医学生传染病教学数字化图片库建设实践和研究

传染病疾病谱随社会和经济的发展发生重大变化,传染病的发生和流行具有很强的时间性和季节性,传统的传染病教学方式面临挑战,图片是教学重要的内容和辅助手段,但医学图片库面临内容陈旧、不易检索和应用效率低下等问题。数字化图片具有易获取、易传播、易检索和标签化处理的特性,笔者所在教研室通过事实病例图片采集、图库扩充和标准化标注索引等工作实践,图片总量增加近600件,重新标引数字化图片占到全库95%以上,促进了本学院医学生传染病医学图片库的建设。

基于社交媒体图片的地震灾情检测语义分割数据集

以社交媒体为代表的志愿者地理数据已成为减灾重要数据源,尤其是其中包含的图片数据,具有很强的灾害态势感知力。但目前对于该数据服务减灾的应用并不多,其主要原因在于具有标注特征的可用图片训练集匮乏,使得包括机器学习、深度学习等技术手段很难发挥作用,从而限制了该类数据反馈灾情信息的能力。本文从实际应用的角度出发,以地震灾害为研究对象,结合包括数据获取、自动化去重、语义标注以及数据增强等方法制作了面向社交媒体图片的灾害语义分割数据集。本数据集主要由社交媒体搜集的原始图片和人工语义标注后的伪彩色图片组成,并采用多人轮番标注以及交叉检验保证数据质量。本数据集对于提高社交媒体数据使用效率以及增强减灾态势感知具有重要作用。

基于人工智能压力性损伤图片分析系统的精细干预在神经内科重症患者中的应用

目的探讨基于人工智能压力性损伤图片分析系统的精细干预在神经内科重症患者中的应用。方法选取2021年1月至2022年12月神经内科收治的重症患者120例,随机数字表法分为研究组(n=60)采用基于人工智能压力性损伤图片分析系统的精细干预,对照组(n=60)采用常规护理,比较2组患者护理效果。结果研究组压力性损伤发生率为6.67%(4/60)低于对照组12.67%(13/60)(P<0.05),研究组HAMA量表评分和HAMD量表评分均低于对照组(P<0.05);研究组压力性损伤相关知识掌握评分高于对照组(P<0.05)。结论基于人工智能压力性损伤图片分析系统的精细干预在神经内科重症患者中的应用效果显著,可显著减少患者压力性损伤发生率,改善患者负性情绪,提升护理人员压力性损伤相关知识掌握情况。

人工智能压力性损伤图片分析系统对压力性损伤预后的影响分析

目的:探讨人工智能压力性损伤图片分析系统对压力性损伤病人预后的影响。方法:2022年8月—2023年8月选取医院收治的压力性损伤(PI)病人120例为研究对象,基于随机分组法将病人分为观察组及对照组各60例。对照组行常规评估及护理,观察组基于人工智能压力性损伤图片分析系统对病人实施分期管理,比较两组入院2 h内PI评估及时率、PI评估准确率、创面处理及时率、创面处理有效率、病人入科和出科时压力性损伤愈合计分表(PUSH)评分及病人护理满意率。结果:观察组入院2 h内PI评估及时率、PI评估准确率、创面处理及时率、创面处理有效率及病人满意率均高于对照组(P<0.05),观察组出科时PUSH评分较对照组明显下降(P<0.05)。结论:人工智能压力性损伤图片分析系统可提升PI病人诊断及时率及准确率,可改善病人预后,提升病人满意度。

网红打卡点图片能刺激乡村旅游游客出游意愿吗?——“封闭代表圈”理论的验证

网红打卡点图片本质上是“封闭代表圈”理论的现实应用,已成为乡村旅游刺激游客出游意愿的重要营销手段之一。文章基于刺激—个体—反应—结果(SOBC)模型,验证“封闭代表圈”理论在乡村旅游中的适用性。基于结构方程模型的实证结果表明,该理论同样适用于乡村旅游领域,网红打卡点图片的信息量、娱乐性、兴奋度和真实性可以显著提升游客出游意愿与图片分享意愿。此外,乡村旅游目的地品牌效应与适宜距离对出游意愿具有重要作用。但是,网红打卡点图片的刺激作用在自然景观类、人文景观类与休闲活动类乡村旅游目的地中存在差异。据此,文章为乡村旅游目的地管理者的网红打卡点营销提出可行性建议。

《时报》图片新闻中的女性形象变迁(1921-1939)

20世纪二三十年代,作为民国时期上海三大报之一的《时报》大力发展图片新闻,成为其特色。本研究考察《时报》图片新闻中的女性图片,认为女性形象经历了从古典美到现代美,从名媛闺秀到女学生、女明星,从安静到活泼,从害羞到大方的变迁。这也折射出当时上海社会的变迁。

基于对抗样本的负图片对分类网络的影响探究

将原始的样本图片(正图片)转换为负图片后,物体的关键类别信息可以保留,能被人类正确分类,但一般的神经网络模型对于负图片的识别能力较弱。人工智能领域,研究者更加追求模型在原始图片上的表现,鲜有对于负图片样本的研究工作。为了探索负图片特征对于模型学习的影响,针对MNIST、CIFAR10、ImageNet三种图片数据集,采用特征图的可视化呈现、不同场景下的识别能力比较等手段,对由正样本集,负样本集,正负混合样本集训练的三种模型进行研究。发现正负样本在模型的特征空间中具有一致性,使网络能够同时拟合正负图片。从准确性角度看,负样本的加入调整了网络深层的特征空间,使正负图片对每个类别的置信度输出统一、类内样本的分布更加紧凑。从对抗鲁棒性的角度看,学习到正负图片特征的模型在对抗扰动上也呈现出对称性,此外,经过负样本训练出的模型可以在一定程度上抵抗一般模型的迁移攻击。

基于迁移学习的乳腺病理图片分类研究

为了辅助乳腺组织病理性切片的良恶性诊断,使用BreakHis公开数据集进行乳腺组织病理图片分类研究。考虑到数据的染色差异和数量不足,分别进行数据的染色归一化和数据增强预处理;采用迁移学习,将微调后的ResNet 50模型用于对预处理后的数据进行分类,得到最高分类准确率为99.60%的结果;将所得结果与现有研究结果进行比较,证明所提方法对处理乳腺组织图片分类问题具有高效性。

图片及微视频在烧伤科临床教学中的应用探讨

观察图片和微视频应用于烧伤科临床教学中的作用。方法 以2022.7~2023.4在我院烧伤科见习的18名实习医师为对象,采用抓阄法分为两个小组,每组9名实习生。1小组教学采用传统查房方式进行,2小组教学应用图片和微视频结合查房的方式进行。观察两种教学模式的应用效果,对比两组实习生的学习效果、学习情况及对教学的评价。结果 2小组实习生的理论考核成绩、实践考核成绩均明显高于1小组,p<0.05。2小组实习生课堂参与率、课程感兴趣率、课堂互动率均显著高于1小组实习生,p<0.05。2小组实习生对临床教学方法总体满意率100.00%优于1小组88.89%,p<0.05。结论 烧伤科临床教学内容枯燥、乏味,应用图片和微视频结合传统查房方式进行教学,可以提高实习生的学习兴趣,实现可视化教学,增加互动,从而有助于提高临床教学效果。

区块链技术下图片版权保护机制与价值体系研究

科技发展给著作权保护提供了更多可操作性,但作品确权难、交易难等问题依然存在。文章针对大量发生的侵权行为,聚焦于区块链技术在图片确权、交易领域的应用。文章着重讨论区块链技术对图片版权保护及交易的赋能,梳理现实生活中的图片侵权行为,总结现有图片版权保护平台的贡献及不足,分析区块链技术在图片确权和交易过程中的角色、渠道、环节、价值流向,提出延伸价值链、助力平台改进,从价值共创方面完善保护图片版权的价值体系。

基于传统方法与深度学习方法的图片相似度算法比较

图片相似度比对作为计算机视觉的一个研究方向,具有广泛的应用前景,例如人脸识别、行人重识别和目标跟踪等.然而,目前有关图片相似度算法的总结和归纳相对较少,并且将其应用在实际工业生产中也存在挑战.本文总结了传统图像处理算法和深度学习图像处理算法在图片相似度比对方面的原理与表现,旨在选取最佳的算法用于药品图片相似度比对的场景中.在传统图像处理算法中,ORB算法在测试集上表现最佳,准确率为93.09%;在深度学习算法中,采用改进的孪生网络结构、发明了一种标签生成法、设置特定的数据增强策略并增加一个特征面分类网络,从而提高了训练效率和准确率.最终的测试结果显示,改进的孪生网络表现最佳,可以实现98.56%的准确率和27.80次/s的推理速度.综上所述,采用改进的孪生网络算法更适用于药品图片的快速比对,并且有望在未来的医药行业中得到广泛应用.

情绪研究的新工具—图片型量表研究现状

文章主要对图片型量表的研究成果进行了文献综述,从情绪的内涵及其识别方法进行了概述。在回顾现有研究成果的基础上,从情绪类型、图片内容、表达形式和题项数量等方面对图片型量表的研究分类进行整理。总结归纳了图片型量表的开发条件及适用人群,梳理了图片型量表的开发及验证流程。最后,提出了目前图片型量表研究中存在的问题,指出了未来研究方向与前景。

图片引导法在社区慢性病患者护理中的应用进展

图片引导法是一种将图片纳入数据收集过程的质性研究方法,可为护理领域质性研究的开展提供方法学指导。文章综述了图片引导法的起源、内涵、实施步骤及其在社区慢性病护理中的应用现状,总结图片引导法在社区护理中的应用优势,并分析其在资源、伦理、时间以及报告规范性等方面面临的挑战,为促进图片引导法在我国社区慢性病护理中的应用提供参考。

封面图片说明

封面图片来自本期论文“电化学氧化技术在MBR中的膜污染控制研究与应用进展”,是对电化学氧化(EO)技术抑制膜生物反应器(MBR)膜污染的机制、实现途径和抗污染效果的综述。近年来,基于EO的膜污染控制技术蓬勃发展,促进了MBR抗膜污染方法的创新,并引发了对抗膜污染机制的新思考。介绍了EO的工作原理并分析了电化学氧化MBR(eMBR)中产生活性氧自由基并抑制膜污染的多种途径。

面向图片和文本多源异质数据的股票预测联合模型

股票预测一直是金融界研究的热点问题,近年来融合文本、图片这类非结构化数据成为提高预测精度的研究方向。本文建立了一种能够同时处理多源异质数据的股票价格走势预测联合模型,分析词云图片、股吧评论文本和股票交易数据。联合模型分为两个分支,一个分支运用CNN模型分析由股民评论文本转为的词云图片,另一分支运用LSTM模型处理历史股票交易数据和由股民评论文本得到的情感评分,两个分支共同预测4天、6天、8天的股票走势涨跌。结果表明使用词云图片的CNN模型表现优于情感分析的LSTM模型,证明词云图片的可使用性,且联合模型结果优于两个单一模型,准确率稳定在0.6~0.7之间。

基于OCR模型的通信机房图片归档系统设计

目前通信机房图片归档,人工操作占据了主导地位,然而这种方式存在效率低、易出错等缺陷。在此背景下,文章提出了一种基于光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)模型的通信机房图片归档系统。该系统通过自动识别图片中的文字信息,分析图片所属的机房位置,进而按照机柜位置分类归档图片,实现自动化管理。经过测试,该系统的归档准确率达到了98%以上,显著提高了通信机房图片归档的效率。

奥运特刊版式图片运用技巧

奥运图片,在奥运会报纸版式设计中发挥着重要作用。其选择和处理运用,极大地考验编辑的智慧和把控能力。本文以湖北日报“飞跃凯旋门——2024巴黎奥运会特别报道”特刊为例,探究图片对版面的最终呈现效果及影响。

从不确定性到确定性探讨党报彩色图片的快速处理

党报彩色图片的质量好坏很大程度上依靠印前图像处理,党报的政治性强、时效要求高,如何高质、高效地快速处理彩色图片,党报图像处理人员要做到心中有数。本文从图片处理的不确定性和确定性探讨快速处理图片的一些方法。报纸最能吸引人眼球的无疑是彩色图片,党报作为党的喉舌,政治色彩浓郁,其彩色图片的质量好坏显得尤为重要。

基于图片矢量化处理的图像浮雕加工技术

针对现有图像浮雕加工技术在加工产品时出现的图形轮廓线条不连续、加工效果不佳的问题,提出一种图片矢量化处理的图像浮雕加工技术。首先,采用专业的矢量化软件对图片进行矢量化处理,得到连贯的图形轮廓线条;然后,将处理好的图片进行图像浮雕加工;最后,基于r2v软件处理的矢量化图片,采用CAXA制造工程师软件进行实际的图像浮雕加工仿真。通过仿真实验验证了该方法能较好地解决图像浮雕加工中图形轮廓线条不连续的问题。

本刊对来稿中电子版图片的要求

自我刊开通网上投稿以来,作者均采用将Word文档从网上在线投稿的方式,但部分来稿中所包含的图片像素较低,这些图片便于网上审稿,并不能用于制版印刷。因为显示器与彩印纸品的色彩形成截然不同,显示器应用红、绿、兰的三原色原理发射光线形成图像。