智能白内障超声乳化技术中针头对碎片的实时跟踪技术

本文提出一种超声乳化针头对白内障碎片的实时跟踪技术,该技术可逐步实现将智能控制贯穿于整个白内障手术操作流程.智能超声乳化技术的关键因素在于:识别白内障和正常组织,识别白内障的颜色和硬度;实时跟踪乳化针头附近区域的白内障片段;根据实时结果自动控制乳化针头正确释放能量,避免损伤眼球.霍夫变换、k最近邻分类器和智能控制技术是本文提出的新超声乳化探针实时跟踪白内障片段方法的基础.实验结果分析表明,本新方法实现了超声乳化手术的智能化控制,并大幅提高了手术的安全性和效率.

基于预训练语言模型的中医症状标准化方法

为了解决中医症状描述词的异名同义、一对多的问题,提出了一种基于预训练语言模型的2阶段症状标准化框架:第1阶段,生成候选标准症状词,参考中医症状词的定义与分类,利用多标签分类思想对原始症状词进行语义划分,进而得到相应语义标签下的候选标准症状词;第2阶段,对候选标准症状词进行排序,使用匹配模型对第1阶段得到的候选标准症状词集进行评分与排序,同时用策略对结果进行二次召回以提高症状标准化框架的性能,由此得到最终的标准化结果。实验结果表明,提出的症状标准化方法与传统方法相比能够更有效地处理症状标准化的问题。通过对比分析不同预训练语言模型在症状标准化任务上的性能,进一步说明了所提框架和策略的有效性。