基于地铁隧道高分辨率图像的裂缝信息提取

随着运营年限的增长,地铁隧道会逐渐产生各类病害,裂缝是一种典型的病害现象。由于大部分裂缝的特征不突出,且受到地铁隧道内部电缆设备、划痕、蜘蛛网等线状干扰物的影响,现有裂缝检测方法在高分辨率图像下效果不佳。本文以衬砌裂缝为研究对象,基于自主研发的隧道相机系统,实现对隧道表面信息的无损数据采集,获取4096×2168像素的高分辨率图像数据;明确裂缝识别的干扰因素,基于病害特性构建干扰数据集及真实纹理数据集;以掩码-区域卷积神经网络(Mask R-CNN)模型为基准框架,采用K-means和遗传算法对区域建议网络(RPN)网络进行参数优化;利用对比试验和消融试验说明本文算法的检测效果和表现性能。结果表明,本文算法能实现高分辨率图像下隧道裂缝的识别和长度测量,漏检和误检概率更低,对细长、特征不太明显的裂缝具有较好的检测性能,裂缝测量值可为地铁的运营维护提供参考。

医务人员医院感染防控知信行及影响因素调查

目的 探讨医务人员医院感染防控知信行及影响因素。方法 2020年1月至2020年3月期间,通过自制《院感防控知信行问卷调查表》调查我院152名医护人员的医院感染防控知信行,与此同时分析影响因素。结果 152名医务人员医院感染防控知识的平均得分为(75.50±4.43)分。另外,相关性分析显示不同性别、不同年龄、不同职称以及不同工作岗位医护人员的医院感染防控知识、态度和行为的得分差异均有统计学意义(P<0.05),性别、工作岗位、年龄、职称均为医务人员知信行的影响因素。结论 我院医护人员医院感染防控知识、态度、行为有待进一步提升,应加强医护人员医院感染防控知识储备,端正其态度,支持和促进医务人员防控行为。

加强医院感染防控能力建设,提升医院感染管理水平

目的:探讨加强医院感染防控能力建设的方法,为提升医院感染管理水平提供参考。方法:本医院于2020年3月实施医院感染监控与优化管理措施。随机抽取2020年1月至2020年3月间本医院发生的医院相关感染进行流行病学调查,作为对照组;另外随机抽取2020年4月至2020年6月间本医院发生的医院相关感染进行流行病学调查,作为观察组。比较两组医院相关感染发生情况,分析优化管理措施的临床应用价值。结果:实施优化管理措施后医院感染发生率(1.29%)显著低于实施优化管理措施前(2.59%),差异均具有统计学意义(P<0.05)。结论:在医院感染管理中实施加强医院感染防控能力、实施优化管理措施,可以有效减少院内感染发生率,具有重要的临床价值。