基于眼心关联的先天性心脏病围手术期转归多实例预测

目的:构建先天性心脏病(先心病)围手术期转归多实例预测模型,提高先心病预后评估的精确性。方法:基于先心病患者眼底彩照图像,引入多实例学习算法,结合长短注意力Transformer结构处理多图像实例特征序列,构建基于眼心关联的先心病围手术期转归多实例预测模型。结果:该模型有效规避了深度学习模型限制输入图像尺寸所导致的细节丢失问题,在测试集中对围手术期复合不良结局预测的准确率为0.78,AUC为0.82,优于CANet、DLI、ResNet50、InceptionV3等目前常用模型;处理每张图片耗时0.104 s,与上述模型相当。结论:基于眼心关联的先心病围手术期转归预测模型可以有效提升模型的图像细节捕捉能力,提高先心病预后评估的效能,同时拓展了人工智能模型的临床适用范围。

数控机床技术服务市场调查及其定价体系研究——以武汉市场为例分析

文章在实地调研和查阅相关文献的基础上,进行行业服务市场分析,发现武汉地区数控机床售后服务跟国外相比竞争实力相差悬殊,进而提出了具有针对性的细分市场服务项目;另外,对数控机床行业技术服务供需平衡现状进行总结,分析影响技术服务价格的四个关键因素,进而提出数控机床售后服务的定位和价格策略;最后,提出了售后服务行业中存在的问题及对策建议。

基于光学相干断层扫描血管成像技术智能预测先天性心脏病围术期转归的临床研究

目的探索基于光学相干断层扫描血管成像(OCTA)智能预测先天性心脏病(CHD)围术期转归的可行性,为CHD围术期评估提供无创便捷的辅助工具。方法前瞻性收集2017年5月至2021年5月于我院行CHD矫正术患者的临床资料和OCTA图像。根据是否发生术后过度失血或围术期复合不良结局标注OCTA图像。标注图像经数据增强后,训练深度学习预测模型,使用测试集判断模型的性能。结果202例CHD患者中,发生术后过度失血的患者有45例(22.3%),发生围术期复合不良结局的有58例(28.7%)。在测试集中,术后过度失血预测模型的受试者工作特性曲线下面积(AUC)为0.82,灵敏度和特异度分别为0.90和0.75,准确率为0.78;围术期复合不良结局预测模型的AUC为0.81,灵敏度和特异度分别为0.83和0.80,准确率为0.81。结论术前OCTA图像联合人工智能可高效预测CHD围术期转归。

中小企业管理信息系统建设与运维成本分析

建立低成本、易维护和易于扩展的信息系统无疑是中小企业开展信息化建设的重要原则之一。本文在通过对信息系统开发策略、成本的组成和特点的分析，阐述了功能点法和成本比较法在信息系统建设中的具体应用，通过两者的结合，提出了解决具体项目的方法和步骤。