代谢综合征患者发生慢性肾病的影响机制研究进展

代谢综合征不仅与慢性肾病的发生、发展密切相关,而且会使患者发生全因死亡和心血管事件的风险大大增加。积极进行代谢综合征人群筛查和管理可使慢性肾病早发现、早治疗,使病情得到良好控制。本研究简述了代谢综合征患者发生慢性肾病的研究现状和流行病学特征,进一步探究了两者之间的影响因素和作用机制;并从早期高危人员筛查、社区重点人群管理以及日常生活干预等方面提出了预防代谢综合征患者发生慢性肾病的健康管理要点和护理措施,以期降低代谢综合征患者中慢性肾病的患病率。

基于RCDA的家具表面死节缺陷图像分割

针对木制家具的表面死节缺陷,提出一种基于正则化共面判别分析(RCDA,Regularized Coplanar Discriminant Analysis)与支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的死节缺陷图像分割算法。将RGB彩色图像转换成灰度图像,对灰度图像进行分块,同时将块变换成列向量,所有列向量组成矩阵进行RCDA维数约减,对约减后的特征进行SVM训练与测试,得到图像块分类结果。最后将块分类矩阵变形成二值分割图,得到死节缺陷目标。试验结果表明,提出的算法效果好,SD、Dice、ER、NR值分别为80.96%、89.48%、23.33%、0.16%。

基于L1L0层分解模型的家具死节缺陷图像分割

针对成品家具中的表面死节缺陷,提出一种基于L1L0层分解模型与主动轮廓模型的死节缺陷图像分割算法。将RGB彩色图像转换成Lab图像,对Lab各通道灰度图进行L1L0两层分解,得到分解后的低频灰度图与高频系数图;并用主动轮廓模型对各低频灰度图进行分割得到Lab多通道的二值图。最后对多通道的二值图进行比较,选择b通道二值图作为图像最终分割结果,得到死节缺陷目标。试验结果表明,提出的算法能降低复杂背景噪声,分割效果好,能很好地提取家具表面死节缺陷,性能优于传统的Otsu方法。

基于中智集的木材缺陷图像检测方法

针对木材中存在的表面死结缺陷问题,提出一种基于中智集的图像检测算法。首先将木材彩色RGB图像输入,将输入图像的RGB通道图提取出来,得到R、G、B三个分量的图像。然后选取R通道图像,将该通道图像分别通过T、I、F三种通道的图像处理得到TIF通道的图像。同理,选取G、B通道的图像经过TIF通道处理,得到共9张关于T、I、F通道图像。将所得的TIF通道图像分别进行Otsu、Kapur、主动轮廓三种算法处理,对处理的图像进行jaccard、dice和bfscore三种评价得出JAC、Dice和BFScore三个评价参数,再对各个图像的评价参数进行比较,得出最佳分割图像。

不同病理类型非哺乳期乳腺炎的超声表现和临床特征

分析不同病理类型非哺乳期乳腺炎的超声表现和临床特征。方法 选择2021年1月至2021年12月本院收治并经过病理学确诊的30例非哺乳阶段乳腺炎患者进行观察,主要有肉芽肿乳腺炎和浆细胞乳腺炎两种,对两种乳腺炎疾病特征进行区分。结果 在30例非哺乳阶段乳腺炎患者当中,有76.67%(23例)的患者是浆细胞乳腺炎类型,有23.33%(7例)患者属于肉芽肿乳腺炎类型。结论 使用超声检查两种类型乳腺炎,最终呈现的图像表现较为相似,可以分析患者疾病症状等指标判断疾病类型。