщений являются выходная информация ЭВМ в виде кодовых групп или массивов чисел, телеграфные сообщения. Такие сообщения составляются из конечного числа элементов, следующих друг за другом в определенной последовательности.

Дискретные сообщения в электронных устройствах представляются в форме дискретных сигналов.

Набор элементов, из которых составляются дискретные сообщения, обычно называют алфавитом.

Первичным и неделимым дискретным элементом информации следует считать двоичное событие, т. е. утверждение или отрицание, наличие или отсутствие. Двоичное событие условно представляется единицей или нулем, импульсом или паузой.

Непрерывными называются такие сообщения, которые могут принимать в некоторых пределах любые значения и являются непрерывными функциями времени. Примерами таких сообщений являются телефонные сообщения, телевизионное изображение и т. д.

Непрерывные сообщения в электронных устройствах представляются в форме непрерывных (или аналоговых) сигналов.

Сигнальная информатика как перспективная интеграционная концепция в рамках медицинской информатики. Новые тенденции, продемонстрированные на примерах, полученных из нейронауки

Цели: Основная цель — показать текущие темы и будущие тенденции в области обработки медицинских сигналов, которые вытекают из текущих концепций исследований. Демонстрируется обработка сигналов как интегративное понятие в рамках медицинской информатики.

Методы: Для всех примеров использовались нестационарные многомерные авторегрессионные модели. На основе этого моделирования была реализована концепция причинности Грейнджера с точки зрения изменяющегося во времени индекса причинности Грейнджера и изменяющейся во времени частичной направленной когерентности для исследования направленной передачи информации между различными областями мозга.

Результаты: Информатика сигналов охватывает несколько различных областей, включая этапы обработки, методологии, уровни и предметные области, а также приложения.Можно выделить пять тенденций, и для иллюстрации этих тенденций представлены три стратегии анализа, основанные на текущих нейробиологических исследованиях. Эти примеры включают многомерные данные фМРТ и ЭЭГ. В первом примере вводится и обсуждается количественная оценка передачи информации, изменяющейся во времени, между активированными областями мозга на основе данных быстрой фМРТ. Второй пример связан с исследованием различий в обработке слов между детьми с дислексией и нормальным чтением.На основе событийных потенциалов выделяют различные динамические нейронные сети направленной передачи информации. В третьем примере показаны изменяющиеся во времени корковые сети связности, полученные из исходной модели.

Выводы: Эти примеры сильно подчеркивают интегративный характер информатики сигналов, включая этапы обработки, методологии, уровни и предметные области, а также приложения.

Сенсорная, сигнальная и визуальная информатика

Yearb Med Inform. 2017 авг; 26(1): 120–124.

, 1, , 1, адрес корреспонденции , 2, адрес корреспонденции , 3, адрес корреспонденции и редакторы раздела для раздела IMIA-ежедневой книги на датчике, сигнале и визуализации Informatics

W.

HSU

1 Калифорнийский университет, Лос-Анджелес, Калифорния, США

S.Park

2 Колледж врачей и хирургов Колумбийского университета, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США

Charles E. Kahn, Jr. of California, Los Angeles, California, USA

2 Колледж врачей и хирургов Колумбийского университета, New York, New York, USA

3 University of Pennsylvania, Philadelphia, Pennsylvania, USA

Соответствие: W .Хсу Департамент радиологических наук, Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе, 924 Westwood Blvd, Suite 420, Лос-Анджелес, Калифорния США, [email protected] Департамент неврологии Парка, Колледж врачей и хирургов Колумбийского университета, 177 Fort Washington Avenue MHB 8GS-300, New York, NY 10032 USA, [email protected]

Summary

Цель: Подводя итоги важного вклада в информатику датчиков, сигналов и изображений, опубликованного в 2016 году.

Методы: Мы провели обширный поиск с использованием PubMed® и Web of Science®, чтобы определить научные публикации, опубликованные в 2016 году и посвященные датчикам, сигналам и изображениям в медицинской информатике.Редакторы трех разделов выбрали 15 лучших статей-кандидатов на основе консенсуса. Каждая статья-кандидат рецензировалась редакторами раздела и как минимум двумя другими внешними рецензентами. Окончательный отбор шести лучших статей провела редакция Ежегодника.

Результаты: Избранные статьи 2016 г. демонстрируют важные научные достижения в управлении и анализе информации датчиков, сигналов и изображений.

Вывод: Растущий объем данных сигналов и изображений создает новые интересные задачи и возможности для исследований в области медицинской информатики.Развивающиеся технологии обеспечивают более быстрые и эффективные подходы к распознаванию образов и диагностической оценке. Отобранные здесь статьи дают небольшое представление о высококачественных научных работах, опубликованных в 2016 году в области информатики датчиков, сигналов и изображений.

Ключевые слова: Обработка сигналов, биомедицинская визуализация, глубокое обучение, компьютерная диагностика, интеграция данных .В дополнение к системам сбора физиологических данных о пациентах в больницах и специализированным устройствам записи сигналов для амбулаторного использования, разнообразие и качество сигналов и данных датчиков быстро растут благодаря более широкому внедрению носимых устройств. Информатика изображений также остается динамичной областью исследований и клинических приложений, поскольку количество клинических отделений, которые используют информацию, полученную с помощью изображений, продолжает расти, включая рентгенологию, патологию, дерматологию, кардиологию, офтальмологию и другие медицинские специальности, богатые изображениями.Хотя 2016 год принес многочисленные достижения в области машинного обучения и появление методов глубокого обучения в широком спектре клинических приложений, ни одна область не ощутила влияние этих разработок больше, чем области, связанные с сигналами и визуализацией. Учитывая, что наборы данных сигналов и изображений, как правило, имеют многомерный и продольный характер, эти большие наборы данных созрели для подходов машинного обучения, таких как глубокое обучение, для выявления пространственных и временных закономерностей.

Большие объемы данных, созданных в этих областях, предоставили достаточный материал для тех, кто интересуется «большими данными» и для систем машинного обучения, которые стремятся интерпретировать результаты, ставить диагнозы и прогнозировать клинические результаты.Например, недавний пример обучения глубокого обучения обнаружению диабетической ретинопатии на большой когорте из более чем 120 000 изображений сетчатки достиг точности до 97 %. 1 ]. Такие приложения машинного обучения также начинают публиковаться в основных клинических журналах, таких как Журнал Американской медицинской ассоциации . Рост интереса к этой области заставил людей вслух задаться вопросом, не начнет ли машинное обучение вытеснять рабочие места клиницистов, таких как рентгенологи и патологоанатомы. 2 ].Несмотря на то, что остаются многочисленные проблемы, связанные с качеством данных, функциональной совместимостью, интеграцией, проверкой и развертыванием моделей, достижения в области медицины будут зависеть от эффективного использования машинного обучения для извлечения полезной информации из растущих объемов генерируемых «больших данных».

Наша подборка публикаций за 2016 год подчеркивает значительный вклад, который исследования в области медицинской информатики внесли в сообщества сигналов и изображений, решая проблемы, связанные с качеством данных, машинным обучением, поддержкой принятия клинических решений и рабочим процессом.Шесть отобранных документов дают представление о качестве и широте работы, проводимой в рамках SSII. Кроме того, в обзорной статье Ченнубхотла и его коллег рассматриваются разработки в конкретной области, визуализации рака, которая воплощает в себе стремления и возможности, с которыми сталкивается сообщество SSII. 3 ].

О выборе бумаги

Чтобы составить список подходящих статей, мы провели поиск в двух электронных базах данных, PubMed/Medline. ® и веб науки ® .Поиск был проведен в декабре 2016 года для выявления рецензируемых журнальных статей, опубликованных в 2016 году на английском языке и связанных с исследованиями SSII в области медицинской информатики. Как и в предыдущие годы, широкий спектр MeSH ® были рассмотрены ключевые слова и темы, включая обработку изображений и сигналов, распознавание образов и извлечение информации, телемедицину, сенсорный мониторинг и компьютерную диагностику. Мы использовали свободный текст (помеченный как «tw» в библиографической записи) и MeSH. ® термины (помеченные как «mh») в качестве ключевых слов.ПабМед/Медлайн ® был запрошен для проверки ключевых слов в итеративном процессе. Следовательно, было построено два запроса: один на основе MeSH ® термины, используемые для поиска по основным темам в PubMed/Medline ® база данных, вторая основана на ключевых словах с произвольным текстом, найденных в заголовке или аннотациях через PubMed/Medline. ® и веб науки ® базы данных. Мы также добавили ключевые слова, которые были в тренде в прошлом году, такие как глубокое обучение. Один из редакторов трех разделов (WH) выполнял поиск.В дополнение к поиску в электронных базах данных ручной поиск по ключевым темам проводился в ведущих журналах по биомедицинской информатике, информатике изображений и специализированных журналах изображений, таких как Журнал Американской ассоциации медицинской информатики , Журнал цифровых изображений , а также Радиология .

Результаты поиска были сведены в единый список из 686 статей. Редакторы трех разделов независимо друг от друга просмотрели заголовки и аннотации, чтобы определить соответствующие документы.Редакторы секции разделили статьи на три категории: принятые, отклоненные или ожидающие рассмотрения. Затем они подробно рассмотрели принятые и ожидающие рассмотрения полнотекстовые статьи, чтобы, наконец, составить согласованный список из 15 статей-кандидатов. Статьи оценивались с точки зрения их оригинальности, научного и/или клинического значения и научного качества. Отдельные редакторы взяли самоотвод в принятии решений, связанных с статьями, которые потенциально могут привести к конфликту интересов. В соответствии с Ежегодник IMIA В процессе отбора 15 лучших работ-кандидатов оценивались редакторами разделов и как минимум двумя дополнительными внешними рецензентами.Шесть статей были признаны лучшими ( ). Краткое содержание отобранных лучших статей можно найти в приложении к настоящему обзору.

Таблица 1

Лучшая бумажная подборка статей для Ежегодника медицинской информатики IMIA 2017 в разделе «Сенсорная, сигнальная и визуальная информатика». Статьи перечислены в алфавитном порядке по фамилии первого автора .

Раздел
Сенсор, сигнальная и визуальная информатика
  • Арнольд К. В., Уоллес В.Д., Чен С., О.А., Абтин Ф., Геншафт С., Биндер С., Аберле Д., Энцманн Д.RadPath: веб-система для интеграции и корреляции результатов радиологии и патологии во время диагностики рака. Академ Радиол 2016 Январь; 23 (1): 90-100.

  • Хравнак М., Чен Л., Дубравски А., Бозе Э., Клермон Г., Пинский М.Р. Реальные оповещения и классификация артефактов в архивных данных мониторинга показателей жизнедеятельности с несколькими сигналами: последствия для интеллектуального анализа больших данных. J Clin Monit Comput 2016 Dec;30(6):875-88.

  • Калпати-Крамер Дж., Чжао Б., Голдгоф Д., Гу И., Ван Х., Ян Х., Тан И., Гиллис Р., Напел С.Сравнение алгоритмов сегментации легочных узлов: методы и результаты исследования, проведенного в нескольких учреждениях. J Digit Imaging 2016 Aug; 29 (4): 476-87.

  • Мосс Т.Дж., Лейк, DE, Калланд Дж.Ф., Энфилд КБ, Делос Дж.Б., Фэирчайлд К.Д., Мурман Дж.Р. Признаки подострого потенциально катастрофического заболевания в отделении интенсивной терапии: разработка и проверка модели. Crit Care Med 2016, сентябрь; 44 (9): 1639-48.

  • Petousis P, Han SX, Aberle D, Bui AA. Прогноз заболеваемости раком легких с помощью низкодозовой компьютерной томографии Национального исследования по скринингу легких: динамическая байесовская сеть.Artif Intell Med, 2016 г., сентябрь 72:42–55.

  • Спрингер Д.Б., Тарасенко Л., Клиффорд Г.Д. Сегментация тонов сердца на основе логистической регрессии на основе HSMM. IEEE Trans Biomed Eng 2016 Apr;63(4):822-32.

Выводы и перспективы

Использование методов распознавания образов для обеспечения все более интеллектуального диагностического понимания является ключевой областью работы в информатике датчиков, сигналов и изображений. В документах-кандидатах предлагались инновационные подходы к решению постоянно меняющихся задач анализа данных датчиков, сигналов и изображений.В информатике сигналов и датчиков данные обычно представляют собой несколько одномерных значений, которые меняются со временем; многомерность входных данных и временные колебания создают серьезные проблемы. Большие наборы данных о сигналах могут позволить обнаруживать тонкие закономерности физиологических изменений у пациентов в критическом состоянии; такие изменения могут предшествовать клинически явному ухудшению состояния и могут способствовать повышению эффективности лечения. Мосс и др. проанализировали 146 пациенто-лет данных показателей жизнедеятельности и временных рядов ЭКГ у 9 232 пациентов отделения интенсивной терапии для выявления физиологических признаков за несколько часов до клинического выявления и вмешательства. 4 ].Спрингер и его коллеги обратились к точной сегментации первого и второго тона сердца в зашумленных фонокардиограммах реального мира с использованием скрытой полумарковской модели (HSMM), расширенной с использованием логистической регрессии для оценки вероятности эмиссии. 5 ]. Их анализ 10 172 секунд записей от 112 пациентов дал средний балл F1 95,63 ± 0,85%.

При анализе физиологических маркеров острого эмоционального стресса у молодых здоровых добровольцев Hernando et al. сообщили, что анализ дыхания и вариабельности сердечного ритма вместе более надежно характеризует вегетативную нервную реакцию. 6 ]. Артефакты представляют серьезную проблему для точной классификации данных сигнала. Хравнак и его коллеги разработали подход, позволяющий отличить реальные предупреждения от артефактов в архивных данных мониторинга показателей жизнедеятельности с несколькими сигналами. 7 ]. Точные этапы «очистки данных» имеют решающее значение для извлечения «больших данных» наборов больших объемов физиологических данных в реальном времени.

В информатике изображений входные данные обычно представляют двух- или трехмерную пространственную информацию; некоторые исследования могут включать «динамическую» визуализацию для визуализации движения сердца или сустава или для просмотра физиологических изменений, которые меняются со временем и/или внешней стимуляцией.Например, изменения в структурах мозга с течением времени, особенно в гиппокампе, могут служить важным биомаркером болезни Альцгеймера. Чинкарини и др. обнаружили, что продольные измерения объема гиппокампа могут дать значимую клиническую информацию о развитии и прогрессировании болезни Альцгеймера. 8 ]. Временная информация также играет роль в принятии решений на основе изображений. Петусис и др. применили динамическую байесовскую сеть (DBN), модель, которая повторяет статические взаимодействия обычной байесовской сети с течением времени, к данным Национального исследования легких по скринингу, чтобы улучшить прогнозирование рака легких с использованием продольных данных. 9 ].

В документах в области SSII рассматривались новые подходы к улучшению клинического использования диагностической информации для межспециализированной корреляции и последующего наблюдения. Арнольд и др. описали веб-платформу под названием RadPath для корреляции и интеграции результатов диагностической радиологии и патологии. 10 ]. Эта работа порождает и облегчает общение между специалистами для решения все более сложных и командных подходов к современной медицинской помощи. Отслеживание рекомендаций диагностических обследований также имеет решающее значение.Многие находки, требующие принятия мер, такие как случайно обнаруженное поражение почек на КТ, выполненной по поводу травмы, требуют последующего наблюдения, которое может не проводиться во время острого состояния пациента. 11 ]. Такие системы стремятся «замкнуть цикл», чтобы гарантировать выполнение рекомендованных последующих обследований.

Алгоритмы глубокого обучения требуют больших объемов данных для точной настройки своих параметров, и получение достаточно больших наборов «помеченных» данных может оказаться невозможным. Сан и др. объединили относительно небольшое количество размеченных данных с большим количеством неразмеченных данных, чтобы улучшить модель глубокой сверточной нейронной сети для диагностики рака молочной железы. 12 ].Их подход значительно улучшил производительность их диагностической модели. Саммерс представляет превосходный обзор подходов машинного обучения к интерпретации КТ брюшной полости. 13 ]. Эта работа, опубликованная в ведущем журнале по клинической радиологии, указывает на прогресс, достигнутый в полностью автоматизированной идентификации органов и кровеносных сосудов на КТ-изображениях брюшной полости, а также на впечатляющую эффективность методов, основанных на глубоком обучении, во многих описанных приложениях.

Новые исследования также направлены на то, как эффективно управлять мультимодальными наборами данных и интегрировать их.Пейкари и его коллеги использовали подход, основанный на текстуре, для «сортировки» диагностически значимых областей из оцифрованных патологий целых слайдов рака молочной железы. 14 ]. Их подход превзошел два ранее предложенных метода и достиг AUC 0,87 на 5151 образце из 65 предметных стекол. Мильченко и др. разработали структуру для предварительной обработки мультиспектральных данных МРТ, полученных из гетерогенных систем визуализации [1]. 15 ]. Они применили эту структуру в области данных МРТ нейроонкологии, полученных из различных учреждений, различных устройств МРТ и различных параметров последовательности. Возможность фиксировать морфологию всего эмбриона и экспрессию генов сделала трехмерную (3D) визуализацию важным методом для понимания отношений ген-фенотип в биологии развития. Браун и его коллеги представили пакет программного обеспечения для облегчения загрузки, анализа и распространения 3D-изображений эмбрионов. 16 ].

Конкурсы и открытые базы данных предоставляют материалы, которые позволяют исследователям тестировать новые алгоритмы и сравнивать их эффективность с другими подходами. Сравнительный анализ алгоритмов в литературе был ограничен отсутствием высококачественных, стандартизированных и строго проверенных данных.Лю и его коллеги разработали базу данных с открытым доступом для оценки автоматической сегментации и классификации тонов сердца. 17 ]. Калпати-Крамер и др. сообщили о межучрежденческих усилиях по оценке повторяемости и воспроизводимости границ узелков и погрешности оценки объема компьютеризированных алгоритмов сегментации на КТ-изображениях рака легкого. 18 ].

В заключение, выбранные документы представляют собой небольшую выборку многих усилий, направленных на развитие науки о машинном обучении в здравоохранении.В связи с темой Ежегодника 2016 г. «Изучение опыта: вторичное использование данных пациентов» многие из разработок, описанных в цитируемых документах, были бы невозможны без наличия больших тщательно отобранных наборов данных о пациентах, на основе которых можно обучать и проверять алгоритмы. . По мере появления новых наборов данных, объединяющих клинические данные, данные изображений, молекулярные данные и данные о сигналах, могут быть обнаружены новые идеи, что приведет к созданию более мощных и надежных инструментов для распознавания образов.

Приложение: Краткое содержание избранных лучших статей для Ежегодника IMIA за 2017 г. в разделе «Информатика датчиков, сигналов и изображений»

Арнольд К.В., Уоллес В.Д., Чен С., О. А., Абтин Ф., Геншафт С., Биндер С., Аберле Д., Энцманн Д.

RadPath: веб-система для интеграции и корреляции данных радиологии и патологии во время диагностики рака

Академ Радиол 2016 Янв;23(1):90–100

Диагностика рака должна включать тесную координацию и общение между врачами в области радиологии, патологии и клинической помощи, чтобы гарантировать своевременное, эффективное и правильное с медицинской точки зрения решение о лечении. Авторы разработали веб-систему RadPath для корреляции и интеграции результатов диагностической радиологии и отчетов о патологии. RadPath извлекает отчеты, изображения и результаты тестов из клинической информационной системы учреждения для создания базы данных соответствующей информации. Рентгенологи могут сопоставить результаты визуализации с диагнозом патологии; в противном случае они могут не получить обратную связь о результатах патологии, связанных со случаями, в которых они интерпретировали диагностические исследования или выполняли биопсию.Возрастающая сложность медицины и командные подходы к управлению потребовали улучшения клинической коммуникации и обмена информацией. Авторская работа — приятное дополнение.

Хравнак М., Чен Л., Дубравски А., Бозе Э., Клермон Г., Пинский М.Р.

Реальные оповещения и классификация артефактов в архивных данных мониторинга показателей жизнедеятельности с несколькими сигналами: последствия для интеллектуального анализа больших данных

J Clin Monit Comput 2016 Dec;30(6):875-88

Стационарные пациенты с высоким риском кардиореспираторной нестабильности проходят непрерывный неинвазивный мониторинг жизненно важных показателей, таких как частота сердечных сокращений, частота дыхания, артериальное давление и насыщение кислородом периферических артерий. Чтобы гарантировать точную диагностику, очень важно отличать действительно аномальные измерения основных показателей жизнедеятельности от ложных измерений, вызванных такими артефактами, как движение пациента, электрические помехи или ослабление датчиков. Авторы использовали алгоритмы машинного обучения, обученные на размеченных данных основных показателей жизнедеятельности, чтобы автоматически классифицировать предупреждения как настоящие или искусственные. Их алгоритмы достигли площади под кривой (AUC) от 0,72 до 0,94 в тестовом наборе данных, что говорит о том, что их подход можно использовать для точной автоматической классификации предупреждений о показателях жизнедеятельности как реальных или искусственных.Такая информация обеспечивает этап «очистки данных», который может поддерживать интеллектуальный анализ данных для будущего построения модели.

Kalpathy-Cramer J, Zhao B, Goldgof D, Gu Y, Wang X, Yang H, Tan Y, Gillies R, Napel S

Сравнение алгоритмов сегментации легочных узлов: методы и результаты исследования, проведенного в нескольких учреждениях

J Digit Imaging 29 августа 2016 г . ; 29 (4): 476-87

Автоматизированные системы играют все более важную роль в идентификации, классификации и измерении поражений на медицинских изображениях.Эти системы должны обеспечивать точные и воспроизводимые объемные измерения для диагностики, стадирования и оценки ответа на лечение. Для узлов легких на КТ часто бывает так, что изображения получаются на разных сканерах, генерируются с разными параметрами изображения (например, толщина среза, ядро ​​​​реконструкции) и анализируются с помощью разных систем измерения узлов. Авторы оценили три алгоритма на 52 узлах из Архива изображений рака, полученных от 40 реальных пациентов и от анатомического фантома.Авторы обнаружили значительные различия между измерениями алгоритмов, особенно в подмножестве гетерогенных узелков. Они рекомендуют, чтобы в лонгитюдных исследованиях использовалось одно и то же программное обеспечение во все моменты времени.

Мосс TJ, Озеро DE, Calland JF, Enfield KB, Delos JB, Fairchild KD, Moorman JR

Признаки подострого потенциально катастрофического заболевания в отделении интенсивной терапии: разработка и проверка модели

Crit Care Med Сентябрь 2016 г. ; 44 (9): 1639-48

У пациентов в критическом состоянии могут развиться опасные для жизни состояния, такие как сепсис, дыхательная недостаточность или кровотечение, которые часто проявляются аномальными жизненными показателями.Для наиболее эффективного выявления и лечения таких состояний следует идентифицировать более тонкие физиологические изменения этих состояний. Исследователи проанализировали 146 пациенто-лет показателей жизнедеятельности и данные ЭКГ у пациентов в отделении интенсивной терапии, чтобы выявить ранние физиологические признаки кардиореспираторной недостаточности. Они обнаружили, что могут обнаруживать потенциально катастрофические подострые заболевания у пациентов отделения интенсивной терапии за несколько часов до клинического выявления и вмешательства. Более быстро обнаруживая потенциально катастрофические состояния, они надеются привлечь внимание к пациентам с самым высоким риском, обеспечить более раннее вмешательство и добиться лучших результатов лечения пациентов.

Petousis P, Han SX, Aberle D, Bui AA

Прогноз заболеваемости раком легких с помощью низкодозовой компьютерной томографии в рамках Национального исследования по скринингу легких: динамическая байесовская сеть

Artif Intell Med, 2016 г., сентябрь 72:42–55

Самый эффективный способ улучшить выживаемость при раке у лиц с высоким риском — выявить заболевание на ранней стадии. Национальное исследование скрининга легких (NLST) показало, что низкодозовая компьютерная томография (LDCT) снижает смертность более эффективно, чем рентгенография при скрининге рака легких, и привело к внедрению программ скрининга рака легких на основе КТ.Однако LDCT приводит к большому количеству ложноположительных результатов. Авторы исследовали динамические байесовские сети (DBN), чтобы помочь понять, как продольные данные могут влиять на решения о скрининге рака легких. DBN для скрининга рака легких продемонстрировали высокую дискриминационную и прогностическую способность для большинства случаев рака и нераковых заболеваний, а модели DBN превзошли логистическую регрессию и наивный байесовский подход. В этой работе подчеркивается использование большого национального набора данных для создания модели для поддержки принятия решений и демонстрируется потенциал модели прогнозирования, чтобы превзойти интерпретацию рентгенолога в конкретных случаях.

Спрингер Д.Б., Тарасенко Л., Клиффорд Г.Д.

Сегментация тонов сердца на основе логистической регрессии на основе HSMM

IEEE Trans Biomed Eng 2016 Apr; 63(4):822-32

Сегментация тонов сердца может быть относительно простой в бесшумных записях, но шумы, такие как речь, движение пациента, кишечные или дыхательные шумы, усложняют задачу. Нейронные сети и другие статические подходы к машинному обучению, которым не хватает информации о временной длительности и упорядочении, могут быть неэффективны при дифференциации шумов, похожих на сердечные тоны, от шумных сердечных тонов.Авторы стремились улучшить идентификацию первого и второго тонов сердца в данных фонокардиограммы (ФКГ). Их модель включала априори знание об ожидаемой длительности сердечных тонов закодировано в скрытой полумарковской модели (HSMM). Авторы оценили свой метод на записанном наборе данных PCG продолжительностью более 10 000 секунд от 112 пациентов. Средний балл их системы F1, составляющий 96%, превысил показатель 86%, достигнутый обычными системами. Вероятностные модели, такие как скрытые марковские модели, могут повысить производительность по сравнению с методами сегментации на основе порогов при анализе записей сердечных тонов.

Благодарность

Мы благодарим Бриджит Серусси, Адриана Угона и Джона Холмса за редакционные рекомендации и поддержку. Мы выражаем признательность рецензентам за участие в процессе отбора.

Ссылки

1. Gulshan V, Peng L, Coram M, Stumpe MC, Wu D, Narayanaswamy A et al. Разработка и проверка алгоритма глубокого обучения для обнаружения диабетической ретинопатии на фотографиях глазного дна сетчатки. ДЖАМА. 2016;316(22):2402–10. [PubMed] [Google Scholar]2.Обермейер З., Эмануэль Э.Дж. Прогнозирование будущего — большие данные, машинное обучение и клиническая медицина. New Engl J Med. 2016;375(13):1216–9. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]3. Ченнубхотла С., Кларк Л.П., Федоров А., Форан Д., Харрис Г., Хелтон Э. Обзор потребностей в информатике в количественной визуализации для точной медицины при раке. Годб Мед Информ. 2017. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]4. Мосс Т.Дж., Лейк Д.Э., Калланд Дж.Ф., Энфилд К.Б., Делос Дж.Б., Фэйрчайлд К.Д. и др. Признаки подострого потенциально катастрофического заболевания в отделении интенсивной терапии: разработка и проверка модели.Крит Уход Мед. 2016;44(09):1639–48. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]5. Спрингер Д.Б., Тарасенко Л., Клиффорд Г.Д. Сегментация тонов сердца на основе логистической регрессии на основе HSMM. IEEE Trans Biomed Eng. 2016;63(04):822–32. [PubMed] [Google Scholar]6. Эрнандо А., Лазаро Дж., Гил Э., Арза А., Гарсон Дж.М., Лопес-Антон Р. и др. Включение информации о частоте дыхания в анализ вариабельности сердечного ритма для оценки стресса. IEEE J Biomed Health Inform. 2016;20(04):1016–25. [PubMed] [Google Scholar]7.Хравнак М., Чен Л., Дубравски А., Бозе Э., Клермон Г., Пинский М.Р. Реальные оповещения и классификация артефактов в архивных данных мониторинга показателей жизнедеятельности с несколькими сигналами: последствия для интеллектуального анализа больших данных. J Clin Monit Comput. 2016;30(06):875–88. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]8. Чинкарини А., Сенси Ф., Рей Л., Гемме Г., Скварсия С., Лонго Р. и др. Интеграция продольной информации в измерения объема гиппокампа для раннего выявления болезни Альцгеймера. Нейроизображение. 2016; 125:834–47. [PubMed] [Google Scholar]9.Петусис П., Хан С.Х., Аберле Д., Буй А.А. Прогноз заболеваемости раком легких с помощью низкодозовой компьютерной томографии Национального исследования по скринингу легких: динамическая байесовская сеть. Артиф Интелл Мед. 2016;72:42–55. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]10. Арнольд К.В., Уоллес В.Д., Чен С., О.А., Абтин Ф., Геншафт С. и др. RadPath: веб-система для интеграции и корреляции результатов радиологии и патологии во время диагностики рака. Академ Радиол. 2016;23(01):90–100. [PubMed] [Google Scholar] 11.Licurse MY, Lalevic D, Zafar HM, Schnall MD, Cook TS. Расширение возможностей автоматизированного механизма отслеживания рекомендаций по радиологии: первоначальный опыт и извлеченные уроки. J цифровое изображение. 2017;30(02):156–62. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]12. Sun W, Tseng TB, Zhang J, Qian W. Улучшение схемы глубокой сверточной нейронной сети для диагностики рака молочной железы с помощью немаркированных данных. Comput Med Imaging Graph. 2017;57:4–9. [PubMed] [Google Scholar] 14. Пейкари М., Ганге М.Дж., Зубовиц Дж., Кларк Г., Мартел А.Л.Сортировка диагностически значимых областей из цельных слайдов патологии рака молочной железы: подход, основанный на текстуре. IEEE Trans Med Imaging. 2016;35(01):307–15. [PubMed] [Google Scholar] 15. Мильченко М., Снайдер А.З., ЛаМонтань П., Шимони Дж.С., Бензингер Т.Л., Фоуке С.Дж. и др. Гетерогенная структура оптимизации: воспроизводимая предварительная обработка мультиспектральной клинической МРТ для нейроонкологических исследований. Нейроинформатика. 2016;14(03):305–17. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]16. Браун Дж. М., Хорнер Н. Р., Лоусон Т. Н., Фигель Т., Гринуэй С., Морган Х. Платформа информатики биоизображений для высокопроизводительного фенотипирования эмбрионов.Кратко Биоинформ. 2016. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]17. Лю С., Спрингер Д., Ли К., Муди Б., Хуан Р.А., Чорро Ф.Дж. и др. База данных с открытым доступом для оценки алгоритмов звуков сердца. Физиол Изм. 2016;37(12):2181–213. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]18. Kalpathy-Cramer J, Zhao B, Goldgof D, Gu Y, Wang X, Yang H et al. Сравнение алгоритмов сегментации легочных узлов: методы и результаты межучрежденческого исследования. J цифровое изображение. 2016;29(04):476–87. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

Информатика сигналов как передовая интегративная концепция в рамках медицинской информатики Новые тенденции, демонстрируемые примерами, полученными из нейронауки

Резюме За последние десятилетия было разработано несколько методов для анализа взаимодействий в многомерных динамических системах.Эти методы анализа были применены к эмпирическим данным, зарегистрированным в различных областях исследований, от экономики до биомедицинских наук. Исследования взаимодействий между различными структурами мозга представляют большой интерес для неврологии. Информация, содержащаяся в электромагнитных сигналах, может использоваться для количественной оценки передачи информации между этими структурами. При исследовании таких взаимодействий приходится сталкиваться с обратной задачей. Обычно отличительные особенности и различные концептуальные свойства лежащих в основе процессов, генерирующих эмпирические данные, и, следовательно, соответствующие методы анализа заранее неизвестны. Эффективность этих методов в основном оценивалась на основе тех моделей систем, для которых они были разработаны. Чтобы делать надежные выводы после применения к эмпирическим временным рядам, важно понимать свойства и характеристики методов анализа временных рядов. С этой целью в данном исследовании были исследованы характеристики четырех репрезентативных методов многомерной линейной обработки сигналов во временной и частотной области. Частичный кросс-спектральный анализ и три различные величины, измеряющие причинно-следственную связь по Грейнджеру, т.е.е. индекс причинности Грейнджера, частичная направленная когерентность и направленная передаточная функция сравниваются на основе различных моделей систем. Чтобы зафиксировать различные свойства в динамике нейронных сетей мозга, мы исследовали многомерные линейные, многомерные нелинейные, а также многомерные нестационарные модели систем. В приложении к нервным данным, зарегистрированным с помощью электроталамографии и электрокортикографии у молодых свиней под седацией, были изучены направленные, а также изменяющиеся во времени взаимодействия между таламическими и кортикальными структурами мозга. Зависящие от времени изменения локальной активности и изменения взаимодействий были проанализированы с помощью индекса причинности Грейнджера и частичной направленной когерентности. Оба метода оказались наиболее эффективными.

Информатика датчиков, сигналов и изображений в 2017 году.

Резюме

Цель

 Обобщить значительный вклад в литературу по информатике датчиков, сигналов и изображений, опубликованную в 2017 году.

Методы

 PubMed ® и Web of Science ® были проведены для выявления опубликованных в 2017 году научных публикаций, посвященных датчикам, сигналам и изображениям в медицинской информатике. Пятнадцать статей были выбраны на основе консенсуса как кандидаты на лучшие статьи. Каждая статья-кандидат рецензировалась редакторами разделов и как минимум двумя другими внешними рецензентами. Окончательный отбор четырех лучших статей провела редакционная коллегия Ежегодника Международной ассоциации медицинской информатики (IMIA).

Results

 Избранные статьи 2017 года демонстрируют важные научные достижения в управлении и анализе данных датчиков, сигналов и изображений.

Заключение

Рост количества сигналов и изображений, а также возрастающая мощь методов машинного обучения открыли новые возможности для исследований в области медицинской информатики. Этот краткий обзор освещает передовой вклад в науку о датчиках, сигналах и информатике обработки изображений.

Многие научные публикации, созданные Калифорнийским университетом, находятся в свободном доступе на этом сайте благодаря политике открытого доступа Калифорнийского университета.Дайте нам знать, насколько этот доступ важен для вас.

Основное содержание

Загрузить PDF для просмотраУвеличить

Больше информации Меньше информации

Закрывать

Введите пароль, чтобы открыть этот файл PDF:

Отмена Ok

Подготовка документа к печати…

Отмена

Методы обработки сигналов для вычислительной информатики здравоохранения

‘) переменная голова = документ. getElementsByTagName(«голова»)[0] var script = document.createElement(«сценарий») script.type = «текст/javascript» script.src = «https://buy.springer.com/assets/js/buybox-bundle-52d08dec1e.js» script.id = «ecommerce-scripts-» ​​+ метка времени head.appendChild (скрипт) var buybox = document.querySelector(«[data-id=id_»+ метка времени +»]»).parentNode ;[].slice.call(buybox.querySelectorAll(«.вариант-покупки»)).forEach(initCollapsibles) функция initCollapsibles(подписка, индекс) { var toggle = подписка.querySelector(«.цена-варианта-покупки») подписка.classList.remove(«расширенный») var form = подписка.querySelector(«.форма-варианта-покупки») если (форма) { вар formAction = form.getAttribute(«действие») документ. querySelector(«#ecommerce-scripts-» ​​+ timestamp).addEventListener(«load», bindModal(form, formAction, timestamp, index), false) } var priceInfo = подписка.querySelector(«.Информация о цене») var PurchaseOption = toggle.parentElement если (переключить && форма && priceInfo) { toggle.setAttribute(«роль», «кнопка») переключать.setAttribute(«табиндекс», «0») toggle.addEventListener («щелчок», функция (событие) { var expand = toggle.getAttribute(«aria-expanded») === «true» || ложный toggle.setAttribute(«aria-expanded», !expanded) form.hidden = расширенный если (! расширено) { покупкаOption.classList.add(«расширенный») } еще { покупкаВариант. classList.remove («расширенный») } priceInfo.hidden = расширенный }, ложный) } } функция bindModal (форма, formAction, метка времени, индекс) { var weHasBrowserSupport = window.fetch && Array.from функция возврата () { var Buybox = EcommScripts ? EcommScripts.Buybox : ноль var Modal = EcommScripts ? EcommScripts.Модальный: ноль if (weHasBrowserSupport && Buybox && Modal) { var modalID = «ecomm-modal_» + метка времени + «_» + индекс var modal = новый модальный (modalID) modal.domEl.addEventListener («закрыть», закрыть) функция закрыть () { form. querySelector («кнопка [тип = отправить]»).фокус() } вар корзинаURL = «/корзина» var cartModalURL = «/cart?messageOnly=1» форма.setAttribute( «действие», formAction.replace(cartURL, cartModalURL) ) var formSubmit = Buybox.interceptFormSubmit( Буйбокс.fetchFormAction(окно.fetch), Buybox.triggerModalAfterAddToCartSuccess(модальный), функция () { form.removeEventListener («отправить», formSubmit, false) форма.setAttribute( «действие», formAction.replace(cartModalURL, cartURL) ) форма. представить() } ) form.addEventListener («отправить», formSubmit, ложь) document.body.appendChild(modal.domEl) } } } функция initKeyControls() { document.addEventListener («нажатие клавиши», функция (событие) { если (документ.activeElement.classList.contains(«цена-варианта-покупки») && (event.code === «Пробел» || event.code === «Enter»)) { если (document.activeElement) { событие.preventDefault() документ.activeElement.click() } } }, ложный) } функция InitialStateOpen() { var узкаяBuyboxArea = покупная коробка. смещениеШирина -1 ;[].slice.call(buybox.querySelectorAll(«.опция покупки»)).forEach(функция (опция, индекс) { var toggle = option.querySelector(«.цена-варианта-покупки») var form = option.querySelector(«.форма-варианта-покупки») var priceInfo = option.querySelector(«.Информация о цене») если (allOptionsInitiallyCollapsed || узкаяBuyboxArea && индекс > 0) { переключать.setAttribute («ария-расширенная», «ложь») form.hidden = «скрытый» priceInfo.hidden = «скрытый» } еще { переключить.щелчок() } }) } начальное состояниеОткрыть() если (window.buyboxInitialized) вернуть window. buyboxInitialized = истина initKeyControls() })()

Методы обработки сигналов для вычислительной информатики здравоохранения

‘) переменная голова = документ.getElementsByTagName(«голова»)[0] var script = document.createElement(«сценарий») script.type = «текст/javascript» script.src = «https://buy.springer.com/assets/js/buybox-bundle-52d08dec1e.js» script.id = «ecommerce-scripts-» ​​+ метка времени head.appendChild (скрипт) var buybox = document.querySelector(«[data-id=id_»+ метка времени +»]»).parentNode ;[].slice.call(buybox.querySelectorAll(«.вариант-покупки»)).forEach(initCollapsibles) функция initCollapsibles(подписка, индекс) { var toggle = подписка. querySelector(«.цена-варианта-покупки») подписка.classList.remove(«расширенный») var form = подписка.querySelector(«.форма-варианта-покупки») если (форма) { вар formAction = form.getAttribute(«действие») документ.querySelector(«#ecommerce-scripts-» ​​+ timestamp).addEventListener(«load», bindModal(form, formAction, timestamp, index), false) } var priceInfo = подписка.querySelector(«.Информация о цене») var PurchaseOption = toggle.parentElement если (переключить && форма && priceInfo) { toggle.setAttribute(«роль», «кнопка») переключать.setAttribute(«табиндекс», «0») toggle.addEventListener («щелчок», функция (событие) { var expand = toggle. getAttribute(«aria-expanded») === «true» || ложный toggle.setAttribute(«aria-expanded», !expanded) form.hidden = расширенный если (! расширено) { покупкаOption.classList.add(«расширенный») } еще { покупкаВариант.classList.remove («расширенный») } priceInfo.hidden = расширенный }, ложный) } } функция bindModal (форма, formAction, метка времени, индекс) { var weHasBrowserSupport = window.fetch && Array.from функция возврата () { var Buybox = EcommScripts ? EcommScripts.Buybox : ноль var Modal = EcommScripts ? EcommScripts.Модальный: ноль if (weHasBrowserSupport && Buybox && Modal) { var modalID = «ecomm-modal_» + метка времени + «_» + индекс var modal = новый модальный (modalID) modal. domEl.addEventListener («закрыть», закрыть) функция закрыть () { form.querySelector («кнопка [тип = отправить]»).фокус() } вар корзинаURL = «/корзина» var cartModalURL = «/cart?messageOnly=1» форма.setAttribute( «действие», formAction.replace(cartURL, cartModalURL) ) var formSubmit = Buybox.interceptFormSubmit( Буйбокс.fetchFormAction(окно.fetch), Buybox.triggerModalAfterAddToCartSuccess(модальный), функция () { form.removeEventListener («отправить», formSubmit, false) форма. setAttribute( «действие», formAction.replace(cartModalURL, cartURL) ) форма.представить() } ) form.addEventListener («отправить», formSubmit, ложь) document.body.appendChild(modal.domEl) } } } функция initKeyControls() { document.addEventListener («нажатие клавиши», функция (событие) { если (документ.activeElement.classList.contains(«цена-варианта-покупки») && (event.code === «Пробел» || event.code === «Enter»)) { если (document.activeElement) { событие. preventDefault() документ.activeElement.click() } } }, ложный) } функция InitialStateOpen() { var узкаяBuyboxArea = покупная коробка.смещениеШирина -1 ;[].slice.call(buybox.querySelectorAll(«.опция покупки»)).forEach(функция (опция, индекс) { var toggle = option.querySelector(«.цена-варианта-покупки») var form = option.querySelector(«.форма-варианта-покупки») var priceInfo = option.querySelector(«.Информация о цене») если (allOptionsInitiallyCollapsed || узкаяBuyboxArea && индекс > 0) { переключать.setAttribute («ария-расширенная», «ложь») form.hidden = «скрытый» priceInfo.hidden = «скрытый» } еще { переключить. щелчок() } }) } начальное состояниеОткрыть() если (window.buyboxInitialized) вернуть window.buyboxInitialized = истина initKeyControls() })()

Биомедицинские сигналы, визуализация и информатика — 1-е издание

Содержание

ОБРАБОТКА БИОСИГНАЛОВ

Цифровой сбор и обработка биомедицинских сигналов; Лука Т.Майнарди, Анна М. Бьянки и Серджио Черутти

Представления частотно-временных сигналов для биомедицинских сигналов; Г. Фэй Будро-Бартель и Робин Мюррей

Многофакторный спектральный анализ электроэнцефалограммы: мощность, когерентность и второй порядок

Слепая идентификация; Рамеш Сринивасан и Сийи Денг

Общее линейное моделирование данных магнитоэнцефалографии; Димитриос Пантазис, Хуан Луис Полетти Сото и Ричард М. Лихи

Появление групповой регистрации в МР-исследовании мозга; Guorong Wu, Hongjun Jia, Qian Wang, Feng Shi, Pew-Thian Yap, и Dinggang Shen

Функциональная оптическая томография головного мозга; Мельтем Иззетоглу

Причинно-следственный анализ многомерных нейронных данных; Мачей Каминский и Хуалоу Лян

МЕДИЦИНСКАЯ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ

Маммография; Мартин Дж. Яффе

Компьютерная томография; Ян А.Каннингем и Филип Ф. Джуди

Магнитно-резонансная томография; Стивен Конолли, Альберт Маковски, Джон Поли, Джон Шенк, Кеннет К. Квонг, Дэвид А. Чеслер, Сяопин Ху, Вей Чен, Макбул Патель и Камил Угурбил

Ядерная медицина; Барбара Ю. Крофт и Бенджамин М. В. Цуй

УЗИ; Ричард Л. Голдберг, Стивен В. Смит, Джек Г. Моттли и К. Уиттакер Феррара

Магнитно-резонансная микроскопия; Сяохун Чжоу и Г.Аллан Джонсон

Позитронно-эмиссионная томография; Томас Ф. Бадингер и Генри Ф. ВанБроклин

Электроимпедансная томография; Н. Хубер, В. Ван и Д. К. Барбер

Магнитно-резонансная томография атеросклероза; Чун Юань, Уильям С. Кервин, Гадор Кантон, Джиннан Ван, Хуэйджун Чен и Ниранджан Балу

Магнитно-резонансная томография с динамическим контрастированием; Эдвард Эштон и Виджай Шах

МРТ деформаций миокарда: визуализация и моделирование; Хуэй Ван и Амир А.Амини

МРТ для диагностики ОА и разработки лекарств; Саара Тоттерман и Хосе Г. Тамез-Пенья

Полезность ПЭТ в фармацевтической разработке; Р. Боэллар, М. Любберинк и Р. П. Магуайр

Поиск медицинских изображений; Томас Дезерно

ИНФРАКРАСНОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ

Достижения в медицинской инфракрасной визуализации: обновление; Николас А. Диакидес, Мэри Диакидес, Джаспер Лупо, Джеффри Пол и Рэймонд Бальсерак

Историческое развитие термометрии и тепловидения в медицине; Фрэнсис Дж.Ринг и Брайан Ф. Джонс

Инфракрасные детекторы и массивы детекторов; Пол Р. Нортон, Стюарт Б. Хорн, Джозеф Г. Пеллегрино и Филип Перконти

Характеристика инфракрасной камеры; Джозеф Г. Пеллегрино, Джейсон Зейбел, Рональд Г. Дриггерс и Филип Перконти

Инфракрасная камера и оптика для медицинского применения; Майкл В. Гренн, Джей Визгайтис, Джозеф Г. Пеллегрино и Филип Перконти

Физиология тепловых сигналов; Дэвид Д.Паско, Джеймс Б. Мерсер и Луи де Верд

Количественное активное динамическое тепловое ИК-изображение и тепловизионное исследование; томография в медицинской диагностике; Антони Новаковский

Динамическая тепловая оценка; Майкл Анбар

Тепловое картирование текстуры: инфракрасное изображение всего тела и его целостная интерпретация; Х. Хелен Лю и Чжун Ци Лю

Инфракрасное изображение груди: обзор; Уильям К. Амалу, Уильям Б.Хоббинс, Джонатан Ф. Хед и Роберт Л. Эллиот

Функциональная инфракрасная визуализация груди: исторические перспективы, текущее применение и

Соображения на будущее; Джон Р. Кейзерлингк, PD Альгрен, Э. Ю, Норманд Белливо и Мариам Ясса

MammoVision (инфракрасная термография груди) по сравнению с рентгеновской маммографией и

Ультрасонография: оценено 114 случаев; Райнхольд Берц и Клаус Шульте-Юббинг

Обнаружение рака молочной железы по тепловым инфракрасным изображениям с помощью анализа асимметрии; Хайронг Ци, Фани Теджа Куруганти и Уэсли Э.Снайдер

Применение непараметрических окон при оценке взаимной информации между двусторонними

Грудь в термограммах; М. Этехадтавакол, Э.Ю.К. Нг, Каро Лукас, С. Садри и Н. Гейссари

Скрининг рака молочной железы на основе классификации теплового изображения; Богуслав Вичек, Мария Вичек, Роберт Страковски, М. Стшелецкий, Т. Якубовска, М. Высоцкий и К. Древс-Пешински

Сегментация нечетких C-значений и фрактальный анализ доброкачественных и злокачественных опухолей молочной железы

Термограммы; М.Этехадтавакол, Э.Ю.К. Нг, Каро Лукас и С. Садри

Роль теплового мониторинга в кардиохирургических вмешательствах; Антони Новаковски, Мариуш Качмарек и Ян Роговски

Физиологическое распознавание лиц в тепловом инфракрасном спектре; Прадип Буддхараджу и Иоаннис Павлидис

Неинвазивная инфракрасная визуализация для функционального мониторинга болезненных процессов; Мойнуддин Хассан, Яна Кайнерсторфер, Виктор Черномордик, Эбби Фогель, Исраэль Ганнот, Ричард Ф.Литтл, Роберт Ярчоан и Амир Х. Ганджбахче

Биомедицинские применения функциональной инфракрасной визуализации; Арканджело Мерла и Джан Лука Романи

Моделирование данных инфракрасной визуализации для оценки функциональных нарушений процессов терморегуляции; Алессандро Мариотти и Арканджело Мерла

Стандарты инфракрасного тепловидения для обнаружения лихорадки у человека; Фрэнсис Дж. Ринг и Э.Ю.К. Нг

Инфракрасное тепловидение для выявления лихорадки у детей; Фрэнсис Дж.Ring, A. Jung, B. Kalicki, J. Zuber, A. Rustecka и R. Vardasca

Тепловизор как средство идентификации лихорадки при вспышках инфекционных заболеваний; Э.Ю.К. Нг

Тепловидение при заболеваниях костной и нервно-мышечной систем; Фрэнсис Дж. Ринг и Курт Аммер

Функциональная инфракрасная визуализация в оценке сложного регионарного болевого синдрома, тип I:

Текущие патофизиологические концепции, методология, тематические исследования и клинические последствия; Тимоти Д.Конвелл и Джеймс Джордано

Тепловидение в хирургии; Пол Кэмпбелл и Родерик Томас

Тепловые сигналы и кожная циркуляция в физиологических исследованиях и реконструктивной хирургии; Дэвид Д. Паско, Луи де Верд, Джеймс Б. Мерсер, Джошуа Э. Лейн и Свен Веум

Инфракрасная визуализация в стоматологии; Бартон М. Грэтт

Лазерная инфракрасная термография биологических тканей; Александр Свиридов и Андрей Кондюрин

Использование инфракрасного изображения в ветеринарии; Рам К.Пурохит, Трейси А. Тернер и Дэвид Д. Паско

Стандартные процедуры инфракрасной визуализации в медицине; Курт Аммер и Фрэнсис Дж. Ринг

Хранение и поиск медицинских инфракрасных изображений; Джеральд Шефер

Этические обязательства в области исследований и практики инфракрасной визуализации; Джеймс Джордано и Ким Абрамсон

МЕДИЦИНСКАЯ ИНФОРМАТИКА

Введение в медицинскую информатику; Луис Г.Кун

Больничные информационные системы: их функции и состояние; Т. Аллан Прайор

Компьютерные записи пациентов; Дж. Майкл Фицморис

Обзор стандартов, относящихся к формирующейся информационной инфраструктуре здравоохранения; Джеффри С. Блэр

Введение в информатику и сестринское дело в новой среде здравоохранения: 2013 г.; Кэтлин А. Маккормик, Джойс Сенсмайер, Конни Уайт Делани и Кэрол Дж.Бикфорд

Принятие решений без использования ИИ; Рон Саммерс, Дерек Г. Крэмп и Юарт Р. Карсон

Геномная информатика; Константинос П. Экзархос, Фемида П. Экзархос и Димитриос И. Фотиадис

Информатика сердечно-сосудистого здоровья; Кармен С.Ю. Пун и Юань-тин Чжан

Информатика электронной экстренной медицинской помощи; Э. Кириаку, П. Константинидес, А. Панайидес, М.С. Паттичис и К. С. Паттичис

Реагирование на стихийные бедствия: роли спасателей и уроки, извлеченные после 11 сентября; Джеймс Гейлинг, Линдси Катона, Майкл Лаурия и Джозеф М.Розен

Реагирование на стихийные бедствия: потенциальное улучшение с помощью медицинской информатики; Джеймс Гейлинг, Рон Поропатич, Майкл Лаурия, Робин Э. Мошер и Джозеф М. Розен

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.