上医智检大数据研究院
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标本实时质量控制(PBRTQC)
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肺结核-基于机器学习技术利用常规检验数据建立肺结核鉴别诊断方法
利用机器学习方法建立基于血细胞分析参数的抑郁症预测模型初步研究
Machine learning-based nonlinear regression-adjusted real-time quality control modeling a multi-cent
A study on quality control using delta data with machine learning technique
A multi-model fusion algorithm as a real-time quality contro ol tool for small shifts detection
Traceable machine learning real-time quality control based on patient data
采用支持向量机构建布鲁氏菌病早期诊断模型
再论定量测量程序质量控制计划的设计和实施
基于机器学习和差值校验的识别混淆样本方法的建立及评价
基于随机森林算法检出 hs⁃cTnT项目小偏移的实时质控方法
A highly accurate delta check method using deep learning for detection of sample mix-up in the clini
人工智能在急性白血病诊断中的应用探究
2022-05-30
血常规指标对急性白血病初诊患者的诊断意义
2022-05-30
基于机器学习的肿瘤智能辅助诊断方法
2022-05-30
布鲁菌病患者的血液学变化
2022-05-30
A study on quality control using delta data with machine learning technique
2022-05-30
A multi-model fusion algorithm as a real-time quality contro ol tool for small shifts detection
2022-05-30
Traceable machine learning real-time quality control based on patient data
2022-05-30
采用支持向量机构建布鲁氏菌病早期诊断模型
2022-05-23
再论定量测量程序质量控制计划的设计和实施
2022-05-23
实验室应基于患者风险设计实施质量控制(quality control,QC)计划。 该文介绍3种不同类型的质控方法,探索建立一 种复合质控策略,用于室内及室间质量监控。 基于患者数据的质控监控方式的引入,更好地解决了分析批稳定性监控问题, 更适合现代医学实验室质量管理。 复合质控策略的转化将成为实验室转化医学及患者关怀的典型范例。
基于机器学习和差值校验的识别混淆样本方法的建立及评价
2018-08-21
目的 利用患者历史对比数据,建立基于机器学习中支持向量机( support vector machine,SVM)算法识别临床混淆样本 的方法,并验证该方法的临床有效性。 方法 收集约 45 万例血常规检测结果,经过数据清洗过滤,同一患者只保留 2 次检验 结果并计算差值校验的绝对值。 用同一患者与不同患者的差值(delta)分别制作正配样本与错配样本。 采用 SVM 分类算法实 现用多项目识别
基于随机森林算法检出 hs⁃cTnT项目小偏移的实时质控方法
2018-08-21
目的 利用机器学习随机森林(random forest,RF)算法,建立一种准确识别检测小偏移的实时质控方法,并以浮动异常 值之和的方法(moving sum of outlier,MovSO)作为参比方法,评价新算法效能。 方法 收集来自航空总医院实验室信息系统导 出的 2016 年 1 月至 2021 年 8 月在罗氏化学发光 E601 设备检测的 hs⁃cTnT 项目检测结果,按照规定的数据
A highly accurate delta check method using deep learning for detection of sample mix-up in the clini
2018-08-21
Background: Delta check(DC) is widely used for detecting sample mix-up. Owning to the inadequate error detection and high false positive rate, the implementation of DC in real settings is ......
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