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医学用語 (病気など) のリストをどこで入手できるか知っている人はいますか? 小さい形は不要です。重要なことは、データが汚れていてはならず、通常は医療以外の意味で使用されない単語を含むことはできません. このリストを使用するには、医学的に関連する用語の誤検出を最小限に抑える必要があります。この目的のために、網羅的である必要はありません (精度と再現率)。

github でいくつかのリストを見つけました。ただし、このようなものには一般的な名前 (Jacob、Jack、Marcus、Robin など) が含まれているため、そのような用語はすべて、使用する前に手動で除外する必要があります。

プロローグについてはまだ初心者です。プロローグを使用した簡単な医療診断プログラムに問題があります。この医療診断システムを機能させるためのコードを見つけようとしていますが、何を変更する必要があるかわかりません。 SWI プロローグ ソフトウェアを使用します。

ここで私が使用しようとするプロローグコードは、ドメインでエラーを表示し、「構文エラー=演算子が期待されます」と表示します

それを機能させるために何ができますか？

DICOM CT 画像を使用して骨をセグメント化しています。骨のピクセル値の範囲を決定するために DICOM 属性情報を使用できるかどうか疑問に思っていました。

私たちは SPM を使用して脳組織のタイプをセグメント化しようとしていますが、GUI を使用せずにその基礎となる matlab 関数を呼び出す方法をオンラインで見つけることはほとんど不可能です。

私が見つけたいくつかのリソースは役に立たなかった:

• SPMマニュアル
• ウィキブックスの SPM ブック

私は何人かの患者の脳マップの Dicom ファイルをすべて持っています。患者、マップ、b_value、およびスライスで並べ替えました。脳のすべてのスライスには、15 の勾配 dicom ファイル、「b zero」dicom ファイル、および「b_x」等方性 dicom ファイルがあります (私の先生は、私がする必要があることには役に立たないと言いました)。先生から、それらを .nii ファイルに変換して FSL で修正し、渦電流修正を行うように言われたので、今度はそれらについて DTI 分析を行う必要があります。その b_zero に。この最後のこと (「再編成」) を FSL でどのように行うことができるか知っていますか? また、渦電流補正は再調整の前後どちらで行うべきですか？前もって感謝します！

3D 画像データセットで PCA を実行し、最初の n 個の PC を線形 SVM の特徴として使用しました。PCごとにSVMの重みがあります。ここで、PC の重みを元の画像空間に射影して、画像のどの領域が分類プロセスでより識別力があったかを調べたいと思います。重みベクトルに inverse_transform PCA メソッドを使用しました。ただし、結果のイメージには正の値しかありませんが、SVM の重みは正と負の両方でした。これは、私のアプローチが有効なものであるかどうかを考えさせます。誰か提案はありますか？

前もって感謝します。

私が求めていることができるとは思えませんが、創造的な提案のためにそれを捨てようと思いました. 統一医療言語システム (UMLS; https://uts.nlm.nih.gov/home.html) は、ノード間のさまざまな双方向の関係を持つセマンティック オントロジーです。たとえば、x isa y および y inverse_isa x です。問題は、そのような名前が多く、それらの逆方向の関係があることです。したがって、クエリでは、リストには多くの可能性があるため、1 つを除外するだけでは不十分です。これは面倒で、何かを見落とす可能性があります。つまり、問題は、トラバーサルを逆にする関係がある場合に有向非巡回グラフ クエリを作成できるかということです。ノード x から y へのアウトバウンド関係がある場合、y から x へのインバウンド関係を無視する必要があります。Neo4j 2.3.0 を使用しています。データをフィルタリングしている UMLS には、最大 1,100 万のノードと 4,500 万の関係があります。654 の関係タイプがあり、リストは動的に増加しています。