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【优秀范文】医学信息学综述

范文一:医学信息检索方法综述 投稿:张夒夓

医学信息检索方法综述

龚颖芸

(南京医科大学,211166)

摘要:医学信息检索从早期基于纸质出版物到现在网络化的检索,发生了巨大的变化。掌握医学信息检索的基本方法,特别是一些重要数据库使用的基本操作,在科研领域有很大的实际意义。

关键词: 信息检索 信息检索方法 医学信息检索方法

引言:信息检索是从任何信息集合中识别和获取所需信息的过程及其所采取的一系列方法和策略。[1] 信息检索作为一种信息素养的基本功,在科研中对课题的开展、论文的写作等方面起着举足轻重的作用。时至今日,各类出版物种类之多,数量之大已经到了前所未有的地步,特别是随着计算机技术和通信技术的不断发展,计算机网络已经成为世界上最大的信息资源库,网络中的信息具有资源量大、分布广、离散程度高、组织形式多样化、更新速度快、规范化程度不高等特点[2],掌握科学的信息检索方法去高效获取所需的高质量信息显得富有重要意义。本文立足于医学本科生的基础科学研究,概述了一些常用的可行性高的医学信息检索方法。

1.信息检索的分类

信息检索按存储和检索的内容划分为文献信息检索、数据信息检索、事实信息检索;按系统中信息的组织方式划分为全文检索、超文本检索和多媒体检索。[3] 与本科生基础科研相关性最大的信息检索类型是文献信息检索,即以文献为检索对象,将存储于数据库中的关于某一主题文献的线索查找出来的检索。[3] 全文检索寂静在国内外许多数据库中普及。

2计算机检索方法[4]

(1)布尔逻辑检索,基本运算形式有①逻辑“与”,一般用AND或“*”号表示②逻辑“或”,一般用OR或“+”号表示③逻辑“非”,一般用NOT或“-”号表示。布尔运算符的优先级为:-、*、+,使用括号可改变运算顺序。此法对于检索多个关键词及它们之间的逻辑关系很是准确。

(2)位置逻辑检索,用一些特定的位置逻辑算符来限定检索词之间的关系,使检索提问式尽可能表达检索着真正的检索意图,从而既提高检准率,又提高检全率。主要的位置逻辑算符有①(W)-with。在(W)两侧的检索词顺序不能改变,而且两个检索词之间不能有其他的词或字母,但是允许有空格或标点符号。②(nW)-nWords。在(nW)两侧的检索词顺序不能改变,两个检索词之间最多允许插入n个词。③(N)-Near。在(N)两侧的检索词顺序可以调换,而且两个检索词之间最多可以有10个词④(nN)-nNear。在(nN)两侧的检索词顺序可以调换,而且两个检索词

之间最多可以插入n个词⑤(F)-Field。在(F)两侧的及爱你所词顺序可以调换,而且两个检索词之间的词的个数也不限,但是它们必须同时出现在文献记录的同一个字段内。在实际运用中,位置逻辑检索用起来不是很方便,但在强调特殊限定的时候可以一用。

(3)截词检索,指在检索词中保留相同的部分,用截词符号代替可变化的部分,以提高检全率。截词符号一般用“?”代表0个或1个字符,用“*”代表n个字符。

(4)字段检索,指将检索词匹配的限定在某个或某些特定的字段范围内进行。

(5)精确检索,将一个短语(词组)当作一个独立的运算单元,往往用双引号括起来,进行严格匹配提高查准率。

(6)加权检索:加权检索是为了弥补布尔逻辑检索不能揭示检索概念与检索课题相关程度的缺陷。

3文献数据库概念及分类

文献数据库是指记录各种文献信息的数据库,它是计算机可读的、有组织的相关文献信息的集合。几种主要的文献数据库有题录数据库、文摘数据库、图书馆馆藏目录数据库、全文数据库、光盘数据库、多媒体数据库和网络数据库。

4外文数据库

4.1PubMed检索系统

PubMed(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi)是目前世界上使用最广泛的免费Medline检索系统,它提供Medline、PREMedline等数据库的检索。

4.1.1主要检索方法[5]

4.1.1.1主题检索

在PubMed主页的提问框中键入英文单词或短语(大写或小写均可)后回车或点击“Go”,PubMed即时用词汇自动转换功能进行检索,并将检索结果直接显示在主页下方。例如:键人“liver cancer operation”后回车或点击“Go”,PubMed开始检索并将检索结果显示出来。如果检索结果不符合要求,可以在提问框中增加或删除词语。或者在Details状态下来修改检索式,也可使用Limits选择限定条件后再进行检索。此外,用户可根据需要使用通配符“*”或双引号进行截词检索或强制检索。为提高文献检出的准确率,推荐使用主题词检索。例如需检索哮喘的药物治疗方面的文章,可先在开始菜单中选择MesH Database,输入检索词,但此外不能输入有运算符的语句,如“asthma AND therapy”。在MesH菜单中选择规范的主题词,“Asthma”,根据检索需要.再选择相应的副主题词“drug therapy”在

search PubMed中形成“Asthma/drug therapy[MesH]”的检索式,执行检索。4.

4.1.1.2著者检索

在提问框中键人著者姓氏全称和名字的首字母缩写。格式为:著者姓空格名字首字母缩写.例如smith ja,然后回车或点击Go,系统会自动到著者字段去检索,并显示检索结果。如果在录入了著者的姓氏,系统将首先在MeSH转换表中查找该著者的姓。查到后,系统检索主题字段和题名与文摘字段。否则,系统将在全部字段中检索。如果在著者姓名前后使用双引号,并用著者字段标识——[au]加以限定,如“smith ja”[au],系统只检索著者字段。

4.1.1.3刊名检索

在提问框中键入刊名全称或MEDLINE形式的简称、ISSN号,例如:Jchild Psychol Psychiatry,或0021—9630,然后回车或点击Go,系统将在刊名字段检索,并显示检索结果。

4.1.1.4高级检索功能

为了得到更为准确的检索结果.用户可充分利用PubMed所提供的高级检索功能。在PubMed首页检索框下,系统提供了5个功能按钮,通过利用这5个功能,能够使用户的检索更为高效。

4.1.1.4.1 Limits功能

有如下限制检索功能:将检索范围限制在某个作者范围;将检索范围限制在某个期刊;设定搜索包含全文、免费全文、文摘的论文:将检索范围限制在出版、收录的某时间段:将搜索范围限定在特定的性别组、年龄组;将搜索范围限定在人类或动物学:将检索范围进行子集限制;对论文类型进行限定。

4.1.1.4.2 Preview/Index功能①预览检索结果数量在检索框中输入检索词后,点击后,用户能够得到该检索词检索结果数量,如需缩小检索范围可在此基础上在检索框中继续添加检索词,点击,能够再次得到新的检索词的检索结果数量。通过该功能用户可以根据需要来调整检索策略;②字段限制在页面下端的检索界面中,从下拉菜单中选择检索字段,在检索框中输入检索词,根据检索需要,点击布尔逻辑运算符添加到检索词中进行再限制检索,其目的能够缩小检索范围。使用户能够快速地找到需要检索的文章,最后点击进行检索结果预览;③Index选词功能在检索框中输入检索词,点击,系统显示词表.并显示该检索词检索结果数量.在词表中选择检索词。选择布尔逻辑算符,选中的检索词将出现在页面上方检索框,并按选中布尔逻辑运算符进行运算。

4.1.1.4.3 History功能

History功能中保留着所有的查询方案与查询结果。History界面能够为用户提供历史中的检索方案、检索时间以及检索结果。与Preview/Indea功能中的预览功能不同,预览功能只能显示最近检索的三条记录,而History功能能够为用户提供最近的100条检索记录。需要注意的是当检索记录超过100条时.系统将会依次将最早的记录删除。点击,系统将删除History功能及Preview/Index功能中保留的记录。4.1.1.4.4 Clipboard剪切板功能

剪切板功能能够为用户提供暂时保存检索论文的服务。将论文添加到剪切板后用户能够采用打印或保存等方式对剪切板中保存的检索论文进行处理。剪切板能够同时保存最多500条记录,当8 h内用户没有任何操作。保存将会自动删除。

4.1.1.4.5 Details功能

Details功能用于用户查看检索策略。在Query Translation框内显示了用户在检索框中输入检索词检索,系统实际所采用的检索策略。在Query Translation框下依次为Result、Translations、Database以及User Query 4部分。Result显示了检索结果总条数,点击该数字可回到检索结果界面。Transition显示检索框中检索词在实际检索中所转换的检索式。Database显示进行检索的数据库。User Query显示了用户检索时在检索框中所输入的检索词。

4.1.2检索技巧

4.1.2.1 多项单词逻辑组合检索PubMed支持布尔逻辑算符“AND”、“OR”、“NOT”进行再限制检索,其目的能够缩小检索范围,使用户能够快速地找到需要检索的文章。

4.1.2.2截词检索截词符号为“*”表示0至多个字符,如检索词为“gene*”。PubMed可将以gene开头的,但结尾不尽一样的所有单词为检索词的文章检索出来。此外。也可将截词符号“*”放在某一单词的中间或其它部位进行检索。截词检索方法有利于不同写法的字或词的论文检索或者是当用户对某一医学词的写法拿不准时时行论文检索。

4.1.2.3短词检索对需要以词组形式出现的2个或2个以上的检索词,为保证系统不执行检索词自动转换功能.这就需要在检索词组上加双引号.从而将双引号内的词组作为一个整体进行论文检索。

PubMed还提供其他数据库的全文链接,即便是没有被PubMed全文收录的文章也可以通过链接获取原文。

5中文数据库

5.1中国知网(CNKI)

CNKI系列数据库是全文数据库,用户可以根据需要进行单库检索和跨库检索。

5.1.1CNKI特色

①收录范围广有期刊、会议文献、学位论文、报纸、图书、年鉴等。②CNKI中国引文数据库是国内最大的引文数据库。③采取分词技术,具有全文搜索引擎。④KNS5.0进一步完善了字索引和词索引相结合的索引技术,为查准查全查精提供了更多的选择。字索就是为被检索的内容逐字建立索引文档;词索引则根据系统所建立的中文分词词库中的词,对将被检索的内容进行词切后所建立起来的词索引文档。字索引和词索引在检索时对内容的处理当时不同,因而会导致检索结果上的不同。作者、机构、中英文刊名、基金等采用字索引。主题、提名、关键词、摘要、引文、全文等采用词索引。

5.1.2专题全文数据库检索方法

5.1.2.1.初级检索

系统默认进入“初级检索”界面,该方式有“全文”、“篇名”、“作者”、“机构”、“关键词”、“中文摘要”、“引文”、“中文刊名”、“基金”九个检索字段。

1) 选择检索学科专题范围,可根据需要“全选”,也可选一个、几个专题或子专题。

2) 选择检索时间范围。

3) 选择检索字段,输入检索词。

4) 选择检索结果输出方式,可选择按“相关度”或“更新日期”排序输出,默认为“无”排序输出。

5) 点击“检索”开始检索。

5.1.2.2. 高级检索

在屏幕左上角点击“高级”即可进入高级检索方式,该方式有四个检索输入框。

1) 选择检索的学科专题范围、时间范围(与“初级检索”相同)。

2) 选择检索字段,并在相应检索输入框中输入检索词;选择字段之间的逻辑关系(AND,OR)。

3) 选择检索结果输出方式(与“初级检索”相同)。

4) 点击“检索”开始检索。

5.1.2.3.按学科专题检索

逐级打开各学科专题目录,可以检索到全文数据库中各学科专题包含的所有文章。 对任何一种检索方式,若检索结果太多,可进一步用“二次检索”缩小检索范围。

5.1.3题录数据库检索方法

5.1.3.1.初级检索 系统默认进入“初级检索”界面,检索方法与专题全文数据库“初级检索”方法相同。

5.1.3.2. 高级检索

检索方法与专题全文数据库“高级检索”方法相同。

5.1.3.3.按刊名浏览检索

逐级打开各学科专题目录,可以按学科浏览《中国知网》中包含的期刊,通过期刊目录可以进一步浏览各期刊所收录的文章。

5.1.4检索结果及输出

在“全文数据库”检索到的结果,点击“文献篇名”,可以得到文献的题录文摘信息;点击“下载”,可以用“CAJ全文浏览器”打开文献全文;点击文献的“中文刊名”链接,可得到该期刊本期文献目录,进一步点击文献名,可以打开本期文献全文。

在“题录数据库”检索到的结果,单击“篇名”,可显示该文献的题录信息。

5.1.4.1.全文的存盘、打印:一般用“CAJ全文浏览器”的存盘、打印功能,下载存盘的文件名后缀一定要用“.caj”,这样才能用“CAJ全文浏览器”打开阅读。 如果希望存盘的文件用写字板或Word软件打开阅读,则要在用“CAJ全文浏览器”进行全文浏览时,用“粘贴”到剪贴板的方式下载存盘(文本格式,需重新编辑,且只有部分文章能选择复制)。

5.1.4.2.题录、文摘的存盘、打印:在“全文数据库”检索到的文献目录中,选择需存盘或打印的文献,点击正上方的“存盘”或“打印”按钮,可以将选择的文献题录文摘信息列在同一屏上,这样利用网络浏览器的存盘、打印功能,可以将选中的文献的题录文摘信息存盘和打印。[6]

5.2万方数据资源系统

它以科技信息为主,集经济、金融、社会、人文等各行各业领域信息于一体,主要由科技信息系统、数字化期刊和企业服务系统三个子系统构成。其中,科技信息系统主要包括学位论文、会议论文、科技文献、科技成果、专利技术、机构名人、政策法规、中外标准、论文统计科技要闻等资源。

其检索方法与中国知网无很大差异,在此不再赘述。

5.3中国生物医学文献数据库(CBM)

数据库收录1978年以来1600多种中国生物医学期刊汇编以及会议论文的文献题录,年增长量约40万条。

5.4维普资讯网(VIP)

6纸质出版物

6.1.常用法:常用法分顺查法和倒查法。

顺查法:是按由远至近按年的顺序查找。这种方法主要是要知道某一专题是何时开始研究,某一药品或方法在何年发现或发明。

倒查法:由当年开始倒查若干年的文献,这种方法主要是收集最新资料。

6.2分段法:这种方法是划定一定时间,先查若干年(如 5~10年),经过筛选和鉴别,若仍不满意,再向前查若干年(如10~20年甚至30年),直到满意为止。这种方法一般是在选定科研课题后,要制订计划、准备材料开始实验前采用。

6.3追溯法:根据已查到的几篇文献,再按后面附的参考文献查找,以此类推,不断扩大文献线索继续查下去。这是一般科研工作者最常用的一种文献检索方法。

6.4检索途径

书名途径:从书名、刊名检索文献。

分类途径:根据书刊分类检索文献。

作者途径:根据作者姓名顺序检索文献。

主题途径:根据规范化了的主题词(名词或词组)对所需要的文献进行检索。主题法的优点是专指性强,在检索时应注意选用适当的主题词,才能提高查准率、查全率。

主题词一定要用正式通用的学术名,不能用俗名或商品名。主题词的概念不能太广 或太狭。太广不易查准,太狭则不易查全,使漏检率增高。选用或查找主题词,应从事物“名词”着眼,不要从事物的“过程”去找。因为“过程”多半是作为第二级或副主题。

关键词途径:根据关键词进行文献检索。关键词与主题词的差别在于:主题词是以标准化、规范化的主词来标引文献中的主要内容,而关键词是以文献题目中较重要的词作为主词来标引文献。若不能从文献题目中选用主词,则必须从文献正文中选用,这样分为“题内关键词”和“题外关键词”。

关键词的优点:名词、动词、形容词、副词等都可作关键词,主词不用规范化,只要能代表文献中一定内容就可选用。

关键词的缺点:由于主词是由作者自己选定的,各主词形式不定、拼法不定,有同义词、近义词、复合词等。这样同一内容的文献就分散开来,不能集中于一处。另外,有些内容不同的文献却又集中于一处了。结果,查得的文献必须经过仔细筛选。

纸质出版物的检索在计算机网络的显著优势面前使用逐渐减少,但是,在一些条件的限制下,纸质出版物依然能够发挥它的独特作用。特别是在图书馆中,针对一种杂志进行信息检索也很适用。关键是将多种方法有机结合,使得信息检索质量好效率高。

7.电子期刊

登录Nature,Cell,Science可以查询已收录的文献,还可以将最新出版讯息订阅到邮箱,方便随时关注某一领域的最新动态。

8.搜索引擎的使用

使用Google及其旗下的Google学术同样可以进行较高质量的信息检索。注意,键入的关键字词以英文为宜。

9检索结果输出

检索结果的输出方式多元化,除提供存盘、打印方式下载数据,而且可以利用E-mail发送检索结果,或将检索结果直接输出到文献信息管理软件,如医学文献王、Endnote、NoteExpress等。

参考文献:

[1] 周晓政. 医药信息检索和利用[M].南京:东南大学出版社,2006:22.

[2] 付佳, 闫实. 医学信息便捷检索方法[J]. 牡丹江医学院学

报,2009,30(1):61-62.

[3] 周晓政. 医药信息检索和利用[M].南京:东南大学出版社,2006:22-23.

[4] 周晓政. 医药信息检索和利用[M].南京:东南大学出版社,2006:42-44.

[5] 昊蓉,羡秋盛,刘一洋. PubMed数据库检索系统及相关检索方法[J].实用医药杂志,2010,27(3):276-277.

[6] tsg. 中国知网使用方法简介[OL]. 淮南联合大学图书馆网站:淮南联合大学网络信息中心(2008-06-07)[2011-06-05]. http://www.hnuu.edu.cn/tsg/index3.jsp?entityid=1005&fid=4563

[7]中华康网.医学文献检索方法[OL].中华康网:中华康网(2007-03-26)[2011-06-05] .http://www.cnkang.com/yaox/yxky/wxjs/200703/72177.html

范文二:生物信息学综述 投稿:贺虑虒

摘 要:对生物信息学的产生背景及概念进行论述,对生物信息学、计算生物学、基因组信息

学等概念进行区别,重点对生物信息学的研究内容进行综述,并对研究的热点问题进行讨论,

最后对发展前景提出展望。

关键词:生物信息学;基因组信息学;蛋白质结构预测;药物设计

生物信息学的起源

生物信息学是20世纪80年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新的交叉学科。基因组学的出现始于1986年,美国Johns Hopkins大学著名人类遗传学家和内科教授McKusick创造了基因组学(Genomics)这个名词,意指从基因组水平研究遗传的学科。虽然基因组信息量在生物总信息量中占有极大的比重,但是,生物信息并不仅限于基因组信息,生物信息学也并不等同于基因组信息学。目前,我们普遍认为生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头,破译隐藏在DNA序列中的遗传语言,找到代表蛋白质和DNA基因的编码区,特别是阐明非编码区的实质,从而认识生物有机体代谢、发育、分化和进化的规律;同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构的模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。因此,现代生物信息学主要包括3个重要内容,它们分别是基因组信息学、蛋白质的结构模拟以及药物设计。

从20世纪90年代以来,随着各种生物基因组测序计划的展开与分子结构测定技术的突破以及Internet的普及,无数的生物学数据如雨后春笋般迅速涌现。2001年2月12日,美国Celera公司与美国国家人类基因组计划分别在Science和Nature上公布了人类基因组的精细图谱及其初步分析结果。2002年4月5日出版的Science杂志又把水稻基因组的序列框架图公布出来。2002年8月23日出版的Science杂志公布了河豚的全基因组序列。到目前为止,已经测出了上百种生物体的完整基因组序列。如何分析这些从实验过程中获得的大量原始数据,并从中获得与生物结构、功能相关的有用信息是当前困扰理论生物学家的一个棘手问题。生物信息学(Bioinformatics)就是在此背景下发展起来的综合运用生物学、数学、统计学、物理学、化学、信息科学以及计算机科学等诸多学科的理论方法而形成的一门崭新交叉学科。

2 生物信息学主要研究内容

从生物信息学研究的具体内容上看,生物信息学主要包括序列比对、序列分析、功能基因组、基因表达数据分析、蛋白质结构、药物设计等方面。

2.1 序列比对

在生物学中序列是指核酸或氨基酸序列,序列比对是指比较两个或两个以上符号序列的相似性双序列比较是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较,用于确定该序列的生物属性,也就是找出与此序列相似的序列。常用的程序包有BLAST、FASTA等。多重序列比较是将待研究序列加入到一组与之同源,但来自不同物种的序列中进行多序列比较,以确定该序列与其它序列间的同源性大小。根据序列同源性分析的结果,重建反映物种间进化关系的进化树。常用的构建进化树的算法是UPGMA,软件包有PYLIP、MEGA等。多重序列比对是当前一个研究热点,常用算法有分治法,HMM及聚类法等。目前基因组比对也引起研究者们的关注。不同物种间的基因组比对既能够解释和预测他们蛋白质功能的相似性,又能够揭示不同物种间的联系。基因组比对由于涉及上亿的核酸,计算量很耗时,Delcher提出一种后缀树的方法比较两个基因组。研究基因组比对算法也是一个研究方向。

2.2 序列分析

随着越来越多生物体的DNA序列被人类测定,人们希望通过序列分析来获知其对应的基因和基因调控序列。重新组装在散弹法DNA测序过程中被打散的DNA序列,即研究基因重组算法是生物信息学研究的重点课题。基因重组的难点是DNA有很多重复的区域,相同的片段可能属于不同的区域由于基因组中并非所有的核酸都构成基因,所以序列分析的另一个研究内容是对基因组中的基因和基因调控序列进行自动识别。基因识别是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点、内含子、外显子和终止密码子等。目前在基因识别方面的算法大体可分为基于统计的方法、基于同源性的方法和基于机器学习(如人工神经网络)方法。同

时对非编码区域的识别也很重要。在人类基因组中,编码部分仅占总序列的3%~5%,其它的非编码区可能具有未被识别的功能。分析非编码区DNA序列需要大胆的想象和崭新的思路。

2.3 功能基因组

功能基因组的任务是进行基因组功能注释(Genome annotation),了解基因的功能,认识基因与疾病的关系,掌握基因的产物及其在生命活动中的作用。功能基因组学的研究主要包括以下几个方面的内容:(1)进一步识别基因,识别基因转录调控信息,分析遗传语言。(2)注释所有基因产物的功能,这是目前基因组功能注释的主要层次。1995年Owen White设计出了第一套基因组注释软件系统。该系统能够自动识别基因、转录基因和其他生物学特征,并能够初步分析它们的功能。序列同源性分析、生物信息关联分析、生物数据挖掘是进行功能注释的主要生物信息学手段。(3)研究基因的表达调控机制,研究基因在生物体代谢途径中的地位,分析基因、基因产物之间的相互作用关系,绘制基因调控网络图。(4)比较基因组学研究,是识别和建立不同生物体的基因或其他基因组特征的联系。在基因组水平对各个生物进行对照比较,可以揭示生命的起源和进化、发现蛋白质功能。(5)功能基因组相关信息分析。包括与大规模基因表达谱分析相关的算法、软件研究,基因表达调控网络的研究;与基因组信息相关的核酸、蛋白质空间结构的预测和模拟,以及蛋白质功能预测。

2.4 基因表达数据的分析

对基因表达数据的分析可以获取基因功能和基因表达调控信息,这是生物信息学的重大挑战之一。目前对基因表达数据的处理主要是进行聚类分析虽然聚类方法是基因表达数据分析的基础,但是目前这类方法只能找出基因之间简单的、线性的关系需要发展新的分析方法以发现基因之间复杂的、非线性的关系。最近国际上在基因调控网络分析方面出现了许多有意义的工作,建立起一些基因调控网络的数学模型,如布尔网络模型、线性关系网络模型、微分方程模型、互信息相关网络模型等,在此基础研究基因调控网络的动力学性质。

2.5 蛋白质结构预测

蛋白质结构预测是生物信息学的重要应用。蛋白质的氨基酸序列(也称为一级结构)可以容易地由它的基因编码序列获得。蛋白质的结构对于理解蛋白质的功能十分重要。目前尚没有普遍可行方案实现蛋白质结构的准确预测;大多数方案为启发式的。蛋白质结构预测分为二级结构预测和空间结构预测。理论和实验表明,不同的氨基酸残基在不同的局域环境下具有形成特定二级结构的倾向性,因此在一定程度上二级结构的预测可以归结为模式识别问题。二级结构预测的目标就是预测某一个片段中心的残基是α螺旋,还是β折叠,或是其它。常用方法有立体化学方法、图论方法、统计方法、最邻近决策方法、基于规则的专家系统方法、分子动力学方法和人工神经网络方法。目前较为常用的几种方法有:PHD、PSIPRED、Jpred、PSEDATOR、PSA。在空间结构预测方面,比较成功的理论方法是同源模型法。运用同源模型方法可以完成所有蛋白质10%~30%的空间结构预测工作。得到蛋白质结构后就可以进一步分析研究蛋白质的功能。

药物设计

基于生物大分子结构的药物设计是生物信息学中极为重要的研究领域。生物信息学可用于药物靶标基因的发现和验证。有许多数据库可用来获得不同组织在正常/疾病状态下基因表达的差异,通过搜索这些数据库,可以得到候选基因作为药物靶标,特异性地针对某一种疾病。另外,还可根据蛋白质功能区和三维结构的预测来对药物靶标进行鉴定,以便早期了解所研究蛋白的属性,预测它是否适用于药物作用。计算机辅助药物设计主要包括活性位点分析法、数据库搜寻、全新药物设计。目前,活性位点分析软件有DRID、GREEN、HSITE等。另外还有一些基于蒙特卡罗、模拟退火技术的软件如MCSS、HINT、BUCKETS等。目前数据库搜寻方法分为两类。一类是基于配体的,即根据药效基团模型进行三维结构数据库搜寻。该类方法中比较著名的软件有Catalyst和Unity,而以前者应用更普遍。另一类方法是基于受体的,也称为分子对接法,具代表性的分子对接软件主要有DOCK、F1exX和GOLD。全新药物设计方法出现的时间虽然不长,但发展极为迅速,现已开发出一批实用性较强的软件,其主要软件有LUDI、Leapfrog、GROW、SPROU以及北京大学来鲁华等开发的LigBuilder等,其中LUDI最为常用。

3.结束语

生物信息学是一门新兴的极具发展潜力的学科,对计算机工作者也提出极高的要求,在序列比对中目前的研究热点主要有多序列比对算法及基因组比对算法。在序列分析中重点是研究基因重组及基因识别算法,同时对非编码区的识别也是个重点。同时后基因组时代从结构转向功能的研究涉及到基因组功能的注释,基因的表达调控机制,比较基因组的研究等内容。同时蛋白质的结构预测对蛋白质的功能理解也非常重要,然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。

范文三:药学信息化综述 投稿:邓贞负

药学信息化综述

王平(12级药学二班,学号:201242674)

【摘要】医学信息学是一门新兴的交叉学科,近年来的研究已经取得了重大的进展,目前信息化在医药方面有着很大发展,同时也发挥着重要的作用。本文从药学专业信息化在国内外的发展历程、发展现状、在医院的实现及其功能的体现等方面进行论述

Abstract:Medical informatics is a new cross subject research in recent years, great progress has been made in the present information in medicine, has the very big development, but also play an important role. This article from the pharmacy information in the domestic and international development process, development status, in the hospital and its implementation functions are discussed

【关键词】医学信息化 发展历程 功能

Key words:Medical Informatics 发展历程The course of development Function 医学信息学又称医药信息学, 是集医学、信息科学和管理学于一身的新兴交叉学科,其以系统论、计算机科学技术为理论基础, 以医学数字化管理为目标, 涵盖了医学信息采集、数据编码、数据存储与传输、生物医学信号处理、医学图形和图像、医学信息获取、医学知识库、智能专家系统、人体生理统计系统、计算机仿真和医药信息工程等众多的概念和范畴。它基本覆盖了现代医学计算机应用的所有知识和技术, 覆盖了医学研究领域的所有方面。目前, 医学正在飞速发展, 各种专业研究机构和公司如雨后春笋般涌现, 医疗卫生机构内部的医学信息学研究与日俱增, 已成为现代和未来生物医学发展的基石[ 2] 。国外医学信息学研究涉及领域较广, 发展较快。国内研究的领域比较少, 但取得了一定的成绩, 医学信息学教育取得了一定成绩。

一、药学信息化在国内外的发展历程及现状

国外医学信息学的研究从 20世纪 50年代开始, 主要是应用计算机存储和检索病历, 临床数据, 医药信息及有关文献等。 70年代, 研究人员开发了不同类型的临床决策支持系统。 80年代后, 其研究领城逐步涉及到医院信息系统, 如医院管理信息系统, 以电子病历为核心的临床信息系统和以知识为中心的医学文献服务信息系统[3]。90年代以来, 随着以计算机技术为代表的信息技术在医疗工作包括数据通讯, 医疗质量评估, 辅助决策过程、 管理、 规划和科学研究中的广泛应用, 医学信息学的研究和教学受到世界各国的普通重视

[ 4] 。由于信息技术的迅速发展, 使得医学信息学研究获得了良好的技术基础, 医院信息系统和医学检索与服务系统研究取得了丰硕成果[ 2] 。

随着医学信息学研究的深入和不断发展, 医学信息学也形成了一些自己的行业学 ( 协) 会组织。最权威的国际学术组 织 是 1979 年 成 立 的 国 际 医 学 信 息 学 协 会 ( internationalmedical information association, IMIA ) , 其宗旨是促进医疗和生物医学研究中信息学的发展; 推动国际合作; 促进研究、发展和医学信息学教育; 传播和交流医学信息。 IMIA 下设10 个工作小组 ( working group, WG ) , 分别领导本学科各分支领域的研究工作。 IMIA 出版月刊《 Healthcare Informatics》和年刊《 IMIA Yearbook of Medical Informatics 》 ,介绍医学信息学的最新发展动态。 IMIA 每 3 年召开一次全球医学信息大会,为世界范围内的医学信息学交流提供平台, 推动了世界医学信息学的共同发展。

我国有关主管部门一直十分关注医学信息标准化工作。早在 “ 九五”期间, 就开始了军队卫生信息标准研究的推进工作, 并成功研制了 《 军队卫生信息标准体系表》和 《 军队卫生信息分类代码表汇编 ( 一) 》[ 3 ] 。在2001年,卫生部有关部门、中国电子学会医药信息学分会和复旦大学医学院就与瑞典的卡罗林斯学院 (Karolinska Institute ) 协

作, 由该院的欧洲医学信息标准化工作委员会主席、 ISO/TC215 的委员—克莱恩 (Klein GO) 博士负责提供 CEN/TC251 和国际医学信息标准化工作的信息, 协助中国创建一个自己的医学信息学标准体系。 2002年,卫生部制定的 《 医院信息系统基本功能规范》作为全国医院信息化建设的统一技术标准正式出台,规范了临床诊疗、药品管理、经济管理、综合管理和统计分析的基本功能及其与医疗保险、社区卫生服务、远程医疗系统的外部接口, 有力推动了医院信息化建设的进程,提高了医院信息系统软件的标准化水平。随后, 在卫生部印发的《 全国卫生信息化发展规划纲要 ( 2003- 2010 年) 》中, 将“ 统一标准”作为医疗卫生信息化建设的基本原则, 明确了标准化工作是信息化建设的基础工作, 也是进行信息交流与共享的基本前提, 强调了 “ 统一规范、统一代码、统一接口”在医疗卫生信息化建设中的重要作用。

但是,与国外相比,我国医学信息学研究起步较晚, 基础薄弱, 与世界先进水平有很大差距。从 20世纪70年代未 80年代初开始, 至今已有 20多年的历史, 各个领城取得了较大成就, 如医院信息系统, 远程医学, 远程医学教育, 医疗保险系统, 社区医疗保健系统等数字医学系统广泛深入到医疗保健的所有业务工作和部门。最近十年, 我国大部分的三级医院在医院信息系统建设方面均取得明显的进展,尤其是医院管理信息系统的研究和实施, 提高了医院的工作效率, 同时也大大推进了可以提高医疗服务质量的电子病历的研究和起步[ 2] 。然而, 大多的研究是以实用为目的的研究和开发, 缺乏必要的广度与深度。20 世纪 90 年代中后期, 我国因特网发展日新月异, 医学图书馆 ( 包括医院图书馆) 的网络设施建设和网络 ( 电子)资源 ( 医学商业数据库) 配置趋于完善, 给医学信息检索和服务系统的研究及时地紧跟世界先进水平创造了条件。

近年来, 随着我国科技体制改革的深化,开放式的医学情报体系正在进一步形成。网络信息检索环境改善, 整合检索能力得到提高, 为全方位信息咨询服务提供了基础。情报研究咨询服务正在向高、深层次发展, 广泛参加中央和地方决策活动, 包括参与战略、规划、方针政策的制定,也参加行业战略投标竞争, 为国家、地方及行业的重大科技计划服务。与国外医学情报合作项目有所增加。医学科技查新及咨询工作进一步发展, 得到医学科技人员的认可和各级领导的支持。在科研、教学、医疗工作中发挥了重要作用。医学情报学学科发展进一步加强, 长期实践与经验的总结与论文发表,专著的出版。 CBMDISC 的网络版的开发,并连接到中文科技期刊数据库, 直接获取全文, 创建了中文网络文献获取的新途径。参与 NSTL 建设, 发挥 NSTL 医学资源的作用, 为充分利用 NSTL 医学文献资源作出了贡献。

我国医学信息学主要有 2 个学会组织: 中华医学会医学信息学分会和中国电子学会医药信息学分会。 1981 年成立的中国电子学会医药信息学分会, 是国内专门从事计算机技术和电子技术在医药卫生领域中应用的技术人员和管理人员组成的群众性学术团体。中华医学会医学信息学分会自 1993 年6 月创建以来, 在领导和组织我国的医学信息学研究中也开展了大量的工作。每年召开的医学信息学大会已邀请和吸引了国外医学信息学研究人员参与。中华医学会医学信息学分会主要由医学信息研究所、医学图书馆和医院信息科的高级研究人员组成。

虽然, 我国的医学信息学研究取得了一定进展,但是同世界先进国家相比有较大的差距。国家有关部门对这个新兴学科的支持力度有限, 使得医学信息学的研究尚未进入可持续发展阶段。

二、信息化在医院的实现及具体功能

随着医疗改革的不断深化及信息技术的飞速发展,加快医院系统的信息化步伐,提高医院的管理水平和医疗水平,增强在同行业中的竞争实力,建设和完善医院信息系统,已经成为医院信息化建设中的工作核心,医院信息化为医院的决策支持系统提供支持:从医院信息管理系统中, 能够提取出与决策和管理相关的信息, 为决策提供参考。用现有的数据信息

总结出医院的发展规律, 帮助院领导展望医院的发展前景。为领导的决策提供更加准确和清晰的数据保障。促进医院的全面进步, 从经验型管理向科学管理过渡。近年来信息技术已广泛应用到医院的各个领域,并在综合管理的中枢枢纽作用下,逐渐实现分类管理,为医院的整体管理水平的提高和进步奠定了基础。

1、 大型综合性医院

对于综合性医疗机构已经实现了门诊、住院、药房、病案、财务、电子阅片、就医信息等信息化管理和远程医疗服务体系,对医院综合管理水平的提高起到了重大的积极的作用。医院的科研信息系统经过多年的努力已逐渐得到完善和提高,已经能够实现电子申报、计划管理、经费监控、课题管理等功能。而且在信息系统的枢纽作用下,实现了统一、规范、快捷的网络化管理体系,为医院科研的发展和管理水平的提高起到了不可低估的作用,并为加快医院的科技发展和科研管理创建了基础环境。

根据医院的应用实践,医院科研信息管理系统主要包括以下10大子系统:

(1)电子数据交换系统:以数据交换、局域网及Internet远程数据交换以及各系统之间的数据提取及交叉使用,为其他系统分析提供重要的数据源。

(2)统计分析系统:以实现各系统数据统计分析为主要功能,使科研主管为科研决策和管理服务,并为各研究科室提供统计的资料数据,为今后的工作安排提供重要依据[5]。

(3)科研课题管理系统:该系统分为两大部分:一部分为在研课题的管理,按照国家科研管理规范,建立统一标准,编码入库。对在研课题进行集中规范的管理的同时,实现现代化的信息管理与信息共享,实施严格的管理制度[4],并对其他系统提供重要数据。另一部分为完成项目(成果)管理系统,实现对成果计划进行统一集中管理,使成果资料标准入库,进行数字化管理,建立可按照任意方式进行查询的人工智能查询体系与档案的备份和存档,确保资料的完整和统一。

(4)人才管理系统:对科研人才进行系统化信息管理,形成科研人才数据库,为医疗、科研、教学和学术活动提供综合服务。

(5)报题应用系统:按照基金委、科技部和卫生部以及各级科委、卫生厅、自然科学基金等均已实现远程申报系统和电子报文(电子成交)系统,实现科研报题应用系统与信息化课题申报接轨,实现相对独立的科研远程申报系统。

(6)经费管理系统:建立科研经费的系统管理,按规范和目标统一管理,实现科研经费的统一调配与责任、目标的管理。

(7)计划管理决策系统:对科研计划进行信息化管理,包括计划上报、分类计划、审批课题、预审结果、自选课题以及有关科研预实验结果等综合科研计划信息的管理,并实现年度分析和预审分析功能,为计划选题、课题申报、预审等提供决策。

(8)专著和论文管理系统:按照级别和类型建立专业杂志文库,将发表的论文和专著等,按杂志类别和专业类别统一编码、统一格式,然后入库;实现查询、维护和业绩管理的统一,达到信息共享的目标,实现科研目标和业绩的信息和智能化管理。

(9)学术会议管理系统:按照学术活动的专业类型、级别和专业化原则,对学术报告、学术研讨会、科研论坛、科技讲座等学术活动进行统一管理,在提高工作效率、完善管理体系的同时,为学术进步提供可靠的决策依据和规范。

(10)信息查询系统:按照Internet格式实现科技信息、科技资源、科技检索、学术代码、科技动态、核心期刊、电子评议等信息的查询系统,为科研人员创造良好的科技环境和便捷的信息化服务。

医院科研信息化管理系统的实现对于医院的服务模式的影响有以下两点:(1)技术优化管理模式:医院科研信息管理系统采用3层结构模式(数据服务层、业务逻辑层、信息表现层)架构,依据控制论原理,采用反馈式管理模式的设计和实施[1,2],并使用最先进的W3C技术

规范编写,支持所有国内常用的服务器操作系统,并支持多数据库系统,具有良好的兼容性。本系统以浏览器模式实现客户端的零管理,系统功能全部在服务器端集中实现和管理,并以用户与网络系统认证相结合的管理办法,安全灵活,使信息资源在内部安全有效的流动。在栏目管理上按照职能、信息类别、功能模块等组合成多样化的信息树。系统允许5层深度,每层99个栏目的极限服务。在用户管理上实现系统用户和权限等集成管理方式,对各科室和主管领导以授权形式实现权限管理,使信息在系统内部有序、安全的流转;(2)有效提高科研管理水平:医院科研信息管理系统的建立,使科研管理一步到位进入信息化、智能化管理水平,完善了我院信息化整体建设的需求。在实现科研管理、成果管理、计划管理、科研计划监督的同时,与科技主管部门网络联结,从根本上实现了科研管理的信息化、网络化、智能化、专业化和社会化,为我院科研进步和科研管理水平的提升提供根本上的保障。

2、 社区医院

我国的社区卫生信息系统最基本的内容是居民个人、家庭及社区健康档案管理,提供针对居民需求的包括生物、心理、社会3个层次的综合性医疗卫生服务,与主要针对疾病的医院服务有明显的差异。社区卫生信息系统主要包括社区卫生服务基础管理、医疗管理、预防保健和综合管理四大功能子系统。其主要特点是把医疗同社区卫生服务紧密结合,把费用使用同社区卫生服务相结合,把行政管理同社区卫生服务相结合,从而使该系统能够为管理机构提供决策支持,能够为科研机构获取包括卫生经济学等方面的信息

社区卫生信息系统包括医疗、预防、保健、康复、健康教育和计划生育技术指导等六位一体的服务管理信息,可概括为社区卫生服务管理、社区卫生服务、社区卫生服务评价和决策支持四大信息系统,适用于社区卫生服务中心、社区卫生服务站、社区医院及有关社区医疗服务机构的管理。我国社区卫生信息系统的开发正处于起步阶段,表现为地域性强,条块分割,多头开发严重,各系统缺乏统一的信息分类标准和数据元素标准。

社区卫生服务基础管理子系统主要有门急诊挂号、收费系统,出入院管理系统,药库和药房管理系统,物资和设备管理系统,财务与经济核算系统等功能模块。医疗管理子系统主要有门诊与住院医生系统、护士系统、影像信息系统、医学检验系统、病案管理系统、家庭病床管理系统、社区出诊管理系统和预防保健管理系统等功能模块。家庭病床管理系统提供对家庭病床的建撤床管理,记录病史等相关资料,并自动生成家庭病床费用的报表和医生工作量报表。社区出诊管理系统记录每次出诊的情况以及月末统计功能。预防保健管理系统又包括儿童保健、计划免疫、计划生育、精神病与慢性病管理、健康教育和居民健康档案管理等功能模块。儿童保健管理系统用于建立儿童健康档案,根据儿童的基本情况及每次体检的结果进行儿童的个体和统计学的健康评价,及时反映儿童的行为和思维的发育情况,以及包括早期教育、营养与膳食、疾病防治等儿童保健指导信息。计划免疫管理系统用于建立儿童计划免疫卡,为儿童制定免疫计划,提供全程免疫计划表,提供儿童接种预约,儿童接种情况的统计查询及意外处理等。计划生育管理系统用于建立育龄妇女基本情况档案,进行青春期保健、经期保健、婚期保健、孕期保健、产褥期保健、产后访视、更年期健康保健及妇科疾病防治等。精神病管理系统用于建立精神病人档案,记录随访情况进行分梯队管理。慢性病管理系统用于统计慢性病的发病情况,为社区慢性病患者建立慢性病流程表并进行分类管理。健康教育管理系统通过对健康档案等资料对居民信息进行分类,然后通过公用电话网或局域网,将包涵特定健康教育信息的语音资料或电子邮件发送给特定的社区居民,提高社区居民对健康、疾病以及行为危险的认知率。健康档案管理系统包括个人健康档案与家庭健康档案管理、社区健康档案管理、服务对象管理、家庭结构与家庭功能分析、保健合同管理等。综合管理系统主要有综合信息统计报表系统、查询系统、远程会诊系统、双向转诊系统及医疗保险系统接口等功能模块。其中远程会诊及双向转诊管理系统通过综合业务数字(ISDN)、ISDN路由器远程登录局域网和点对点远程连接的方法,在医疗机构之间申请、批复、转诊

信息、交换转诊病人的相关医学资料,并提供类似面对面的视频效互功能,从技术上畅通双向转诊的渠道,实现资源共享。

3、 中小型医院

中小型医院由于经济基础薄弱、专业信息技术人员缺乏,在实现信息化的过程中不可能一应俱全,实现和完善信息网络的核心功能是首要问题。信息化可大体分为三个部分:财务相关系统、电子病历相关系统、医院管理信息平台。

(1)、财务相关信息系统包含门诊管理、住院管理、药房管理、后勤管理四个模块,极大地减少了财务人员的工作量,使财务工作简洁明了,也能方便病人的就医。而完善药房管理和后勤管理模块,还能减少医院不必要的损耗。在药房管理中库存和门诊药品收费、住院药品和医嘱直接挂钩,药房发药后能自动扣除药品库存,能自动计算住院病人的医药费。

(2)、电子病历系统包含医生模块、护士模块、通用报告、LIS、病案管理五个主要模块。电子病历系统在长远看,是最合理、最省钱的方案。因为可以不配置打印机,没有响应的耗材和维护费用,而且会使病案管理更容易。电子病历系统应具有结构化、功能模块化、传递和共享规范化等的信息软件系统的特性。还应该具有完善的监督功能。标准建立电子病历系统是全区域或全行业利益的体现。

(3)、医院管理系统指的是医院各种行政通知、各种新的医疗规范精神、各种传报制度流程、医院现有的药品信息、化验信息、甚至全院的电话号码等。

三、医院药学信息服务及其在在药学实践中的应用

1、医院药学信息服务的特点

(1)迅速 由于医院药学信息服务是直接服务于临床的,常常是医生或护士电话咨询用药问题,希望立即得到解决,以便做出下一步的临床决策;或是患者在药物咨询窗口提出一些用药相关问题,希望立即得到答案。因此要求药师药学信息检索的技巧非常熟练,给出的答复要迅速、准确。

(2)实用 常规的科研文献调研一般是力求完整、 系统的, 而医院药学信息服务所面对的咨询问题常常是具体到某个用药细节的,回答不要求十分系统,但是要实用,最好能解决临床实际的用药问题。

(3)可信 常规的科研文献检索一般要求查看较新、较前沿的原始期刊文献,而医院药学信息服务在信息来源的选择上,主要参考的是权威的最新版药学大型参考书、工具书或数据库,如《马丁代尔药物大典》 、 《临床用药须知》 、 《新编药物学》 、MICROMEDEX ® 药学信息数据库等。因为这类资源收录的信息较全、可信度高,一般是业内公认的综述性结论,既能保证信息的准确性,又能节省检索和阅读的时间。

(4)综合检索 医院药学信息咨询的问题内容和形式多种多样, 可能涉及药学、 医学、 生物、 化学甚至社会人文等各领域,覆盖面非常广泛,因此常需要进行多种文献的综合检索。例如新药临床试验的情况、疫苗或血液、生物制品的供应和使用、注射剂包材、辅料的安全等问题,这类问题在常用的大型工具书、药学软件、临床指南中可能无法直接找到答案,药师需检索文献数据库,查找相关的综述、临床观察或理论性研究,必要时还需到生产厂家、政府机构的网站上寻找信息,综合现有的资料分析后给出相应建议。

2、药学信息服务对药学实践的推动作用

随着国内医疗体制改革的深化,医药分开的新形势使得医院药学工作的重心逐渐从传统的药品保障型向“以患者为中心”的药物治疗型转变,由此导致对药学信息服务的高度依赖。

(1)药师综合素质提高 在医药分开的大趋势下, 新的医药政策不断出台, 医院药师的职责在短短几年内有了大幅的扩展,抗菌药物监测管理、处方点评、不合理用药干预、电子信息系统的使用等等,都在考验着药师能否与时俱进、提高自身工作能力、适应新的工作要求。而通过开展药学信息服务,药师在解决临床提出的各类药学咨询问题时,自身的文献

检索能力、药学信息的选择、评价、利用能力、数据分析能力、与医务人员和患者的沟通能力都能在实践中得到提高。这些能力也为药师从事更进一步的临床药学服务、药学科研、药事管理、处方分析、合理用药监测等打下了扎实的基础,对于药师队伍整体的素质提升有重要意义。

(2)促进药师工作转型 由于传统的药学教育模式的限制, 药师往往只对药物本身的性质了解较多, 而对于药物在临床的具体使用、患者对药物的疗效反应、同类药物在临床中的选择等药物治疗学方面的知识极其匮乏,且传统的药房工作模式只要求药师正确地提供临床所需的药物即可,不需要主动与医护人员和患者进行交流。这些都直接导致了药师不敢或不愿参与临床用药工作,在临床药学实践中缺乏自信,不知如何与临床沟通,无法胜任临床对药师的需求。而药师在提供医院药学信息服务、解答临床各种用药咨询的过程中,药品知识和临床用药经验也会逐步积累提高,这些经验和知识的储备可以为药师从简单的药品供应者到药学服务提供者的角色转变提供很好的基础和缓冲平台,从最初的药物信息查询、整理和传递逐渐过渡发展为临床合理用药的支持与指导、参与患者用药方案的制定等临床药学服务。

(3)发现药学服务切入点 药师在药学实践工作中常常是被动地去协助解决医生、 护士提出的临床用药问题, 很少能够主动地发现临床用药隐患并提出预警。医院药学信息服务可让药师从各类咨询问题中寻找和归纳临床用药的规律,发现哪类问题是临床最常发生的,哪些药学知识是医生护士最欠缺的,哪些药物不良反应是可以避免的„„药师就能找到更多与临床合作的切入点,并以临床易于接受的形式(如针对 X 科室用药习惯制作简易用药卡片、常见错误用药举例、严重药物不良反应案例共享等)主动为临床提供更为快捷、实用的药学服务,让临床认识到药师的作用,感受到药师愿意努力为临床服务的主动性。综上所述,药学信息服务作为临床药学服务的基础,对药学实践能起到不可忽视的推动作用。

3、中医药信息学的应用

中医眼科学作为中医学的分支,强调眼与五脏六腑的关系,重视整体观和辨证论治,利用中医药信息化建立中医眼病的病证结合诊疗体系,通过对整体信息处理及个体化诊疗信息处理,可对各种疾病的中医证候外延作出科学界定,并沿着疾病演变这条经线,将不同阶段的中医证候交叉融合,也就突出了疾病不同阶段的中医证候特点,科学实现了“病证结合” 。中医眼科学强调以五脏为主体的整体观和辨证论治,现代眼科信息技术的挑战、健康观念和眼科诊疗目标的改变,以及病证结合模式的发展为中医药信息学在中医眼科的应用提供了依据,也为中医眼科的发展提供了新的可能性。

四、医药学信息化对于提高卫生工作人员科研能力的作用

在信息时代, 信息素养对于每一个医务人员而言都密不可分。国内外都已经认识到提高医学信息素养的重要性。在医学信息素养的继续教育过程中, 馆员、医务人员以及管理人员之间的协作是非常重要的。通过馆员的专业知识、 医务人员的求知意识以及管理层的大力支持, 才能顺利地开展信息素养继续教育, 并将其知识运用到工作中去, 更好地为临床为科研服务。

医院信息化应为医学科研提供支持,主要表现在一下两点:

1、为转化医学研究提供支持:随着医学科学的进步, 尤其是分子生物学和循证医学的发展, 基础医学与临床医学之间的鸿沟越来越明显, 转化医学(Translational medicine) 应运而生, 并在国际上迅猛发展, 已逐渐从一个医学研究的理念演变成为一种新的医学研究模式。转化医学是基础医学与临床医学实践的桥梁。转化医学的发展可以使基础医学的研究更有针对性和目的性, 使基础研究的成果及时转化为临床应用中, 从而更好地提高人民生活水平。根据美国国立卫生研究院对转化医学整体研究过程的定义, 指出 :基础科研工作者要求明确所研究疾病的患病率和相关信息、 了解疾病的致病/保护遗传及环境因素, 以

便找到治疗或生物标记物、 以及相应药物的疗效等, 这些信息均是在完整的电子病历里, 因此, 在信息化建设中, 电子病历应该更加灵活和适于科研数据的导出分析。因此, 医院的信息化建设应该为转化医学的发展提供数据支持和分析, 这是必然趋势。

2、为临床流行病学提供支持:临床数据的来源是患者的体征、 病史、 某些检查的结果。因此, 病案管理系统、 HIS 系统、疾病随访系统应该有效联系起来, 数据导出更加方便、 快捷。医院的信息化应该为临床流行病学的发展提供便利。

科研成果量的提高, 与医务人员信息获取能力、 信息利用能力提高密切相关。因此信息素养的继续教育策略评价时, 可对比课程前后的论文发展数量和质量、 查新数量、 课题申报及获奖等情况, 如三年内每年发表在统计源的数量、 论文被 SCIE收录及被引用情况、 近三年来查新项目的数量及课题申报数量的统计等。针对不同信息素养层次的医务人员, 可以制定不同的继续教育方案

总结:医药学信息化在医院进行各个方面的管理上以及医生治病、患者就诊等方面有着极其重要的作用,因此,在医院的改革中,应尽快实现标准化的医药学信息化。对于近年来,虽然我国的医学信息化建设有了很大的进步,但是与世界先进水平相比,仍然有很大的差距,医学信息标准化建设是一项庞大而复杂的系统工程, 具有技术难度高、专业涉及面广、应用变化快的特点, 涉及多方面的理论和应用知识, 需要有关产品、系统、设施的开发者、建设者、运营管理者的共同参与, 必须统一领导、统筹规划、各方参与、分工合作进行。在认真做好现有标准实施的协调和监督工作的基础上, 逐步完善我国医学信息学标准体系,实现我国医学信息产品的生产、建设和检测评估的标准化。

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范文四:生物信息学综述 投稿:莫秞租

生物信息学综述

肖勇

(中国科学技术大学近代物理系,合肥 安徽)

摘要: “生物信息学”是一门交叉学科,包含生物信息的获取、处理、存储、分发和解释等,它需综合运用数学、信息科学和生物学的各种工具,来阐明和理解大量数据所包含 的生物学意义。文章对“生物信息学”的相关基本概念、研究内容,研究手段,目标、现状和发展进行了评述。

关键词:生物信息学;数据库技术;数据挖掘技术;智能模型;进展评述 中图分类号:Q-3

The Review of Bioinformatics Yong Xiao

University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui Abstract: Bioinformatics is a combined subject. It includes how to get, process, store, distribute and explain biology information. It makes use of the tools of Mathematics, Information Science and Biology, and express the biological meanings of data. The related basic concept, research contents, research method, aim and development of this subject were summarized in this paper. Key words: Bioinformatics; Database method; Data mining; The Intelligence Model; Research progress

引言

生物信息学是在生命科学的研究中, 生物学与计算机科学及应用数学等多学科相互交叉而形成的一门新兴的综合性学科 。它以海量生物学实验数据为基本研究对象, 进行数据的获取、加工、存储、检索与分析, 从而实现揭示相关生物学意义的目的。在人类基因组计划的推动下, 各种类型的生物数据, 如核酸序列、蛋白质序列和蛋白质结构的生物信息数据, 呈现指数增长的迅猛趋势。所以21世纪是生物科学的革命时代,人类基因组的研究将全面进入信息提取和数据分析阶段。如何分析这些数据,从中获得生物结构、功能的相关知识是基因组研究取得成果的关键所在。

生物信息学研究内容很多,这里将它分为两大类:基因组学和蛋白组学的研究和生物信息学的研究。

基因组学和蛋白组学的研究包括:基因信息库的建立和研究;新基因的发现、鉴定;非编码区信息结构分析;分子进化的研究;完整基因组的比较研究;基因组信息分析方法研究; 蛋白质三维结构预测;新药物设计;遗传密码的起源。

目前,研究手段基本都是基于数据库技术,利用各种软件算法模型如神经网络算法模型,支持向量机模型,隐含马尔科夫模型(HMM)等智能模型分析和鉴别数据,充分利用数据挖掘技术,对比各类信息,挖掘数据隐含的规律和本质。

1、生物信息学的由来和基本定义

生物信息学是英文单词 Bioformatics 的中译名称,马来西亚裔美籍学者 Hwa A.Lim首先创造和适用了这个名词,广义的生物信息学可以认为为分子生物学与信息技术(尤其是互联网技术)的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据,其研究工具是计算机,研究方法包括对生物学数据的搜索(收集和筛选)、处理(编辑、整理、管理和显示)及利用(计算、模拟)。目前主要的研究方向有:序列比对、基因识别、基因重组、蛋白质结构预测、基因表达、蛋白质反应的预测,以及建立进化模型。

或许, 不同研究领域或不同研究背景的科学工作者, 或生命科学研究的不同发展阶段的侧重点不同, 对生物信息学可能有不同认识。但笔者认为生物信息学最终应该是一门研究生物体生命系统中遗传信息流的控制、表达、功能的实现等一系列涉及整个生命有机体形成、生长、发育和衰亡全过程的科学。

2、生物信息学的研究内容

生物信息学的研究内容和对象可以定义为对分子生物学中两类信息流的研究:  第一类信息流源于分子生物学的中心法则:DNA序列被转录为mRNA序列,后者被

翻译为蛋白质序列。蛋白质序列继而折叠为具体功能的三维结构。按照达尔文演化理论,这些功能被生物体的环境所选择,从而驱动群体中DNA序列的进化。因此,第一类的生物信息学应用关注于中心法则中任一阶段的信息传递,包括DNA序列中基因的组织与控制、确定DNA中的转录单位、从序列预测蛋白质结构以及分子功能分析。  第二类信息流是基于科学方法:提出关于生物学活动的假设,设计实验以验证这些假

设,评估结果与假设的相容性,然后根据实验数据对原假设作扩展或修正。第二类的

生物信息学应用关注于这一流程中的信息传递,包括产生假设、设计实验、通过数据库将实验结果组织起来、检验数据与模型的相容性以及修正假设的各个系统。

3、生物信息学的研究现状和数据库的建立

近几十年来, 分子生物学发展的一个显著特点是生物数据的剧烈膨胀, 且迅速形成了海量的生物信息库, 与数据的海量特征相比, 分子生物学发展的另一个特点是数据的复杂性。从信息科学角度来看,分子生物学的实验数据一般是在既无标准词法、又无句法的条件下产生的, 这必然加剧了生物学数据的复杂性。面对生物学数据在量(海量)与质(复杂性)及网络时代川提出的严峻挑战, 如何存储、管理、集成生物分子数据, 满足生物学研究人员研究和应用的需求, 是数据库技术研究人员面临的一个重要课。

3.1 生物信息学的数据库的分类

生物信息学数据库几乎覆盖了生命科学的几个领域,核酸序列数据库有Genbank、EMBL、DDBJ等。蛋白质序列数据库有SWLSS-PORT、PIR、OWL等,蛋白质片段数据库有PROSTTE、BLOCKS等,三维数据库有PDB、NDB等,此外还有其他数据库数百种。一般而言,生物分子数据库可以分为一级数据库、二级数据库、知识数据库和整合数据库。一级数据库直接来源于实验原始数据,只经过简单的归类与注释;二级数据库是对原始数据进行整理分类的结果,知识数据库是专门收集文献、作者等信息来源的数据库,整合数据库是由一级数据库和二级数据库合成的数据库。

3.2 生物信息学的主流数据库技术

(1)flat file数据库是利用文件系统把存有生物信息的相互独立的文本文件按一定规则收集到一起。

(2)关系数据库在数据库发展的历史上, 最重要的成就就是关系模型。关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表。关系数据库管理系统的查询语言是Structured Query Language(SQL)。

(3)面向对象数据库是建立在面向对象理论上的数据库。在面向对象数据库管理系统中任何数据类型都可以用面向对象的思想和语言去表示。无疑在解决生物数据异构问题上, 面向对象数据库有其独特的优势。

3.3 生物信息数据库存在的问题

目前, 生物信息数据库中主要包括核酸数据、蛋白质数据以及功能数据等内容, 来自于世界各地不同的实验室。有些是从实验获得的未经任何处理的原始数据, 有些经过简单的归类整理和注释, 有些则是针对特定目标通过理论分析和复杂处理得到的。因此, 生物 信息数据在具有增长迅猛、更新及时、种类繁多等特点的同时, 更表现出高度的复杂性、多样性和不一致性。

随着生物信息数据量的激增以及数据处理能力的复杂程度不断提高, 现有的生物信息数据库已经逐渐暴露出许多问题。三大核酸数据库依靠传统方式交换数据, 无法及时反应出其他专用生物信息数据库(特别是三大核酸数据库以外的其它生物信息数据库)的变化情况以及非核酸类数据信息。网上所提供的大部分数据分析工具

采用面向问题的搜索方法, 搜索效率随着问题规模的扩大而降低, 并且无法智能地对数据中存在的未知知识进行发掘。为此, 在后基因组时代, 需要将数据仓库思想及智能数据挖掘技术运用到生物信息学领域中。

4、基于生物信息数据库的数据挖掘技术和OLAP

目前, 在生物信息学中, 基因比对(Alignment)是最常用和最经典的研究手段。在核酸序列或蛋白质序列之间进行两两比对, 比较两个序列之间的相似区域和保守性位点, 寻找二者的相似形、同源性, 进而探寻可能的分子进化关系, 揭示序列中蕴涵的结构、功能等信息。所以基于数据仓库的联机分析处理(Online Analysis Process , OLAP)以及数据挖掘(Data Mining ,DM)引起了日益广泛的关注和应用。

基于数据仓库的联机分析处理(OLAP )是一种自上而下、不断深入的分析工具。用户提出问题或假设,OLAP 则负责从上而下深入地提取出关于该问题的详细信息, 并以可视化的方式呈现给用户。DM 是一种决策支持过程和挖掘性工具, 它主要基于人工智能、机器学习、统计学等技术, 高度自动化地对原始数据进行分析, 发现隐藏在数据中的模式, 做出归纳性和预测性的推理。数据挖掘主要存在以下几种经典分析模式 :关联模式分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析, 其中关联模式分析应用最为广泛。关联模式分析通过对一组给定的Item 和一个记录集合进行分析, 推导出Item 间的相关性, 进而挖掘隐藏的关系。可见, 通过数据挖掘技术, 开发面向功能解释和功能预测的工具, 能够发现不同基因、蛋白质序列中的相关性, 从而进一步比较分析其功能。

5、生物信息数据库数据挖掘的趋势——智能模型

由于人工智能的理论、方法和技术的发展推动了智能模型在生物信息领域的广泛应用。以隐含马尔可夫模型为例讲述人工智能在生物信息分析中的作用。

1、 蛋白质功能结构预测是生物信息学中的一个重要的研究方向。

隐含马尔可夫模型(HMM)在这里得到了广泛的应用。HMM对蛋白质数据银行(简称PDB)中有代表性的结构建模同时还为每一个目标序列建立了HMM,每一个目标序列都通过HMM库进行打分。此外,所有的在PDB里的序列也会通过HMM再次被打分。如果两种结构中都有好的得分,那么,就意味着目标序列具有很大的可能性是同源性结构。

2、在DNA序列中发现基因研究了多年,它是在有足够的基因信息可用的情况下的首批课题之一。

问题是:给定一个DNA序列,通过它来确定基因,基因中含有编码蛋白信息区域。核苷 酸序列分为:基因内的编码蛋白区域、基因内的非编码蛋白区域和基因间的区域。问题描述如下:

输入:DNA序列X=(x1,x2…,xn)这里每个序列有A,C,G,T四种状态。

输出:在X中的每一个元素所属的区域(基因内的编码蛋白区域、基因内的非编码蛋白区域和基因间的区域)。

这里,HMM 用于DNA序列元素的分区识别。模型HMM的输入为DNA序列X,输出为X中各元素的分区识别结果。

当然,智能模型还有很多,如神经网络模型(ANN)、支持向量基模型(SVM)、Bayesian模型等等。

7、生物信息数据库的必然趋势——建立基于Web 的生物信息数据仓库(DWBW)

已有的生物信息数据库都已经提供基于互联网的数据提交、序列查询、基因比对等功能, 且几大数据库之间也实现了准实时的互联互通。但是, 基于这些生物信息数据的分析比较工具, 都不能从面向主题的角度对全部数据进行分析以找出具有价值的规律, 更不具有决策支持的能力。基于现有的生物信息数据库, 运用数据仓库思想, 利用OLAP 和数据挖掘技术, 建立生物信息数据仓库, 是一种不需要大幅增加硬件设备以及物理装置的前提 下, 实现基于Web 平台的生物信息集成与处理平台的可行方案。DWBW 将通过一个统一的基于Web 的页面与用户进行交互, 在后台则主要由请求分类服务器、Web 服务器以及专用分析工具服务器共同完成对用户问题的提交和分析, 实现对数据仓库元数据规则的理解, 然后根据问题分类的结果, 与相关的分析工具进行匹配, 将问题提交到相应的专用分析工具服务器进行处理。处理完成后返回给请求分类服务器, 进而返回给提交问题的用户。 DWBW 与传统的数据仓库概念特征相比, 两者都是对海量的、复杂数据进行处理;能在解决“不明确问题”过程中显示很强的能力;面向数据分析, 把辅助决策作为一个重要的最终目标。DWBW 还具有几个特性:实时性要求较强;与一般的数据仓库相比对单个记录的准确性要求更高;数据仓库不是物理存在的, 而是通过互联网络将多个数据库连接在一起, 共同发挥作用的数据仓库。

8、结论

“生物信息学”是一个朝阳学科,它的产生将对生物学的发展产生深远的影响。“分子生物学”的发展使人们可以在分子的层次上对生物学进行研究,但是,大量的生物学列数据以及基因表达数据的不断涌现,使人们不得不寻求新的研究方法,“生物信息学”应运而生。该文对“生物信息学”的研究内容和研究手段进行了初步总结,生物信息数据库的建立和数据挖掘。同时对智能模型与DWBW进行了评述。

参考文献:

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范文五:生物信息学综述 投稿:贺绥绦

院系 班级 姓名 学号

生物信息学综述

Review of bioininformatics

【摘要】 主要是对生物信息学的起源及概念进行论述,以及区别基因组信息学以及生物信息学数据库,重点对生物信息学的研究内容进行综述,并对国内外研究的热点问题进行讨论,最后是对发展前景提出未来展望。由于人类基因组计划的胜利完成与生物信息学的发展密切相关,使生物信息学的发展为生命科学的发展和研究带来了很多的帮助,并对其进行一般性的分析。

生物信息学常见的数据库分为三类:核酸序列数据库、蛋白质序列数据库、三维分子结构数据库。

Summary;Mainly is carries on the elaboration to the biological information study origin and the concept, as well as the difference genome team information study as well as the biological information study database, key carry on the summary to the biological information study research content, and carries on the discussion to the domestic and foreign research hot topic, finally is to the prospects for development proposed the future will forecast.

The biological information study common database divides into three kinds: Nucleic acid sequence database, protein sequence database, three dimensional molecular structure database.

【关键词】生物信息学 基因组 核酸序列 生物信息学数据库

Keyword: bioininformatics genome nucleotide sequence bioininformatics database

一、生物信息学的起源

生物信息学是80年代开始于人类基因组计划的启动,而兴起的一门边缘学科。随着生物科学和计算机科学的迅猛发展,由此而诞生的生物信息学逐渐发展成为一门独立的学科。其名字来源更早,生物信息学的概念是在1956年美

国田纳西州盖特林堡召开的 " 生物学中的信息理论研讨会 " 上产生的。并由林华安博士在1987年正式为这一领域定下“生物信息学”这一称谓。生物信息学主要是一门运用生物学、数学、统计学、物理学、化学、信息科学以及计算机科学等诸多学科的理论方法研究生物学系统和生物学过程中信息流的综合系统科学,通过其独特的桥梁作用和整合作用 , 使人们能够从各生物学科众多分散的观测资料中, 获得对生物学系统和生物学过程运作机制的理解, 最终达到自由应用于实践的目的。生物信息学的实质就是利用计算机科学和网络技术来解决生物学问题。

生物信息并不仅限于基因组信息,生物信息学也并不等同于基因组信息

学。我们普遍认为生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头,破译隐藏在DNA序列中的遗传语言,找到代表蛋白质和DNA基因的编码区,特别是阐明非编码区的实质,从而认识生物有机体代谢、发育、分化和进化的规律;同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构的模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。因此,现代生物信息学主要包括3个重要内容,它们分别是基因组信息学、蛋白质的结构模拟以及药物设计。基因组信息学是指从基因组水平研究遗传的学科。随着各种生物基因组测序计划的展开与分子结构测定技术的突破以及因特网的普及,无数的生物学数据如雨后春笋般迅速涌现。到目前为止,已经测出了上百种生物体的完整基因组序列。如何分析这些从实验过程中获得的大量原.始数据,并从中获得与生物结构、功能相关的有用信息是当前困扰理论生物学家的一个棘手问题。解决这些问题又可以带来新技术的进步,推动生命科学的发展。

二. 生物信息学数据库

随着生物信息的发展,生物信息学数据库的数量在不断的递增,内部结构也不断的复杂化,功能也越来越细化。根据数据的类型可以将数据库分为核酸序列数据库、蛋白质序列数据库三维分子结构数据库。

1 核酸序列数据库

常用的核酸序列数据库有GenBank核酸序列数据库、EMBL核酸数据库、DDBJ数据库、GDBD等。

2蛋白质序列数据库

随着 HGP 计划的不断深入以及测序技术的不进步,蛋白质序列信息也成指数级增长,蛋白质序列数据库就是主要以这些序列也就是蛋白质的一级结构作为数据源,并辅以序列来源序列发布时间、序列参考文献、序列特征等内容加以注释,最终形成数据文件,存放于数据库。目前规模较大的综合型蛋白质序列数据库有:PIR 、SW ISS —PR OT/TrEMBL、PROSITE 等。

3蛋白质结构数据库

将通过实验研究如基于x射线和核磁共振(NMR)分析所获得的关于蛋白质、酶、病毒、碳水化合物和核酸的晶体结构数据收集起来,就形成了生物大分子的结构数据库.虽然其中序列的数量远比不上蛋白质序列数据库,但其数据量也显然在呈指数增长。

三、生物信息学与基因组研究的关系

利用数学模式和计算机处理数据的功能来处理和分析大量增加的人类基因组信息的结果,使人类基因组计划和生物信息学紧紧地结合起来了,而且随着两者的紧密结合和互相渗透,人类基因组计划的前进步伐会大大加快,从而提前完成计划,为人类造福。

生物信息学以基因组信息学为核心,主要任务是收集、储存、分发基因

组的数据和信息,管理和分析、处理基因组及相关的蛋白质、mR NA 的信息,根据基因组数据和信息的比较分析,发现新的基因,并对基因结构和功能进行研究。在此基础上, 归纳、整理与基因组遗传信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据 , 从而认识生物代谢、发育、分化、进化的规律。因此生物信息学的研究内容是伴随着基因组研究的不断成功而发展的。也就是说 , 生物信息学从事对基因组研究相关生物信息的获取、加工、储存、分配、分析和解释。这个定义的含义是双重的: 一是对海量数据的收集、整理与服务, 即管理好这些数据 ; 二是从中发现新的规律 ,用好这些数据。

人类基因组信息为药物发展提供了新的候选分子和新的候选药靶基因,基因组信息学提供的大量信息为这类技术的发展提供了广阔的天地。产生了许多新技术,其中有利用DNA探针阵列进行基因组研究的方法,其原理是通过更有效有作图、表达检测和多态性筛选方法,可以实现对人类基因组的测序。

四、生物信息学的主要研究内容

如今生物信息学界的大部分研究人员都把注意力都集中在序列比对、序列分析、基因组、蛋白质组、蛋白质结构以及与此密切相关的药物设计上方面。

1、序列比对

生物学中的序列是指核酸或氨基酸序列,而序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础。两个序列的比对现在已有较成熟的动态规划算法,以及在此基础上编写的比对软件包BALST和FASTA。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。有时两个序列总体并不很相似,但某些局部片断相似性很高。两个以上序列的多重序列比对目前还缺乏快速而又十分有效的算法。多重序列比较是将待研究序列加入到一组与之同源,但来自不同物种的序列中进行多序列比较,以确定该序列与其它序列间的同源性大小。根据序列同源性分析的结果,重建反映物种间进化关系的进化树。多重序列比对是当前一个研究热点,常用算法有分治法,HMM及聚类法等。目前基因组比对也引起研究者们的关注。不同物种间的基因组比对既能够解释和预测他们蛋白质功能的相似性,又能够揭示不同物种间的联系。基因组比对由于涉及上亿的核酸,计算量很耗时,Delcher提出一种后缀树的方法比较两个基因组。研究基因组比对算法也是一个研究方向。

2、序列分析

序列分析主要是获知DNA序列对应的基因和基因调控序列。而DNA有很

多重复的区域,相同的片段可能属于不同的区域。由于基因组中并非所有的核酸都构成基因,所以序列分析的另一个研究内容是对基因组中的基因和基因调控序列进行自动识别。基因识别是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置。目前在基因识别方面的算法大体可分为基于统计的方法、基于同源性的方法和基于机器学习(如人工神经网络)方法。同时对非编码区域的识别也很重要。

3 、基因组 基因组表示一个生物体所有遗传信息的总和.一个生物体基因组所包含的信息决定了该生物体的生长、 发育、 繁殖和消亡等几乎所有的生命现象.

3.1 、获取人和各种生物的完整基因组

基因组研究的首要目标是获得人的整套遗传密码。人的遗传密码有 32 亿个碱基 , 要得到人的全部遗传密码首先要把人的基因组打碎 , 测完一个个小段的序列后再把它们重新拼接起来。迄今为止 , 人们对人类基因组真正掌握规律的只有 DNA 上 的编码蛋白质的区域 , 最新资料表明这部分序列只占基因组的

1.1%。 在高等生物和人的基因组中非编码序列已占到基因组序列的绝大部分。这表明非编码序列具有重要的生物功能。由于它们并不编码蛋白质 , 一般认为 , 它们的生物学功能可能体现在对基因表达的时空调控上。

3.2 、发现新基因和新的单核普酸多态性

发现新基因是当前国际上基因组研究的热点 , 使用生物信息学的方法是发现新基因的重要手段。

利用EST数据库发现新基因称为基因的电脑克隆。EST序列是基因表达的短 CDNA 序列 , 它们携带着完整基因的某些片段的信息。通过计算分析从基因组 DNA 序列中确定新基因编码区 , 已经形成许多分析方法 , 如根据编码区具有的独特序列特征、根据编码区与非编码区在碱基组成上的差异等。此外, 还可以从基因组序列预测新基因 , 其本质是把基因组上编码蛋白质的区域和非编码蛋白质的区域区分开。从方法上讲就是找出在编码区和非编码区有哪些数学和物理学特征是不一样的 , 将这些序列与已知基因数据库进行比较 , 就可以发现新基因。

单核苷酸的多态性(SNP)表现为单个碱基上的变异。在人群中的表现有差异,如有的人吸烟喝酒长寿, 有的人自幼病痛缠身; 还有同一种治疗肿瘤的药物对某些人非常有效 , 对其他热门则完全无效等等现象。一般认为 ,SNP的研究是人类基因组计划走向应用的重要步骤。这主要是因为 SNP 将提供一个强有力的工具 , 用于高危群体的发现、疾病相关基因的鉴定、药物的设计和测试以及生物学的基础研究等。SNP 在基因组中分布相当广泛。 近年来的研究表明 , 在人类基因组中每 300 个碱基对就出现一次。大量存在的 SNP 位点 , 使人们有机会发现与各种疾病相关的基因组突变。

3.3、功能基因组

功能基因组就是进行基因组功能的注释,了解基因的功能,认识基因与疾病的关系,掌握基因的产物及其在生命活动中的作用。包括以下几个方面:(1)进一步识别基因,识别基因转录调控信息,分析遗传语言。(2)注释所有基因产物的功能。序列同源性分析、生物信息关联分析、生物数据挖掘是进行功能注释的主要生物信息学手段。(3)研究基因的表达调控机制,研究基因在生物体代谢途径中的地位,分析基因、基因产物之间的相互作用关系,绘制基因调控网络图。(4)比较基因组学研究。它是识别和建立不同生物体的基因或其他基因组特征的联系。在基因组水平对各个生物进行对照比较,可以揭示生命的起源和进化、发现蛋白质功能。

(5)功能基因组相关信息分析。

4、蛋白质组

蛋白质组是指一个基因组、一种生物或一种细胞/组织所表达的整套蛋白质.而有关蛋白质组的研究称为蛋白质组学。蛋白质组学的核心内容包括蛋白质组研究体系的建立、 完善和与重要生物学问题有关的功能蛋白质组研究两个部分。基因组对生命体的整体控制必须通过它所表达的蛋白质来执行 , 由于基因芯片技术只能反映从基因组到 RNA 的转录水平上的表达情况 , 而从 RNA 到蛋白质还有许多中间环节的影响,这样,仅凭基因芯片技术人们还不能最终掌握生物功能的具体执行者一一蛋白质的整体表达状况。因此,近年在发展基因芯片的同时 , 人们还发展了一套研究基因组所有蛋白质产物表达情况的技术一一蛋白质组研究技术,包括二维凝胶电泳技术和质谱测序技术。

5 、蛋白质结构及新药设计

基因组和蛋白质组研究的迅猛发展,使许多新蛋白序列涌现出来。然而,要了解它们的功能 , 只有氨基酸序列是远远不够的,因此出现蛋白质结构比对和功能预测。比对是通过比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。蛋白质的结构与功能是密切相关的,具有相似功能的蛋白质结构一般相似。目前通过X 射线晶体结构分析、多维核磁共振波谱分析和电子显微

镜二维晶体三维重构等物理方法可以获得蛋白质的三维结构,还有一种方法是通过计算机辅助预测的方法。蛋白质结构预测的目的是利用已知的一级序列来构建出蛋白质的立体结构模型.对蛋白质进行结构预测需要具体问题具体分析,不同的已知条件下对于不同的蛋白质需要采取不同的策略。了解蛋白质的功能从而找到其致病的分子机理,知道它们的空间结构,再设计药物对这些疾病进行治疗。生物信息学中的理论模拟与结构预测相当的重要,基于生物大分子结构知识的药物设计也成了当前药物研究的一个热点 ,它根据药物分子与大分子之间作用的互补原理,在受体结构的基础上反过来设计药物分子。而且生物信息学可用于药物靶标基因的发现和验证。

五、国内外生物信息学的现状和未来展望

生命科学与信息科学是目前发展最为迅速的两大领域,作为这两大学科交叉的产物之一 ,生物信息学同样发展迅速,并在基因组学研究中发挥巨大的作用。

国外一直非常重视生物信息学的发展, 各种专业研究机构和公司涌现很多, 生物科技公司和制药工业内部的生物信息学部门的数量也与日俱增。由于对生物信息学的人才需求迅猛,发达国家也面临着供不应求、人才匮乏的局面。

国内对生物信息学领域也越来越重视,取得了一定成绩 , 甚至在国际上还占有一席之地,如北京的罗静初和顾孝诚教授在生物信息学网站建设方面、中科院生物物理所的陈润生研究员在 EST 序列拼接方面以及在基因组演化方面、天津大学的张春霆院士在 DNA 序列的几何学分析方面都取得重要成果。北京大学研究建立起一个EMBL的镜像数据库,并提供数据检索服务。在复旦大学遗传学研究所,为克隆新基因而建立的一整套生物信息系统也已初具规模。中科院上海生化所、生物物理等在结构生物学和基因预测研究方面也有相当的基础,中科院计算所作为我国计算机科学的顶尖机构,利用自身优势,也开始在生物信息方面投入大量的人力物力,从事相关的研究。但从全国总体来看与国际水平差距很大,需要努力。

目前,绝大部分的核酸和蛋白质数据库由美国、欧洲和日本的 3 家数据库系统产生 , 他们共同组成了 DDBJ/EMBL/GenBank国际核酸序列数据库 , 每天交换数据 , 同步更新。其他一些国家 , 如德国、法国、意大利、瑞士、澳大利亚、丹麦和以色列等 , 在分享网络共享资源的同时 , 也分别建有自己的生物信

息学机构、二级或更高级的具有各自特色的专业数据库以及自己的分析技术 , 服务于本国生物 ( 医学 ) 研究和开发 , 有些服务也对全世界开放。此外 , 国内生物 ( 医药 ) 科学研究与开发对生物信息学研究和服务的需求市场非常广阔。但是 , 真正开展生物信息学具体研究和服务的机构或公司却相对较少 , 仅有的几家科研机构主要开展生物信息学理论研究 , 生物信息学服务公司提供的服务仅局限于简单的计算机辅助分子生物学实验设计 , 而且服务体系也不完善。

生物信息学积极倡导的全球范围的资源共享将对整个人类社会的发展产生深远的影响,其研究领域和应用范围也将得到进一步的拓展。那时它不仅具有重要的学术价值, 还有很大的商业价值,有着广阔的发展前景。随着后基因组时代的到来,它将发挥着越来越不可替代的作用。将成为生物医学、生物工程、农学、遗传学、制药和高科技产业的巨大推动力。可以毫不夸张地说,生物信息学将是21世纪生物科学发展的核心领域。

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范文六:“社会信息学”综述 投稿:金吹吺

作者:滨田纯一

翻译:刘琦

国际新闻界 1999年05期

  一、前言

  我现在任所长的东京大学社会信息研究所在1999年将迎来建所50周年。不过建所时的名称叫“新闻研究所”,“社会信息研究所”这个名称是1992年对新闻研究所进行改组时才诞生的。在这个意义上,“社会信息研究所”这个名称还只有不到7年的历史。但是我认为这个名称所显示的关于“社会信息”研究这一学术上的方法论,在社会信息化取得巨大发展的情况下,从包括报纸、广播这些传统媒体的问题在内的“信息”这一角度出发,开展现代社会各种重要课题研究,是极其有效的工具。

  这种“社会信息学”及“社会信息研究”,现在正处于即将起飞的时期。社会信息本身存在于一切社会并发挥着作用,决不是信息化社会才有的概念。社会信息在任何时代都存在于人们生活的周围,成为社会运作的血管。只是由于近年来社会信息化的迅猛发展,使人们重新认识到这种血管的存在及其意义。这个重新认识又进而促进了以社会信息为对象的研究。本文想就这种关于社会信息研究的性质,论述我的几点思考。

  二、“关于社会信息的综合研究”

  首先我想论述一下关于社会信息研究的基本概念。对于这个问题并没有明确的公认定义。在东京大学,1992年新改组的社会信息研究所成立时,把研究内容定向为“关于社会信息的综合研究”。

  第二次世界大战后,在日本1949年成立的新闻研究所的名称,是取自德国的新闻学(Zeitungswissenschaft)之意而命名的。当时正如文字所示,是以报纸为主要对象,后来又纳入了广播为对象进行研究。但是,从1960年代起,社会信息化迅猛发展,新的信息化浪潮不仅涉及大众媒体,而且包括个人形态传播,进而又进入家庭、企业、或国家和自治体的组织,使研究所的研究范围发生了巨大的扩展,研究内容不只限于所谓大众传播,更扩展到信息网络或灾害信息、一般信息行为领域。在德国也可以看到同样的现象,曾经以Zeitungswissenschaft来表现的研究领域或研究所的名称,被改换为Kommunikationswissenschaft即传播学一词。

  为了适应这种变化,原新闻研究所改为社会信息研究所。在研究所的公文里,关于研究内容做了下述说明:“社会信息研究所的目的是:对社会信息的生产、流通、处理、积蓄、使用进行综合性研究,通过这些研究,从信息角度对人类社会进行社会科学的解释,同时对信息社会现象所产生的各种课题从学术上采取对策。对此,研究所的研究范围是:从个人行为、企业·产业活动、行政·政治过程、文化、信息网络·信息系统的结构和功能等各个角度,来分析由于微型电子技术及电子通讯技术的发展所带来的现代社会信息化不断广泛深入地渗透于大众媒体、信息产业、企业、行政、地区、家庭、教育等社会各个领域的状况。”

  出于对这一研究目的和研究范围的考虑,采用了最适合的名称“社会信息研究所”,以及用“关于社会信息的综合研究”来表述研究目的。在这里,对“社会信息”一词做了如下定义:“人类在社会运作的过程中出现的信息,即作为形成社会的基本因素的个人或组织所生产、处理、积蓄、使用、同时在这些个人或组织间相互流通的信息。在这个意义上,不同于单纯的机械性信号信息和生物体内的遗传信息。”着眼点在于,在现代社会,特别是由于微型电子技术和电子通讯技术的发展使社会信息所具有的社会性意义,以及关于社会信息研究的重要性的急速增加。

  信息一词,比如在计算机科学领域也被频繁使用。在生命科学等领域也经常使用遗传信息这个术语。但是在这里有必要强调在信息一词前面加上“社会”两字所具有的意义。在这里是把计算机使用的信号信息、或生命科学所说的遗传信息的概念置于社会信息之外的。不过,如果这些信息同时又是以诸如知识产权对象的形态“出现在人类社会运作的过程里”,那么当然应该作为社会信息对待。还应该考虑到,关于信息的各种理科、工科、生命科学型的模式可以在构筑信息现象的社会科学型模式时作为范例发挥作用。上述对“社会信息”的定向,并不立即排除与自然科学意义上的信息研究相结合的必要性。

  按照研究所建所目的的定义,目的中所包含的“关于”社会信息这一表述,如下所示,其涉及范围相当广泛,即“不仅把所谓社会信息的信息内容作为对象,而且信息的生产、流通、或处理、积蓄、使用的过程、以及进行生产、流通、积蓄、使用的主体(个人、组织等)都作为研究对象。”这里当然也包括作为信息使用环境的制度上的各种条件的相关研究。特别重要的是“综合研究”一词所具有的意义。关于这一点,是这样解释的:“涉及社会信息的问题,不是个别地、片断地,而是将其与现代社会的全体信息现象连接起来进行研究(研究对象的综合性),同时,与研究对象的这种广泛性相适应,超越传统的学术领域框架,采用综合的、跨学科的研究方法(研究方法的综合性)。”

  三、本质上的“跨学科性”

  社会信息学及社会信息研究在本质上具有跨学科的性质,我想就这一点加以说明。

  首先必须确认的是,社会信息学及社会信息研究的目的是“从信息的角度对人类社会进行社会科学的解释”。在以社会信息为对象时,仅仅满足于分析信息本身,或者分析信息发出、接受主体和信息的流通过程是不够的。重要的是能把握课题所在,通过研究信息现象来探明社会结构和状态,或者提出社会发展的正确方向问题。举例来说,法学不仅要注重法律条文,在解释条文的时候,必然要意识到作为法律背景的社会,经常考虑对法律的解释会给社会带来的冲击。就是说,所谓法学是通过对法律的研究去阐明社会的学问。经济学也是如此,是通过研究经济现象分析、阐明社会的学问。与此相同,所谓社会信息学及社会信息研究,也并不满足于以狭隘的视野分析信息现象,而是具有通过对信息现象的研究能够洞察全社会的学术性质。

  社会信息原本就与人类和社会运作的许多方面结合在一起。如果把社会比喻为身体,信息就如同社会的血管,流贯于人类活动和社会结构的各个角落。因此与各种社会问题有着丰富多彩的联系。这一点显示了按照信息观点进行研究可以成为综合性地解释社会的极为有效的手段。与此同时,这一点还要求社会信息研究必须呈现跨学科的形式。跨学科的方法论的必要性在其他传统学术领域里也经常被论述,但社会信息研究并非依据于某一个传统的规范,而是在超越各种传统规范的新研究领域里进行设定。在这个意义上,跨学科性甚至可以说是社会信息研究的价值所在。至于围绕社会信息研究的各种课题,除了有直接关联的新闻学、大众传播研究等领域之外,在法学、政治学、经济学、社会学、社会心理学等邻近的传统规范中,也已经积累了许多社会科学方面的研究成果。在这样优越的条件下,社会信息研究可以应用这些丰富的学术积累,发展跨学科研究。

  按照这一思路,从另外的观点来看,又与社会信息这个框架是研究的“对象”还是“方法”这一问题的设定相关联。而且这个问题还和社会信息学及社会信息研究是综合科学还是单一科学的争论相对应。

  如果用信息这一框架去切入社会,可以分为两大方法论。

  一个是试图只以信息概念及运动原理对社会进行重新组合及重新定义,就是说通过“信息”的眼镜去描绘世界和社会的景象。由于戴上了这种特殊的眼镜,因而可以清晰地看到社会的某个要素和特征。这种方法与法学研究中的一支古典流派Hans Kelsen的“纯法学”方法论有近似的感觉。用上面谈到的分类法说,就是把信息框架作为“方法”使用。在这里,不是作为自然语言的信息概念,而是把可以有效地分析和重新组合社会的一定的信息概念作为方法来设定。

  另一个是把社会信息框架作为“对象”来理解的方法论。这种广泛地解读与社会信息相关的各种现象的方法论,不是单一科学,只能从各种各样的角度采取多种多样的方法。在把社会信息作为“对象”处理的时候,又可以分为只把焦点对准社会上发生的信息现象的方法论,和以信息现象为线索去解读与其相关的全社会各种课题的方法论。通过前面的论述已经很明确,重要的是后一种方法论。

  但是,把社会信息框架作为“方法”处理的方法论与把社会信息框架作为“对象”处理的方法论之间,并不是完全没有关系。把信息作为对象处理时的一个重要手法,就是可以有效地利用把信息作为方法处理的方法论。当然,为了从方法上有效地设定信息概念,从理论上追求纯粹性的结果,以多种多样的形式存在于社会的信息现象无论如何会被削掉一部分。正是由于削掉一部分,才能有利于清晰地看到信息现象的本质和运动原理。但是同时,在认识全社会的意义上会受到限制。另一方面,把信息作为对象观察的方法论则是把削除掉的夹杂物全部包容一起处理的学术性操作,这是一个在适用方法的多样性意义上,在列入视野的研究领域的广阔性意义上都极其艰巨的操作,而且在认识过程中,会出现完整的合理性得不到保证的情况。然而比起缺点,这个方法论更具有可以有机地全面地认知信息现象的优点。前文曾以血管来比喻信息,血管并不能单独发挥生理机能,要和心脏以及肌肉、骨骼、神经等许多身体重要组成因素成为一体进行活动,所以不仅需要循环系统医学,而且不能缺少来自各个医学领域的综合性研究,这是理所当然的事情。可以认为,社会信息研究需要的综合性质与这种医学情况有类似之处。

  四、“跨学科”的意义和方法

  在这样理解社会信息学及社会信息研究的特征的基础上,就会自然出现展开研究的途径。

  在现阶段,社会信息学及社会信息研究这一词语,应该说是体现了这个领域里学术研究的正确方向的象征性概念,现在还不可能立即建立起具有统一性体系性方法论的学科。相反应该考虑到,对研究对象和方法进行软性规范有益于这个新领域学术的发展。虽然通常认为,要建立一门学科,首先必须说明采用了什么样的独自的方法,或构成了什么样的体系。但是以政治学为例,是否存在着严密的方法上的统一性和理论体系尚有疑问。而且,如果由于过份追求学术上的理论体系而失去分析问题的实践性效果,那就没有任何意义。在与现实社会发展紧密结合在一起的社会信息学领域,这是必须认清的重要问题。

  另外,进行软性规范并不会损害社会信息学及社会信息研究成为独立的学术领域的资格。社会信息学及社会信息研究是一门极具实践性的学问,并且是正在形成和发展中的学问,目前尚无必要考虑对信息研究进行传统的各种学术方法的统一。相反,为了把经济学、社会学、社会心理学、法学、政治学等各种传统规范纳入研究对象,只要分别对其各自的效用性,提供进行交叉的场所或交叉的方法,也就是结合点就足够了。而且这种结合点的设置,没有必要一定是固定的静止的。

  另外,从主体方面考虑,要硬性实现框架的跨学科性也不妥当。社会信息学及社会信息研究与其还未成熟就自我成形,不如继续保持从传统学术领域里积极注入能量的渠道,才能使这个领域的研究得到发展。社会信息研究所的组织原理也基本上是依据这样的考虑构成的,研究所每个研究人员分别在自己的传统研究领域附近形成研究网,再把这些复数的研究网相互连接起来构成研究所的组织形态。在这种组织形态里,各个研究人员把从自己的研究网获得的学术信息注入研究所的全体活动中,以此来进行各种各样的跨众多领域的信息交换,进一步又把信息还原到各自的研究网中去,如此形成一种活跃的机制。正是这种研究方法,才最符合社会信息学及社会信息研究,使其从各个角度软性地适应社会信息化的急速发展。

  五、结束语

  围绕社会信息的研究现状,也许可以比喻为正在进行中的欧洲联盟的情况。在欧洲,如入欧盟的各国一方面都有各自的不同要素,一方面通过超越国境的人、物流通,及更主要的信息流通,正在形成一个松缓的统一空间。近年来在日本的许多大学出现了冠以“社会信息”名称的系和专业,社会信息学及社会信息研究的现状,具有近似欧盟的形象,而且这种特点应该得到肯定的评价。

  就是说,在今天,社会信息学及社会信息研究虽然在整体上有一个模糊的形象,其具体的形态却是多种多样的。在这种情况下,一方面承认差异,一方面探讨如何为社会信息学及社会信息研究的统一空间的形象造型,是现阶段的重要课题。正像欧盟的情况一样,尽管在理念层次上对统一的必要性取得了共识,但是仅有理念并不能顺利推进事物,在现实中依然存在着众多的异质事物。只有尊重这些异质事物,“统一”才能具有生动活泼的内容。在这个意义上,为发展有关社会信息的研究,不仅应重视学术上的实体论,而且学术上的组织论以及程序论也有着重要意义。因此,急切地追求坚固的成形框架是不妥当的,应该追求缓慢的相互混合的研究态度。只有这样,才能形成具有丰富的学术上的未来性和可能性的社会信息学及社会信息研究。

作者介绍:[日]滨田纯一:东京大学社会信息研究所所长、教授

范文七:2010年以来医学信息学综述文献 投稿:毛疇疈

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范文八:基于非局部信息的医学图像降噪技术综述 投稿:吴琋琌

第3 0卷 第 3期 

2 0 1 3年 3 月  

计 算 机 应 用 研 究 

Ap p l i c a t i o n   Re s e a r c h   o f   Co mp u t e r s  

Vo 1 . 3 0   No . 3   Ma r .2 0 1 3  

基 于 非局 部信 息 的 医学 图像 降噪 技 术 综 述 米  

段隆焱  , 田   文  , 徐 漫涛  , 陈亚珠 

( 1 . 上 海 交通 大 学 生物 医学工程 学 院 , 上海 2 0 0 0 3 0 ; 2 . 上 海 电机 学 院 ,上海 2 0 0 2 4 0 )  

要 :有 效的 医学 图像 增 强技 术应将 感 兴趣 目标或 区域 增 强 、 背景抑 制 和 噪 声 削减 综合 考 虑 , 能改 善 图像 的  

质量, 在 减 少噪 声的 同时保 持 着原有 的纹 理特征 , 有助 于后 续得 到正确 的 临床诊 断结 果 , 这对 某些 疾病 的 早期 确   诊 有极 大帮 助 。归纳 了基 于非局部 信 息的 医学 图像 增 强技 术 常见 方法 , 包括 非局 部 均 值 滤 波算 法 、 三 维 块 匹配 

算法、 形 态成分 分析 算法等 , 通 过介 绍这 几种 方 法原理 , 指 出这些 方 法 的使 用 范 围及 现 状 , 并进 行 了性 能对 比分 

析, 最后探 索性 地给 出了现 阶段 医学 图像 增强技 术 的可 能发展 方 向之 一 , 即基 于上下 文量化 的 图像 增 强技 术。  

关键 词 :医学 图像 增强 ;上 下文 量化 ;非局 部 均值 ( N L M) ;三 维块 匹配 ( B M3 D) ;形成成 分分析 ( MC A) ;G S M  中图分类 号 :T P 3 9 1 . 7   文 献标 志码 :A   文章 编号 :1 0 0 1 . 3 6 9 5 ( 2 0 1 3 ) 0 3 . 0 6 6 7   0 5  

  - d o i : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 0 0 1 . 3 6 9 5 . 2 0 1 3 . 0 3 . 0 0 5  

Re v i e w  o f   me d i c a l   i ma g e   e n h a n c e me n t   t e c h n o l o g y   b a s e d   n o n— l o c a l   p a t c h  

DU AN  L o n g — y a n  ,T I AN   We n   ,XU   Ma n — t a o   ,CHE N  Ya — z h u  

( 1 . S c h o o l   o f   B i o m e d i c a l   E n g i n e e r i n g,S h a n g h a i   J i a o t o n g   U n i v e r s i t y ,S h a n g h a i   2 0 0 0 3 0,C h i n a ;2 . S h a n g h a i   D i a n j i   U n i v e r s i t y ,S h a

n g h a i  

2 0 0 2 4 0.C  i n a)  

Ab s t r a c t :T a k i n g   i n t o   a c c o u n t   t h e   i mp r o v e me n t   o f   t h e   c o n t r a s t   b e t we e n   r e g i o n s   o f   i n t e r e s t   a n d   t h e   b a c k g r o u n d   a n d   d e n o i s i n g,  

t he   e f f e c t i v e   t e c h ni qu e s   o f   me d i c a l   i ma g e   e n h a nc e me n t   c a n   i mp r o v e   i ma g e   qu a l i t y   a n d   ma i nt a i n   t h e   o r i g i n a l   c h a r a c t e r i s t i c s   o f  

t h e   t e x t u r e   w h i l e   d e n o i s i n g ,w h i c h   i s   h e l p f u l   t o   g e t   t h e   c o r r e c t   r e s u l t s   i n   t h e   e a r l y   c l i n i c a l   d i a g n o s i s   o f   d i s e a s e .T h i s   p a p e r   s u r —   v e y e d   s e v e r a l   c o mmo n   me t h o d s   b a s e d   o n   n o n — l o c a l   p a t c h   me d i c a l   i ma g e   e n h a n c e me n t , i n c l u d i n g   n o n - l o c a l   me a n   f i l t e i r n g   a l g o —  

r i t h m, t h r e e — d i m e n s i o n a l   b l o c k — ma t c h i n g( B M3   D)a l g o r i t h m, a n d   mo r p h o l o g i c a l   c o m p o n e n t   a n a l y s i s( MC A)a l g o r i t h m.A n d  

i t   d e s c r i b e d   a n d   c o mp a r e d   t h e   s t a t u s   a n d   p r i n c i p l e   o f   t h e s e   me t h o d s .F i n a l l y ,i t   i n t r o d u c e d   o n e   o f   t h e   c u r r e n t y   t r e n d s   f o r   me d i -  

c a l   i

ma g e   e nh a nc e me nt ,whi c h   wa s   b a s e d   o n   t h e   C o n t e x t   q ua n t i z a t i o n.  

Ke y   w o r d s :m e d i c a l   i ma g e   e n h a n c e m e n t ; c o n t e x t   q u a n t i z a t i o n ;n o n — l o c a l   m e a n ( N L M) ;B M3 D; MC A;G S M  

噪声信号增强 。医学 图像增强技 术在 最近几 年得到 了快速 的 

0 引 言 

医学 图像 的成像 过程 , 由于多 种因素 的影 响 , 如物 理 系统 

发展 , 特 别是 基于非局部 的图像 降噪算法 的引入 和应用 , 例 如  多尺度高斯 混合模 型 G S M 降 噪技 术  、 非局 部均 值 滤波  、  

伪影 ( x射线的射 束硬化 、 部 分容 积效 应 等 ) 、 运 动伪 影 、 噪 声 

伪影 、 算 法伪影等 ’  , 导致 图像 质量退化 , 这 主要是 由成像 或  重建过程 中噪声 引起 的。传统 的降噪 方法大 多都基 于某个 固 

三维块 匹配算法 B M3 D   等, 在医学 图像降噪 问题 上取得 了一 

定 的进展 。非局部 的降噪方法 可 以看 做一个 广义 的基 于上 下  文 的图像增 强技术 , 它 是针 对 观察 到 的噪声信 号进 行 加权 处  理, 实现了对滤波器 的全局 估计 , 从而 获得理 想的 图像 平滑 效  果, 同时把重要 的边缘信息保 留下来 。   本文简单介 绍了这些方法的原理 、 应用 范围及 其优 缺点和  局 限性 , 并探索性地提 出了基 于非局部技 术的医学图像增强研 

究 的领 域 方 向 。  

定噪声模 型设计 , 如传统的超声 医学 图像 降噪是基 于脉冲噪声 

的模型 , 难以从根本上解决超 声 医学图像 质量较 差 的缺点 , 尤  其是黑 白 B超 。理论上 , 超声 图像 是乘性 斑点 噪声 , 不仅依 赖 

于成像 的器 官组 织结构 , 而 且也 依赖于 声波信 号传播 方式 , 更  符合一个混合 噪声模型  。多数 MR I降噪方 法基 于高斯 噪 

声模 型 , 忽 略 了其 噪 音 满 足 莱 斯 ( R i c i a n ) 分 布 这 一 关 键 特  点 J , 在 图像 平滑的同时 , 会造 成一些 重要 的图像边 缘和纹 理  的弱化 和遗 失 , 导致一些疾病 的误诊 和漏 诊  。   医学 图像后 处理 一般 包括 图像 降 噪和 纹理 增强 两 部分 。   降噪在 于抑 制 由成像过程中所产生的噪声 , 后处理用 以增强重 

1   基 于 非局部 平 均 的降噪 增强 方法 

非 局部 平均 降 噪增 强 算法 是 由 B u a d

e s 等 人  。   于2 , 0 0 5   年提 出, 结合 图像 中的全局 信息 综合考 虑图像 噪声模 型 , 既消  除 了传统邻 域滤波器中 出现 的伪影 , 又 可保持 边缘细 节 , 同时  利用 图像 自身的 自相似性 能较好 地恢复 图像 。如果 将该 方法  应用 于医学图像处理与视频降噪 , 其 性能要优于其他经典的降 

要 的纹 理信 息 , 满足临床诊 断需求 : 既要防 止过度 的图像 降噪  算 法破 坏图像上重要的病理信息 , 又要 防止纹理增强 的算法将 

收稿 日期 :2 0 1 2 — 0 6 . 0 7;修 回日期 :2 0 1 2 . 0 8 . 0 2  

基金项 目:上海市科委浦 江人 才计划 资助 项 目( 1 0 P J 1 4 0 4 4 0 0) ; 国家 自然科 学基金 资助 

项 目( 6 1 0 7 2 1 4 6 ) ; 上 海市教委优青项 目( s h d j O 0 2 ) ; 上 海电机 学院项 目( 1 2 c 4 0 4 )  

作者 简介: 段 隆焱( 1 9 8 4 一 ) , 男, 江西都 昌人 , 硕士研 究生 , 主要研究方 向为生物 医学工程 ; 田文 ( 1 9 8 3 一 ) , 女, 湖北洪湖人 , 博士 , 主要 研究方 向为  计 算机视 觉、 三维重建; 徐漫 涛( 1 9 6 8 . ) , 男, 黑龙 江哈 尔滨人 , 上海 市东方 学者 , 特聘教授 , 博士 , 主要研 究方向为 医学 图像 处理 、 模 式识别 ( ma n t a o .  

x u @g ma i l . c o n) r ; 陈 亚珠 ( 1 9 3 6 . ) , 女, 浙 江 宁波 人 , 中 国 工程 院 院士 , 教授 , 主 要 研 究 方 向为 物 理 治 疗 肿 瘤 技 术 的 临 床 应 用 与 开 发 .  

6 6 8・  

计 算 机 应 用 研 究 

第3 0卷 

噪方法 , 如 各 向异 性 扩 散 、 全 变 差 滤 波 以 及 小 波 阈值 等 方 

域得 到 了广泛 的应 用 , 特别 是 医学 图像 领 域 : 如冷 冻 显微 成 

法  “  ] ’ 。其 主要 思路 如下  ” ] :   已知一幅离散的含噪声图像 =} V (   ) l i ∈j } , J为图像像  素集 。对于给定像素 , 非局部 平均 降噪就是 以所有像 素 的加  权平均来估计降噪后 的图像值 , 即 

N L [  ] (   )=∑ ( i ,   )   ( , )   ( 1 )  

像E 。  、 荧光 显 微 成 像 E ”   、 磁 共 振 成 像 

D T — MR I [  等。  

 、 , 多谱 M R I   。 。 、  

2 三维 块 匹配滤 波增 强算 法 

B M 3 D作为一种理想 的 图像降 噪方 法 由 D a b o v等人  提 

出, 是首次提出在变 换域 中基 于增 强稀疏 表示 的 图像 降噪 方 

其 中, 权重 W ( i

√ ) 取决于像素点对 (   ,   ) 之间的相似性 , 满足 :  

2W ( i J ) = l  0 ≤∞ ( i , J ) ≤1   ( 2 )  

法, 结合 了图像的 自相似性 和冗 余性 等信息 , 将 图像 分成一 定  大小的块 , 根据图像块 之 间的相似 性构 建 相似 的 2 D图像块 ,  

再用 一种距 离测量度将较 相似机 构的二维 图像块组 合在一 起 

对任意像素点 k , 假设  是 以  为中心 的邻域 , 则 ( N   )   是 由邻域  内像素点灰度值依 次构成 的 向量 。图 1中像 素 i  

与^具 有相 似的邻域 , 但像素 i 与  的邻域差异较大 , 对 于像  素i 的降噪 √   的贡献要 比  大些 。   由此可见 , 任意像 素点对 之间 的相似 性  ( i ,   ) 是 由 它们 

相应 的灰度值 向量决定 , 可通 过高斯加权 的欧式距离来衡量 :  

e 一   ( 3 )  

形成三维数组 , 然后利用联合滤波 的方法对这些三维数组进行  处理 , 最后通过逆变换 , 把处理后 的结果返 回到原 图像 中 , 从而  得到降噪后的图。B M3 D算法  主要分三步进行 :  

a ) 分组 。把 图像 j 分成一定 大小和形 状的块 , 把具有相似 

结构 的二维 图像块组合在一起形成 肘个三维数组 X={ mI 1 ≤ 

m≤  , B  ∈X } , 这一过程称为分组 。其重要 性在 于利 用更 高  维 的滤波过程来处理每一 图像块 。   b ) 联合滤波 。给定 一个具 有 Ⅳ个 图像块 的组 , 对 其进行 

  ( 4 )  

其 中: a >0为高斯 函数 的标 准差 , 一般 取 2—5间的值 , 其 中  Z ( i ) 为归一化常数 :  

z (   ):∑ )=∑e  一 一   ———  —一

联合 滤波就得 到了 Ⅳ个估 计值 , 即每个块对应一个估计值 。  

C ) 聚焦。经过上述 两步后得到对 每一块 的估计 可能是重 

参数 h是指数 函数 的衰减速 度 , 其 决定滤 波的程度 , 取值  与 图像 中噪声 的强度应成正 比, 即 h=A o - , 这里 o r 为 噪声 的标  准差 , A一般取 0 . 8—1 . 5间的值 。当 i =   , 通 常会有过加权 的 

现象 , 可采用下式估计 W ( i √ ) :  

( i √)=m a x ( ∞( i ,   ) ) , Vi ≠J   ( 5)  

叠的, 为了得到对真实图像 中图像块 的估计 , 需要对 这些重 叠 

估计进行一次加权平均 , 这一 过程称 为聚集 , 得到最终 估计 图  像  :  

1   ㈤

(   ) : :   !   ! 墨   : :   一 

Bm   EX  b ∈ Bm  

( 6 )  

由上述分析可知 , 非局部平均 的方法是

建立在对反映邻域 

∑   ∑  

‘  

(  , 6 )  

相 似性 的权 值计 算的基础之上。然 而 , 图像中每一像素点的邻 

域要与图像 中所有像素点 的邻域 进行一 一 比较 , 计 算量 非常 

其 中, 步骤 a ) 中形成的三维数组 B  是 S× R个 相似图像 块 , 标 

大 。对于一幅大小为 N   XN的图像 , 需要 N 2 ( N 2—1 ) / 2次邻 

域 比较 , 假定邻域大小为 d   Xd , 则计 算复杂度 为 0( N 4 d   )   。  

记其滤波后的三维数组 为 B   , 对 任意 b∈ B   , 则认 为 b 是 其滤 

波后图像块  是一种特征 函数 , 当  b 为 1 , 否则为 0 。显然 ,  

需要进行改进 , 加速该方法权值 的计算 , 提高计算 速度 与效 率 ,   降低运算复杂度 。B u a d e s 等人  。 。 提出将搜 索范 围限定 在当前  像素的邻域之内 , 仅在 当前像素周 围某个邻域 内的像素进行加  权平均 , 而非遍历整个 图像空 间, 在很 大程 度上提高 了计算速  度 。假 定搜 索 区域 的半 径 为 s , 则 该 方 法 的计 算 复 杂 度 为 

O(   d   S   ) 。Ma h mo u d i 等人  提 出首先对 比较 的像 素邻域利 

滤 波 后 的 三 维 矩 阵 是 由二 维 矩 阵 b 堆叠而成 , 即 

B  =7  ( . y ( T 3 D ( B  ) , A   h 0 D ) )   ( 7 )  

其 中:  。 为一种三维 小波 变换 ;   为某 一硬 阈值 函数 ; A   。 。 为  阈值参数 , 对不 同的变换  。 有 确定的值 ;   为局部估计 的权  重, 为硬 阈值降 噪后不为零 的系数个数 。  

用低维测度 ( 邻域均 值与梯 度方 向 ) 进 行预 筛选 , 将差 异 比较  大 的像素点剔除掉 , 从 而减少需 要 比较 的像素数 目, 达到减少  计算量 的 目的。文献 [ 1 5 ] 提 出了基 于 F 订 的非 局部平均快速  算法 , 将计算 复 杂度 降为 0( ( N   l o g   d )  ) 。图 2给 出 了一个  N L A降噪方式实验结果 。  

‘   J 【  

1   否 则 

( 8 )  

B M 3 D方法不仅信 噪 比高 , 而且 视觉 效果好 , 但 最 大 的缺 

点就是运算量很大 , 需要 三维数组 来表示 二维 图像 , 且对每一 

个块都要寻找它 的相 似块 并且进 行处 理 , 其 运算量 理论 上 为 

0( 1 1 1 2 )  ] , 需要进一步改进 。WB M 3 D【 z 2   方 法就是 改进后 的 

图1 图像 自相似性 示例 

■黑黑  

种较为快速 的算法 , 其 首先对 图像进行 小波分解 , 再 进行块 

匹配 , 这样大大减少 了运算量

。其他 改进 可以考虑采用不 同降 

噪方法 、 不同度量方法进行 图像块 分组及采 用快 速的三维 数组 

变换等  。   B M 3 D是一种有效 的图像增强方法 , 该方法不仅 利用 图像 

图2  N L M降噪 方式 实验 

的结构信息 , 而且结合了变换域的 阈值方法 , 是一种非局部 、 多  尺度 的滤波技术  , 广泛应用于灰度 图像 、 彩色图像和视频 图 

综上 , 非局部平均降噪结合 了图像 空间整体 信息 , 在去 除  噪声 的同时 , 能够很好地保持边缘及纹理信息 。与其他 方法相 

比有显著 的优势 , 尤其 是加速后 的非局 部平均方 法 , 在许多领 

像 降噪问题 , 特别是对混合 噪声 的医学图像更 有效 , 如低剂 量 

C T图 像 。  

第 3期 

段隆焱, 等: 基 于非局部 信 息的 医学 图像 降噪技 术 综述 

略也 是 十 分 有 用 的 。  

・6 6 9・  

3 形态 成分 分析 算法 

在信 号和图像处理技术发展 中, 如何利用信号和 图像 的各  种成分 ( 如主成分 、 次成分 、 独立成 分 、 稀 疏分 、 形态 成分等 ) 来 

d ) 建立基于 MC A稀疏 分解的评价方法 。  

4 性 能对 比与分 析 

无论是 基于 B M 3 D、 N L M 的降噪方 法 , 还是基于 MC A降噪  方法 , 其实都是通过实现 图像 的某种稀疏 表示 , 降低 图像 光滑  部分 的噪声 , 同时增强 图像纹 理部分 的对 比度。显而 易见 , 这 

完成稀 疏表示是一个关键问题 , 并 成为图像分析领域 的研究热 

点 。S t a r c k等人  发现 了基 于信 号稀 疏表 示 的分 离方 法 ,  

即形态成分 分析 ( MC A) 方 法。其假定混 和信号 中的每一 源信  号都存在着仅能稀疏 地表示 这一源 信号 的字典 , 由此 , 通 过一  定 的追踪算 法来 发现最稀疏 的表示 , 将 产生理 想 的分 离效 果 ,  

如压缩 、 重构 、 抑 噪和 特征信息 提取。   基 于图像分析 的 MC A方法核 心就是 选择两 个字典 : 表 示 

样 的降噪方法更 适合处理具 有} 昆 合 噪声 的图像 降噪 问题 。其  中, MC A通过一个 整体优 化 的方法 直接将 图像 信号纹 理部 分  和光滑部分有效 分离出来 , 效果最优 , 但计算复杂度最高 , 应用  其处理 医学 图像 降噪 问题 的耗 时很 长。B M3 D则 是将 图像 映  射到一个三维 图像数 据块 组来 实现图像的过完备稀疏表示 , 图 

像噪声信号分离 和降噪问题通 过频 域变换解 决 , 效果较好 , 计  算复杂度较低 , 非常适合解决超声 图像 、 MR I 的降噪问题 , 其缺  点是某些生理组织 的纹

理 在降噪同时会 得到过度增强 , 应用其  处理医学 图像 降噪问题 的效果还需进 一步评估 。N L M 的降 噪 

纹理部分字典 和表示 光滑部 分字典 。并且使 得纹理 部分 字典 

只对纹理 内容可稀疏 , 对光滑部分非稀疏 ; 同理 , 光滑部分也一  样 。已知给定 图像 的纹理部分 , 如果矩 阵  ∈R   “( L> > N)   能够对其进行稀疏表示 , 即 ‘=   ・   中, 其中  是稀疏 的 ; 对  于光滑部分也可 以有 同样 的稀疏 表示 。利用 B P神 经 网络 算 

法或梯度下 降法 可以对 以上两个字典进行稀疏表示 , 考虑到噪 

声的影响 , 可加 入全方差 T V ( t o t a l   v a r i a t i o n ) [ 2 8 1 调整 , 即等价 于 

方法与传统 的双边滤 波方 法更 为接近 , 其实质是在一个更 大的 

局部范 围内针对纹理相似 的结 构使 用相似的滤波器 , 其运算速 

个 优 化 问题   :  

{   ,   }=a r g  

度最快 , 但 其更 适用于处理具有单一乘性或加性 噪声 的图像 降 

mi n

. 

l   l 1+l } ‘  『 n   f 1 。 +  

  ' {  … at  0n}  

噪问题 , 是 相对 比较成熟 的降噪方法 。  

A   l l , 一  一  f f ;  y T V t   t o }  

和光滑部分 的字典 ; T V是图像梯度 的  范数  :  

T V ( , )=∑ I g r a d i e n t ( t ( x , y ) ) I  

( 9 )  

基 于 已有 的研 究 工 作 , B u a d e s等 人  用 方 法 噪声 实 验  F i g u r e 4、 去 噪实验 F i g u r e 5以及均 方 T a b l e l , 分 别从 方 法噪 声 、   视觉质量效果及均方差三个方 面详细对 比了局部平 滑与 N L M  方法 , 从 中可以看出其明显的去噪效果 。同时 , 祁 国平 等人  。 』   也从 MS S I M( 结构相似度 ) 、 P S N R( 峰值信 噪 比) 两指标评 价 出 

N L M方法具有 较 明显 的去 噪效果 。S a l mo n等 人   的 数 字 实 

其 中: , 表示原图像 ;   和  分别 表示 图像 的纹 理部 分 的字典 

( 1 0)  

,  

如 图 3所 示 , 运 用 MC A方 法 , 对B a r b a r a原 图 进 行 分 解 , 得 

到其织物纹理层和背景平滑层 的叠 加  。  

验部分指 出方 差 为 2 0且 具 有 高 斯 噪声 的 图 C a m e r a m a n , 其  P S N R为 2 8 . 1 6 , 而经过 B M 3 D处 理之后 , 其 P S N R变为 3 0 . 1 4 ,   可见 B M3 D性能优于 N L M方

法 ; 同时视觉 比较也 很好 ; 同时 ,   Z h a i 等人  也 比较 了 N L M和 B M3 D方 法 , 从 视 觉效 果上 看 ,   在高对 比度 边 缘 , 经 B M3 D处 理 后 的 图环 状 伪 影 明显 少 于 

( a ) 原图  ( b ) 织 物纹理 层  ‘   ( c ) 背景平 滑层 

N L M 方 法 处理 的 图, 也 可证 明 B M 3 D 方 法 数 据 效 果 要 好 于 

图3   MC A分离效果示意 

N L M; 同时文献 [ 3 5 ] 也 比较 了 N L M和 B M3 D的计 算时 间及速  度, 可 以看 出 B M3 D占优 。E l a d等人  通过加入高斯 噪声 , 经  过 MC A处理后 , 可见 噪 声被 成 功 去 除 , 且 未 去 除真 实 纹 理。  

M a u r e l 等 人  基 于 稀 疏 变 换 的 MC A方法 , 与 N L M和 B M 3 D  

MC A方 法可用于分割 分段 光滑 成分 的纹理 , 或 应用 于有  不同形态 的成分 的图像分析 。特别地 , 最近关于谐分 析方 法的  快速发展 , 许 多新 的多 尺度变 换 的应用 也进 一步增 强 了 MC A  

方法的优势 , R u d i n和 B o i n等人 。 。 弛   将 MC A扩展到多通道数 

据情况下 , 提 出 MMC A( mu l t i — c h a n n e l   MC A) 和 G M C A( g e n e r a l —  

i z e d   MC A) 方法 。  

方法一 样 , 可 用 于 图像 去 噪 , 并且可 看 出 B M3 D 明 显 优 于  N L M, 但却与 MC A类似 , 但是 MC A方 法还可 用于退 化 图像 的  修补工作 , 且效果 明显 。  

MC A是 一种基于图像 稀疏 分解 的降 噪方法 , 但 需要 更深 

入研究 :  

5 结束 语 

图像降噪作 为一个传 统的数字图像 处理研究领域 , 一 直受  到广泛关注  j 。然而 随着越来越 多的医学影像 设备 的 出现 

和应用 , 对传 统的图像滤波技术提 出了新 的需求 和挑 战。尽管  基于非局部块 的增强方法 ( N L M、 B M3 D、 MC A、 G S M等 ) 能够利 

a ) 选择何种类型的原子来 构造 合适 的字典 。 目前稀疏 表 

示光滑部分 的词典有小波变换 、 脊波变换 、 曲波变换 、 轮廓 波变  换等 , 稀疏 表示 纹理部 分 的词 典有 局部 离 散余 弦变 ( L D C T) 、  

G a b o r 变换 、 小波包 ( w a v e l e t   p a c k e t s ) 等。  

b ) 如何 构 造 快速 的多 尺 度 变换 的算 法 , 降低 算 法 的复 

杂度 。  

用图像 的一些全局信息 , 在降噪方面 比其他 的方法有一定 的效 

果, 但 面对 医学图像

种类 的多样性 与复杂性 , 往 往既要 增强病 

C ) 建立 有效的数值优 化算法 , 以提高算 法 的收敛 性。B o —   b i n等人  。   为 此 提 出 了 MO M策略, 设 计 阈 值方 面表 现 了快 

速、 准确 、 适配等 特 点 , 在将 来将 更关 注 MC A / M O M 组 合方 法  来处理多种类型 的噪声 图像 , 并且 对通道 的 M C A处 理这种 策 

变纹理信息 , 又要弱化正常信息 , 同时又要去除复杂噪声 ; 这 时 

这些方法并不能 通用 , 而且效果也不能很好地显 现。   目前 国内外对 降噪与纹理增 强关键 技术 已经作 了大量 的 

6 7 0・  

计 算 机 应 用 研 究 

第3 0卷 

研究 。但是 , 大多数算 法仅仅是 应用 已有的模 型 、 并根 据 图像 

信号特点来调整参数 , 如 MC A等 , 图像降噪和纹理增强往往被 

分别进行处理 , 更没有对医学图像增强技术的理论和方法进行  系统 的研究 , 所以很难找到一种适用于大多数医学影像 设备的  通用 图像增强技术 。更重要 的是 , 一些最前沿的图像增强技术 

l o c a l   m e a n s   d e n o i s i n g   i f l t e r   f o r   3   D   m a g n e t i c   r e s o n a n c e   i m a g e s [ J ] .  

I E E E   T r a n s   o n   Me d i c a l   I ma g i n g , 2 0 0 8 , 2 7 ( 4 ) : 4 2 5 - 4 4 1 .  

[ 1 2 ]C O U P E   P,H E L L I E R   P ,K E R VR A N N   C,e t   a 1 .B a y e s i n  a n o n l o c a l   me a n s — b a s e d   s p e c k l e   i f l t e i r n g [ C] / / P r o c   o f   t h e   5 t h   I E E E   I n t e r n a t i o -   h l a   S y m p o s i u m  o n   B i o me d i c l a   I ma g i n g : f r o m   N a n o   t o   Ma c r o . [ S . 1 . ] :  

I EE E   P r e s s , 2 0 0 8: 1 2 91 — 1 2 9 4.  

都 只应用在多媒体 和通信领域 , 而没有进一步地深入研究并将  其应 用到医疗 图像 后处理 中。而信息论 中上下文 量化技术 的 

兴起 , 为找到一个更通用 的医学 图像 增强技术 提供 了可能 , 也 

[ 1 3 ]尹勇, 孙伟峰 , 卢 洁, 等.一种基 于非局部平 均的 P E T图像 去噪  方法 [ J ] .生物 医学工

程学杂志, 2 0 1 0 , 2 7 ( 2 ) : 2 7 4 . 2 7 7 .  

[ 1 4 ]MA H MO UD I   M,S A P I R O   G.F a s t   i m a g e   nd a   v i d e o   d e n o i s i n g   v i a   n o n l o c l a   m e ns a   o f   s i m i l a r   n e i g h b o r h o o d s [ J ]. I E E E   S i g n a l   P r o c e s -  

s i n g   L e t t e r s , 2 0 0 5 , 1 2 ( 1 2 ) : 8 3 9 — 8 4 2 .  

为进一步深入研究该理论提供了实践基础 。   而上下文量化技术  川 已经成 为非局部 图像降 噪发展  的一个新的方 向, 主要应 用通用信 源编码 解决 图像降噪 问题 ,  

但实现该技 术 的主要 困难是 上 下文 稀 释 ( c o n t e x t   d i l u t i o n ) 问 

[ 1 5 ]L I U   Ya h — l i , WA N G   3 i n , C HE N   X i , e t   a 1 .A   r o b u s t   a n d   f a s t   n o n l o e l a   m e a n s   lg a o i r t h m   or f   i m a g e   d e n o i s i n g [ J ] . J o u r n a l   o f   Co mp u t e r   S c i e n -  

c e   a n d   T e c h n o l o g y , 2 0 0 8 , 2 3 ( 2 ) : 2 7 0 — 2 7 9 .  

题, 可 以应用 上下 文量 化模 型予 以解 决。与 B M 3 D等的非局部 

方法相 比较 , 基 于上下 文量化 的图像 降噪不需要预先知道信号 

和噪声的模型 , 可 以近似估计 最优 的滤波器 , 更具 鲁棒性 。基 

[ 1 6 ]D A R B O N   J ,C U N H A   A,C H A N   T   F,e t   a 1 .F st a   n o n l o c a l   i f l t e i r n g   a p p l i e d   t o   e l e c t r o n   c r y o mi c r o s c o p y [ C] / / P r o c   o f   t h e   5 t h   I E E E   I n t e r -  

n a t i o n l a   S y m p o s i u m   o n   B i o m e d i c l a   I m a g i n g . [ s . I . ] : I E E E   P r e s s ,  

2 0 0 8: 1 3 31 - 1 3 3 4 .  

于上下文量化 的医学 图像降噪问题的研究 , 是 未来 医学影像后 

处理研究热点之一 。然而 , 基于上下 文量化 的降

噪技术 虽然在 

[ 1 7]B O U L A N G E R   J , S I B A R I T A   J , K E R VR A N N   C, e t   a 1 .N o n - p ra a me t —  

ic r   r e g r e s s i o n   or f   p a t c h - b a s e d   f l u o r e s c e n c e   mi c r o s c o p y   i ma g e   s e q u e n c e  

文献 [ 3 6 , 4 0, 4 1 ] 做 过一定 研究 , 但 针对该 方 法 的具 体 实现并 

没有做过认真研究 , 如基于量化后的上下文滤波器 训练方法 及 

d e n o i s i n g [ C ] / / P r o e   o f t h e   5 t hI E E EI n t e r n a t i o n l a   S y mp o s i u m   o n   B i o —   me d i c a l   I m a in g g : f r o m  N a n o   t o   Ma c r o .[ S . 1 . ] : I E E E   P r e s s , 2 0 0 8 :  

7 48 — 7 5 1 .  

训练集 的选择 、 滤波器加权平均方法 、 上下文量化 的算法加速 、  

上下 文量化数 目等关键技术都没有得 到系统研究 , 因此也将 是  医学 图像 降噪领域应用 的未来研究方 向。  

参 考 文献 :  

[ 1 ]F L O H R   T   H, S T I E R S T O R F E R   K,B R U DE R   H, e t   a 1 .I m a g e   r e c o l i -   s t r u c t i o n   a n d   i ma g e   q u a l i t y   e v a l u a t i o n   f o r   a   1 6 一 s l i c e   C T   s c a n n e r[ J ] .  

Me d i c a l   P h y s i c s , 2 0 0 3, 3 0( 5 ) : 8 3 2 — 8 4 5 .  

[ 1 8 ]MA N J O N   J   V,C AR B O N E L L — C A B A L L E R O   J   C,L U L L   J   J ,e z  .  

M R I   d e n o i s i n g   u s i n g   n o n — l o c l a   m e a n s [ J ] . M e d i c a l   I ma g e   A n a l y s i s ,  

2 0 0 8, 1 2( 4 ) : 5 1 4 — 5 2 3 .  

[ 1 9 ]WI E S T — D A E S S L E   N,P R I M A   S, C O U P E   P, e t   a 1 .R i c i a n   n o i s e   r e .  

mo v a l   b y   n o n ・ l o c l  a m

e a n s   il f t e in r g   or f   l o w  s i g n a l — t o - n o i s e   r a t i o   MRI :  

a p p l i c a t i o n s   t o   D T — M R I [ C ] / / P r o e   o f   t h e   1   l   t h   I n t e r n a t i o n l a   C o n f e .  

r e n c e   o n   Me di c a l   I ma g e   C o mp u t i n g   nd a   C o mp u t e r ・ ・ As s i s t e d   I n t e r r e n   t i o n . Be r l i n: S p i r n g e r - Ve d a g, 2 0 08: 1 71 — 1 79 .  

[ 2 ] 邵 军明, 徐晓 东, 孔军. C T成像质量影响 因素综述[ J ] . C T理论与  

应 用研 究 , 2 0 0 6, 1 5( 3 ) : 6 1 — 6 7 .  

[ 3 ] Y U E   Y, C R O I T O R U   M,B I D A N I   A, e t   a 1 . N o n l i n e a r   m u l t i s c l a e  

wa v e l e t   d i f f u s i o n   f o r   s p e c k l e   s u p p r e s s i o n   nd a   e d g e   e n h a n c e me n t   i n   u l —  

[ 2 0 ]M A N J O N   J   V, R O B L E S   M, T H A C K E R   N   A . M u l t i s p e c t r l a   M R I   d e .   n o i s i n g   u s i n g   n o n l o c l a   m e a n s [ c] / / v  ̄ o f   A n n u a l   C o n f e r e n c e   i n  

Me d i c l  a I ma g e   Un d e r s t a n d i n g   nd a   An a l y s i s .B e r l i n:S p r i n g e r - Ve r l a g,  

2 0 0 7: 41 ・ 4 5 .  

t r a s o u n d   i ma g e s [ J ] . I E E E   T r a n s   o n   Me d i c a l   I ma g i n g, 2 0 0 6 , 2 5  

( 3 ) : 2 9 7 — 3 1 1 .  

[ 4 ] WA NG   R u i , L I N   J i a n g — l i ,L I   D e — y u ,e t   a 1 .E d g e   e n h a n c e me n t   nd a  

[ 2 1 ]WI E S F - D A E S S L E   N,P R I MA   S ,C O U P E   P, e

t   a 1 .N o n — l o c a l   me a n s  

v a r i a n t s   or f   d e n o i s i n g   o f   d i fu s i o n   w e i g h t e d   a n d   di fu s i o n   t e n s o r   MRI  

i f l t e i r n g   o f   me d i c l  a u l t r a s o n i c   i ma g e s   u s i n g   a   h y b i r d   me t h o d[ C] / /  

Pr o c   o f   t h e  1   s t   I n t e r n a t i o n l C a o n f e r e n c e   o n  B i o i fo n r ma t i e s   a n d   B i o .  

[ C] / / P r o e   o f   t h e   l O t h   I n t e na r t i o n l a   C o n f e r e n c e   o n   M e d i c l a   I ma g e  

C o mp u t i n g   a n d   Co mp u t e r - As s i s t e d   I n t e r v e n t i o n. Be r l i n: S p in r g e r - Ve r -  

l g . a 2 0 07: 3 4 4— 3 5 1 .  

m e d i c a l   E n g i n e e i r n g . [ S . 1 . ] : I E E E   P r e s s , 2 0 0 7 : 8 7 6 ・ 8 7 9 .  

[ 5 ] HE N K E L MA N   R  M. Me a s u r e m e n t   o f   s i g n a l   i n t e n s i t i e s   i n   t h e   p r e s e n c e  

o f   n o i s e   MR   i ma g e s [ J ] . Me d i c a l   P h y s i c s, 1 9 8 5 , 1 2 ( 2 ) : 2 3 2 — 2 3 3 .  

[ 6 ]P O R T I L L A   J ,S T R E L A   V,WA I N WR I GH T   M   J ,e t   a 1 .I ma g e   d e —  

[ 2 2 ]刘向 乐, 冯象初 . 小波域三维块 匹配图像 降噪 [ J ] . 计 算机工程 与 

应用, 2 0 1 0, 4 6 ( 1 6) : 1 8 5 - 1 8 7 .  

n o i s i n g   u s i n g   a   s c le a   m i x t u r e   o f   G a u s s i a n s   i n   t h e   w a v e l e t   d o ma i n [ J ]   .

I E E E   T r a n s   o n   I ma g e   P r o c e s s i n g, 2 0 0 3 , 1

2 ( 1 1 ) : 1 3 3 8 ・ 1 3 5 1 .  

[ 2 3 ]毕一鸣 , 马建华 , 刘楠 , 等. 基于A n s c o mb e变换域 B M3 D滤波的低  剂量 C T重建[ J ] . 计算机工程与应用, 2 0 1 0, 4 6( 1 3 ): 2 1 6 . 2 2 0 .  

[ 2 4]K A T KO V N I K   V, F OI   A,E G I A Z AR I A N   K, e t   a 1 .F r o m   l o c a l   k e r n e l  

[ 7 ] C O U P I  ̄P ,H E L L I E R   P, K E R V R AN N, e t   a 1 .No n l o e a l   m e a n s . b a s e d   s p e c k l e   i f l t e i r n g   f o r   u l t r a s o u n d   i ma g e s [ J ] . I E E E   T r a n s   o n   I ma g e  

P r o c e s s i n g, 2 0 0 9, 1 8 ( 1 0) : 2 2 2 1 — 2 2 2 9 .  

t o   n o n l o e l a   mu l t i p l e — mo d e l   i ma g e   d e n o i s i n g [ J ] . I n t e r n a t i o n a l   J o u r -  

h a l   o f   C o mp u t e r   V i s i o n , 2 0 1 0, 8 6( 1 ) : l 一 3 2 .  

[ 8] D A B O V   K,F O I   A,K A T K O V N I K   V,e t   a 1 .I ma g e   d e n o i s i n g   b y   s p a r s e   3 D   t r ns a f o r m— d o ma i n   c o l l a b o r a t i v e   i f l t e i r n g [ J ] . I EE E   T r a n s  

o n   I ma g e   Pr ce o s s , 2 0 0 7 , 1 6( 8 ) : 2 0 8 0 - 2 0 9 5 .   [ 9 ]B U AD E SA, C O L L   B ,MO R E L   JM.A   r e v i e w   o f i ma g e   d e n o i s i n g   a l -  

[ 2 5]S T A RC K   J   L , E L A D   M, D O N OH O   D . I ma g e   d e c o m os p i t i o n   v i a   t h e   c o mb i n a t i o n   o f   s p a r s e   r e p r e s e n t a t i o n   nd a   a   v a r i a t i o n l a   a p p r o a c h [ J ] .  

I E EE   T r a n s   o n   I m

a g e   P r o c e s s i n g , 2 0 0 5, 1 4( 1 0 ) : 1 5 7 0 — 1 5 8 2 .  

[ 2 6 ]李映 , 张艳宁, 许 星.基 于信号稀疏表 示的形态成分分析 : 进展 和  

展望 [ J ] . 电子学报 , 2 0 0 9, 3 7 ( 1 ) : 1 4 6 . 1 5 2   [ 2 7 ]付蓉 , 李洁 , 高新波. 基 于形 态学成分分析的静 态极光 图像分 类算 

g o r i t h ms , w i t h   a   n e w   o n e [ J ] . S I A M  J o u r n a l   o n   Mu l t i s c a l e   Mo d e  

l i n g   a n d   S i mu l a t i o n, 2 0 0 5 , 4 ( 2) : 4 9 0 — 5 3 0 .  

[ 1 O ]B U A D E S   A, C O L L   B, MO R E L   J   M.N o n l o c a l   i ma g e   nd a   mo v i e   d e —  

法[ J ] . 光子 学报 , 2 0 1 0 , 3 9 ( 5 ) : 1 0 3 4 — 1 0 3 8  

[ 2 8 ]B O B I N   J ,S T A R C K   J   L,F A D I L I   J   M, e t   a 1 .Mo r p h o l o g i c l a   c o mp o-   n e n t   a n l a y s i s : a n   a d a p t i v e   t h r e s h o l d i n g   s t r a t e g y [ J ] . I E E E   T r a n s   o f  

I ma g e   P r o c e s s i n g, 2 0 0 7 , 1 6 ( 1 1 ) : 2 6 7 5 - 2 6 8 1 .  

n o i s i n g [ J ] . I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C o mp u t e r   V i s i o n , 2 0 0 7 , 7 6  

( 2 ) : 1 2 3 — 1 3 9 .  

[ 1 1 ]C O U P E   P , YG E R   P, P R I MA   S , e t   a 1 .A n   o p t i mi z e d   b l o c k w i s e   n o n —  

第3 期 

段隆焱, 等: 基 于 非局 部信 息的 医学 图像 降噪技 术 综述 

・ 6 7 1・  

[ 2 9]耿瑞敏 ,练秋生 , 孙 马秋.基 于形 态学成分分析的指纹分 离[ J ] .   计算机工程与应用 , 2 0 0 8 , 4 4 ( 1 6 ) : 1 8 8 - 1 9 0   [ 3 O]RU D I N   L   I ,   O S HE R   S ,F A T E MI   E.N o n l i n e a r   t o t a l   v a r i a t i o n  

n o i s e   r e mo v l  a l a g o i r t h m[ J ] . Ph y s i c a   D, 1 9 9 2 , 6 0( 1 - 4 ) : 2 5 9 — 2 6 8 .   [ 3 1 ]B O B I N   J , MO U D D E N   Y, S T A RC K   J   L , e t   a 1 .Mo r p h o l o g i c a l   d i v e r s i t y   a n d   s o u r c e   s e p a r a t i o n [ J ] . I EE E   S i g n a l   P r o c e s s i n g   L e t t e r s , 2 0 0 6,  

1 3 ( 7 ) : 4 0 9 - 4 1 2 .  

I E E E   Tr a n s   o n   I ma g e   P r o c e s s i n g , 2 0 0 3, 1 2( 1 1 ): 1 3 3 8 — 1 3 5 1 .  

[ 4 0]S I V AR A MA KR I S HN A N   K,WE I S S MA N   T .A   c o n t e x t   q u a n t i z a t i o n   a p p r o a c h   t o   u n i v e sa r l   d e n o i s i n g [ J ] . I E E E   T r a n s   o n   S i g n a l   P r o -  

c e s s i n g, 2 0 0 9 , 5 7 ( 6 ) : 2 1 1 0 - 2 1 2 9 .  

[ 4 1 ]WE I S S M AN   T,OR D E N T L I C H   E,S E R O U S S I   G,e t   a 1 .U n i v e r s a l   d i s c r e t e   d e n o i s i n g : k n o w n   c h nn a e l [ J ] . I E E E   Tr a n s   o n   I n f o r ma t i o n  

T h e o r y , 2 0 0 5, 5 1 ( 1 ) : 5 - 2 8   .

[ 3 2]B O B I N   J ,MO U D D E N   Y, S T A R C K   J   L .E n h a n c e d   s o u r c e d   s e p a r a —   t i o n   b y   mo ph r o l o i g c a l   c o m p o n e n t   a n l a y s i s [ c] / / P r o c   o f   I n t e r n a t i o n l a  

[ 4 2]B U A D E S   A,C O L L   B,MO R E L   J   M.I m ge a   d e n o i s i n g   me t h o d s :a   n e w   n o n l o c l a   p i r n c i p l e [ J ] . S I A M  R e v i e w, 2 0 1 0 , 5

2 ( 1 ) : 1 1 3 - 1 4 7 .   [ 4 3 ]B O B I N   J , S T A RC K   J   L ,F A D I L I   J   M, e t   a 1 . S p a mi t y   nd a   m o ph r o l o g i —   c a l   d i v e r s i t y   i n   b l i n d   s o u r c e   s e p ra a t i o n[ J ] . I EE E   T r a n s   o n   I ma g e  

P r o c e s s i n g , 2 0 0 7, 1 6 ( 1 1 ) : 2 6 6 2 - 2 6 7 4 .  

C o n f e r e n c e   o n   A c o u s t i c s ,S p e e c h ,a n d   S i g n l a   P r o c e s s i n g . [ s . 1 . ] :  

I EEE   Pr e s s , 2 0 0 6: 8 3 3- 8 3 6.  

[ 3 3]B U A D E S   A,C OL L   B, MO R E L   J   M. A   n o n - l o c a l   lg a o r i t h m   f o r   i ma g e   d e n o i s i n g [ C] / / P r o c   o f   I E E E   I n t e na r t i o n l a   C o n f e r e n c e   o n   C o mp u t e r  

Vi s i o n   a n d   P a t t e n  r Re c o ni g t i o n. Wa s h i n g t o n   DC: I EE E  C o mp u t e r   S o c i e -  

t y, 2 0 0 5: 6 0— 6 5.  

[ 4 _ 4 ]C HA N G   S   G, Y u   B i n, V E T T E R L I   M.A d a p t i v e   wa v e l e t   t h r e s h o l d i n g   f o r   i ma ge   d e n o i s i n g   nd a   c o mp r e s s i o n[ J ] . I E E E   T r a n s   o n   I ma g e  

P r o c e s s i n g , 2 0 0 0 , 9( 9 ): 1 5 3 2 — 1 5 4 6 .  

[ 3 4 ]祁 国平 , 吴朝润. 基 于非局部 均值 的 图像 降噪 [ J ] . 山 西电 子技 

术, 2 0 1 2 ( 2 ) : 4 5 - 4 7 .  

[ 4 5]C R O U S E   M   S , N O WA K   R   D,B A R AN I UK   R   G .Wa v e l e t — b a s e d   s i g —  

n l a   p r o c e s s i n g   u s i n g   h i d d e n   Ma r k o v   m o d e

l s [ J ] . I E E E   T r a n s   o n   Si g -  

n a   l P r o c e s s i n g , 1 9 9 8 , 4 6( 4) : 8 8 6 - 9 0 2 .  

[ 3 5 ]S A L M O N   J ,S T R O Z E C K I   Y .P a t c h   r e p r o j e c t i o n s   o f r   n o n - l o c l a   m e —   t h o d s [ J ] . S i g n a l   P r o c e s s i n g , 2 0 1 2 , 9 2 ( 2 ) : 4 7 7 — 4 8 9 .  

[ 3 6]Z H A I   G u a n g - t a o ,wu   X i a o — l i n, Y AN G   X i a o — k a n g , e t   a 1 .MD L   c o n —  

[ 4 6]L I U   J u n ,MO a U L I N   P .I n f o r m a t i o n . t h e o r e t i c   na a l y s i s   o f   i n t e r s c le a  

t e x t   m o d e l i n g   o f   i ma g e s   w i t h   a p p l i c a t i o n   t o   d e n o i s i n g [ C] / / P r o c   o f   t h e   1 6 t h   I n t e na r t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   I m a g e   P r o c e s s i n g .[ s . 1 . ] : I E E E  

P r e s s , 2 0 0 9: 3 8 4 5 — 3 8 4 8.  

nd a   i n t r a s c le a   d e p e n d e n c i e s   b e t w e e n   i ma g e   w a v e l e t   c o e ic f i e n t s [ J ] .  

I E E E   T r a n s   o n   I ma g e   P r o c e s s i n g, 2 0 0 1 , 1 0 ( 1 1 ) : 1 6 4 7 — 1 6 5 8 .  

[ 4 7 ]S I MO N C E L L I   E   P 。A D E L S O N   E   H_N o i s e . r e m o v l a   v i a   B a y e s i a n  

[ 3 7 ]E L A D   M,S T A R C K   J   L,Q U E RR E   P,e t   a 1 . S i mu l t a n e o u s   c a r t o o n  

a n d   t e x t u r e   i ma g e   i n p a i n t i n g   u s i n g   mo ph r o l o ic g l  a c o m p o n e n t   a n a l y s i s  

w a v e l e

t   c o i r n g [ C ] / / P r o c   o f   I E E E   I n t e r n a t i o n l a   C o n f e r e n c e   o n   I m a g e  

P r o c e s s i n g . 1 9 9 6: 3 7 9— 3 8 2.  

( MC A)[ J ] . A p p l i e d   a n d  C o mp u t a t i o n s l  H a r mo n i c   A n a l y s i s ,  

2 0 0 5 , 1 9( 3 ) : 3 4 0 — 3 5 8 .  

[ 4 8 ]易翔 , 王蔚然.   基 于小波域统计混合模 型的图像 降噪方法 [ J ] . 电  子与信息学报 , 2 0 0 5 , 2 7 ( 1 1 ) : 1 7 2 2 — 1 7 2 5 .   [ 4 9 ]王波波 , 来忠信 , 黄廉 卿 , 等. 基 于 多尺度 隐马 尔可夫模 型的 C R   影像降噪方法研究 [ J ] . 光学精 密工程 , 2 0 0 2, 1 0( 2 ) : 1 8 8 — 1 9 2 .   [ 5 0]R AB I N E R   L   R.A   t u t o i r a l   o n   h i d d e n   Ma r k o v   mo d e l s   a n d   s e l e c t e d   a p —   p l i c a t i o n s   i n   s p e e c h   r e c o g n i t i o n [ J ] . P r o c e e d i n g s   o f   I E E E, 1 9 8 9 , 7 7  

( 2 ) : 2 5 7 . 2 8 6 .  

[ 3 8 ]MA U R E L   P,A U J O L   J   F,P E Y R E   G. L o c l a l y   p a r a l l e l   t e x t u r e   m o d e —  

l i n g [ J ] . SI AM  J o u r n a l   o n   I ma g e i n g   S c i e n c e s , 2 0 1 1 , 4( 1 ) : 4 1 3 —  

4 4 7.  

[ 3 9 ]P O R T I L L A   J ,S T R E L A   V,WA I NWRI G HT   M  J ,e t   a 1 .h n a g e   d e —   n o i s i n g   u s i n g   a   s c l a e   mi x t u r e   o f   G a u s s i a n s   i n   t h e   w a v e l e t   d o m a i n [ J ] .  

( 上接第 6 6 6页 )  

or f   E P O N【 C   J / / P r o c   o f   I n t e r n a t i o n l a   C o n f e r e n c e   o n   E l e c t r o n i c& Me —  

e h a n i c a l

  E n g i n e e i r n g   a n d   I n f o m a r t i o n   T e c h n o l o y. g 2 01 1 : 2 2 2 2 — 2 2 2 5.  

[ 3 3]A S T E R J A DH I   A,F A S O L O   E,R O S S I   M,e t   a 1 .T o w a r d   n e t w o r k   c o ・  

d i n g - b a s e d   p r o t o c o l s   f o r   d a t a   b oa r d c a s t i n g   i n   wi r e l e s s   Ad   h c  o ne t wo r k s  

[ 4 1 ]L E E   S   SW, C H E NA.D e s i g na nd   a n a l y s i s   o f   a   n o v e l   e n e r g y   e ic f i e n t   E t h e me t   p a s s i v e   o p t i c l a   n e t w o r k [ C] / / P r o c   o f   t h e   9 t h   I n t e na r t i o n l a  

Co n f e r e n c e   o n   Ne t wo r k s .W a s h i n to g n   DC:I EEE  C o mp u t e r   S o c i e t y,  

2 01 0: 6— 9.  

[ J ] . I E EE   T r a n s   o n   Wi r e l e s s   C o mmu n i c a t i o n s , 2 0 1 0, 9( 2) : 6 6 2 —  

6 7 3.  

[ 3 4]F O U L I   K, MAI E R   M,M I  ̄ D A R D   M.N e t w o r k   c o d i n g   i n   n e x t - g e n e r a —   t i o n   p a s s i v e   o p t i c l a   n e t w o r k s [ J ] . I E E E   C o mmu n i c a t i o n s   Ma g a —  

z i n e, 2 0 1 1 , 4 9 ( 9 ) : 3 8 — 4 6 .  

[ 4 2]K A N O N AK I S   K,Z H A N G   J i n g - j i n g ,C V I J E T I C   J .1   G / 1 0 G— E P O N  

c o m p l i a n t   s c h e me   c o m b i n i n g   O N U   e n e r g y   e ic f i e n c y   w i t h   Q o S   p e r -  

[ 3 5 ]G ON G   X i a o — x u e ,HO U   We i - g a n g ,Z H AN G   L i n — c o n g ,e t   a 1 .A   n o v e l  

n e r g y ・ ・ s a v i n g   lg a o it r h m  b a s e d   o n   s l e e p i n g   l o w・ - l o a d e d   ONU  or f   h y b id r  

f o ma r n e e [ C] / / P r o c   o f   N a t i o n a l   F i b e r   O p t i c   E n i g n e e r s   C o n f e en r c e .  

2 01 2: 1 - 3.  

w i r e l e s s — o p t i c l  a b r o a d b nd a   a c c e s s   n e t w o r k [ C] / / P r o c   o f   t h e   2 n d   I n —  

t e na r t i o n a l  C o fe n r e n c e  o n  Ne t wo r k i n g  a n d  I n f o m a r t i o n  Te c h n o l o y. g   2 0 1   1: 3 3 5— 3 4 2.  

[ 4 3 ] S A N K A R A N   G   C , S I V A L I N G A M   K   M .O N U   b u f f e r   e l i m i n a t i o n   o f r   p o w e r   s a v i n g s   i n   p a s s i v e   o p t i c l a   n e t w o r k [ C ] / / P r o c   o f   I E E E   I n t e n r a -  

t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   C o mmu n i c a t i o n . 2 0 1   1: 1 ・ 5 .  

[ 3 6]C HO WD H U R Y   P, T O R N A T O R E   M, S AR K A R   S ,e t   a 1 .B u i l d i n g   a   g r e e n   w i r e l e s s — o p t i c a l   b r o a d b a i i d   a c c e s s   n e t w o r k( WO B A N)[ J ] .  

J o u r n a l   o f   L i g h t wa v e   T e c h n o l o g y , 2 0 1 0, 2 8( 1 6) : 2 2 1 9 - 2 2 2 9 .  

[ 4 4]R OD R t GU E Z - P /  ̄ R E Z   M,H E R R E R I A — A L O N S O   S,F E R N AN D E Z -  

VEI GA  M, e t  a 1 .I mp r o v i n g   e n e r y  e g ic f i e n c y  i n  u p s t r e a m EP ON  

[ 3 7]C HE N   S h e n .E n e r g y   e ic f i e n c

y   nd a   d i f e r e n t i a t e d   Q o S   i n   n e x t   g e n e r a -   t i o n   P O Ns[ D] . Wa t e r l o o : U n i v e si r t y   o f   Wa t e r l o o , 2 0 1 2 .   [ 3 8 ]KR A ME R   G, MUK H E R J E E   B, P E S A V E N T O   G.I P A C T: a   d y n a m i c  

c h nn a e l s   b y   p a c k e t   c o a l e s c i n g[ J ] . I E EE   T r a n s   O n   C o mmu n i c a -  

t i o n s , 2 0 1 2 , 6 0( 4 ): 9 2 9 ' 9 3 2 .  

[ 4 5]Z H A NG   J i n g - j i n g ,A N S A RI   N. S t a n d rd a s — c o mp l i a n t  E P O N  s l e e p   c o n t r o l   f o r   e n e r g y   e ic f i e n c y : d e s i g n   a n d   a n l a y s i s [ C] / / P r o c   o f   I E E E  

I n t e na r t i o n l  a Co n f e r e n c e   o n   Co mmu n i c a t i o n s . 2 01 2: 2 9 9 4- 2 9 9 8.  

p r o t o c o l   o f r   a n   E t h e n r e t   P O N( E P O N ) [ J ] . I E E E   C o m mu n i c a t i o n s  

Ma g a z i n e , 2 0 0 2 , 4 0 ( 2 ) : 7 4 — 8 O .  

[ 3 9 ]于文畅.无 源光 网络节能等关键技 术研 究 [ D ] .北京 : 北京邮 电  

大学 , 2 0 1 1 .  

[ 4 6]DH A I N I   A   R, HO   P   H,S H E N   G a n g — x i a n g ,e t   a 1 . E n e r g y   e ic f i e n c y  

i n   Et h e ne r t   p a s s i v e   o p t i c l  a n e t wo r k s :f or   h o w   l o n g   c a n   ONU  s l e e p ?  

[ 4 0]WA N G   Z h e n ,Y U   we n — c h ng a , WA N G   L i 一  a n .E n e r g y   s a v i n g   me c h a -  

n i s m  b a s e d   o n   d o u b l e — wa y   p o l l i n g   DBA  lg a o it r h ma n

d   ONU  s l e e p   mo d e  

[ E B / O L ] .( 2 0 1 1 — 0 5) .h t t p: / / e c e . u w a t e r l o o . c a /~a d h in a i / F i l e s /  

G E PON s , l e e p . p d f .  

— — .

范文九:生命医学类信息的开放获取研究综述 投稿:雷貌貍

21 0 0年 1   2月

情 报 探索 

第 1 ( 18期 ) 2期 总 5  

生命医学类信息的开放获取研究综述 

静 

40 6 ) 3 0 8 

( 北 工 业 大 学 图 书馆  武 汉 湖

述 了 OA 期刊 和 OA仓 储 面 临的 问题 及 采 取 的 策略 。  

要 : 国 内外 生 命 医学类 信 息 的 开 放 获 取 ( 从 OA) 源 出发 , 对质 量控 制 、 资 针 资金 来 源 、 识 版 权 和技 术 障碍 四 个 方 面 ,   知 阐

关 键 词 : 放 获取  医学信 息 开 放 获取 资 源 生 命科 学信 息  开    

中图 分 类号 : 2 0 3 G 5.   7 文献 标 识 码 :   A 文章 编 号 :0 5 8 9 ( 0 0 1 - 0 6 0   1 0 — 0 5 2 1 )2 0 6 — 3

开 放获 取 ( p n A c s, A) 国际学 术 界 、 O e   cesO 是 出 

版 界 、图书 情报界 为 了推动 科研 成果通 过互 联 网免  费、 自由地利用 而进 行的运 动[。其 目的是促 进 科学    信 息 的广泛 交流 , 过 网络进 行科 学交 流与 出版 . 通 提  高科学研 究 的公共 利 用程度 。 医学 科 学信 息资 源的  率 先开 放获 取将对 整个 科学 出版 、 科学 信息交 流 、 科  学 研究 乃至 科研合 作产 生深 远 的影 响 .对世 界各 国   平 等 、有效 地利用 人类 的科 技文 化遗 产和科 技 成果 

具 有重要 意义 。   1 开 放 获 取 的 概 念 

科 技 和 医学 领 域 文 献公 开 获 取 的公 共 资源 。 目前  Po L S出版 了 8种 可 以免 费获 取 全文 且 经 过 同行 专  家 评审 的 ,关于 生命科 学与 医学领 域 的期 刊 。分别 

是 :I S Booy P o  dc eP o   o ua o a P ̄   i g 、 L SMe i n 、 L S C mp tt n l l i i  

B o o 、 L S Ge e t s P o   ah g n 、 L S C n — i lg P o   n   i 、 L S P t o e s P o   h i y c   c lT i l  L S ON P o   N g e td T o i a  Di a  r s P o   a E、 L S e lce   rpc l  

“ 放获 取 ” 是 2 开 O世 纪 9 O年 代 兴 起 的一 种 新  型 的学 术信 息共 享 的 自由理 念 和 出 版机 制 。 目前 ,  

sae 。 部被 Mel e收 录。 L SBooy定位 于生  ess 全 di n P o  i g l 物 学 科 领 域 的 高端 期 刊 ,希 望 赶超 Si c 、 a r  ce e N t e n u 和 C l三大传统 生物 医学领 域 的一 流期 刊 ,是生命  el 科 学类 引用率最 高 的期 刊之 一 。   ( ) i   r  rs 2 H g

Wi P es是斯 坦 福 大学 著名 的 学 术  h e 出版商 , 目前 已成 为全 世界 三个最 大的 、 能够 联机 提  供 免 费学 术论文 全文 的 }版 商之一 。截 至 2 o 十 { o 8年 5   月 , i Wi   rs 供 免 费 检 索 的 期 刊 有 1 10 H s r Pes提 h e   0  种 , 收 录 18 6 1 3篇免 费 的论文 全 文 , 共   5  4 主要 包 括  生 命 科学 、 医学 、 理学 和 社会 学 领 域 的核 心 期刊 , 物   被 称 为全 球最 大的免 费全文 学术论 文数据 库  ( ) iMe   e t l 3 Bo dC nr 是一家 独立 出版 社 ,致力 于  a 提 供 经 过 同行 评 议 的 生 化研 究 期 刊论 文 的 开 放 存  取 。 目前 B MC已经 拥 有 1 6种开放 存取 期 刊 , 8 收录  的期刊 范围涵盖 了生 物学和 医学 的主要领域 。   ( ) u Me   e t lP 4 P b d C nr (MC) 2 0 a 是 0 0年 1月 由美  国 国立 医学 图书馆 ( L 的国家生 物技 术信 息 中心  N M) (C I N B )建立 的生物 医学 和生命 科 学 期刊 全文 数 据  库。 一般 网溯 到期刊 创刊年 。 免费全 文访 问 的时 间是  出版 后 的 0 6个 月 。 目前 加 入 P ~ MC 的期 刊 有 4 2 0 

种。  

为人 们广 泛 引用 的“ 放获 取 ” 开 定义 有两 个 。 一个 是 

“ u a et pn A c s Iiai ” B M ) 宣 言 , B d p s O e  ces nt t e ( O     i v 对 

O A定义 为 :对某文 献 的开放 存取 意味 着它 在 It - “ ne   r nt e 公共 领域 里可 以被免 费获取 , 允许 任何 用 户 阅 并   读 、 载、 下 复制 、 递 、 印 、 传 打 搜索 以及 全 部 在线 全 文  信 息 , 许 对论 文全 文 进行 链接 , 立索 引 , 作 软  允 建 用 件 的输 人数 据或其 他 任何合 法用 途 。用户在 使 用该  文 献 时不受 财力 、 律或 技 术 的限制 , 法 只需 在获取 时  保 持文 献 的完整性 , 对其 复制 和传 递 的惟一 限制 , 或 

者 说版 权 的惟一作 用 应是使 作者有 权 控制 其作 品 的  完 整性 以及作 品被 正确接 受 和引用 。” 另一个 是 《 百 

思 达 开放存 取式 出版 宣言 》 O 的定义 , 必须 满  对 A 它

足 两个 条件 :一是 文献 作者 或著 作权 人授权 世 界范  围 内的所 有用 户 为合理 目的而在 任何 数字媒 体 上免  费 、 条 件地 获 取他 们 的文 献 , 许 用户 公 开 复制 、 无 允  

利用、 扩散 、 传递 和演示 , 并创作 和传播基 于这些 文献  的新 作 品 , 户可为 个人使 用 打 印出少

量复 本 : 是  用 二 作 品的完整版本 、 所有 附件和上述 授权声 明要 以适 当   的标 准 电子格式 , 存储在 至少一个 网络数据库 中[。 2  ] 2 国 内外 生命 医学 类信 息 的开放获 取资 源 

21 国外 开放 获取 资源  .  

211 0 期 刊  ..   A

( ) i e   e t 提供 生 物医学 方 面 的免 费期  5 Bo dC nr m l a 刊 论文 。收 录英 国伦敦 生物 医学 中心 的 16种 同行  9 评 审 的全 文期 刊 , 主题 覆盖 生命科 学领 域 , 包括 生物  化 学 、 生物 学 、 传学 、 疫学 、 微 遗 免 毒物学 及 最新 的生  物 工程学 、 化学 接 收器研 究 、 因疗 法 和免疫 毒理 学  基

等。  

( )— T E由 日本科学 技术 振兴 机构 (S 开  6 J S AG JT) 发, 即时 发布 日本科 学技 术研 究 的杰 出成果 和发展 .  

( ) L S科学 公共 图书馆 致 力 于使 全球 范 围的  1P o

收稿 日期 : 0 0 0 -2   21-4 5

作 者 简 介 : 静 ( 92 )女 , 黎 1 7 一 , 本科 , 员。 馆  

6 6 

21 0 0年 1   2月

静 : 命 医 学 类 信 息 的开 放 获取 研 究 综 述  牛

第l 2期 ( 18期 ) 总 5  

出版 的期 刊涉及 到 各个 学科 领 域 ,收 录 了 日本 各科  技 学会 出版 的文献 ( 以英 文 为 主 ) 包 括 2 5种 电子  , 5 期 刊 , 种会议 录 以及研 究 报告 等 。 多   ()e L 7 Si O是 巴西 科 技期 刊在 网上 的一 种 合 作  E 性 的 电子 出版模 式 , 已链 接 了 5 4种 (o 8年 5月 ) 5 2o   网络 版科 技 期 刊 , 盖 了农 业 、 物学 、 覆 植 动物 学 、 医学  等 多个领 域 。  

() i i 8 Bo s 集 了 16 O多 种在 线 生物 医 学全  v a收  O 文 期刊 信息 , 并将 其 细分为 2 3大 类 。其 中第一 类 是  免 费期 刊 (   ol t no reJun l) 目前有 10 A C l ci  f e   ras , e o F o 8  种 左右 ( 0 8年 5月 )  20 。 21   O 医学信 息仓储  .. 2 A () pn O 1 O e D AR是英 国 的 N tn h / ( 丁汉 ) ot g a i n 诺   大 学 和瑞 典 的 L n ( 德 ) ud 隆 大学 共 同 创建 的开 放存 

含文 章 数 l  3  1 11 39 l篇 , A 仓 储 数 目 9 5个 , 含  O 7 包 文 章 32 33 8篇 ,平 台收 录文 章 总计 :44 73 9   8  9 1  1  0  

篇。   3 开放获 取资 源面 临 的 问题 及 采取 的策 略   

3 1 质 量 控 制  .  

O A期 刊为 了确保

期 刊论 文 的质 量 . 沿用 了传统  学 术 期 刊在 发展 过程 中形成 的同行 评审 制度 , 几乎  所有的 O A期 刊都 是 同行评 审 期刊 。P o  i oy定  L SBo g l 位于生 物学科领 域 的高端期 刊 . 实施 严格 的 同行 评议  制度 , 有效 的质量控 制 . 稿率高 达 9 %以上 。 进行 退 0   国际上采 用 影 响因 子或 文章 被 引频 次来 评价 开  放获 取期 刊 的质 量 问题 。最 近 对所 有开 放 获取 期刊  的影 响力表 现进 行 了一 项研究 。 该研 究利 用 II s 引文  计 量 因子 ( 影 响 因子 , 引半 衰 期 等 ) 如 被 比较 了开 放  获 取 期 刊与其 他 期 刊的 不 同 。 目前 国 内针对 开放 存  取 期 刊科 学 质量 评价 方 法不 一 的现 实 ,采取 同行 评  议法 、 引文 分 析法 、 网络计 量 方法 应 用于 开放 存取 期  刊质 量 评价 的优 势与 不 足 。 出 了综 合评 价 方法 [。 提 3  ] 目前 之所 以没有 高水 平 的开 放存 取 期刊 主要 是 因为  缺乏 质量 意识 和行 之有 效 的评 估 机制 。   O A仓 储 一 般 不 实 施 内容 方 面 的 实 质 评 审 工  作 ,只 是要 求作 者提 交 的论 文基 于某 一 特定 标 准格  式 . 符 合一 定 的学 术规 范 , 收录 的论 文 除作 者提  并 它

交 外 , 还 包 括 A r a   h s a SceyIs tt o  me cnP yi l oit、ntue f i c  i  

取 机 构 资 源 库 、学 科 资 源 库 目录 检 索 系 统 。截 至  20 0 8年 9月 O e D A pn O R共 收 录 了 11 0余 个 机构   0 的资源 库 ,其 中生 物 医学领 域 的资 源库 占资源 库 总  数 的 1 %, 种是英 文 的资 源库 占 8 %。 p n O R 2 语 7 O eD A   是 生命科 学 领域 最好 的机 构库导 航 目录 。  

( ) O J 南瑞 典 的隆德 大学 图 书馆 整理 的 一  2D A 是 份 开放 获取 期 刊 目录 , 录 的均 为学 术 性 、 究 性 期  收 研 刊 。截 至 2 0 0 8年 9月 该 目录收 录期 刊 36 4种 ,  1 其  中生物 医学 期刊 5 1 。 9种   ( ) pnJ G t 统地 收集 了全 球 约 45 4种  3 O e — a e系  0 期 刊 , 含学 校 、 究机 构 和行业 期刊 。 p nJ G t 包 研 O e — a   e 每 1更 新 。每 年有 超 过 3 3 O万 篇 新 发 表 的 文 章 被 收  录, 并提 供全 文检 索 。  

22 国 内开 放 获 取 资 源 .  

P yi h s s等 出版 的 1 c 2种 电子 期刊全 文 。 对于 O A仓 储 

( )生命 科 学学科 信 息 门户 :t : bo dcd. 1

ht / ime . 1 p/ s   a. /P — H m .h c nS T c o e p是 国家 科学 数 字 图书 馆 ( s  p c— D ) 助 的建设 项 目之 一 ,由 中国科 学 院上 海 生命  L资 科学研 究 院 、 上海 图书馆 、 海科 技情 报 研究 所 生命  上 科学 图 书馆 负责 建设 。它是 南生命科 学 图书馆 资 深  信 息资 源建 设人 员 和生命 科 学 领域 专家 共 同精 心 建  设 的生命 科学 网络 资源 导航 ( 英文 版 ) 主要 建设  中、 。 宗 旨:为对 生命科 学 信 息资 源有 所需 求 的用 户 提供  免费 服务 ,成 为 在 本学科 范 围 内具有 相 当知 名 度和  定权 威 性 的学 科 信息 门户 网站 。   ( ) 图链接 服 务 (n LN e) 南中 国图 书进  2中 cp I K r是 出 口( 团 ) 集 总公 司开 发并 提 供 的 国外 期 刊 网络 检索  系统 。共 收 录了 国外 l0 0多家 出版 社 的 2  o  0 55 o多 

应 该 从 政 策 、 术 、 理 、 务 和 方 法 上 对学 术 机 构  技 管 服 库 自存储 资源进 行质 量 控制 。 从元 数 据质量 控制 、   内 容 质量 控 制 以及 数据访 问质 量控 制 3个层 面 建立 合  理 的 质量评 价指 标 Ⅲ。  

32 资金 来 源 .  

种 期 刊 的 目次和 文摘 数据 ,并保 持 时时更 新 。截止  20 o 8年 9月 8日 ,n LN e 收 入 的 O cpI K r A期 刊 已有  1  8 37 7种 , 含文章 数 73 50 2篇 , 供 用 户 免 费  包  6   8 可

下 载全 文 。  

开放存 取 虽然 能够 免 除 印刷 、 体设 备 等开销 , 实   但 是 必 须 支 付 网络 维 护 费用 、专 家 评 议 费 用等 ,   目 前 , 放存 取资 金主要 有 4种 来 源 : 开   ( ) 者付 费 。 内外 的开放 获取期 刊 主要都 是  1作 国 采 用 了这 种方 式 。O A期 刊实 施 严 格 的 同行 评 审 制  度 , 止是 O 这 A期 刊最 主 要 的成 本。O A仓储 通 常 是  不 经过 同行评 议 ,由作者 本人 将 论文 以特 定 的格 式  放 到文 档服 务 器上 , 行 开放 性存 档 , 实 作者 基 本不 用  付费。   () 2 围家 项 目、 府 和 机 构 基 金 、 政 专业 协 会 等 机  构 的赞 助 与支 持 。 由于 开放存 取 的公 益性 , 府 、 政 科  研 机 构 和科 学 基 金 会 承 担 全 部 或 部 分 学 术 交 流 成  本, 这也 是 开放存 取 出版 的主要 经 费来 源 。O A期 刊  采 用 的作 者付 费模 型 ,即作 者从 项 目或课 题 经 费 中   抽 取部 分经 费用 于 出版研 究成 果 。   ( ) 术研究 和管 理 机构 提 供经 费 。 3学 开放 存取 仓  储 尤

其 是 学科 、机构 开放 存 取仓 储 基本 上都 是相 关  的大学 院系和研 究 所用 已有信 息 资源 和硬 件 基础 创 

67  

( ) A资 源一 站式 检 索 服务 平 台 ( ooa) 目 3O Sc l 是   r 前 最 大 的开 放存 取 资源集 成 检 索平 台 , 截止 2 0 0 8年  9月 8日 ,o o r 人 的 O S cl 收 a A期 刊 已有 72 7种 .  9 包 

21 0 0年 1   2月

情 报 探 索 

第1 2期 ( 1 8 ) 总 5期  

建和 维护 的 , 运行经 费也就有 了保 障 。 其   ( ) A期刊 也在 寻找其 他的途 径 ,包括 争取相  4O 关机 构 的赞助 、 营广告业 务 、 供印刷产 品的收 费  经 提 服务 以及 为用 户提供收 费 的增 值服务 。  

33 知 识 产 权   .

知 识产权 问题 

开放 获取 的知 识产 权 以最 大 限度保 护 作者 的权  利 。然 而如何 制定 较 为合理 的知识 产权 政 策 以实 现  既 保 护 作 者 的知 识 产 权 又不 会 阻 碍 学 术 资 源 的 传  播, 是近 几年来各 界学 者一直关 注和 探讨 的问题 。  

34 技 术 障 碍  .

众所 周知 ,开 放获 取 ”的思想 强调免 费获 取 以  “ 及 自南使用 .这体 现 了信 息的 自由、平 等利 用 的思  想, 有利 于知识 共享 目标 的实现 。 开放获取 运动 ” “ 其  实 与知 识产权 的保 护 并无根 本矛 盾 .知 识产 权 的保  护正是 为 了保 护知 识 创作 者的利 益而 强调 ,一旦 作  者授 权 “ 开放获 取 ” 即受到法 律认 可和保 护 , , 只是保 

开 放存 取主要 是通 过计算 机 网络 的途 径 ,使 科 

研 人员 可 以随时 随地及 时 、免费 地获 得最 新 的学 术 

成果 ,因此 信息 技术 和计算 机技 术是 开放 存取 的基  础技术 。同时开 放存 取还存 在着 自身 所特 有 的技 术  难题, 如数字 资源 的组织 、 索 、 用 , 检 利 数字 资源 的长 

护 的 目标不一 样 ,前 者是保证 知 识创 作者利 益不 被  侵 害 , 者是保 护 知识利 用 者不被 恶 意敲 诈( 后 以知识  产 权 为 由对 用户 进 行违 背 作 者意 图 的人 为限 制 . 如 

提高 门槛 、 收费 、 拒绝 使用 等 ) 。因此 , 开放 获取运 动  以及相 关 机 构应 当与知 识产 权 保 护 组织 主 动联 系 。   在 提供 开放 获取 资 源 的前期 准备 中处理 好 与 作者 、  

期 保存 , 数字 资 源的知识 产权 保护 技 术 , 字资 源的  数 集 成等 。 只有成 功地解 决 以上的技 术方 面的 问题 , 才  能使开 放存 取资 源得 到真 正的利 用 。 国外 的研 究主 

要 是集 中于实践 性 的 .而 国 内的研究 则 主要集

中于 

机构等 有关 的知识 产 权 问题 ,同时在 提供 开放获 取  资源使 用 的同时 , 提醒 利用 者有关 知识 产权 问题 . 消  除用户 的担 心与 疑虑 , 从而 促进知 识 的传播 , 实现 知 

识社会效 应 的最大 化 , 动社会进 步 。 推  

国外技 术介 绍和 技术 障碍 的总结 。针 对信 息寄存 安  全及 防护 问题 ,应积 极实施 学术 信 息开放 获取 的政  府策 略 , 善信 息 资源公 开获取 的法 律环境 , 立 国  完 建

家许可 证制度 、 信息 寄存制 度和版 权许 可证 制度 , 政  府应 出台相 关鼓励 政策  。 1  

S i t cC m n 启 动 了知识库 内容 的 引言跟  ce i   o mo s nf i

知 识产 权作 为一 种保 护手段 ,在 信息 共享方 面  的权利 是有 限制 的 而不是 绝对 的 。如果知 识产权 限 

制 了思 想和 信息 的 流动 ,其结果 将是 阻碍 而不是促  进 仓 新 。因此无论 是 版权 法或是 专利 法都设 定 了一  0 个 保护 的“ 门槛”  。 知 识 共 享 ( C) 可 协议 的 } 现 为 解 决 作 者 自 C 许 } {   存档过 程 中的版 权 问题提 供 了灵 活 、标准 的解决 框  架 ,作者 自己也 可 以在 自存档 的过 程 中按 照 自己的  期望 , 灵活地 定义 自己论 文的授 权方 式 。O A论 文仓  储 在知 识 产权 方 面存 在着 一定 的障 碍  就 O A仓 储  预印本 而 言 , 作者完 成 预印本后 , 在 作者仍然 拥有 版  权 ,可 以 自南地 将 该 预印 本存 放在 任何 一个 O A论  文仓储 。 但一 旦该 论文被传 统期 刊录用 . 商业 出版者  为 了独 占和 垄断 目的 ,往 往都要 求 作者将 论文 的版  权 完全 交 给出版 者 ,如果 作者 同意在 传统 期刊 上发  表 , 一般都 失去 了论文 的版权 。 则 迫于 开放获取 的压  力 , 其是 医学文 献 , 尤 一些 商业 } 版者 已经 开始 允许  H 作 者将 预 印本存 档在 某一公 共仓 储 中 ,但 还有 众多  出版 者并 没有这 样 的承诺 。 针对这 种情况 , 于在期  对 刊上正 式 发表 的论 文 ,作 者又 向 O A仓 储提 交勘 误 

本 ,提 供 的最后 版 本是和 原先 预印 本在 内容方 面有  不 同之处 的一个 版 本 。 通过 勘误 本 , 医学研 究人 员就  可 以间接 免 费地访 问论 文 的最后 版本 。  

踪服 务 。印度 针 对 国内 的 O A知识 库启 动 了跨库 搜  索 引擎 服 务  Bo dC nrl 新 了开 放 知识 库 服  i me  e t 更 a 务, 以便 于 内容 的存储 、 性化 、 档转 变 、 个 文 同时支持  R S IC和 U O N启 动 S R S 。JS K L WO D

项 目。 供知 识  提 库 自动存储 。Z tr o o正在增 加新 的功 能 . e 允许用 户将  公 共 领 域 的 文 档 上 传 到 其 互 联 网 档 案 库 Z to oe   r Cm n o mo s中。   欧 盟资助 的 R V R项 目。 目的是让 不 同的知  IE 其 识 库 整 合 到一 个 巨大 的 网络 状 “ 图书 馆 中 的 图书  馆 ” 究人员 已经 开发 了名 叫 D N T的开 源软件 ,  研 —E   它 能连 接分 布在 2 5种 语 言 的 不 同计算 机 平 台上 的  信息 。到 目前 为止 . 自 2 国家 、 来 7个 应用 2 5种语 言  超 过 20个 学 术机 构 的知 识 库 已经连 在 了 一起 , 4 创  建 了 D I ER搜 索入 口。 项研究 也 引起 了中 国、 RV 这 印  度 和南 非等地 区研 究机构 的兴 趣 , 中国科 学 院正在  评估 D N T, — E 以用 它建立一 个全 国性 的知识 库 。   尤 其是 G ol og e图书 馆 与 诸 多 大 学 和公 共 图书  馆 的合作 , 以方便 地检 索来 自学 术 出版 商 、 可 专业学  会 ,各 种 预印 本库 ,以及 大学 等学 术机构 的 学术信 

2o o 8年 6月 5日我 国颁 布 了《 国家知 识 产权 战  略纲 要》 充分 说 明 , 识产权 问题 已经 不是 一个 单  这 知 纯 的法 律 问题 , 已经 上 升到 国家 发 展战 略层 面 , 为  此 , 会 各方 面 应 该广 泛关 注 , 入研 究 , 社 深 高度 重 视 

息 , 进 了欧洲数 字图书 馆一体 化建设 规划 。G ol 促 oge   增加 了提供数 字化 后 的公 共领 域 的图书 中扫 描 的图  像 的文 本格 式 、 并正 式启 动 了期 刊归 档数 字化 项 目。   密歇 根大学使 G ol oge图书扫描 与 O I A 兼容 。 C O A启  动 了其 开 放 图书 馆 的试验 版本 ,描 绘 了对 扫 描 的开  放 获取 图书进行 类似 于 Wi 的广泛 分类 、 k i 联机 编 目   的计划 , 以及数 字化并 借 阅孤 本 作品 的项 目。   目前 ,还没 有资 助机构 完全 实施 双存 储 与发 布 

21 0 0年 1   2月

情 报 探 索 

第l 2期 ( 1 8 ) 总 5期  

河北省高校图书馆 电子资源建设现状与对策 

张春 峰

( 山 大 学 图 书馆  河 北秦 皇 岛 燕

摘 关 键 词 : 子 资 源建 设 电 中 图分 类 号 : 2 8   G 5. 6 区域 联 盟 高校 图 书馆

王 晶 拮 

06 0 ) 6 0 4 

06 0 ) 燕 山 大 学 科技 处  河 北 秦 皇 岛 604 (

河 北 省  文章 编 号 :0 5 8 9 (0 0 1— 0 9 0  10 — 0 5 2 1 )2 0 6  ̄ 3

要: 通过 调 查 , 述 了河 北 省本 科 院校 图书馆 电 子 资 源建

设 现 状 , 对 其存 在 的 问题 提 出对 策 。 概 并   文 献 标 识 码 :  A

河 北省 高 等学 校 中绝 大多 数 为省 属 院校 。在 电  子 资 源 的联合 采 购方 面起 步较 早 。 0 2年 即开始  自2 0 在省 教 育厅 领 导 下建 设 “ 北省 高等 学校 数字 图书  河

图书馆 主页 统计 电子 资 源信 息 ,以期 了解 河 北省 高  校 图书馆 电子 资源 的建设 现状 及存 在 的 问题 。3 3所  本科 院校 中 . 过 不 同 时 间 的多 次 尝试 , 有 2 经 共 6所 

馆” …,并 成 立 了 由河北 省 5 0余 所 高 校 图书 馆 组成  的 河 北省 高 等学 校 数 字 图 书馆 联 盟 [. 功 地组 织   成

实施 了超 星 电子 图书的联 合采 购工 作 。2 0 0 5年燕 山  大学 又 与 C L S签 订 省 中心 子 项 目承 建 协议 书 . A I 止 

院校 图 书馆 主 页可正 常访 问 ,其 余 7所 或没 有 图书 

馆 主页 , 只限校 内访 问 , 法通 过 因特 网访 问 到图  或 无

书馆 主页 。 现将 访 问的 2 6所 高校 图书馆 电子资源 建 

设 现 状概 述 如下 :  

式成 为 C LS河北 省 中心 。随着 国内外 电子资 源价  AI 格 的不断 上涨 ,河北 省 高等 学校 图书 馆 电子资 源建  设处 于 一 种什 么 样 的 状态 以及 如 何 进一 步 发 展 , 成  为省 内 图书馆 T 作者 以及 相 关职 能部 门思 考 的 问题 

之一 。  

11 中文数 据库 类 型 集 中购 买 率 高 , 文 资 源相 对  .   外

匮 乏 

从 电子 资 源建设 情 况 来 看 ,6所 本 科 院校 图书  2 馆 均 购 置 了中 国知 网的 “ 中国期 刊全 文数 据 库 ” 外  , 文 数 据 库 以 “ 星 外 文数 字 图书 ” 置 率最 高 , 1  美 购 有 2 家 图书 馆购 置 。购 置 率 较 高的 5个 中文数 据 库 及 5   个 外 文数 据 库 的名称 、购置馆 数 及所 占 比例 情况 如 

表 l所 示 

1 现 状及 存在 问题 

作者在 2 0 0 9年 1 月 1 1 1 ~ 5日之 间 , 据教 育部  根 20 0 9年 6月 2 3日发 布 的 《 围普通 高校 》 单 [, 全 名 3 选  ] 取 了河北 省 3 3所 本科 院校 作为调 查 对象 , 通过 访 问 

表 1 购 置 率较 高 的 中外 文数 据 库   

中文数 据库 中 ,超 星 数 字 图书” 是 南河北 省 高  “ 等 学校 数字 图 书馆 联 盟联 合采 购 的 电子 资 源 :外文  策 略 。R U 的新政 策 中要求 存储 元 数 据和 论 文全  CK 文 , 于元数 据 存储 的要 求 是 “ 对 在论 文 正式 出版 或其  邻 近时 间 内在 任何 可 能存储 的地 方进 行存 储 。 但遗  ” 憾 的是 ,该政 策 没 有提

及 任何 关于 论文 全文 存储 和  发 布的 时 间要 求 。惠康 基 金会 对全 文存 储 与发 布 的  时 间进行 了区分 ( 存储 要 求 论文 被 录用 时 即时存储 ,   发布 在论 文 正式 出 版 6个 月之 后 ) 但也 没有 清楚 地  , 提 出在 发 布 论 文 全 文 之 前就 要 发 布元 数 据 : I 采  NH 取 了同样 的 做法 ,但 是 在 发布论 文 全文 之前 给 了更  长 的一 段 时滞 期 。C R S F P A都 对论 文 全 文发  U E 、R A 布 时间设 置 了最 终 的期 限 ,但 都未 提及 论文 存储 的 

数 据 库 中的 “ 星外 文数 字 图书 ” “ r S i e” 美 和 Wol cN t也  d 是 河 北省 联 合采 购 的 电子资 源 。这 2个数 据 库也 都  时间. 也未 提及元 数 据存 储和 发 布的时 间 。  

参 考 文 献 

[ ] 周 金元 . 药信 息检 索 与 利 用 教 程 [ . 江 : 1 医 M]镇 江苏 

大 学 小版 社 . o 8 1 9 2 0 2 0 :9 — 0  

[ ] 倪 代 川 , 树 怀 . 息 共 享 空 间 环 境 下 开 放 获 取 与  2  任 信

知 识产 权 探 析 [ ] 情报 理论 与实 践 ,0 9 7 : 0 2   J. 2 0 ( )2 — 2

[] 陶雯 , 德华 , 3  胡 曲艳 吉 , . 等 开放 存 取 期 刊 质 量 评 价 

方 法研 究 [ ] 图 书 情报 _ 作 ,0 6 1 ) 1 — 0 J. T 2 0 (0 :9 2  

f ] 郎庆 华 . 术 机 构 库 子 存 储 资 源 质 量 控 制 策 略 探  4  学

析 [ ] 情 报 杂 志 ,0 9 2 :6 4   J. 2 0 ( )4 — 8

[ ] 孙 红 娣 . 开 放 存 取 中 的数 字 资 源 长 期 保 存 问 题  5  论

[ ] 图书 馆 学 研 究 ,0 5 1 ) 1 — 8 J. 2 0 ( 1 :5 1   6  9

范文十:信息技术在医学研究分析中的应用综述 投稿:陶祬祭

信息技术在医学研究分析中的应用综述

前言: 所谓医学研究分析,就是根据医学研究所得的客观数据和现象而得到的相关结论。本篇综述将具体举例说明利用信息技术去进行药品分析、医学统计中的应用,这些例子都说明进入21世纪后信息技术对于医学革命进步的主导作用。同时将会对信息技术在医学应用中的前景以及所将面临的挑战进行相关叙述。 关键词:

医学研究分析;信息技术热点应用;发展挑战

一. 引言:

进入21世纪,我们步入信息化社会,同时随着第三次科技革命的逐步深入,信息化社会进程加速,信息技术蓬勃发展。本篇综述将就当前热点信息科学技术在医学领域的应用具体举例说明信息技术在医学研究分析中的应用。通过一些信息技术在医学研究分析方面的应用以及相应的动态和成果的展示,来突出说明信息技术在对提升医学科技创新能力的作用,在医学科技创新中占据着举足轻重的地位,而且随着医学技术的不断进步与发展将发挥越来越重要的作用。

二. 正文:

2.1 利用信息技术进行药品分析:

如今的药物分析随着药物化学的发展逐渐成为分析化学中相对独立的一门学科, 在药物的质量控制、新药研究、药物代谢、手性药物分析等方面均有广泛应用。

[1]进入21世纪以来,随着信息科学、计算机技术的引入, 药物分析学迅猛发展并已经进入分析科学这一崭新的领域, 药物分析也正发挥着越来越重要的作用, 在科研、生产和生活中无处不在, 尤其在新药研发以及药品生产等方面扮演着重要的角色。

如今的信息技术对药品分析的奉献主要集中在:药品的药性分析、药品的成品分析、药品和化验分析等。

首先对于体内的药物分析,是通过分析的手段了解药物在体内数量与质量的变化,获得各种药物代谢动力学的各种参数和转变代谢的方式、途径等信息,有助于药物生产、实践、研究、临床等各个方面对所研究的药物做出估计评价,以及对药物的改进和发展做出贡献。它的研究对象有如下特点:

1. 浓度或活性极低

2. 样品复杂,多需分离和净化

3. 仅有少量样品可供分析

4. 工作量大

5. 徐快速提供结果

6. 数据处理和结果阐述困难

介于以上特点,常采用CG、HPLC、UV以及荧光浓度法,仪器分析占了很大比重。现代科学技术的发展使仪器分析和计算机紧密结合,自动化控制程度大幅度提高,计算机深入到整个方法中,从条件选择到最优化处理曲线拟合等等。[2]

1990年,董而博、王顺福建立了“求算片剂体外释放参数的微机程序”,使用Baste语言设计了加权最小二乘法求算Weibull分布参数的程序,适用于比较普及的PC—1500等袖珍微机,实践证明该程序操作简便,运算迅速,结果准确可靠,易于普及。[3]

此外,在质量标准的制定过程中,数据分析工作量大,同时在药物含量测定以及检查项目中均存在大量的计算机工作,比如朱国军建立的“多因素水平析因分析的dBASE—3处理系统“具有很高的应用价值,它应用对数据进行排序、删改、数据统计等功能,值得我们借鉴和使用;王云华使用dBASE—3编制而成的“医院药品制剂质量检验数据出力自动化微机管理系统“解决了药片剂外的各种药品质量检验和数据处理问题,自动化程序更高,操作简单、易学。

2.2 信息技术在医学统计中的应用:

如今信息技术已经是医学统计中必不可少的一部分,所谓医学统计,就是将概率论、数理统计的原理和方法运用于易学科研中的一门应用科学。而由于信息技术的广泛应用,极大的改善了医学统计中数据的收集、数据整理和数据分析手工操作的不足,节省了人力物力和时间,提高了准确性,为科研、临床以及预防工作提供了方便,促进了研究工作的发展。

如今全世界无论是医学研究机构、医院包括许多大高校都着力研究开发自己的医学统计软件,一定程度上,医学统计软件的水平高低决定了医学水平的高低。

1. 计算机技术应用于医学统计,主要表现在其对于传统医学统计方法在广度和深度上有了突破性的发展。首先是表现在空间(因素或变量空间)广度的横向发展上。由于计算机运算速度快、处理数据量大,可同时研究几个甚至几十个因素,极大地促进了多因素分析方法的发展,其中一些方法如Cox回归分析、多元统计分析等在医学研究中得到了用途是使统计中的t检验、一单因素方差分析等,现在也离不开计算机。这不仅大大减轻了统计人员的劳动强度,提高了工作效率,而且同级精度高,差错少。

2. 其次是时间深度上的发展,传统的卫生统计学一般只研究一个固定时刻或时期的随机现象,其分布参数是固定不变的,即精致的。现在用计算机可以研究一个事件过程的随机现象,成“随机过程”,其分布参数随时间变化而变化,即动态的。一些随机过程模式如疾病的预后、流行病的预测、寿命的预期等,通过计算机处理而获得很有价值的甚至是准确的预测,社会意义很大。

2.3 信息技术在临床医学中的应用:

1. 随着信息技术的发展,医学图形信息在临床诊断中发挥着越来越重要。目前,工艺学研究和临床诊断所需要的医学图像多种多样,如:B超图像,近红外成像,MRI图像、CT图像、X-ray图像以及各种电子内窥镜图像、显微镜下病例切片和显微镜下细胞图像等。计算机图像技术在临床医学当中的应用不仅提高了医学临床诊断的水平,也为医学研究与教学,计算机辅助临床外科手术等提供了必要的支持。

2. 计算机辅助诊断:CAD在医学影像诊断中的应用流程为:临床及影像学资料——电脑逻辑思维——做出诊断[4],过去采用概率统计的方法。随着

人工智能技术的发展图像挖掘、决策树、人工神经元网络、支持向量机引入到专家系统的设计中,成为目前主要的辅助诊断方法。CAD作为医学影像诊断学发展的方向之一,具有精确定量计算、可重复性越好、不会疲劳等优点、在肺结节性病变,乳腺癌等疾病的早期诊断方面都有成功的应用,这不仅有利于病灶的早期发现,也大大提高了诊断的准确率,减少误诊漏诊,使以医疗诊断变得更为精确,科学。

3. 计算机辅助外科手术:这种技术是利用现代数字影像技术如CT、MRI、PET等,获得病原体的一组二维短程图像,通过计算机软件的分析处理,进行书签设计、诊断以及手术治疗的过程。图像技术对原始图像进行滤波、对比度调整噪声消除、边缘加强等处理,可以提高图像的质量;三维重建技术进一步提供了病原体的空间位置、大小、几何形状,以及病灶及周围组织的三维空间关系,是医师的诊断和操作更加准确,增强了手术的精确度、准确度和安全性。

4. 数字人研究:数字人研究是基于人体的真实切片图像数据,通过计算机技术,建立人体组成和功能的数学模型,将人体结构数字化,可视化。数字化虚拟人体模型的建立,不仅有助于提高医疗的诊断水平,在手术规划与模拟,揭破学研究、医学教育等方面也有广泛的应用前景。

2.4 发展过程中的挑战:

1. 信息技术主导的医疗仪器,如在计算机医学图像处理与图像识别方面、疾病预测预报系统等等的一个精确度问题。测量出的一个结果并不是难题,然而当想要使测量结果到一个相应的精确度,这边是一个难题。我们国家在这些高新技术的源头特别是在信息技术方面,竞争力是明显处于世界其他发达国家的下风的。

2. 如何使得信息技术更加广泛的应用到医学当中,如何将计算机技术完美的同医学融合到一起,利用计算机技术引导医学的革命。生物系统是由复杂的、非线性的生命活动组成,而生命科学则是研究非线性动力学现象的学科。预测生物系统的功能,尤其预测从健康到突发疾病过程中的功能改变,是生命科学中一个巨大的挑战。利用计算机技术来的研究生物系统动力学特性(即系统生物学),来预测生物系统的功能,正事当今解决医学问题的一个关键当然也是一个挑战。

3. 信息安全问题:对于信息技术是一把双刃剑的说法相比无人否定,一旦一个数据库被建立,他就随时都有被攻击的危险,同时对于信息安全的保护这也是当今一个难题。如:建立一个病人管理信息的数据库,便于对病人的相关情况做统计和记录,可是一旦这个数据库遭到攻击,病人的隐私便很有可能被公诸于众,给病人造成伤害同时医院也可能因此收到信任危机。

三. 小结:

随着当今信息技术的迅猛发展,以及计算机功能的日益强大,我们有理由相信信息技术可能会引导当今社会的医学革命,同时医学的进步也将引领社会进步。我们有理由相信,信息技术与医学的结合注定是利远大于弊,同时医学的工作范围也将逐步扩大,将从现在的从出生到死亡扩展到从省钱到死后,为人服务的范围大大扩大。我们作为当代的大学生,虽然不是医学专业的学生,但是我们专业涉

及信息领域,因此我们有理由相信,对于信息技术的探索远不是信息本身,关系到各个方面的发展。同时,当今社会更是需要复合型的人才,我们更需要学习出了本专业之外的知识来使得自己更有竞争力。相信信息技术引导的医学革命远远没有结束,这就如同雨后萌发种子,必将成长为参天大树。

【参考文献】

[1]《医学信息技术应用》复旦大学出版社2003

[2]《数字化用户》(刊国内刊号 CN51-1567/TN)王瑞

[3]Antommaria A H M, Fallat M E, Katz A L, et al. Ethical Controversies in Organ Donation After Circulatory Death[J]. Pediatrics, 2013, 131(5): 1021-1026.

[4]《SCI》(刊)Institute for Scientific Information Inc.

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