汉字识别中图特征提取方法

为解决图像像素表示汉字特征方法不能有效表示汉字本质特征、空间复杂度较高的问题,提出了一种汉字图特征提取方法。方法主要包含汉字图像二值化,汉字图像骨架提取,汉字图特征提取3个部分;二值化消除图像中的噪声,提高图特征提取的准确度;骨架提取保留图像中重要的像素点,剔除无关的像素点;图特征提取将汉字关键点与图数据结构结合来表示汉字形状特征。在3 908个常用汉字的5种字体上进行实验。结果表明,该方法能够正确提取笔画复杂汉字的图特征,有效表示汉字本质特征;不同字体汉字图特征相同的汉字数量最高为3 195个,方法表现较稳定;平均每个汉字可以用22.6个图节点、19.1个边表示,相较于用单通道图像表示汉字特征,可大幅降低空间复杂度。

分层教学——有效课堂教学的研究和实践

1问题的提出在中学数学教学中，由于学生对数学的兴趣、对知识的接受能力存在着客观差异，导致不同学生对知识的领悟与掌握能力有很大的差异．若按同一标准要求学生，必然不能发挥某些学生的才能和特长，在以素质教育为核心的教育改革的今天，更应当注重学生的个性发展．针对上述情况，笔者对“面向全体，正视差异，分层推进”的课堂教学策略进行了初步研究和实践．

借助图形计算器 培养学生数学能力

图形计算器的使用使教师所教的数学发生了改变，也使教与学的方式发生了改变．图形计算器强大的功能为教学创设了活泼、生动的情境。学生在使用它进行问题探讨时，可培养他们的反思能力、探究与合作能力，以及分析问题、解决问题的能力．

基于定量CT检测浸润性肺结核病变的可行性研究

目的 基于计算机肺部感染辅助诊断系统,验证人工智能(AI)技术在浸润性肺结核病灶检测及评估中应用的准确性及可行性。方法 回顾性搜集2020年1月至2022年7月延安市第二人民医院确诊的初次就诊的浸润性肺结核患者120例,对肺部病变范围和病变征象进行半定量评分。将各肺叶的病变范围和各病变征象分数相加,得到最终的分数。采用Pearson或Spearman相关分析全肺及各肺叶视觉评分(病变范围得分、病变严重程度得分、各征象得分)与CT定量指标[病灶体积(LeV)、病灶占肺体积的百分比(LeV%)及病灶质量(LM)]之间的相关性。结果 全肺病变范围得分、病变严重程度得分与全肺定量CT指标LeV、LeV%、LM呈高度相关(r=0.783~0.826,P<0.001);各肺叶LeV%与人工评估的病变比例得分、各肺叶LM与人工评估的病变严重程度得分均呈高度相关(r=0.761~0.913,P<0.001)。结论 AI获得的全肺及各肺叶CT定量指标与传统视觉评分具有高度相关性,证实了其在浸润性肺结核客观影像学定量评估中具有准确性及可行性。

基于定量CT对浸润性肺结核病变临床评估的价值分析

目的:基于常规实验室指标,验证人工智能(Artificial intelligence,AI)在浸润性肺结核临床评估中的价值。方法:回顾性收集2021年1月—2022年1月在延安市第二人民医院确诊的96例浸润性肺结核患者的临床资料、实验室指标及胸部CT,并对胸部CT上病变范围和病变征象进行半定量评分,计算出病变比例得分、病变严重程度得分。用AI获取肺结核患者的定量CT指标(病灶体积(LeV,m L)、病灶占双肺体积的比例(LeV%)及病灶质量(LM,g)),采用Pearson或Spearman检验分析人工视觉评分、定量CT指标与实验室指标之间的相关性,并绘制定量CT指标与实验室指标、人工视觉评分与实验室指标的相关性分析图。结果:人工视觉评分(全肺病变比例得分、病变严重程度得分)(r=0.225~0.497,P<0.001)、CT定量指标(LeV、LeV%、LM)(r=0.290~0.576,P<0.001)与实验室指标WBC、NEU、LYM、ALB、PAB、ESR、A/G、MLR、NLR、PLR呈轻-中度相关。结论:AI定量分析的定量CT指标、人工视觉评分与实验室指标的定量指标呈轻-中度相关,证实了定量CT在浸润性肺结核的临床诊断中具有可行性。