摘要：数字医学图像的分类是数字医学图像挖掘的一个重要内容。传统的医学图像分类一般将图片内容明确归入某一类中,而由于医学图像本身的复杂性,这样分类显然不能满足实际需要。多标签数据的普遍存在性和重要性近些年来逐渐得到关注。它承认真实世界对象的多义性,允许样本同时属于多个类别。对多标签决策树分类算法在医学图像分类中的应用进行了设计,并进行了实验验证。

摘要：目的调查医护人员对在线教育的认知情况,分析在线教育的潜在对象、教学内容和方法。方法以武警河南总队医院856名在职医护人员为研究对象,采用自行设计的《在线教育认知情况调查问卷》对所有对象进行问卷调查和分析。结果共回收有效问卷843份,其中有9%的受试者准确地知道在线教育的概念,而有76%的受试者不清楚在线教育和远程教育的区别。希望获得学历仍是参与在线教育人员的主要目的之一（29%）,67%的对象可接受的在线教育年均投入约为500~1000元,低学历、初级职称人员参与在线教育的意向较高学历和高级职称者更为突出。结论医护人员对在线教育的认知仍需加强,能否取得正规学历,能否与传统继续教育的学分制度较好衔接是制约在线教育发展的重要条件。在课程的设置上,向资历较浅、学历较低（本科以下）的初中级职称人员倾斜,更容易取得大范围的受众。