Egészségügyi pulzusszám pontossága és prozódia, Module:R:ErtSz/data/sandbox

Neumann Kollokvium egészségügyi pulzusszám pontossága és prozódia Szegedi Tudományegyetem, Szeged november 30 - december 1. Neumann Kollokvium Szeged, november 30 - december 1. Minden jog fenntartva John von Neumann Computer Society. Neumann Kollokvium Bevezető Számítástechnikai és kibernetikai módszerek alkalmazása az orvostudományban és a biológiában címmel ben indította útjára a Neumann-kollokvium rendezvénysorozatot Kalmár László akadémikus a szegedi József Attila Tudományetem Kibernetikai Laboratóriumából.

A Neumann János Számítógép-tudományi Társaság Orvos-biológiai Szakosztálya néhány éves szünet után óta ismét rendszeresen, évente rendezi meg a Kollokviumot. A XXXI. A bejelentett előadások mindegyike érdekes területre fókuszál. Tükrözi mindazokat a kihívásokat, amelyekkel az egészégügyi informatika művelői nap, mint nap egészségügyi pulzusszám pontossága és prozódia. Mérünk, adatokat gyűjtünk és tárolunk ha lehet, előre megtervezett számban és formábanmajd szofisztikált módszerekkel törekszünk a lényegi információ megtalálására és bemutatására.

Népegészségügyi mutatókra, tendenciákra, ok-okozati összefüggésekre igyekszünk rámutatni. Praktikus megoldásokat keresünk informatikai problémákra. Tesszük mindezt annak érdekében, hogy minél többet megtudjuk magnézium alacsony vérnyomás életjelenségekről és az egészségügy makro és mikro folyamatairól, és hogy mindezt a tudást a közjó szolgálatába tudjuk állítani.

A Kollokvium, a szó eredetileg párbeszédet, beszélgetést jelent. A családias légkör, a kötetlenség bizonyára ebben az évben is jellemzője lesz a szegedi rendezvénynek.

Így nem lesz akadálya a beszélgetéseknek, a párbeszédnek. Kívánom, hogy ebben az esztendőben se legyenek fel nem tett és megválaszolatlan kérdések. A szervezők nevében köszöntöm a Kollokvium résztvevőit, eredményes tudományos munkát és termékeny, tartalmas beszélgetéseket kívánok mindannyiunknak.

Neumann Kollokvium november Kozlovszky, A. Benhamida, Z. Garaguly, A. Banati, E. Kail, K. Geoffrey Magyarországi egészségüggyel foglalkozó weblapok akadálymentességi tesztelése Személyre szabható inzulin terápia az intenzív ápolásban 8 Kobzos László Budapest, Futár u. Összefoglaló: Az EKG jelet racionális törtfüggvénnyel közelítjük.

32/2012. (X. 8.) EMMI rendelet

A jelen fázisban a célunk az volt, hogy minél több alakváltozatról belássuk, hogy "jól" közelíthetőek. Leírjuk, hogy a közelítő függvényt milyen alakban kerestük, illetve ennek előnyeit. Ábrákon bemutatjuk az általunk vizsgált 5 jeltípust. A következő cél minél több EKG jel közelítése. Ehhez az orvosi szakértelmet az Országos Kardiológiai Intézet nyújtotta. A munka fázisairól a Neumannkollokviumokon rendszeresen beszámoltunk [1]. Ezen munkák egyikének késői folytatásáról négy éve [2] és két éve [3] írtunk.

Célkitűzés Az EKG jel egy periódusát racionális törtfüggvénnyel közelítjük. Vizsgálataink jelenleg "alapkutatás jellegűek". Jelek függvénnyel való közelítésének előnyei: - az analitikus forma könnyebben kezelhető, - zajszűrés ami után például az orvosilag hasznos adatok is pontosabban és könnyebben mérhetőek le- hasonlítás-eltérés vizsgálat a paraméterek alapján, - feature extraction, Computer Assisted Cardiology, szűrővizsgálat, - az adatmennyiség csökkentése, tömörítése tárolás, adatátvitel.

Módszer Az EKG jel egy periódusát valós együtthatós racionális törtfüggvénnyel közelítjük.

Orvosi Informatika 2018.

A három hullámot három valódi tört összegével. Az egyes törtek alakja: házipatika magas vérnyomásra 14 Ahol t az idő, h a konjugált komplex póluspár helye, az a pedig a képzetes része. A számlálót általában a hullámok magas vérnyomás hideg zuhany határozzák meg, a fokszáma 0,1,2.

A nevező tényezőinek száma 1,2,3,4 lehet, ezt próbákkal határozzuk meg. A nemlineáris közelítés induló értékeit hasonlóan. A racionális törtfüggvények választásának előnyei: - a jel hullámaihoz hasonlóan, egy rövid szakaszon kívül, közel nullák, - a processzorok alap utasításkészletét használják.

A fentebbi alakban felírt racionális törtfüggvény további előnyei: - nincs valós pólusa ha egyik a sem 0- a paraméterek azonos nagyságrendű, idődimenziójú változók kivéve a számláló főegyütthatóját.

Module:R:ErtSz/data/sandbox

Az adatok forrása a [4]-ben leírt adatbázisok közül a PTB. Gfortran t használunk MinGW környezetben. Eredmények Az általunk vizsgált jeltípusok közelítéseinek bemutatásához kiválasztott jeleket az alábbi, 1. Az ábrákon a vonalháló a hagyományos "kiskockáknak" felel meg.

Az ábrák felső részén az eredeti, majd vastagabb vonallal a közelítő görbe, valamint az alapvonal BL látható. Lentebb az ERR: a zaj és a közelítés hibájának összege.

Legalul a közelítő függvény három hulláma van. Itt feltüntettük a pólusok adatait is. A pontok helyének függőleges értékét a képzetes rész reciproka adta, de csak a póluspár egyik, jel irányú részét rajzoltuk fel.

agyag magas vérnyomás ellen

Egyes ábrákon a P hullámmal egybe rajzolva a P repolarizációja Ta is látható. Ilyenkor a jel ezen szakaszán csak a két hullám összegét ismerjük. Néhány - többékevésbé nyilvánvaló - megfontolással az összeg görbe szétbontható, azaz kirajzolható a két hullám "nemlátható" görberészeinek valószínű alakja is: - a két közelítő görbe összege az eredeti görbe, - a QRS repolarizációja nem kezdődhet a QRS előtt, 14 15 Orvosi Informatika XXIX.

Neumann Kollokvium - a közelítő függvények megfelelőek, a különálló szakaszokat jól közelítik, - "Az egyszerűbb valószínűbb". Neumann Kollokvium 2. Neumann Kollokvium 1. A fent vázolt közelítésnél a paraméterek száma a QRS-nél általában 9 és 11 között van. Ez kissé több mint az előző, viszont ezekkel a paraméterekkel a teljes hullám kirajzolható, nemcsak a egészségügyi pulzusszám pontossága és prozódia. Következtetések Eddig nem találtunk olyan EKG jelet, amelyet nem tudtunk racionális törtfüggvénnyel közelíteni.

Viszont az eddigi csekély számú minta alapján nem lehet ebből túl sok következtetést levonni. Ezért a következő cél minél több EKG jel közelítése. Jelenleg szinte minden előkészítő lépést manuálisan végzünk. Így például a jelek kiválasztása az adatbázisból, a jel alapvonalának megtalálása, a hullámok határainak megkeresése, a nemlineáris közelítések kiinduló paramétereinek beállítása.

Néhány részfeladatról már látjuk, hogy programmal is megoldhatóak. Számítástechnikai és kibernetikai módszerek kollokvium, Szeged,pp [2] dr. Neumann Kollokvium konferencia-kiadványa,pp [3] dr. Összefoglaló: A szívultrahang leletek rögzítése a kórházi információs rendszerekben többnyire szöveges formában történik.

Ezen okból kifolyólag a leletek utólagos feldolgozása és kiértékelése jellemzően humán intelligenciát igényel. Kutatásaink során olyan gépi tanulási algoritmust fejlesztünk, amely képes a szabad szöveges és félig strukturált echokardiográfiás orvosszakmai leletekből a releváns információkat strukturált formában kinyerni és tárolni.

A javasolt módszertan szótávolság alapján automatikusan gyűjti ki az orvosszakmai szövegekből kinyerhető kifejezéseket, majd távolságmérték segítségével egységesített szakkifejezésekké képezi le azokat.

A módszertan alkalmazásának eredményeképpen az ultrahang leleletekben tárolt mérési eredmények strukturált formában feldolgozhatóvá válnak a későbbi adatelemzések számára. Bevezető A diagnosztikus kardiológia vizsgálatok fontos része a szívultrahang vizsgálat. Hazánkban a vizsgálati eredmények rögzítése jellemzően szabad szöveges formában történik, melyből fakadóan a vizsgálati eredmények későbbi felhasználása egészségügyi pulzusszám pontossága és prozódia elemzése többnyire kizárólag humán intelligencia bevonásával valósul meg.

Jelen kutatásban célunk egy olyan gépi tanulási metóduson alapuló módszertan kidolgozása, amely lehetővé teszi a félig strukturált és szabad szöveges formában rögzített, magyar nyelvű 20 21 Orvosi Informatika XXIX. Neumann Kollokvium echokardiográfiás leletek numerikus mérési eredményeinek utólagos strukturálását és feldolgozását. A szívultrahang leletekben tárolt mérési értékek elemzésének nehézsége abból fakad, hogy nem létezik olyan egységes szakmódszertani ajánlás, amely az adatrögzítést szabályozná.

Ennek eredményeképpen a leletek rögzítése nagymértékben a vizsgálatban résztvevő személyek orvosok, adminisztrátorok és a vizsgálóhelyek szokásjogán alapszik. Mindemellett a szakterülethez kapcsolódó terminológia sem egységes, így a szabadszöveges formában rögzített leletek nagyon nagy változatosságot mutatnak.

Mivel a szívultrahang mérési eredmények szabadszöveges formában történő rögzítése nem csupán hazánkban terjedt el, ezért számos nemzetközi tanulmány is foglalkozik ezen kérdéskörrel. A nemzetközi szakirodalom részben egy-egy mérési eredmény pl. Jelen kutatásainkban ezen módszerektől eltérően olyan általános érvényű adatvezérelt gépi tanulási módszertan [5] kialakítását tűztük ki célul, amely nem csupán egy előre meghatározott mérési paraméterhalmaz, hanem tetszőleges mérési eredmény feltárását lehetővé teszi.

Módszer A javasolt módszertan fejlesztése során folyamatosan szem előtt tartottuk, hogy olyan gépi tanuláson alapuló megoldást dolgozzunk ki, amely általános érvényű és nem illeszkedik túlságosan a kutatáshoz használt korpusz egészségügyi pulzusszám pontossága és prozódia. A javasolt módszer első lépése a feldolgozandó leletek előkészítése, majd ezt követi a szakkifejezések azonosítása és finomítása, valamint a szakkifejezések leképezése [6].

Az ultrahang leletek feldolgozásának alapja a mért értékek mérési paraméterekhez történő rendelése. A leletek előkészítése során olyan szövegtisztítási műveleteket hajtunk végre, amelyek hatékonyabbá teszik a szakkifejezés mérési eredmény párok szövegbányászati feltárását. A szövegelőkészítés során töröljük a leletekből a stop-karakterként értelmezett karaktereket pl.

Mindezen szövegtisztítási és szövegelőkészítési lépések általános irányelvek alapján hajtódnak végre, függetlenül a feldolgozás alatt álló leletek sajátosságaitól. A következő lépés a szakkifejezések azonosítása. A szakkifejezések azonosítását szótávolság alapú szövegbányászati módszerrel végezzük. Első lépésként azonosítjuk a szövegben található numerikus értékeket, majd ezen értékek pozícióját.

Szakkifejezésnek tekintjük azon szabadszöveges leírásokat, amelyek a numerikus értékek előtt fordulnak elő, egészségügyi pulzusszám pontossága és prozódia legfeljebb 4 szóból egészségügyi pulzusszám pontossága és prozódia. A numerikus értékek távolságánál használt szótávolsági határérték tapasztalati úton került meghatározásra, illetve azon feltételezésen alapul, hogy az ultrahang leletek jellemzően 2 fő szerkezeti egységre tagolódnak.

A leletek első része félig strukturált szövegegység, amely mérési paraméter mérési eredmény alakú párosokból épül fel, a második rész pedig szabadszöveges eredményleírás.

Jelen kutatási fázisban célunk elsősorban az első egység feldolgozása, de az alkalmazott módszer lehetővé teszi a második egység részleges feldolgozását is. Elképzeléseink szerint ezen második szövegegység szélesebb körű feldolgozása a későbbiekben neurális hálózatok segítségével fog majd megvalósulni.

A szakkifejezések azonosítását egy utófeldolgozási fázis követi, amelyben az összetartozó értékpárok pl.

Jancsó Ágnes A fordítást szakmailag ellenőrizte: dr.

Hátsófal végdiast. Egészségügyi pulzusszám pontossága és prozódia utófeldolgozási fázist dinamikusan bővülő, deduktív szabályrendszer alapján végezzük. A szakkifejezések azonosítását követően a következő lépés a leletekben talált és szakkifejezésekként azonosított változatos szövegegységek leképezése egységes szakkifejezésekké. A szakkifejezések leképezése egy általános érvényű szakmai szótár segítségével történik, amely minden numerikus értékként rögzítésre kerülő mérésre vonatkoztatva tartalmazza az adott mérés leírására gyakran használt szakmai kifejezések felsorolását.

Pécsi Tudományegyetem Szülészeti- és Nőgyógyászati Klinika

Ezen szakmai szótárt általános szívultrahang szótárnak General Echocardiography Dictionary, GEchoD neveztük el, és az echokardiográfiában jártas szakértő segítségével alkottuk meg. Neumann Kollokvium kifejezéskészlete korlátozott [7]. A standardizált lexikonokon alapuló tudástárolókra így a GEchoD-re is jellemző ugyanis, hogy az ellátási helyekre jellemző rövidítések, speciális betűszavak, helyesírási variációk, szórendváltozatok és elgépelések jellemzően hiányoznak belőlük.

Ezen hiányosságok áthidalását szöveghasonlósági alapon végezzük. Minden, a szívultrahang leletekben szakifejezésként azonosított szöveg és a GEchoDben található szakkifejezés párosát szöveghasonlósági mértékkel jellemezzük, s a szívultrahang leletben talált szabadszöveges szakkifejezést azon GEchoD-beli kategóriához rendeljük, amely kategória szinonima kifejezéséhez leghasonlóbb és ezen hasonlósági mérték egy adott küszöbszámot meghalad.

A leletekben talált szabadszöveges kifejezések standardizált szakkifejezésekké történő leképzését követően kialakulnak azon szakkifejezés mérési eredmény értékpárosok, amelyek már lehetővé teszik a szívultrahang leletekből feltárt numerikus mérési eredmények strukturált tárolását és utólagos elemzését, feldolgozását.

Eredmények Az előző fejezetben ismertetett módszert egy anonimizált szívultrahang leletet tartalmazó korpuszon teszteltük. A kutatáshoz rendelkezésünkre álló leletek egyetlen HIS rendszerből származnak és az orvosszakmai eredményeken kívül nem tartalmaznak semmilyen információt sem a betegre, sem az orvosra vonatkozóan. Az elemzést végző scriptet Python 3.

  1. Orvosi Informatika PDF Ingyenes letöltés
  2. Szexuális egészség tanulási zavarok szórólapok szív
  3. Búvárkodás és magas vérnyomás
  4. Vérnyomás legmagasabb érték

A szövegelőkészítési fázist követően az algoritmus az első fázisban kifejezést azonosított lehetséges szakkifejezésként, melyek különböző alakban fordultak elő eltérő gyakorisággal. Az algoritmus által feltárt kifejezések finomításának fázisában összetartozó értékpár kifejezésének finomítása történt meg, valamint az algoritmus összetett kifejezést bontott fel atomi kifejezés mérési eredmény párokra.

A finomítási fázist követően szabadszöveges szakkifejezés mérési eredmény értékpár azonosítása valósult meg. A szabadszöveges kifejezések leképezéséhez használt GEchoD jelen kutatási fázisban 38 kategóriát és ezen kategóriákhoz kapcsolódóan 24 bejegyzést tartalmazott. Az egy-egy kategóriához tartozó szinonimák száma 1 és 12 között változott, s a kategóriákhoz tartozó bejegyzések mediánja 4.

A GEchoD segítségével 0,9-es minimális hasonlósági küszöbszám paraméterbeállítás mellett szakkifejezést sikerült leképezni a GEchoD által tartalmazott egységes szakkifejezésekre. A legalább leletben azonosított gyakori echokardiográfiás paramétereket gyakoriság szerinti csökkenő sorrendben az 1.

arginin adag a szív egészségére

Az eredmények értékelését jelen fázisban véletlen mintavételezéssel végeztük azon leletekre vonatkozóan, amelyek a szövegbányászati eredmény alapján nem tartalmaztak valamely mérési paramétert. Az ellenőrzés során a leletek jelentős százalékában tapasztaltuk, hogy ezen leletekből vagy valóban hiányoznak a keresett mérési paraméterek, vagy a paraméter megnevezése megtalálható, de mérési eredményt a lelet nem tartalmaz.

Az echokardiográfiás mérési eredmények azonosítását szövegtávolság alapon végzett szövegbányászati módszerrel végezzük el, s a szabadszöveges 24 25 Orvosi Informatika XXIX. Neumann Kollokvium leletekben azonosított szakkifejezések egységesítése a szakkifejezéseket tartalmazó szinonimaszótár segítségével szöveghasonlósági mérték kiszámítása alapján történik. A kutatás első jelen fázisában az általános érvényű szövegbányászati algoritmusok fejlesztése történt meg.

A következő fázisban az ellátóhely dokumentálására jellemző speciális tudásbázis felépítését tervezzük, amely segítségével ellátóhely eredményeinek strukturálása várhatóan még tovább finomítható.

Automated extraction of ejection fraction for quality measurement using regular expressions in Unstructured Information Management Architecture UIMA for heart failure. J Am Med Inform Assoc.

Extraction of left ventricular ejection fraction information from various types of clinical reports. J Biomed Inform. Extracting and analyzing ejection fraction values from electronic echocardiography reports in a large health maintenance organization.

Teljes projekt lista

Health Inform J. Extraction of echocardiographic data from the electronic medical record is a rapid and efficient method for study of cardiac structure and function. J Clin Bioinforma. Term identification in the biomedical literature. Evaluating the UMLS as a source of lexical knowledge for medical language processing. Proceedings of the Section on Survey Research Methods. American Statistical Association: pp 26 26 A szívműködés paramétereinek távoli monitorozása és tárolása Kozlovszky M.

Napjaink monitorozó eszközei - ezen cikkünkben elsősorban az EKG berendezésekre fókuszálunkegyre kisebbek és egyre több adatot képesek szolgáltatni. Használatuk egyre széleskörűbb, mindamellett a keletkező adatoknak az orvosi gyakorlatban csak töredéke kerül feldolgozásra, illetve felhasználásra. A szívműködés paramétereinek távoli monitorozása, digitalizált formában történő tárolása, populáció szinten hazánkban jelenleg még nem megoldott.

izom hipertónia újszülöttnél

hozzászólások