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儿童语言发育迟缓预后及影响因素的研究进展
被引量:
30
1
作者
杜文威
程茜
《中国儿童保健杂志》
CAS
2015年第10期1060-1062,共3页
语言发育迟缓是儿童常见的发育问题之一。尽管大多数语言发育迟缓的儿童在学龄前至学龄期各种语言测试得分可以达到正常范围,但在词汇、语法、句子长度、语气、阅读理解能力等各方面仍明显落后于正常同龄儿童,甚至可以持续至青春期。影...
语言发育迟缓是儿童常见的发育问题之一。尽管大多数语言发育迟缓的儿童在学龄前至学龄期各种语言测试得分可以达到正常范围,但在词汇、语法、句子长度、语气、阅读理解能力等各方面仍明显落后于正常同龄儿童,甚至可以持续至青春期。影响语言发育迟缓预后的因素包括初诊时儿童语言测试得分、语言迟缓持续的时间、是否合并其他表现、干预与否、干预时机和父母的态度及行为等。
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关键词
语言发育迟缓
预后
影响因素
研究进展
原文传递
深度学习骨龄智能评估系统在重庆三峡库区的初步验证
2
作者
曾晨
孔俊沣
+5 位作者
钟雯
刘嵩
曾文兵
乔虹
杜文威
赵勇
《医学信息》
2022年第7期69-72,共4页
目的探讨适用于重庆三峡库区临床应用的深度学习骨龄智能评估系统。方法纳入来自重庆三峡库区并于2020年6月-2021年7月检查的2500例儿童手腕骨骨龄片为研究数据集,其中2100例为训练集、200例为验证集,另200例为测试集,采用中华05 RUS-CH...
目的探讨适用于重庆三峡库区临床应用的深度学习骨龄智能评估系统。方法纳入来自重庆三峡库区并于2020年6月-2021年7月检查的2500例儿童手腕骨骨龄片为研究数据集,其中2100例为训练集、200例为验证集,另200例为测试集,采用中华05 RUS-CHN法评估骨龄。3名放射学专家及1名儿童内分泌专家评估骨龄的均值为参考金标准。AI模型(深度学习骨龄智能评估系统)和对照组医师(医师A、医师B)独立阅片,分别记录骨龄评估的平均绝对误差(MAE)、耗时、绝对误差小于0.5岁及1.0岁样本所占比例。结果AI模型MAE为0.46岁[95%CI(0.36,0.56)],完成1份骨龄评估用时(1.31±0.82)s;2名对照组医师分别与AI模型评估的MAE比较,差异均无统计学意义(P>0.05),评估用时长于AI模型,差异有统计学意义(P<0.05);当误差范围在±1.0岁及±0.5岁以内,AI模型评估骨龄准确率为92.50%及75.50%,与2名对照组医师比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。结论基于深度学习的儿童骨龄智能评估系统准确性高、耗时短,可用于重庆三峡库区儿童青少年骨龄的辅助评估。
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关键词
骨龄测评
深度学习
儿童
中华05RUS-CHN法
三峡库区
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职称材料
题名
儿童语言发育迟缓预后及影响因素的研究进展
被引量:
30
1
作者
杜文威
程茜
机构
重庆医科大学附属儿童医院儿童保健科
出处
《中国儿童保健杂志》
CAS
2015年第10期1060-1062,共3页
文摘
语言发育迟缓是儿童常见的发育问题之一。尽管大多数语言发育迟缓的儿童在学龄前至学龄期各种语言测试得分可以达到正常范围,但在词汇、语法、句子长度、语气、阅读理解能力等各方面仍明显落后于正常同龄儿童,甚至可以持续至青春期。影响语言发育迟缓预后的因素包括初诊时儿童语言测试得分、语言迟缓持续的时间、是否合并其他表现、干预与否、干预时机和父母的态度及行为等。
关键词
语言发育迟缓
预后
影响因素
研究进展
分类号
R179 [医药卫生—妇幼卫生保健]
原文传递
题名
深度学习骨龄智能评估系统在重庆三峡库区的初步验证
2
作者
曾晨
孔俊沣
钟雯
刘嵩
曾文兵
乔虹
杜文威
赵勇
机构
哈尔滨医科大学附属第二医院内分泌科
重庆大学附属三峡医院放射科
重庆大学附属三峡医院儿童保健科
重庆市开州区人民医院放射科
出处
《医学信息》
2022年第7期69-72,共4页
基金
重庆市万州区科卫联合医学科研项目(编号:wzstc-kw2020031)。
文摘
目的探讨适用于重庆三峡库区临床应用的深度学习骨龄智能评估系统。方法纳入来自重庆三峡库区并于2020年6月-2021年7月检查的2500例儿童手腕骨骨龄片为研究数据集,其中2100例为训练集、200例为验证集,另200例为测试集,采用中华05 RUS-CHN法评估骨龄。3名放射学专家及1名儿童内分泌专家评估骨龄的均值为参考金标准。AI模型(深度学习骨龄智能评估系统)和对照组医师(医师A、医师B)独立阅片,分别记录骨龄评估的平均绝对误差(MAE)、耗时、绝对误差小于0.5岁及1.0岁样本所占比例。结果AI模型MAE为0.46岁[95%CI(0.36,0.56)],完成1份骨龄评估用时(1.31±0.82)s;2名对照组医师分别与AI模型评估的MAE比较,差异均无统计学意义(P>0.05),评估用时长于AI模型,差异有统计学意义(P<0.05);当误差范围在±1.0岁及±0.5岁以内,AI模型评估骨龄准确率为92.50%及75.50%,与2名对照组医师比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。结论基于深度学习的儿童骨龄智能评估系统准确性高、耗时短,可用于重庆三峡库区儿童青少年骨龄的辅助评估。
关键词
骨龄测评
深度学习
儿童
中华05RUS-CHN法
三峡库区
Keywords
Bone age assessment
Deep learning
Children
China 05RUS-CHN method
Three Gorges Reservoir area
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
儿童语言发育迟缓预后及影响因素的研究进展
杜文威
程茜
《中国儿童保健杂志》
CAS
2015
30
原文传递
2
深度学习骨龄智能评估系统在重庆三峡库区的初步验证
曾晨
孔俊沣
钟雯
刘嵩
曾文兵
乔虹
杜文威
赵勇
《医学信息》
2022
0
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职称材料
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