基于因果约束的Transformer医学图像分割方法

【目的】数据分布对深度学习模型的性能影响较大。模型学习了与分割目标无关的特征后,这些无关特征通常不适用于新的数据集,从而导致模型泛化能力不足。【方法】为缓解这一问题,本文提出基于因果约束的Transformer医学图像分割方法。以MCRformer为网络主体,利用形态约束流模块提取形态约束先验信息,网状Transformer进一步提取局部信息和网络各层次信息,并加入因果约束模块降低目标区域相关特征和无关特征之间的相关性,通过形态先验和因果先验信息为模型选出具有代表性的特征,最终提高分割性能。【结果】在公开数据集Synapse上,Dice相关系数和Hausdorff距离的均值分别达到了80.01%和19.39 mm,在公开数据集ACDC上,Dice相关系数均值达到了90.95%,优于其他对比方法。【结论】实验证明,本文提出的方法可以有效提升CT和MRI中多器官的分割性能,并验证因果约束模块在不同模型上的有效性。

基于深度学习的医学多模态数据融合方法在肿瘤学中的进展和挑战

【目的】在肿瘤学中,患者有一系列的临床数据,从放射学、组织学、基因组学到电子健康记录。不同数据模式的整合为提高诊断和预后模型的稳健性和准确性提供了机会,使人工智能在临床实践发挥重要作用。【方法】本文将探讨深度学习技术以及其在肿瘤医学数据中的应用,并研究肿瘤学领域多模态数据融合方法的潜在影响和重要发现。【结果】多模态数据能够更好地发现与患者治疗响应、预后效果相关的信息,从而构建更加鲁棒的深度学习模型。【结论】深度学习已经在医学领域取得了显著的进展,特别是在肿瘤学研究中处理多模态医学数据。这些进展为临床提供了更准确、更快速的工具来进行肿瘤的检测、分割、分类和预后预测,同时也面临很多挑战亟须解决。

基于多保真代理模型的塔机臂架结构优化

起重臂架是动臂式塔机的关键工作部件,负责提升运输建筑材料,其制造成本和工作耗能与自身重量成正比,需要对臂架的重量优化展开研究,因此提出了一种针对动臂式塔机臂架的高效优化设计方法。首先,基于有限元法,计算了不同臂架幅度下的极限工况应力及变形,确定了最危险工况,并以此工况作为优化设计的基础工况;然后,选定了臂架上12个结构参数为设计变量,进行了参数化建模,利用拉丁超立方采样(LHS)选取了样本点,基于有限元仿真数据,构建了三种基于径向基函数(RBF)的代理模型并对其精度进行了评估;最后,基于精度高的多保真代理模型(MFS),以臂架重量最小为优化目标,构建了臂架优化问题的数学模型,使用遗传算法(GA)完成了优化设计。研究结果表明:优化后的臂架满足强度、刚度要求,整个臂架不会发生断裂和失稳,而且臂架重量减轻了25.03%;同时,多保真代理模型的预测结果和仿真结果误差小于3%,证明了多保真代理模型的准确性,进而证明了基于多保真代理模型的臂架优化方法的有效性。

三级医院硕士学历护士工作体验及工作期望的研究

目的了解三级医院硕士学历护士在临床工作中的真实感受及期望,并从护士角度探讨促进留职的措施。方法选择北京市4所三级医院20名硕士学历护士进行一对一访谈,采用Colaizzi分析法分析整理资料。结果硕士学历护士的工作体验包括工作任务繁多、社会认可度较低、富有成就感;期望能从事专科护理工作,增加机会与平台,提升自身能力,体现自身价值与优势;提出提供培训与进修学习机会,协助规划职业生涯发展,提高薪酬,增加人力/物力支持等措施可留住更多高学历护士。结论护理管理者应充分了解硕士学历护士真实感受,进一步满足其工作期望,并指导其合理规划职业生涯,以提高其留职意愿。

硫泡沫浓缩膜分离技术应用及优化

介绍了焦炉煤气膜分离技术硫泡沫浓缩装置的保养手段及后续优化措施,硫泡沫浓缩装置在运行过程中随着脱硫碱性气体腐蚀、硫泡沫堆积堵塞、脱硫液腐蚀,导致设备运行效率下降。通过建立科学的操作模型、检修模型以及非常规作业指导书可以保障设备运行情况,降低故障率。