Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам Healthcare Informatics Research - научное издание из Южной Кореи. Журнал имеет второй квартиль, издаётся в Korean Society of Medical Informatics, находится в открытом доступе, его SJR за 2021 г. равен 0,614, печатный ISSN - 2093-3681, электронный - 2093-369X, предметные области - Медицинская информатика, Информационные технологии в здравоохранении, Менеджмент в здравоохранении, Биомедицинский инжиниринг. Вот так выглядит обложка:
Здесь два редактора - Хьеюнг Чанг, контактные данные - hjchang@khu.ac.kr
и Дэвид Вестфалл Бейтс - dbates@partners.org.
Дополнительный публикационный контакт - hir@kosmi.org.
Это официальный журнал Корейского общества медицинской информатики (KOSMI), основанного в 1987 году, и заменившего своего предшественника, Journal of KOSMI (JKOSMI; ISSN: 1225-8903), в 2010 году. Здесь ежеквартально публикуются рецензируемые оригинальные исследовательские статьи на английском языке, чтобы расширить свою читательскую аудиторию по всему миру и укрепить свою приверженность развитию информатики здравоохранения. Целью является содействие фундаментальному пониманию информатики здравоохранения и продвижению знаний и прикладных систем в областях здравоохранения. В нем представлены высококачественные оригинальные исследовательские статьи, обзоры, тематические отчеты и сообщения в области проектирования, разработки, внедрения и оценки информационных систем в области здравоохранения. Он также включает политику здравоохранения, образование, управленческие и поведенческие аспекты информатики здравоохранения, информационную инфраструктуру здравоохранения, такую, как стандартизация, безопасность, биомедицинская инженерия и биоинформатика.
Адрес издания - https://e-hir.org/
Пример статьи, название - Application of a Multi-Layer Perceptron in Preoperative Screening for Orthognathic Surgery. Заголовок (Abstract)
Objectives
Orthognathic surgery is used to treat moderate to severe occlusal discrepancies. Examinations and measurements for preoperative screening are essential procedures. A careful analysis is needed to decide whether cases require orthognathic surgery. This study developed screening software using a multi-layer perceptron to determine whether orthognathic surgery is required.
Methods
In total, 538 digital lateral cephalometric radiographs were retrospectively collected from a hospital data system. The input data consisted of seven cephalometric variables. All cephalograms were analyzed by the Detectron2 detection and segmentation algorithms. A keypoint region-based convolutional neural network (R-CNN) was used for object detection, and an artificial neural network (ANN) was used for classification. This novel neural network decision support system was created and validated using Keras software. The output data are shown as a number from 0 to 1, with cases requiring orthognathic surgery being indicated by a number approaching 1.
Results
The screening software demonstrated a diagnostic agreement of 96.3% with specialists regarding the requirement for orthognathic surgery. A confusion matrix showed that only 2 out of 54 cases were misdiagnosed (accuracy = 0.963, sensitivity = 1, precision = 0.93, F-value = 0.963, area under the curve = 0.96).
Conclusions
Orthognathic surgery screening with a keypoint R-CNN for object detection and an ANN for classification showed 96.3% diagnostic agreement in this study.
Keywords: Orthognathic Surgery, Cephalometry, Neural Network Models, Classification, Artificial Intelligence