摘要：中医正骨治疗骨折具有"痛苦轻、愈合快、恢复好"等特点,为骨伤患者治疗首选。然而,正骨手法难教、难学,阻碍了中医正骨的传承和发展。开发的中医正骨仿真训练系统采集的数据因传感器和信道传输等因素不可避免地带有噪声,严重制约了正骨手法的量化、分析和评价。为此,针对中医正骨手法变化繁复的特点,提出了在卡尔曼滤波(KF)中增加速度、加速度向量,设计了0阶、1阶和2阶卡尔曼滤波算法,并通过实验方法确定了超参数的设置原则。将本文方法应用于澳大利亚手语标志数据集和中医正骨仿真训练系统中,能够滤除噪声,并较好地保留了正骨手法动作细节。

摘要：卷积神经网络(CNN)在新冠肺炎X射线图像分类中取得诸多成果,但卷积结构只能学习到特征图相邻空间位置的上下文信息。为了更好地结合胸部X射线图像全局信息,除了提高CNN的深度,所提网络通过设计主干网络ConvNeXt、聚合注意力模块、长短期记忆网络,更加关注全局与局部信息的交互性。对公开访问的COVID-19Radiography Database数据集图像分类,所提网络在三分类实验中相较于基础模型ConvNeXt在准确率、精确率、召回率上分别提高1.60个百分点、1.23个百分点、1.76个百分点,且其在多项实验指标上优于Vision Transformer、SwinTransformer,准确率、精确率、召回率、特异度分别提高到95.6%、96.03%、95.76%、97.53%。另外选用Chest X-ray数据集进一步验证所提网络泛化能力,采用Score-CAM算法验证其有效性。实验结果表明,所提网络对新冠肺炎X射线图像具有较好的分类效果。

摘要：基于信息技术在教育领域的飞速提升,在线课程融入课堂势在必行。混合式教学是目前高等教育教学改革的热点。山东中医药大学教学改革团队依据培养应用型人才的毕业要求,对“概率论与数理统计”课程进行了混合式教学改革。“概率论与数理统计”课程知识点多且内容抽象,课堂容量较大,从而导致传统课堂重知识技能的传授,难以展开知识的应用,这进一步导致学生学习兴趣不高。另外,课程思政元素的融入也是一个亟待解决的问题。首先将知识点拆分,重构知识框架,建成山东省高等学校在线开放课程“医药数理统计”,在此基础上将智慧树平台翻转教学互动工具用于课堂教学,改革成果初见成效。