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有谁知道我可以从哪里获得医学术语（疾病等）列表？小型形式是不必要的。至关重要的是，数据不能脏，不能包含通常不用于非医学意义上的单词。使用此列表要求将医学相关术语的误报识别保持在最低限度。为此，它不必详尽无遗（精确率与召回率）。

我在 github 上找到了一些列表。然而，像这样的名称包含常见的名字（例如 Jacob、Jack、Marcus、Robin 等），这意味着在使用之前必须手动清除所有此类术语。

我还是 prolog 的新手，我对使用 prolog 的简单医疗诊断程序有疑问，我尝试找到有关此医疗诊断系统的代码以使其工作，但我不能，我不知道我需要更改什么，我使用 SWI prolog 软件。

这里我尝试使用它的序言代码在域中显示错误，显示“语法错误=操作员预期”

我能做些什么来让它工作？

我正在使用 DICOM CT 图像来分割骨骼。我想知道是否可以使用 DICOM 属性信息来确定骨骼像素值的范围。

我们正在尝试使用 SPM 分割脑组织类型，几乎不可能在网上找到如何在不使用 GUI 的情况下调用其底层 matlab 函数。

我发现的一些资源没有帮助：

• SPM 手册
• 维基教科书上的 SPM 书籍

我有一些患者脑图的所有这些 Dicom 文件。我按患者、地图、b_value 和切片对它们进行排序。大脑的每一片都有 15 个渐变 dicom 文件、一个“b zero”dicom 文件和一个“b_x”各向同性 dicom 文件（我的老师说它对我需要做的事情没用）。现在我必须对它们进行一些 DTI 分析，因为我的老师要求我将它们转换为 .nii 文件并使用 FSL 进行校正，进行涡流校正，然后我应该“重新对齐”每个切片中的 15 个渐变中的每一个到它的 b_zero。你知道我如何用 FSL 做这最后一件事（“重新排列”）吗？另外，我应该在重新对准之前还是之后进行涡流校正？提前致谢！

我尝试了以下代码来读取图像，以下哪种方法是正确的

方法一

方法二

2.我是否需要对这些图像分别应用强度校正算法然后合并

我想了解 iOS/Android 商店中血压监测器应用程序背后的概念。它实际上是在使用任何传感器来监测血压，还是一个有趣的应用程序来显示随机值？它背后的概念是什么？我冲浪了很多，但没有运气。有谁知道的分享给我。

我正在探索来自 OpenEHR CKM 应用程序 ( http://openehr.org/ckm/ ) 的示例，并看到 OET 模板的 XML 模式命名空间是“openEHR/v1/Template”。该 XML Schema 托管在哪里？

据我了解，“openEHR/v1/Template”命名空间指向 1.0.1 版的 XML 模板模式定义，无法下载（http://www.openehr.org/releases/1.0.1/它的/XML-模式/ )

尝试使用取自 1.0.2 发行版（http://www.openehr.org/releases/1.0.2/its/XML-schema/）的 OET XML 模式，但取自 CKM 的示例模板 OET 文件未通过 v1.0.2 XML 模式验证。

哪个 OpenEHR 模板 XML 模式是实际的和最新的？

我对我的 3D 图像数据集进行了 PCA，并使用前 n 个 PC 作为线性 SVM 中的特征。我有每台 PC 的 SVM 权重。现在，我想将 PC 权重投影到原始图像空间中，以找出图像的哪些区域在分类过程中更具辨别力。我在权重向量上使用了 inverse_transform PCA 方法。然而，生成的图像只有正值，而 SVM 权重既有正值又有负值。这让我思考我的方法是否有效。有人有什么建议吗？

提前致谢。

我认为不可能做我正在寻找的事情，但我想我会把它扔掉以获得创造性的建议。统一医学语言系统 (UMLS; https://uts.nlm.nih.gov/home.html) 是一种语义本体，在节点之间具有多种双向关系。例如 x isa y 和 y inverse_isa x。问题是有很多这样的名字和它们的反向关系。因此，在查询中，仅仅排除一个是不够的，因为列表有很多可能性，这很麻烦并且可能会忽略一些东西。换句话说，问题是当存在将反转遍历的关系时，您能否创建有向无环图查询。如果您有从节点 x 到 y 的出站关系，您想忽略从 y 到 x 的入站关系。我正在使用 Neo4j 2.3.0。当我过滤数据时，UMLS 有大约 1100 万个节点和 4500 万个关系。有 654 种关系类型，列表动态增长；