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基于U-Net网络的儿童腺样体及鼻咽气道图像分割 被引量:2
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作者 王路 罗泽斌 +8 位作者 倪健慧 李岩 陈李清 关舒文 张楠楠 王鑫 蔡蓉 高毅 张庆丰 《临床耳鼻咽喉头颈外科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期632-636,641,共6页
目的探讨基于U-Net网络的深度学习模型对儿童腺样体及鼻咽气道的全自动图像分割效果。方法2021年3月-2022年3月在深圳大学总医院耳鼻咽喉头颈外科因睡眠打鼾或张口呼吸进行锥形束计算机断层扫描(CBCT)检查的患儿240例,选取其中52例进行... 目的探讨基于U-Net网络的深度学习模型对儿童腺样体及鼻咽气道的全自动图像分割效果。方法2021年3月-2022年3月在深圳大学总医院耳鼻咽喉头颈外科因睡眠打鼾或张口呼吸进行锥形束计算机断层扫描(CBCT)检查的患儿240例,选取其中52例进行鼻咽部和腺样体人工标注,再由深度学习模型训练与验证。将模型应用于剩余188例数据后,比较所有240例数据常规二维指标及深度学习三维指标间的差异。结果对于52例建模以及训练数据集,深度学习预测结果与人工标注结果差异均无统计学意义(P>0.05),模型评价指标鼻咽气道容积的均交并比为(86.32±0.54)%;相似系数为(92.91±0.23)%;准确度为(95.92±0.25)%;精准度为(91.93±0.14)%;腺样体体积的均交并比为(86.28±0.61)%;相似系数为(92.88±0.17)%;准确度为(95.90±0.29)%;精准度为(92.30±0.23)%。240例不同年龄段患儿二维指标A/N和三维指标AV/(AV+NAV)之间均呈正相关性(P<0.05),9~14岁的相关系数达0.74。结论基于U-Net网络的深度学习模型对儿童腺样体及鼻咽气道全自动图像分割效果良好,为今后进一步研究导致OSA的腺样体肥大的三维诊断标准提供有利的大数据计算模型。 展开更多
关键词 U-Net网络 全自动图像分割 腺样体 鼻咽气道 锥形束计算机断层扫描
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以人为本 实施学校后勤流程管理
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作者 倪健慧 《学校管理》 2000年第5期45-46,共2页
人本管理已成为当代学校管理的发展趋势,如何把以"人"为核心的管理思想运用到学校后勤管理中来,充分发挥后勤人员的工作潜能,让后勤人员也能获得实现人生价值的感受和体验。这几年,我们大胆探索,初步形成了以"人"... 人本管理已成为当代学校管理的发展趋势,如何把以"人"为核心的管理思想运用到学校后勤管理中来,充分发挥后勤人员的工作潜能,让后勤人员也能获得实现人生价值的感受和体验。这几年,我们大胆探索,初步形成了以"人"为核心的后勤管理流程。 展开更多
关键词 学校管理 后勤管理流程 服务意识
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