人工智能影像诊断技术在基层医院中的实践探讨

探究人工智能影像诊断技术在基层医院乳腺癌筛查中的应用,对保障女性身体健康具有重要意义。方法 以1000例女性为对象,研究时间是2020年1月至2021年8月,均实施人工智能影像诊断技术可开展乳腺癌筛查,详细统计乳腺癌筛查结果。结果 1000例女性中,13例存在乳腺癌,发生率1.30%。筛查后的乳腺癌诱发因素知识、疾病防治知识水平均高于筛查前,P0.05。放射摄影乳腺钼靶摄影成像技术异常血管征检出率与超声诊断比较,差异P>0.05。放射摄影乳腺钼靶摄影成像技术诊断的钙化检出率高于超声诊断,差异P0.05。结论 人工智能影像诊断技术进行乳腺癌筛查,有助于及时检出疾病,同时还可提高乳腺癌知识,对防治疾病具有积极意义。

人工智能影像诊断技术在基层医院中的应用与思考

人工智能(artificial intelligence,AI)是研究利用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科。近年来,随着机器学习和深度学习的应用,AI技术在医学影像诊断中得到了飞速发展,且取得了卓越的效果。基层医院医生由于临床诊断能力较薄弱和经验累积较慢等原因,使得基层医院的诊疗受到一定的影响,将AI影像诊断技术应用于基层医院能提高医院的诊断效率及临床诊断准确性。但是,AI与医学影像诊断技术的结合尚处于初步阶段,有一定的不足,需制定相应的解决方案,以推动AI在医学影像诊断领域的不断发展与成熟。

人工智能在医学影像技术教学中的应用探讨

人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在医疗领域受到广泛应用,在医学教育中亦备受关注,已成为国内外探讨的热点问题。AI技术为医学影像技术教育改革注入了新的内容和活力,基于强大的数据处理能力和深度学习能力,AI技术的应用使得教学内容的呈现更加生动、直观,有助于提高学生的学习兴趣,提高医学影像技术教学的效率和质量,这也为医学影像技术专业人才的培养提供了新的途径,有望培养出更多具备国际视野、创新能力和实践技能的医学影像技术人才。同时,也应关注技术发展带来的潜在问题,包括数据隐私、伦理道德等问题,确保AI技术在医学教育中的健康发展。本文基于AI在医学影像技术教学中的应用现状,探讨技术应用前景、优势以及挑战。

人工智能在医学影像技术教学中的应用进展

目前人工智能技术已应用在多个医学影像领域,也给传统医学教育带来新的挑战,未来也必将带动医学影像智能化教学的发展。随着人工智能技术与医学职业教育的深度融合,AI在医学影像临床和教学领域的应用得到快速发展。作者通过介绍人工智能在医学领域的实际运用,进一步阐述了人工智能在现代医学影像技术教学领域中的应用情况,总结了智能化在放射影像和超声影像技术中的应用进展以及在教学中的优势,以期能够推动医学职业教育的智能化进程。

人工智能技术在医学影像诊断学肺结节教学中的初步应用

通过比较人工智能(AI)技术辅助教学组和传统PACS教学组学生实习后的肺结节影像诊断理论成绩、报告书写时间、结节发现率和诊断报告评分,评价AI技术在辅助影像本科实习生肺结节实习教学的效果。结果显示,AI辅助教学组的理论成绩、报告书写速度、结节发现率和报告评分都优于传统PACS教学组。因此,基于AI技术的肺结节教学有助于巩固学生的理论知识,快速掌握肺结节病变报告的规范书写,使肺结节影像教学效果得到全面提高,值得推广应用。

基于人工智能的电力线路故障诊断技术研究

电力线路故障问题检测和排查效率直接关系着电网系统安全。通过人工智能技术的深度学习方式,可有效提高电力线路检测效率,保障电网系统安全、稳定运行。基于经典机器学习算法支持向量机模型,设计了电力线路故障的分类检测。为进一步提高模型的准确率,加入哈里斯鹰优化算法优化参数。实验发现,本研究的算法模型能有效提高电力线路故障诊断的准确性。

人工智能技术在医学影像肺结节分析本科教学中的应用效果研究

目的研究医学影像肺结节分析本科教学中采取人工智能技术(Artificial Intelligence,AI)辅助教学方案的应用价值。方法选取2022年9月—2023年9月于南昌大学第一附属医院影像科进修的50名2017级本科实习生为研究对象,根据教学方法不同分为对照组与研究组,每组25名,分别接受传统教学与AI辅助教学方案。比较两组教学效果及对教学模式的满意度。结果实习后,研究组理论考试成绩、诊断报告评分及对教学模式满意度评分均高于对照组,报告书写时间短于对照组,差异有统计学意义(P均<0.05)。结论在医学影像诊断学肺结节本科教学中,采取AI辅助教学模式,能帮助学生巩固掌握理论知识及阅片技能,还可提高学生专科学习兴趣,有利于全面提高教学效果。

对比人工智能辅助诊断技术与人工阅片对胸部低剂量CT肺小结节的检查效果

目的:探讨人工智能(AI)辅助诊断技术与人工阅片对胸部低剂量CT图像中肺小结节的检查效果。方法:选取2021年10月—2022年12月期间于青州市人民医院行胸部低剂量CT扫描的肺结节患者578例作为研究对象,应用薄层1 mm重建图像观察,所有图像均经AI辅助诊断技术和人工阅片两种方法检测,分析研究两种方法对肺小结节的检测效能。结果:578例患者中128例(肺小结节148个)经病理诊断,恶性结节102个,良性46个。AI辅助诊断技术对恶性结节的诊断灵敏度为96.08%(98/102),特异度93.48%(43/46),准确率95.27%(141/148),Kappa值=0.890,与病理结果一致性极好;人工阅片对恶性结节的诊断灵敏度为85.29%(87/102),特异度73.91%(34/46),准确率81.76%(121/148),Kappa值=0.582,与病理结果一致性一般。AI辅助诊断技术对良恶性结节的诊断效果优于人工阅片,差异有统计学意义(P<0.05);AI辅助诊断技术对直径<3 mm、3~<5 mm肺结节检出率高于人工阅片,差异有统计学意义(P<0.01),两者对直径5~<10 mm肺结节检出率差异无统计学意义(P>0.05);AI辅助诊断技术对实性结节、钙化结节、纯磨玻璃结节、混合磨玻璃结节的漏诊率均低于人工阅片,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:AI辅助诊断技术对胸部低剂量CT图像中肺小结节的检查效果较好,值得临床应用。

基于人工智能的机械故障诊断方法与预测技术研究

为了解决机械系统故障带来的经济和安全问题,文章深入研究基于人工智能的机械故障诊断与预测技术。通过分析机器学习与深度学习的理论基础,介绍常用算法、特征提取与数据预处理方法,为理解和应用人工智能技术提供了坚实的理论支撑;对比分析传统的机械故障检测方法与基于人工智能的故障诊断方法,还探讨了机械故障预测技术,强调了预测维护的重要性,详细分析了人工智能驱动的预测方法及其模型准确性与验证过程。通过文章研究可知,人工智能技术在机械故障诊断与预测领域具有显著的应用价值和广阔的发展前景。

基于人工智能技术的钢铁行业设备故障诊断研究

钢铁是现代工业的重要支柱,钢铁设备的正常运行对于保障钢铁生产的稳定、优质、高效具有重要意义。然而,在设备运行过程中,由于受各种因素的影响,故障时有发生,不仅会造成生产停滞、产量下降,还会对设备的使用寿命和安全性能产生不良影响,严重时甚至危及工作人员的生命安全。传统的设备故障诊断方法主要依靠经验和人工判断,诊断精度低、效率低、可靠性差,而人工智能技术的不断发展和应用,为钢铁行业设备故障诊断提供了新的思路和方法。本文对基于人工智能技术的钢铁行业设备故障诊断进行了详细的探讨和分析,以期为钢铁企业提供一定的参考和借鉴。

人工智能在骨骼系统影像诊断学中的应用进展

人工智能作为未来科技的核心,其与医学影像学相结合在临床实践中效果显著。人工智能强大的深度学习能力,能极大提高医学影像领域的诊疗水平,提升工作效率,降低医疗成本,改善预后。本研究归纳总结了近年来人工智能在骨与关节系统影像诊断学领域的研究进展,以期为临床诊疗工作提供理论参考。

人工智能影像辅助诊断系统阅片在鉴别肺结节性质中的价值分析

目的探究人工智能影像辅助诊断系统阅片在鉴别肺结节性质中的价值,为临床诊断肺结节疾病提供参考依据。方法回顾性分析北大医疗潞安医院2022年6月至2023年6月收治的82例肺结节患者的临床资料,所有患者均接受电子计算机断层扫描(CT)检查,获得的CT图像进行人工阅片和人工智能影像辅助诊断阅片,并进行定性诊断。以病理检查为金标准,分析比较两种阅片方式对肺结节的检出情况及两种阅片方式对肺结节良、恶性的诊断效能。结果82例肺结节患者中共检出245个结节,其中结节直径<5 mm者154个,5 mm≤结节直径≤10 mm者66个,结节直径>10 mm者25个。与人工阅片相比,人工智能影像辅助诊断系统阅片对肺结节直径<5 mm、5 mm≤直径≤10 mm的检出率升高;与人工阅片相比,人工智能影像辅助诊断系统阅片对肺结节恶性的诊断特异度降低,灵敏度、阴性预测值均升高(均P<0.05)。结论人工智能影像辅助诊断系统阅片对肺结节的检出率更高,并且诊断灵敏度、阴性预测值较高,但其特异度较低,因此会存在一定的假阳性率,建议临床上将两种阅片方式进行结合,以提高对肺结节的诊断准确性。

基于人工智能的特种设备故障诊断与检验技术研究

特种设备在现代工业生产中扮演着重要的角色,其运行状态的稳定与安全关乎整个生产系统的正常运转。传统的诊断方法往往依赖于专业人员的经验和手动检查,存在诊断时间长、准确率低、人力成本高等问题。随着人工智能技术的不断发展和应用,基于人工智能的特种设备故障诊断与检验技术逐渐成为了解决这些问题的重要手段。基于此,本文首先分析基于人工智能的特种设备故障诊断技术,其次分析人工智能的特种设备故障诊断原则,最后提出几条基于人工智能的特种设备检验技术应用策略,以供参考。

人工智能技术在输电网络故障诊断中的应用述评

输电网络作为现代社会不可或缺的基础设施,其安全和稳定运行对于社会发展至关重要。然而,传统的输电网络人工故障诊断方法已经不能满足现代输电网络故障的诊断需求。因此,如何快速、准确地进行故障诊断是电力系统发展中的重要课题。文章将探讨人工智能技术在输电网络故障诊断中的应用,着重阐述输电网络故障诊断面临的技术挑战,并从专家系统技术、人工神经网络技术、模糊理论技术等技术分支,提出人工智能技术在输电网络故障诊断中的应用策略,旨在为提高电力系统的可靠性提供参考。

人工智能技术在大豆叶斑病诊断中的应用价值和路径

大豆叶斑病是大豆生产中的常见疾病,多发于低温多雨季节。将人工智能技术应用到大豆叶斑病诊断中后,可提高诊断结果精准度,为制定病害防治策略提供数据支持。为进一步提高叶斑病诊断成效,该文分析了人工智能技术在大豆叶斑病诊断中的价值,并结合病害防控实践,论述了图像识别技术、图像分割技术、大数据技术等人工智能技术在大豆叶斑病诊断中的具体应用。

人工智能技术在铁路信号故障诊断中的应用

在当代多式联运体系中铁路占据着重要地位。近年来,随着我国铁路运输领域的快速发展,基础设施与技术架构都实现了显著的升级与优化,但随着智能化与自动化进程的加速推进,高精尖设备与复杂信号传输系统的广泛应用,也为运维工作带来了前所未有的挑战,即故障问题日益凸显,如果不能迅速且有效地解决故障,势必会加剧运输安全风险,对铁路运输的安全稳定构成威胁。本文聚焦于铁路信号故障因素的深入剖析,同时对传统信号故障诊断技术进行系统性阐述,为现有问题的解决提供历史参考与借鉴,并且进一步挖掘人工智能技术在铁路信号故障诊断方面的广阔应用前景,探讨如何以智能化手段提升故障诊断效率与准确性,从而为铁路运输的安全运行保驾护航。

基于物联网和人工智能的电力设备状态监测与诊断技术探析

基于物联网和人工智能的电力设备状态监测与诊断技术已成为研究热点,本文结合某电力公司设备状态监测问题,探讨物联网和人工智能在电力设备状态监测与诊断中的应用,提出了基于物联网和人工智能的电力设备状态监测与诊断的综合框架,包括数据采集、传输、处理和故障诊断等方面,同时还讨论了面临的挑战和未来发展方向。

人工智能技术在输电网络故障诊断中的应用述评

随着人工智能的不断创新发展,现在人工智能技术已被广泛地运用于各个领域,尤其是在输电网络故障诊断中。电力系统对保证人们和企业的日常生产、生活具有十分重要的作用。输电网络运行时,必须根据不同的工况条件进行调整,因此,输电网络发生事故所造成的危害是非常大的。在输电网络故障诊断中,采用传统人工方法是一项耗时耗力的工作。本文首先对人工智能进行详细分析,对人工智能技术在书店网络故障诊断中存在的现象进行剖析,并对其中的人工智能技术如智能算法模型及具体的应用进行详细论述。

基于人工智能技术的变电站内电力调度故障诊断系统研究

人工智能技术的变电站内电力调度故障诊断系统,能有效弥补现有故障诊断方法在准确性、实时性和智能化方面的不足。通过采用深度学习、自然语言处理和大数据分析等先进技术,实现对变电站运行数据的实时监测、异常分析和智能诊断,以期为电力系统故障诊断领域的人工智能应用提供参考和借鉴。

基于人工智能技术的110kV变电保护器故障诊断与智能分析

基于人工智能技术的背景下,本文主要以110kV变电保护器作为研究对象,确保110kV变电保护器的正常运行。对此,需加强对其故障的诊断,合理分析并了解电力系统在运行过程中存在的电磁干扰、对接地线以及绝缘等方面问题。同时,也应加强对其故障点定位,采用有效的故障处理方案,降低110kV变电保护器的故障发生概率,从而满足相关部门的工作需要。