位置感知循环卷积与多尺度输入的视网膜血管分割方法

针对视网膜图像血管纹理复杂,微小血管极多,成像对比度低的问题,提出一种结合位置感知循环卷积(position aware circular convolution,ParC)、多尺度分辨率输入的视网膜血管分割方法。使用带有普通卷积、位置感知循环卷积、ECA(efficient channel attention)注意力的卷积模块(ParC-ECA block)来充分提取输入眼底图像的全局、局部特征信息;在级联的下采样路径中,提出多尺度输入模块(multi-scale input block)来对每一层级的特征信息进行加强,找回丢失的细节信息,避免因细节丢失而引起的网络性能下降;在跳跃连接中使用残差双注意力模块(residual spatial channel attention block,RSCA),在保持网络每一层级原始特征传递的基础上,对其进行背景干扰噪声过滤和血管特征强化,进一步提升分割性能。提出的方法在DRIVE数据集和CHASE_DB1数据集上进行了实验,其AUC分别为98.53%和98.81%,ACC分别为95.81%和96.84%,F1-score分别为83.55%和83.39%。实验结果表明所提方法优于现有主流分割方法,特别是在微小血管的分割表现方面较为突出。

遵义市新民镇朝阳村2009与2023年地氟病情况调查分析

目的实地调查2009年以来遵义市播州区新民镇朝阳村的地氟病防治工作情况,为巩固加强防治措施以及后续项目工作的开展提供依据。方法以贵州省燃煤型地方性氟中毒病区(遵义县播州区新民镇朝阳村)作为调查点,通过对病区朝阳小学8~12岁儿童氟斑牙筛查情况,采用问卷调查的形式了解当地居民的基本生活情况及对地氟病的知晓情况等信息,最后通过2009年以来当地医院记录的地氟病防治工作的情况,结合本次实地调研情况进行对比和分析。结果2009年8~12岁学生地氟病知晓率朝阳村为100%、2023年为23.3%;2009年8~12岁学生氟斑牙朝阳村检出率为33.7%、2023年为16.4%;2009年朝阳村(自然村)居民正确使用炉灶率为0%、正确干燥辣椒和玉米率分别为33.3%和30%,2023年朝阳村居民正确使用炉灶率为61.6%、正确干燥辣椒和玉米率为78.1%。结论虽然当地地氟病防治已达到控制水平、儿童氟斑牙患病程度相较2009年已经有了较大改善,但居民的健康行为习惯还没有得到完全的转变,仍然缺乏对地氟病的重视和了解。对于地氟病的宣传和教育,今后应予以重视,从而巩固和加强地氟病防治工作的成果,增强居民自我保护意识,最终实现地氟病的完全消除。