糖尿病视网膜病变的筛查及早期治疗

目的 探讨糖尿病视网膜病变 (DR)筛查及早期治疗的必要性。方法 采用检测矫正视力、散瞳查眼底、眼底照相等方法对 12 4例 (2 4 8只眼 )糖尿病患者进行筛查 ,根据筛查的结果早期治疗。结果 2 6例 NDR患者继续内分泌科治疗 ,4年后再复查 1次。 DR1期 2 1例患者眼科随访观察 ,每年筛查 1次。 DR2期 17例患者随访观察 ,半年筛查 1次 ,黄斑水肿影响视力者 ,行 FFA检查后局部或格栅样光凝。 DR3～ 6期 6 0例患者激光治疗并长期随访 ,及时补充光凝。结论 糖尿病视网膜病变 (DR)筛查应成为糖尿病系统的联合治疗的一部分。应用适当的筛查方法 ,早期发现 ,早期诊治 ,长期随访 ,可预防糖尿病视网膜病变盲目的发生。

人教版七年级数学(下)第八章第一节“二元一次方程组”教学反思

主要从对教材的再认识，对学习探究和检测矫正环节的再认识，对巩固训练和总结归纳环节的再认识，对学生是学习的主体，教师是学习的组织者、引导者与合作者的再认识四个方面谈教学反思。

基于改进TLD算法的无人机自主精准降落

四旋翼无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在航拍、测绘、环境监测、快递等航空领域的广泛应用,对四旋翼无人机的可用性和可靠性提出了更高的要求,而其实现自主精准降落的功能是必不可少的。对目标进行快速鲁棒性跟踪是实现降落的重要基础,TLD(Tracking Learning Detector)算法为这一问题提供了一种有效的解决办法,虽然许多学者对其进行了研究并对传统的TLD算法进行了改进,但算法的跟踪精度及速度仍然难以满足无人机的降落要求。提出了一种基于TLD框架的目标跟踪算法来实现无人机与特定降落目标之间的相对定位。该算法在TLD框架下,提出一种基于目标形状特征自主确定降落目标的算法,提高了降落流程的自主性;用核相关滤波器(Kernelized Correlation Filter,KCF)实现了TLD框架中的跟踪器,提高了算法的实时性、精准度及鲁棒性;同时在降落过程中采用一种基于方向梯度直方图特征(Histogram of Gradient,HOG)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的目标识别方法,以实现目标检测自矫正,保证长时间准确跟踪目标。在七类模拟无人机进行降落的视频集下验证了该算法,与其他三种跟踪算法进行对比,并进行实际降落测试。测试结果表明,该算法的鲁棒性和精准度均优于其他算法,处理速度可达到31.47 f/s,故而在TLD框架下采用核相关滤波器作为跟踪器,对跟踪及检测结果进行有效融合并提高算法实时性的同时,增加的检测自矫正环节保证了长时间跟踪的准确度,从而有效地实现了无人机全自主精准降落。