CT-MRI同体位图像融合在高级别脑胶质瘤放射治疗靶区勾画中应用

目的探讨同体位MRI图像(MRIsim)与CT模拟定位图像融合在高级别脑胶质瘤放射治疗靶区勾画中的临床应用价值。方法选择20例脑胶质瘤术后放射治疗患者,其中男性13例,女性7例;年龄39~69岁,平均年龄45.5岁;全部为单发病变;均已行全切或不全切手术,全部经病理组织诊断证实;世界卫生组织(WHO)分级Ⅲ级6例,Ⅳ级14例。将每例患者的同体位MRIsim、常规MRI影像(MRIconv)分别与CT模拟定位图像融合。运用Dice相似指数(DSC)和豪斯多夫距离(HD)算法来评价配准的精确度。在CT与MRIsim融合图像(Fusion-CT MRIsim)、CT与MRIconv融合图像(Fusion-CT MRIconv)上分别勾画危及器官(OAR)及靶区[大体肿瘤靶区(GTV)、临床肿瘤靶区(CTV)]。评估两种融合图像(即Fusion-CT MRIsim组和Fusion-CT MRIconv组)OAR勾画体积、GTV、CTV及剂量学差异。结果融合精确度评估:除全脑外,Fusion-CT MRIsim组其余OAR DSC均高于Fusion-CT MRIconv组(P<0.05);Fusion-CT MRIsim组OAR HD小于Fusion-CT MRIconv组(P<0.05)。OAR勾画体积比较:Fusion-CT MRIsim组OAR勾画体积与Fusion-CT MRIconv比较,差异无统计学意义(P>0.05)。靶区:Fusion-CT MRIsim组GTV、CTV小于Fusion-CT MRIconv组[(118.2±8.0)cm^(3)vs(125.3±8.1)cm^(3)、(234.3±12.8)cm^(3)vs(256.0±13.4)cm^(3)],差异有显著统计学意义(均P=0.000)。剂量学比较:Fusion-CT MRIsim组D_(max)-PTV、D_(mean)-PTV与Fusion-CT MRIconv组[(6432.9±23.0)cGy vs(6430.4±25.2)cGy、(6159.0±13.7)cGy vs(6166.2±17.3)cGy]比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论CT-MRI同体位融合图像配准精确度高,可降低全脑平均剂量(D_(mean))及缩小GTV及CTV,是高级别脑胶质瘤术后精确放射治疗值得广泛应用的临床方法。

基于外形特征的潍县萝卜筛选系统研制与试验

针对目前潍县萝卜表面缺陷筛选主要依靠人工,存在工作强度大、分拣效率低等问题,设计了一种基于外形特征的潍县萝卜筛选系统,并搭建了试验台架。实地采集了潍县萝卜表面缺陷数据照片,构建数据集,通过调节亮度与对比度、旋转、缩放、高斯模糊及添加椒盐噪声等方法对数据集进行了扩充,以防止过拟合;对数据进行标注,分为根部多头、弯曲、损伤和虫眼4种类型;选用模型体积小、检测速度快的YOLOv5s网络对潍县萝卜表面缺陷数据集进行训练,并生成识别模型。结果表明,其识别准确率90.25%、精确率93.77%、召回率90.83%和mAP@0.5为91.21%。模拟实际作业环境,设计并制作了试验样机,采用传送带带动萝卜移动,上位机通过双摄像头对萝卜的表面信息进行采集并进行处理,下位机控制同步带滑台带动推板完成对萝卜的分拣。在输送平台传送带速度分别为0.16、0.30和0.38m/s时进行筛选试验,结果表明,筛选总体准确率分别为97.5%、92.0%和82.5%。该研究可为潍县萝卜筛选装置的研发提供设计参考。

基于改进YOLOv10的轻量级黄花菜分级检测模型

[目的/意义]在农业生产的后期,对干制黄花菜等级进行准确分类至关重要。针对现有目标检测模型在干制黄花菜分级任务中精度不足及参数过多的问题,提出一种轻量级的YOLOv10-AD网络模型。[方法]该模型设计了全新的骨干网络AKVanillaNet,针对干制黄花菜的特殊形状特征进行了优化,显著提升了检测精度,同时降低了模型的参数和计算成本。此外,还将DysnakeConv模块嵌入C2f结构中,进一步增强了对干制黄花菜特征的提取能力,并通过采用Powerful-IOU(PIOU)损失函数,更好地拟合数据,提升模型性能。[结果和讨论]在干制黄花菜等级分类的数据集上的测试结果表明,YOLOv10-AD模型的平均准确率mAP(Mean Average Precision)达到了85.7%,其参数量、计算量和模型大小分别为2.45 M、6.2 GFLOPs和5.0 M,帧率FPS(Frames Per Second)为156。与基准模型相比,YOLOv10-AD不仅将mAP提升了5.7%,FPS提升了25.8%,同时还将参数量、计算量及模型大小分别降低9.3%、24.4%和9.1%,不仅提升了检测精度,还降低了模型的部署难度。[结论]提出的YOLOv10-AD网络模型能够在不同光照条件下对干制黄花菜进行精准分类,且具有较好的实时性,为干制黄花菜等级的智能分类提供了有效的技术参考。

新形势下耕地资源质量分类与等别转换的应用研究——以济南市为例

以济南市为研究区域,在2021年度耕地资源质量分类成果的基础上,运用改进的灰靶模型和指标赋分求和法2种等别转换方式将济南市耕地资源质量分类成果转换为等别数据。结果表明:改进的灰靶模型兼顾了耕地的自然本底特征和耕地的粮食产能,在赋权和评价过程更为客观、科学,转换后的等别成果更为合理,济南市质量较好的耕地主要位于中部和北部平原地区以及沿黄地区,等别主要为3等和4等地,占总耕地面积的77%,符合济南市实际情况;采用指标赋分求和法转换的等别整体较为合理,但主观性较强,评价结果区域内部差异性较小。因此,改进的灰靶模型在耕地资源质量分类与等别衔接研究中应用性更强,转换成果可为耕地占补平衡与进出平衡等实践应用提供参考。

北京农村社区失能老年人的评估在居家养老中的指导与应用

目的:分析针对性评估联合综合康复服务模式对北京农村社区失能老年人居家养老的指导价值。方法:选取2022年1月—2023年12月北京市通州区张家湾镇牛堡屯卫生院辖区内的失能老人,共计300例,以随机法进行分组;对照组150例给予常规社区服务;研究组150例实施评估分级联合针对性社区服务模式。对比两组干预效果。结果:干预前两组患者日常生活活动能力量表(ADL)评分比较,无显著统计学差异(P>0.05);干预后两组患者均明显好转(P<0.05),且研究组患者ADL评分高于对照组(P<0.05);两组干预后Berg平衡量表、活动平衡信心量表评分及汉语失语症程度均较干预前有明显改善,且研究组改善效果优于对照组(P<0.05);干预后研究组吞咽功能优于对照组(P<0.05);干预前两组选择量表(SS-QOL)评分对比无统计学差异(P>0.05),干预后两组SS-QOL评分均升高,且研究组高于对照组(P<0.05);干预前两组汉密尔顿抑郁量表(HAMD)、汉密尔顿焦虑量表(HAMA)评分比较,均无显著统计学差异(P>0.05);干预后两组均呈好转现象(P<0.05),且研究组HAMD、HAMA评分低于对照组(P<0.05)。结论:对失能老人采取评估分级联合针对性社区服务模式,可以提高社区服务的有效性,帮助患者改善生活能力,提高生活质量,应用价值高。

基于GRACE评分的针对性分级干预对急性心源性胸痛患者的影响

目的:探讨基于GRACE评分的针对性分级干预对急性心源性胸痛患者介入治疗时机、抢救成功率及预后的影响。方法:选取2021年1月1日~2023年1月31日收治的82例急性心源性胸痛患者为研究对象,2021年1月1日~12月31日开展常规急救诊治流程的41例为对照组,2022年1月1日~2023年1月31日开展基于GRACE评分的针对性分级干预的41例为观察组;比较两组急诊治疗指标、抢救成功率、预后情况及并发症发生情况。结果:观察组球囊扩张时间、支架置入时间、急诊停留时间、住院时间、首次医疗接触至首份心电图时间、首份心电图完成至首份心电图确诊时间、肌钙蛋白获得时间、首次医疗接触至负荷量双抗给药时间和导管室激活时间均短于对照组(P<0.01,P<0.05);观察组抢救成功率、预后情况均优于对照组(P<0.05),并发症发生率低于对照组(P<0.05)。结论:基于GRACE评分的针对性分级干预能够提高急性心源性胸痛患者救治的效率和抢救成功率,改善其预后,降低并发症的发生率。

花岗岩类水泥稳定级配碎石基层混合料配合比设计方法研究

针对水泥稳定级配碎石混合料配合设计方法的不足,引入混合料目标级配的概念,提出填充料、嵌挤料、骨架料等配合比设计专用名词。以广东省普遍应用的水泥稳定级配碎石基层混合料级配范围为基础,采用统计归纳的方法,建立9条运营良好的高速公路花岗岩类混合料填充料、嵌挤料、骨架料等相关通过率与7 d无侧限强度关系,并拟合各强度影响因素与无侧限强度之间的关系(校正决定系数Adj R 2=0.9178),构建了花岗岩类水泥稳定级配碎石配合比设计方法。新的配合比设计方法解决了水泥稳定级配碎石基层混合料级配设计目标不明确、经验要求高、设计工作量大等问题,且可在设计初期预估无侧限强度。

低级别胶质瘤临床治疗进展

低级别胶质瘤(low-gradeglioma,LGG)是起源于胶质细胞的原发性脑肿瘤,生长缓慢,总体预后较好,但不能治愈,绝大多数仍会复发,甚至进展为高级别胶质瘤(high-gradeglioma,HGG)。LGG治疗方案至今仍存在争议,目前治疗包括手术切除,放疗(radiationtherapy,RT)、化疗(chemicaltreatment),靶向及免疫治疗,但其有效性和安全性有待进一步临床探索。现对LGG的治疗方案包括手术、放疗、化疗、靶向及免疫治疗等方面进行阐述,以便制定个体化的治疗方案,为最大化地延长患者生存时间,改善患者预后提供理论策略。

动态搜索估值在某铜钴矿床中的应用

以国外某铜钴矿床为例,应用动态搜索估值方法对其褶皱发育的矿体进行估值,并与定向估值法进行比较。结果显示固定搜索椭球体产状唯一,仅适用于产状单一稳定的矿体估值;对于产状复杂,尤其是褶皱发育及受地层控制的矿体,采用动态搜索估值法得到的品位分布及矿体形态更加符合地质规律。通过预先建立复杂矿体的近似产状面,利用产状面的每个三角面产状属性对椭球体搜索方向进行动态控制,动态搜索估值可达到模拟复杂矿体形态的目的。

糖尿病足Wagner分级与患者入院首日葡萄糖范围内时间的相关性分析

目的分析糖尿病足Wagner分级与葡萄糖范围内时间(TIR)的相关性。方法回顾性分析2020年1月至2021年12月在江西省人民医院内分泌科住院治疗的糖尿病足患者共155例,根据糖尿病足Wagner分级法分为3组:0级90例、1~2级28例和3~4级37例,比较3组一般资料、生化指标以及动态葡萄糖监测指标并进行Spearman相关分析。结果3组年龄、病程、收缩压、舒张压、TC、TG、LDL-C、HDL-C、BUN、CRE、FA、Hcy、TIR、TAR、MBG、SDBG、MAGE、CV比较,差异具有统计学意义(P<0.05)。Spearman相关分析结果显示:糖尿病足Wagner分级与LDL-C、TAR、SDBG、MAGE、CV呈正相关(r=0.536~0.767);与性别、舒张压、TC、HDL-C、TIR与呈负相关(r=-0.158~-0.759)。结论糖尿病足Wagner分级与TIR、TBR负相关,与TAR正相关,糖尿病足Wagner分级越高,血糖控制越差。LDL-C、SDBG、MAGE、CV是糖尿病足的危险因素,女性、舒张压、TC、HDL-C是糖尿病足的保护因素。

目标温度管理在高分级动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者中的应用进展

高分级动脉瘤性蛛网膜下腔出血(poor grade aneurysmal subarachnoid hemorrage,PaSAH)患者易在发病后迅速出现意识障碍、颅内压增高以及高热等危重症状,其死亡率和致残率均很高。诸多证据表明,目标温度管理(target temperature management,TTM)可以改善心搏骤停后导致的脑损伤等疾病的预后。然而,PaSAH患者能否进行TTM仍存在争议。本文对TTM的适应证和禁忌证、多模态监测方式与前景、应用的结果、诱导方式、实施方案和不良反应的相关研究进行综述,以期为TTM应用于PaSAH提供一定的参考依据。

多维度化探异常研究在黔西南者相金矿床深部成矿预测中的应用

由于缺少有效的深部勘查技术手段,如何在黔西南灰家堡背斜已探明典型矿床的深部及外围获取成矿作用信息,从而扩大找矿规模,成为地勘单位工作的重点和难点。本文以黔西南地区灰家堡背斜东侧的者相金矿床为例,为了真实反映深部地质异常特征,以深部含矿地层——龙潭组为研究对象,从勘查线剖面、纵剖面及深部三维平面3个维度出发,对深部Au异常进行全方位的钻孔化探异常信息提取,总结化探异常分布规律,对者相金矿深部成矿潜力进行评价。综合利用迭代法结合直方图法和钻孔样长加权平均品位法对深部钻孔化探数据进行处理,获得矿区龙潭组地层Au异常背景值范围为(0.04~0.12)×10^(-6),异常下限约为0.24×10^(-6)。两种方法处理后的等值线异常图显示:Au异常分布特征与深部矿体特征具有较高的吻合性,所有剖面的Au高异常分布范围和已查明含矿带(体)的形态高度吻合,大范围且未闭合的Au高异常与龙潭组一段中的F20断层倾向分布一致,Au异常三维分布特征显示为矿区中部近EW向分布的高异常带与灰家堡背斜轴部走向一致。综合多维度的化探异常及研究区地质特征,查明F20断层为矿区的主要导矿和控矿断裂,矿区外围的北边、东边深部具有较大的成矿和找矿潜力,据此圈定了两个找矿靶区,建议进行工程验证。本次研究为指导灰家堡其他矿区的矿产勘查起到了示范作用,研究方法的可行性对其他矿区的化探异常研究具有借鉴作用。

基于GRACE评分的针对性分级干预对行PCI的NSTE-ACS胸痛患者的影响

目的:探讨基于全球急性冠状动脉事件注册(GRACE)评分的针对性分级干预对行PCI非ST段抬高型急性冠状动脉综合征(NSTE-ACS)胸痛患者的影响。方法:选取2021年4月1日~2022年8月31日行PCI的60例NSTE-ACS胸痛患者为研究对象,将2021年4月1日~12月15日采用常规分级干预的30例患者为对照组,2021年12月15日~2022年8月31日采用基于GRACE评分的针对性分级干预的30例患者为观察组;比较两组救护时间、抢救效果、不良心血管事件发生情况。结果:观察组门球(D-to-B)时间、第一份心电图获取时间、肌钙蛋白T(cTnT)出结果所用时间、建立静脉通道时间、分诊评估用时均短于对照组(P<0.01);观察组抢救成功率高于对照组(P<0.05),住院时间短于对照组(P<0.01);观察组不良心血管事件发生率低于对照组(P<0.05)。结论:基于GRACE评分的针对性分级干预较常规分级干预护理效果更佳,可缩短分诊时间,使NSTE-ACS患者尽快行PCI介入治疗,一定程度提高抢救成功率,降低了不良心血管事件发生风险,有利于改善患者预后。

基于目标策略的早期分级干预在重症肺炎通气治疗患者中的应用

目的分析重症肺炎通气治疗患者接受基于目标策略的早期分级干预的应用效果。方法采用回顾性研究,收集2020年1月至2022年10月于河南省荣军医院接受通气治疗及常规护理的52例重症肺炎患者病历资料,纳入对照组;收集同期于河南省荣军医院接受通气治疗及基于目标策略的早期分级干预的45例重症肺炎患者病历资料,纳入观察组。全部患者病历资料保存完整。查阅患者病历资料,比较两组康复效果指标、护理前后血气指标[动脉血氧分压(PaO_(2))、动脉血二氧化碳分压(PaCO_(2))、氧合指数]、心理舒适度[舒适状况量表(GCQ)评分]以及护理满意度。结果与对照组相比,观察组体温恢复时间、机械通气时间更短,日均排痰量更高(P<0.05);与对照组护理后相比,观察组PaO_(2)水平和氧合指数更高,PaCO_(2)水平更低(P<0.05);与对照组护理后相比,观察组GCQ评分更高(P<0.05);与对照组相比,观察组患者护理满意度更高(P<0.05)。结论基于目标策略的早期分级干预可以缓解重症肺炎通气治疗患者临床症状,有效改善血气指标,提高心理舒适度及护理满意度。

基于任务分级的空间目标跟踪调度方法

为在空间监视任务过程中有利于空间目标的搜索、发现和跟踪,提出了一种基于任务分级的空间目标跟踪调度方法.首先根据空间目标编目定轨需求,依据雷达连续多天探测数据确定目标等级映射表;然后在任务下发执行时,通过查询目标等级映射表确定目标跟踪弧段长度;最后针对搜索发现的目标,通过匹配识别确定目标等级后自动决策目标跟踪时长.实验分析表明,该方法在观测任务调度执行过程中,可以节约63.69%的调度次数,避免全弧段跟踪造成的时间资源浪费,可大幅提升雷达时间资源利用率.

谈小学低年级语文小练笔

挖掘文本中能够进行小练笔的内容,并迁移文本内容的提示到生活中,为学生创设更多观察思考的空间和练笔的机会,有效开启低年级读写结合的契机,为更好落实写话训练,提高小练笔质量做好准备。

基于灰关联分析的目标识别方法研究

深入研究了灰关联分析方法在目标识别中的应用,提出了基于灰关联分析的目标识别方案,给出了对目标声信号进行灰关联分析的方法和步骤,并以此作为灰色目标识别的基础。在此基础上,利用舰船声场通过特性仿真数据建立了典型目标的模本数据和待识目标样本数据,进行了舰船目标声信号的灰关联分析,确定了目标识别与分类的判据,对两类舰船目标类型进行了识别,从而验证了灰关联分析方法应用于目标识别的可行性和有效性。

灾害等级的综合评价

灾害等级被用来表示灾害所造成的社会损失大小。主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构大为简化,并且客观地确定权数,避免了主观随意性,因而是灾害等级综合评价的一种简单易行的有效方法。通过主成分分析,可以为减灾的分区和分级管理提供重要的理论依据。

基于改进YOLOv3-Tiny的番茄苗分级检测

为了提高番茄苗分选移栽分级检测精度,该研究提出了YOLOv3-Tiny目标检测改进模型。首先建立了番茄穴盘苗数据集,使用K-means++算法重新生成数据集锚定框,提高网络收敛速度和特征提取能力;其次为目标检测模型添加SPP空间金字塔池化,将穴孔局部和整体特征融合,提高了对弱苗的召回率;同时加入路径聚合网络(PANet),提升细粒度检测能力;引入了SAM空间注意力机制,提高对番茄苗的关注,减少背景干扰;增加了ASFF(Adaptively Spatial Feature Fusion)自适应特征融合网络,能够使目标检测模型对多个级别的特征进行空间滤波;采用CIoU损失函数策略,提高模型收敛效果。改进的YOLOv3-Tiny目标检测模型经过数据集训练,在测试集上能够达到平均精度均值为97.64%,相比YOLOv3-Tiny模型提高了3.47个百分点。消融试验验证了网络结构改进和训练策略是有效的,并将改进的YOLOv3-Tiny目标检测算法与5种目标检测算法进行对比,发现改进的YOLOv3-Tiny目标检测模型在重合度阈值为50%的条件下平均精度均值为97.64%。单张图像处理时间为5.03ms,较其他目标检测算法具有明显的优势,验证了该模型能够满足番茄苗分级检测精度要求,可以为幼苗分选检测方法提供参考。

考虑目标重要性及历史任务信任度的无人机任务决策方法

针对多无人机协同任务决策问题,提出了一种考虑目标重要性和无人机任务信任度两种因素的任务决策方法。该方法由基于改进的模糊物元目标重要性评估和基于历史任务的无人机任务信任度评估两部分组成。前者通过改进物元结构,引入统一隶属度函数以及主观影响因子,提出了改进的模糊物元目标重要性评估方法。后者以无人机历史任务数据为基础,构建了多无人机信任网络模型,给出了直接信任度、间接信任度和通过信息熵理论计算总信任度的计算方法。由二者的评估结果,可得到当前时刻的多无人机协同任务决策。仿真结果表明,提出的任务决策方法实时性强,能够满足无人机任务决策需求,具有一定的可行性。