赵文华
- 作品数：34 被引量：96H指数：4
- 供职机构：山东中医药大学更多>>
- 发文基金：山东省研究生教育创新计划国家自然科学基金山东医药卫生科技发展计划项目更多>>
- 相关领域：医药卫生文化科学自动化与计算机技术化学工程更多>>
- 基于Leap Motion体感控制器的三维经络辅助教学系统设计与实现被引量：4
- 2018年
- 目的:探讨将虚拟现实技术应用于传统经络教学中,改变传统的中医教学模式对于腧穴定位不直观、相关教学信息无法从二维图上获取而不利于学生学习与记忆的弊端。方法:利用3ds Max软件进行人模构建,基于体感控制器Leap Motion和Unity 3D进行开发。结果:设计出一款三维(3D)经络辅助教学系统,实现课堂演示手势识别的经络教学。结论:3D经络辅助教学系统可直观、动态地展示人体经络穴位,观察经络空间的相关解剖结构,为经络教学提供可视化的平台,提高教学的生动性,达到互动教学的目的。
- 朱琳孔令聪赵文华马志庆张明辉刘杰
- 关键词：虚拟现实穴位
- 中医药院校计算机专业实验教学体系改革研究
- 本文对中医药院校计算机专业实验教学中存在的问题进行了分析,针对实验课程设置陈旧、实验师资队伍建设不足、实验室建设落后等问题，提出了相应的对策,如引入CDIO教学模式，打造应用型课程;激发学生的自主实践的兴趣，稳固学生的专...
- 马志庆赵文华
- 关键词：计算机专业实验教学工程实践能力
- 文献传递
- 基于卷积神经网络的乳腺癌组织病理学图像分类研究综述被引量：3
- 2022年
- 乳腺癌组织病理学检查是确诊乳腺癌的“金标准”。基于卷积神经网络的乳腺癌组织病理学图像分类已经成为医学图像处理与分析领域的研究热点之一。自动且精确的乳腺癌组织病理学图像分类在临床上具有重要的应用价值。首先介绍了两个目前广泛应用于乳腺癌组织病理学图像分类的公开数据集及各自的评价标准。然后,重点阐述了卷积神经网络在两个数据集上的研究进展。在描述研究进展的过程中,分析了部分模型准确率较低的原因,并对提升模型性能给出了一些建议。最后,讨论了乳腺癌组织病理学图像分类目前存在的问题及对未来的展望。
- 张喜科马志庆赵文华崔冬梅
- 关键词：乳腺癌图像分类卷积神经网络
- 基于病理图像颜色和纹理特征对乳腺良恶性肿瘤的鉴别诊断被引量：3
- 2019年
- 目的通过对乳腺肿瘤病理图像颜色和纹理的深入分析,提高良恶性肿瘤诊断效率。方法提取乳腺肿瘤病理图像的颜色矩、颜色自相关图、Haralick纹理特征共99维特征,并利用极限学习机构建乳腺肿瘤良恶性分类模型,对乳腺肿瘤良恶性进行分类。结果分类精度能达到90.79%,灵敏性达到89.18%,特异性达到92.39%。。结论该方法为乳腺肿瘤良恶性分类提供了一种新型的检测手段,可有效提高乳腺肿瘤良恶性临床诊断的准确率。
- 赵爽马志庆赵文华李延军
- 关键词：乳腺肿瘤病理图像特征提取极限学习机
- 基于级联特征正交融合网络的小儿肺炎分类被引量：1
- 2022年
- 为提高儿童肺炎的临床诊断准确率,进一步为肺炎治疗精准用药提供依据,本研究提出了一个级联的特征正交融合网络模型对小儿胸片图像进行自动分类,将预处理的图像输入到网络A用来诊断是否患肺炎,然后将网络A的输出作为网络B的输入,判断肺炎的病原体类型。网络A和网络B均以深度残差网络(ResNeXt-50)为基础网络,首先将压缩-激励模块(squeeze-and-excitation networks, SE-Net)融合到ResNeXt-50中,然后利用空洞卷积获取多尺度特征,并通过自注意力机制获得网络中具有代表性的局部特征,从局部特征中提取与全局特征正交的分量。最后将正交分量与全局特征进行融合,形成最终的特征表征并完成分类。实验结果表明,该模型在二分类模型的分类准确率达到97.78%,在三分类的准确率达到85.13%。该模型具有良好的分类效果,可帮助医生实现对儿童肺炎快速有效的临床诊断。
- 赵爽魏国辉赵文华马志庆
- 关键词：医学影像图像分类肺炎诊断
- 基于卓越工程师计划构建生物医学工程人才培养实践体系被引量：3
- 2017年
- 对于现阶段生物医学工程专业人才培养目前存在的一些难题,根据"卓越工程师培养计划"的培养目标,总结近几年我校BME的教学方案研究成果,围绕理论研究、实践研究、科学研究三种方案的教学模式,以利用实验推动学生学习热情,改进教学的内容以及方法等方案的改革为依据,建成与生物医学工程专业特色相一致、适合高素质人才创新创业的培养、本研学习互助的学习平台。
- 赵文华
- 关键词：卓越工程师培养生物医学工程教学
- 基于XGBoost和SHAP的中药寒热药性识别及寒热特征标记可视化研究被引量：3
- 2022年
- 目的运用集成学习中的XGBoost算法探索构建中药寒热药性识别模型,采用SHAP进一步探索中药寒热特征标记与寒热药性识别结果的关系。方法利用61味中药的紫外光谱数据集,运用集成学习中的XGBoost算法,构建中药寒热药性识别模型,通过稳定性评价和外推评价等方式评估模型的性能,采用SHAP对中药寒热特征标记进行可视化。结果模型评价方面,在稳定性比较中,本文模型在单溶剂下的ACC和AUC分别为0.852、0.865,多溶剂下的ACC为0.770;在外推比较中,本文模型在单溶剂下的ACC和AUC分别为0.810、0.828,多溶剂下的ACC为0.786;可视化方面,寒性中药在紫外波长400和267 nm的吸收度具有相似性,而热性中药在紫外波长400、299和301 nm的吸收度具有相似性。结论与经典模型相比,本文模型对中药寒热药性具有更好的识别能力。具有相似的紫外光谱的中药,其药性同样具有相似性,初步证明了物质成分相似的中药具有相似的药性。
- 张喜科赵文华付先军马志庆魏国辉
- 关键词：中药寒热药性可视化
- 应用增强现实技术于医疗器械课本的研究与设计被引量：7
- 2017年
- 目的:应用增强现实(AR)技术,改进医疗器械课本中二维图片的诸多缺点,进行形象具体可交互的三维(3D)图片展示,便于学生更加清楚、透彻地理解课本内容。方法:比较Vuforia、ARToolKit、Easy等AR解决方案,利用Unity 3D作为开发平台,利用C#计算机语言作为开发语言,采用识别准确率更高的Vuforia AR技术,设置虚拟按钮进行交互;利用智能终端设备完成医学课本的相关应用程序(APP)设计。结果:基于AR技术的医学课本APP开发设计,在原有医学课本的基础上实现了观察某些特定医学二维图像,可以实时展示单个或多个3D立体模型,可直接使用设计的虚拟按钮功能与虚拟3D立体模型进行交互。结论:利用AR技术的APP学习方案,能够显著提高医疗器械的学习效率,使学生学习兴趣极大增强,并可将该技术移植到其他课本中进行研究。
- 孟祥军马志庆赵文华孟美
- 关键词：医疗器械课本
- 研究生医学影像计算课程教学实践被引量：2
- 2019年
- 以山东中医药大学研究生医学影像计算课程为例,从课程教学内容、教学模式、课后作业库建立以及教学效果评价4方面阐述该课程教学过程,结果表明该实践方案取得较好的效果。
- 魏国辉李延军马志庆曹慧赵文华刘静
- 关键词：教学实践
- 浅谈虚拟现实技术在大学物理实验教学中的作用
- 本文主要以电子工程虚拟实验室为例，讨论了虚拟现实技术作为新的教学媒体在物理实验教学中的作用。首先介绍了虚拟实验室的功能特点，其优势主要表现在可以通过对实际电子线路的仿真分析，从而提高对电路的分析、设计和创新能力的。旨在为...
- 马志庆赵文华
- 关键词：高等教学物理实验课教育创新虚拟现实技术
