地方高校旅游国际化人才培养模式研究

随着全球经济一体化的深入,旅游业的国际化发展趋势日益明显。旅游国际化的快速发展对地方高校旅游国际化人才的培养提出新的要求。本文在对旅游国际化人才界定的基础上,分析了当前地方高校旅游国际化人才培养现状,提出从旅游国际化人才培养目标、多元化国际教学平台、国际化实践教学体系和综合素质拓展体系来开展旅游国际化人才培养,构建“目标导向、纵向贯通、横向拓展、综合提升”的旅游国际化人才联合培养模式。

通过眼底影像评估冠心病及相关危险因素的深度学习模型研究

目的开发并验证一款基于视网膜眼底图像的深度学习模型,用于识别冠心病及其危险因素。方法本研究为回顾性研究。收集2018年7月至2021年6月来自中国149家医院和体检中心,年龄>18岁、具有完整冠状动脉造影及视网膜眼底图像的受试者。2名对研究设计不知情的放射科医师独立评估每位受试者的冠状动脉造影图像,判断是否诊断为冠心病。使用卷积神经网络(CNN)深度学习模型,根据有无冠心病将视网膜眼底图像进行标注,按比例分为训练集和测试集进行模型训练。并且在测试集中分别使用单眼和双眼眼底图像评估模型预测性能。使用受试者工作特征曲线下面积(AUC)及相关系数(R2)评估模型识别心血管疾病危险因素(年龄、血压、性别)以及冠心病的效能。结果本研究收集到25222名受试者的51765张眼底图像,其中男性14419名,冠心病患者10255例。训练集纳入了22701名受试者的46603张眼底图像,测试集共纳入2521名受试者的5162张眼底图像。在测试集中,模型从单眼和双眼视网膜眼底图像中判断年龄的R2分别为0.931(95%CI 0.929~0.933)和0.938(95%CI 0.936~0.940)。从单眼和双眼视网膜眼底图像中识别性别的AUC值分别为0.983(95%CI 0.982~0.984)和0.988(95%CI 0.987~0.989)。该模型运用单眼(任一)眼底照片识别冠心病的AUC值为0.876(95%CI 0.874~0.877),双眼(均值)眼底照片的AUC值为0.885(95%CI 0.884~0.888),模型通过双眼视网膜眼底照片判断冠心病的灵敏度为0.894,特异度为0.755,准确度为0.714。结论基于视网膜眼底图像的深度学习模型在评估冠心病及其危险因素(年龄、性别)方面表现良好。