目的探讨睾丸扭转临床特点及其致睾丸切除的影响因素。方法回顾性分析37例睾丸扭转患者临床资料,其中睾丸切除组(n=18),睾丸未切除组(n=19)。分析其临床特点及其致睾丸切除的影响因素。结果37例患者发病年龄≤18岁20例(54.05%),冬季发...目的探讨睾丸扭转临床特点及其致睾丸切除的影响因素。方法回顾性分析37例睾丸扭转患者临床资料,其中睾丸切除组(n=18),睾丸未切除组(n=19)。分析其临床特点及其致睾丸切除的影响因素。结果37例患者发病年龄≤18岁20例(54.05%),冬季发病13例(35.14%),夜间发病23例(62.16%),顺时针扭转16例(43.24%),症状出现至手术间隔时间≤6 h 17例(45.95%);超声影像学表现为睾丸回声不均37例(100.00%),睾丸血流信号减弱2例(5.41%)、消失35例(94.59%);睾丸扭转评分低分(0~2分)6例(16.22%),中分(3~4分)12例(32.43%),高分(5~7分)19例(51.35%)。扭转角度和扭转时间(从发生扭转到手术治疗的持续时间)是睾丸扭转患者睾丸切除的独立危险因素(均P<0.05)。结论应加强睾丸扭转相关知识宣教,提高患者及其家属对该疾病的认识;尽量减少首诊误诊率和漏诊率,一旦确诊快速行手术探查,提高睾丸留存率。展开更多
目的:设计一种基于光学字符识别(optical character recognition,OCR)模型的医疗救治装备数据采集平台,以实现应急灾害救援条件下医疗数据的自动化采集。方法:该平台以医疗物联网“感知—网络—平台”架构为基础构建。首先,选取Raspberr...目的:设计一种基于光学字符识别(optical character recognition,OCR)模型的医疗救治装备数据采集平台,以实现应急灾害救援条件下医疗数据的自动化采集。方法:该平台以医疗物联网“感知—网络—平台”架构为基础构建。首先,选取Raspberry Pi 4B作为边缘节点,使用视频采集卡、摄像头、平板计算机等搭建硬件环境。其次,基于卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)优化OCR模型,通过软硬件协同方式实现医疗终端视频流处理与数据提取。最后,采用FineBI工具实现交互界面设计与数据库链接。结果:经实验验证,该平台的硬件环境可靠、稳定,优化后的OCR模型文本识别准确率提升,且采用该平台能够实现对医疗设备数据的快速、自动化采集。结论:采用该平台能够为医护人员提供全面、准确的医疗救治装备数据支撑,有利于提升医疗救治效率。展开更多
文摘目的探讨睾丸扭转临床特点及其致睾丸切除的影响因素。方法回顾性分析37例睾丸扭转患者临床资料,其中睾丸切除组(n=18),睾丸未切除组(n=19)。分析其临床特点及其致睾丸切除的影响因素。结果37例患者发病年龄≤18岁20例(54.05%),冬季发病13例(35.14%),夜间发病23例(62.16%),顺时针扭转16例(43.24%),症状出现至手术间隔时间≤6 h 17例(45.95%);超声影像学表现为睾丸回声不均37例(100.00%),睾丸血流信号减弱2例(5.41%)、消失35例(94.59%);睾丸扭转评分低分(0~2分)6例(16.22%),中分(3~4分)12例(32.43%),高分(5~7分)19例(51.35%)。扭转角度和扭转时间(从发生扭转到手术治疗的持续时间)是睾丸扭转患者睾丸切除的独立危险因素(均P<0.05)。结论应加强睾丸扭转相关知识宣教,提高患者及其家属对该疾病的认识;尽量减少首诊误诊率和漏诊率,一旦确诊快速行手术探查,提高睾丸留存率。
文摘目的:设计一种基于光学字符识别(optical character recognition,OCR)模型的医疗救治装备数据采集平台,以实现应急灾害救援条件下医疗数据的自动化采集。方法:该平台以医疗物联网“感知—网络—平台”架构为基础构建。首先,选取Raspberry Pi 4B作为边缘节点,使用视频采集卡、摄像头、平板计算机等搭建硬件环境。其次,基于卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)优化OCR模型,通过软硬件协同方式实现医疗终端视频流处理与数据提取。最后,采用FineBI工具实现交互界面设计与数据库链接。结果:经实验验证,该平台的硬件环境可靠、稳定,优化后的OCR模型文本识别准确率提升,且采用该平台能够实现对医疗设备数据的快速、自动化采集。结论:采用该平台能够为医护人员提供全面、准确的医疗救治装备数据支撑,有利于提升医疗救治效率。
