成年男性骨质疏松症的病例筛选与防治对策探讨

目的探讨重庆地区中老年男性骨质疏松症的病例筛选、诊断以及对本地区中老年男性骨质疏松与骨质疏松性骨折的防治措施。方法对180例不同程度出现常见的骨质疏松症状的40岁以上成年男性,使用双能X线骨密度仪(DXA)进行骨密度(BMD)测定。按年龄段(10年)分组统计BMD值,观察各年龄段骨质疏松与骨折发生情况。结合病史及受检人群的社会、行为因素与疾病情况进行分析,提出病例筛选、诊断与防治措施。结果重庆地区40岁以上的男性患者,出现常见的骨质疏松症状,或X片有骨质疏松改变,进行DXA检查骨质疏松症患者(T-score≤-2·5SD)的检出率较高。40岁到69岁期间的患骨质疏松症的男性人群,骨质疏松性骨折的发病随年龄段上升呈缓慢增加趁势,70岁以后的骨质疏松症患者骨折发生率明显增加(P<0·01)。男性人群中存在日常膳食钙摄入量低、活动锻炼少、嗜烟酒等不良行为因素影响较普遍;部分人患有可能影响骨代谢异常的重叠性疾病。结论40岁以后的成年男性临床出现常见的骨质疏松症状,X片检查提示骨质疏松改变,如果DXA骨密度测定T值低于-2·5SD,诊断为骨质疏松症较为客观。除高龄的因素外,成年男性人群中膳食钙含量低,缺少运动,不良嗜好,患影响骨代谢的疾病及环境因素等,都可能加快中老年男性骨矿物质的丢失过早患骨质疏松症。保持健康的生活、饮食习惯与针对性的药物治疗都是重要的防治措施。

纵隔血管性肿瘤(附8例报告)

本文报告8例纵隔血管性肿瘤,其中血管外皮瘤4例,良恶性各2例,海绵状血管瘤3例,纤维血管瘤1例。本组男5例,女3例,年龄22～64岁,平均42.9岁.结合文献复习,讨论了这些肿瘤的临床、X 线表现和诊断问题.

边缘惩罚层次区域合并SAR图像分割算法

该文利用方向边缘强度信息,建立一种新的边缘惩罚SAR图像分割模型,提出一种最小化该模型的层次区域合并算法。利用多方向比例边缘检测算子(MDRED)提取边缘强度信息,并结合分水岭变换获得高质量的初始过分割结果。利用多边形近似区域边缘,提取边缘的方向,将方向边缘强度映射(OESM)融入边缘惩罚中,获得惩罚强度与边缘强度呈反比的惩罚项。逐渐增大边缘惩罚项的强度,获得由图像特征驱动的层次区域合并算法。利用区域邻接图(RAG)表示图像分割,提高区域合并的速度。实验表明:该文方法与其它方法相比在性能和效率上都有优势,获得更好的分割结果。

基于边缘信息的区域合并SAR图像分割算法

针对基于区域合并的合成孔径雷达图像分割中区域合并的顺序问题,提出一种利用边缘信息的区域合并技术。首先,利用改进的比例边缘检测算子获得初始过分割结果;然后,设计一个基于相邻区域的面积和边缘信息的区域合并优先级函数来引导区域合并的进行,该方法提高了模型参数的估计精确,同时保留图像的强边缘;最后,将边缘信息区域合并技术用于求解基于多边形网格的最短描述长度准则SAR图像分割模型。实验表明,与同类方法相比,本文方法的边缘检测能力与定位精度均有提高。

围绝经期骨量减少与骨质疏松的临床观察

目的探讨围绝经期妇女中骨量减少与骨质疏松患者的临床特点及防治措施。方法对一组40-50岁伴有腰背疼痛的围绝经期女性进行双能X线骨密度仪(DXA)检测,以确定骨量减少与骨质疏松症患者。同时,以问卷调查的方式,询问与骨质疏松相关的生活饮食习惯,有无骨折史及相关慢性疾病史。结果被调查229名门诊受检者中,T值<-1者共计137例,占总人数的59.83%;其中,骨量减少(-1>T>-2.5)者68例,占总人数的29.69%,骨质疏松症(T≤-2.5)者69例,占总人数的30.13%。在本组围绝经期存在骨质疏松改变的人群中,普遍缺乏预防骨质疏松相关健康保健常识,但所有患者否认有脆性骨折史。结论在重庆地区,处于围绝经期伴有腰背疼痛不适的女性患者,经DXA骨密度检测骨量减少与骨质疏松症患者检出率较高(超过50%),处于发生骨质疏松性骨折的低风险阶段。早期确诊围绝经期骨量减少与骨质疏松症患者,可早期预防绝经后可能发生的骨质疏松症与骨质疏松性骨折的健康威胁。

一种新的基于网格编码和区域合并的SAR图像快速分割算法

该文建立一种新的基于八邻域网格编码的SAR图像分割模型,并用区域合并技术实现了模型的快速求解。利用多方向比例边缘检测算子提取SAR图像的比例边缘强度映射(RESM),提出一种新的阈值处理方法抑制RESM均质区域内部的极小值,进而减少了对阈值处理后的RESM进行分水岭变换获得的初始分割的区域个数。递归地合并相邻区域来求取分割模型的次优解。利用区域邻接图(RAG)及其最近邻图(NNG)特性来加速区域合并过程。引入精确度(P)和召回率(R)来评价分割算法的边缘定位精度。与常用方法相比,该文方法具有高的边缘定位精度和低的时间复杂度。

基于小波框架变换的多聚焦图像融合新算法

在离散小波框架变换图像融合的基础上,从离散小波框架变换系数的特点出发,提出了一种基于离散小波框架变换的多聚焦图像融合算法。该算法通过计算低频系数加权窗口邻域的相似性度量和系数窗口邻域的信息熵来确定融合图像的低频系数;结合高频系数占优块和块与块之间的相关系数来确定融合后的高频系数。实验结果表明该算法提高了图像的融合质量。

G^0分布中链码网格SAR图像分割算法

为了降低合成孔径雷达(SAR)图像场景复杂度对SAR图像分割结果的影响,提出一种基于最短描述长度(MDL)准则的自适应权值SAR图像分割模型.该模型利用G0分布描述SAR图像数据,用链码网格对SAR图像中区域的边缘进行编码.提出一种利用SAR图像数据自适应地估计分割模型权值的方法.利用区域合并技术实现SAR图像分割模型快速最小化.实验结果表明,与两种同类方法相比,文中方法有效地减轻了纹理区域的过分割程度.

亚急性渗出-缩窄性心包炎临床、X线及病理探讨

亚急性心包渗出与心外膜缩窄共存，同时产生类似心包填塞的心包积液，这一临床状态被称为亚急性渗出-缩窄性心包炎（Snbacnte Effusive-Constrictine Pericarditis，简称SECP）。本文收集了我院从1966年以来，观察治疗的一组（8例）SECP病例，其临床、X线及病理改变，颇具一定特征性，现报道于后。

40例肺部球形块影X线误诊分析

<正>本文收集我院1981年1月~1987年3月期间,40例经手术病理证实的肺部球形病灶误诊病例,从临床资料、X线检查等方面,进行回顾性统计分析,评价X线检查对术前诊断的可靠性和局限性,提出结合临床表现及多种检查手段进行综合分析,有利于减少误诊.

四川扭角羚春冬季对栖息地的利用初步研究

1998年 3月至 1 999年 2月 ,在四川省青川县唐家河自然保护区 ,对四川扭角羚 (Budorcastaxicolortibetana)春冬季对栖息地的利用进行了初步研究。结果表明 ,影响四川扭角羚春季栖息地利用的主要生态因子为人为干扰、植被型、乔木大小、乔木距离、乔木密度、食物丰富度、海拔、坡位、郁闭度 ;影响冬季栖息地利用的主要生态因子为人为干扰、植被型、乔木距离、灌木大小、灌木密度、动物干扰度、乔木大小、灌木距离、坡位、郁闭度、水源。四川扭角羚春冬季栖息地利用的分离主要表现为食物丰富度、乔木大小、乔木密度、乔木距离、植被型、水源、坡位等生态因子的分离。

支持度和置信度自适应的关联规则挖掘

以事务集中所有项的支持数和所有规则的置信度数据为依据,使用统计拟合技术,对支持度和置信度阈值的自动化确定进行研究,提出支持度和置信度自适应的关联规则挖掘算法AdapARM (adaptive association rule mining),降低算法对先验知识的依赖性。在标准数据集Trolley和Groceries上进行实验研究,实验结果及其分析验证了AdapARM算法的有效性,其具有用户不必具备数据集的先验知识、不需人为设定支持度和置信度参数的优点。

唐家河自然保护区斑羚春冬季对生境的选择

1998年 3～ 4月和 1999年 1～ 2月 ,作者在四川省青川县唐家河自然保护区 ,应用主成分分析和判别分析的方法 ,对斑羚 (Naemorhedusgoral)春冬季对生境的利用进行了研究。研究结果表明 :影响斑羚春季生境选择的主要生态因子为人为干扰度、植被型、坡位、郁闭度、水源、乔木距离、乔木大小、灌木距离、坡度、灌木大小 ;影响其冬季生境选择的主要生态因子为人为干扰度、植被型、坡位、郁闭度、坡向、海拔、灌木大小、坡度、食物丰富度、乔木密度 ;斑羚春冬季生境选择的分离主要表现为植被型、郁闭度、水源、坡位、坡度、乔木大小、乔木距离、灌木密度等生态因子的分离。

个性化旅游景点推荐中考虑约束的关联规则挖掘算法

在约束子集定义的基础上,提出面向旅游景点推荐的约束关联规则挖掘算法,将最为耗时的目标项集搜索限定在约束子集中,降低了数据集搜索的规模.同时通过约束条件提升了最终规则生成的针对性,避免大量无趣规则的生成,使得挖掘算法效率更高、挖掘结果更符合用户需求.最后在望路者文化旅游服务数据集中开展了示范应用研究,验证了所提出的算法可为旅游景点推荐提供更为合理的信息.

结合视频课件的引导与督促式教学方法研究

针对课程教学学时数有限,而教学内容较多这一矛盾。本文探索一种基于视频课件的引导与督促式教学方法,并以数字信号处理课程教学为例,详细探讨了该教学方法的实施方案。该教学方法的主要思想由“引导”和“督促”两个环节组成。在“引导”环节,要求学生在课前认真观看教师录制的关于知识点的视频课件,确保课前基本了解重要知识点。“督促”环节是由课前预习题目来达到目的,要求学生观看完课前知识点之后,完成预习题目。该教学方法能有效地培养学生的自学习惯和提高对新知识点的理解能力。

基于各向异性高斯核方向导数滤波器的图像轮廓检测

针对图像轮廓检测中存在大量毛刺和虚假轮廓的问题,提出一种基于各向异性高斯核方向导数滤波器和图论方法的图像轮廓检测算法。利用各向异性高斯核方向导数滤波器提取图像中各个方向的变化信息,使用阈值化方法实现图像中轮廓的初始检测。将初始检测的轮廓转换成加权无向图表示,利用图论中提取最短路径的方法递归地将轮廓的无向图转换成最短路径的集合。最后,使用阈值化方法消除初始轮廓检测结果中的毛刺和虚假轮廓。将检测结果与现在广泛使用的Canny检测结果相比,该方法基本消除了真实轮廓附近的毛刺,大大减少了虚假轮廓,获得了更好的检测性能。

基于样本与特征双加权的自适应FCM聚类算法

针对传统FCM算法无法获得令人满意的聚类结果的问题,提出了基于样本与特征双加权的自适应FCM聚类算法。采用特征和样本双加权的策略,以特征权重信息熵作为代价函数,与样本权重、特征权重相融合,通过迭代优化的方法动态计算各属性特征对不同类别的权重系数、每个样本对聚类的重要性权重值,综合考虑各个样本的贡献度和各个特征的重要性,从而达到提高聚类结果质量的目的。使用5个来自UCI的标准机器学习数据集,对聚类算法的有效性进行验证。结果表明,对于具有不同样本贡献度和不同特征重要性的数据集,提出的算法具有较好的聚类效果。

结合图像和图形特征的原木轮廓识别

针对原木端面存在污渍、裂痕和伐痕等导致原木轮廓难以被鲁棒地识别的问题,提出了结合图像和图形特征的原木轮廓识别方法.首先,引入YOLO V3,在对200多张原木图像样本进行学习后,实现利用图像信息进行目标检测;其次,利用原木轮廓图形上近似于圆的特点,采用轮廓重叠度计算和随机Hough变换校正YOLO V3识别结果的中心不准的问题.与同类原木图像的识别结果进行比较,结果表明,它能100%识别其中的完整原木,边缘的平均重叠度提高了10个点;在各类复杂端面轮廓情况下的识别结果中,该方法都有较好的鲁棒性,识别率达到98.8%.

信息化环境下的程序设计基础教学

程序设计基础教学过程中,学生有多种信息渠道了解课程知识点、多种信息渠道参与课程交流讨论。这一方面使得课堂教学对学生的吸引力相对降低,另一方面也给老师提供了更多渠道完成课程教学。针对这个问题,从信息化环境背景对教学存在的影响及程序设计基础课程本身的特点出发,围绕理论教学内容组织、实践环节实施、课程考核和督促方式三部分内容,以课程教学三个阶段(基础、提高、深入)为描述角度,对程序设计基础课程教学进行深入的探讨。

一种基于双尺度高斯核方向导数的图像轮廓检测算法

为了降低图像轮廓检测中纹理对检测结果的影响,提出一种基于双尺度高斯核方向导数滤波器的图像轮廓检测算法。结合大小两个尺度高斯核方向导数滤波器构造图像的边缘强度映射(ESM),小尺度高斯核方向导数滤波器增强了图像细节信息的检测能力,而大尺度高斯核方向导数滤波器起到抑制纹理的作用。利用ESM自身的全局和局部信息对ESM进行均衡化。通过阈值化和形态学处理,得到最终轮廓检测结果。实验表明,该方法有效可行。