风险管理联合细节干预对行床旁气管镜检查肺结核患者并发症的影响

目的探讨风险管理联合细节干预对行床旁气管镜检查肺结核患者并发症的影响。方法选择2019年7月至2020年12月接诊的80例行床旁气管镜技术检查的肺结核患者为研究对象,将其随机分为对照组和观察组,每组40例。对照组患者给予常规干预,观察组患者给予风险管理联合细节干预措施,比较2组患者的干预效果。结果观察组护理技能、文书书写、健康教育和服务态度等临床干预服务质量评分高于对照组(P<0.05)。观察组物质生活、生理健康、社会功能和心理状态等的生活质量评分优于对照组(P<0.05)。观察组的自我护理能力实施量表(ESCA)评分高于对照组(P<0.05)。观察组的护理满意度、治疗依从性高于对照组(P<0.05)。结论风险管理联合细节干预能有效降低行床旁气管镜技术检查肺结核患者的并发症发生率,提高临床服务质量。

手术室细节护理提升手术患者安全性及满意度的探讨

手术室护理与患者生命安全息息相关,是预防院内感染和身体康复的重要路径。本研究选取100位手术患者为研究对象,将其分为对照组与实验组,每组各50人。通过对手术室细节护理和常规护理在术后满意度、术后并发症发生率、安全性、疼痛等级、手术室护理风险发生率、术后生活质量等相关内容的评价,说明手术室细节护理能够显著提高患者对手术室护理工作的满意度,降低手术室护理术后的并发症的发生率和手术室护理风险发生率,显著提高患者术后的生活质量。

胸椎后外侧入路镜下椎管减压、间盘摘除术短期疗效分析

胸椎间盘突出症临床发病率相对较低,以中央型或侧方型突出较为常见,突出的椎间盘一旦压迫脊髓将会造成脊髓功能障碍,严重影响病人的工作及日常生活[1]。胸椎间盘突出症常见于40岁以上的中老年人,男性多于女性,男女比例约为3:2。传统上,临床多采用全身麻醉、俯卧位下行胸椎后路椎板切除、突出间盘摘除术治疗,但胸椎管与脊髓缓冲空间较小、手术风险较大、脊髓神经损伤等并发症较多[1]。传统的手术方法为后方入路,但后路手术可能需要牵拉硬膜囊和脊髓,存在脊髓损伤的风险[2,3]。而本研究所采用的后外侧入路不仅可以对椎管的腹侧及背侧同时进行充分的减压,且不需要牵拉硬膜囊和脊髓,降低了脊髓损伤的风险。近年来随着脊柱内镜技术的迅速发展,外科理念指导下的脊柱内镜技术的优势逐渐显现,内镜下的颈、腰椎椎管减压、突出间盘摘除技术已在国内多家医院广泛开展,并取得了优良的临床疗效[4,5],但局部麻醉、侧卧位内镜下的胸椎管减压、突出间盘摘除技术尚未普遍开展。我科自2021年7月开始开展局部麻醉、侧卧位胸椎后外侧入路内镜下椎管减压、间盘摘除术治疗胸椎间盘突出症取得较好疗效,现将该技术操作细节及短期疗效报道如下。

文本研究中的细节甄别与思想阐释——以马克思、恩格斯著述为例

文本、文献研究如果不深入到具体细节中进行细致的辨析,很难准确、客观和到位地把握作者的原始思想;而缺乏扎实、可靠基础的任何当代性的阐发,都可能陷入虚妄。马克思、恩格斯虽然注重其学说的现实性、实践性,我们也已经习惯于称他们为“革命导师”“无产阶级领袖”“国际共产主义运动开创者”,但就其一生的职业和身份来说,他们也是学者、思想家和理论家,几十年间在书斋度过,每天大部分时间都在伏案工作,留下了巨大而庞杂的手稿。由于其著述表达方式的特殊性,为我们准确把握和理解其思想增添了很大的难度,为此,解读方法就显得非常重要。结合大量细节甄别,本文提出如下的原则:文本解读必须自觉抑制主体性的肆意发挥;回到西方文化传统辨析马克思、恩格斯思想的传承和变革;从貌似矛盾和对立的表述中寻找融通和互补。

基于细节增强的双分支实时语义分割网络

实时语义分割方法常利用双分支结构分别保存图像的浅层空间信息和深层语义信息。然而,当前基于双分支结构的实时语义分割方法重点研究语义特征的挖掘,忽略了空间特征的保持,导致网络无法精准地捕捉图像内物体的边界和纹理等细节特征,最终分割效果欠佳。针对以上问题,提出基于细节增强的双分支实时语义分割网络(DEDBNet),多阶段增强空间细节信息。首先,提出细节增强双向交互(DEBIM)模块,在分支间的交互阶段使用轻量空间注意力机制增强高分辨率特征图对细节信息的表达能力,促进空间细节特征在高低两分支上的流动,以加强网络对细节信息的学习能力;其次,设计局部细节注意力特征融合模块(LDAFF),在两分支末端特征融合的过程中同时建模全局语义信息和局部空间信息,解决不同层次特征图之间细节不连续的问题;此外,引入边界损失,在不影响模型速度的情况下引导网络浅层学习物体边界信息。所提网络在Cityscapes验证集上以92.3 frame/s的帧速率(FPS)获得78.2%的平均交并比(mIoU),在CamVid测试集上以202.8 frame/s获得79.2%的mIoU;与深度双分辨率网络(DDRNet-23-slim)相比,mIoU分别提高了1.1和4.5个百分点。实验结果表明,DEDBNet能够准确地分割场景图像,且满足实时性要求。

基于细节信息约束的遥感影像条带噪声去除模型

遥感影像在获取过程中会经常受到条带噪声的污染,降低遥感影像的视觉效果,对影像解译和反演等处理产生不利影响。当前一些主流的基于变分的条带噪声去除方法,虽然可以去除条带噪声,但是往往也会导致影像细节信息的严重丢失。基于上述问题,本文提出了一种基于细节信息约束的遥感影像条带噪声去除模型(DISUTV)。在DISUTV模型中,将所提出的基于双边滤波器与正交子空间投影的细节信息分离算子与单向全变分正则化项、群组稀疏正则化项及单向全变分正则约束项进行了有效结合,并采用交替方向乘子法对其进行求解,用于从条带噪声影像中获取不含有细节信息的高精度条带噪声。利用模拟数据与真实数据对本文方法的条带噪声去除能力、细节信息保持能力及稳健性进行了验证并与现有前沿方法进行了比较。试验结果表明,本文方法在去除条带噪声的同时能更好地保留影像的细节信息,并且呈现出了较好的定性与定量结果。

侧卧位endo-PCND手术治疗神经根型颈椎病的短期疗效分析

神经根型颈椎病是常见的颈椎病类型之一,其发病率占颈椎病的60%~70%,通常表现为神经根受压所致的上肢根性疼痛、麻木及无力等症状[1,2]。近年来,随着脊柱内镜技术的迅速发展,多数神经根型颈椎病可通过颈椎后路内镜下神经根管减压术(endoscopic-posterior cervical nerve root decompression,endo-PCND)获得神经根的充分减压和优良疗效[3]。既往,多数医疗中心采用全身麻醉、俯卧位进行该手术。然而,对于高龄或心肺功能不佳的病人,全身麻醉和俯卧位增加了围手术期的风险。近年来,我科首先尝试在局部麻醉、俯卧位下进行该手术,但在临床实践中发现,局部麻醉、俯卧位下进行该手术,由于面部下方体位垫的影响和无菌铺单造成的局部封闭环境,部分病人会出现呼吸不畅和恐惧心理,不能较好地配合完成手术。因此,自2021年7月开始北京大学人民医院疼痛医学科创新性地改为在局部麻醉、侧卧体位下进行endo-PCND手术治疗神经根型颈椎病,获得了较好的临床疗效。现将该手术的操作细节、安全性及短期疗效报道如下。

基于深度神经网络的多聚焦红外图像非线性增强

当红外图像中含有多个聚焦目标主体时,会导致红外图像质量下降,部分区域出现模糊,因此,提出基于深度神经网络的多聚焦红外图像非线性增强方法。在引导滤波的作用下,从红外图像中获取细节层图像和背景层图像,在细节层图像中建立局部清晰度评价函数,得到清晰的细节层和背景层并融合二者。利用构建的深度神经网络结构,建立非线性增益函数,通过设定阈值和调整子带系数,实现对多聚焦红外图像的非线性增强。测试结果表明,所提方法在增强图像过程中,并没有改变原始图像的亮度和纹理波动;增强后的图像信息熵比原图像提高了57%左右,图像抗噪性能值更高,平均为7.4 dB,图像更清晰,SSIM值更趋近于1,平均为0.98,增强后的图片与原图片图像相似度更高,更接近于真实图像。

基于边缘特征和注意力机制的图像语义分割

在语义分割任务中,编码器的下采样过程会导致分辨率降低,造成图像空间信息细节的丢失,因此在物体边缘会出现分割不连续或者错误分割的现象,进而对整体分割性能产生负面影响.针对上述问题,提出基于边缘特征和注意力机制的图像语义分割模型EASSNet.首先,使用边缘检测算子计算原始图像的边缘图,通过池化下采样和卷积运算提取边缘特征.接着,将边缘特征融合到经过编码器提取的深层语义特征当中,恢复经过下采样的特征图像的空间细节信息,并且通过注意力机制来强化有意义的信息,从而提高物体边缘分割的准确性,进而提升语义分割的整体性能.最后,EASSNet在PASCAL VOC 2012和Cityscapes数据集上的平均交并比分别达到85.9%和76.7%,与当前流行的语义分割网络相比,整体分割性能和物体边缘的分割效果都具有明显优势.

细节护理干预联合ACS技术在膝关节损伤患者3.0T超大孔径磁共振检查中的应用效果

目的 分析细节护理干预联合人工智能辅助压缩感知(ACS)技术在膝关节损伤患者3.0T超大孔径磁共振检查中的应用效果。方法 选取2021年12月至2022年07月在我院接受3.0T超大孔径磁共振检查的64例膝关节损伤患者,随机分为对照组和实验组,每组为32例。对照组采用常规护理及MRI技术扫描,实验组采用细节护理干预联合ACS技术加速扫描。分析比较两组患者干预后焦虑情绪[焦虑自评量表(SAS)]及疼痛感受[视觉模拟评分(VAS)]、一次检查成功率,患者满意度以及医院安全事件发生风险。结果 干预后,实验组患者SAS及VAS评分低于对照组(P<0.05)。实验组患者一次检查成功率(96.87%vs 81.25%)和满意度(93.75%vs 68.75%)均高于对照组(P<0.05)。实验组患者风险评估、信息传达、危险防范、危险处置以及安全护理平均分高于对照组(P<0.05)。结论 细节护理干预联合ACS技术有助于缓解膝关节损伤患者的焦虑状态、疼痛程度,可提高MRI扫描效率及安全性,提升患者满意度,具有很好的推广价值。

基于改进LatLRR算法的红外与可见光图像融合研究

为了使红外与可见光图像融合后的目标图像更突出、背景信息更丰富,提出改进LatLRR算法。首先将潜在低秩分解获得的基础图层进行多级分解以便获得较多的基础图层、细节图层;接着多级分解控制,分别依据细节图层的水平分量、垂直分量的能量和基础图层的全局对比度,避免了无效分解;最后基础图层和细节图层融合采用不同的融合策略。实验仿真表明,本文算法融合结果具有层次感,图像比较清晰,纹理丰富,能够保持红外热辐射目标的轮廓细节信息,同时也保留大量的可见光图像背景特征,客观评价指标较优。

基于演化多目标聚类的SAR图像变化检测

基于合成孔径雷达(SAR)图像的变化检测是遥感领域中一项具有挑战性的任务,如何在噪声鲁棒性和有效保留细节之间取得平衡是一个迫切需要解决的问题。然而,大多数SAR图像变化检测方法为了更好地抑制斑点噪声,不可避免地会在一定程度上丢失图像细节。为了解决这一问题,提出了一种基于演化多目标聚类的SAR图像变化检测多目标聚类算法,将变化检测问题转化为一个多目标优化问题。该方法同时构建了两个相互冲突的目标,即分别基于原始差异图与噪声滤波后差异图的聚类能量函数,并用基于分解的演化多目标优化算法MOEA/D对以上目标函数进行优化,实现对差异图不变区域与变化区域的聚类。利用该技术可得到一组变化检测图,用户可以根据自己的需求选择合适的结果。最后,在两个SAR图像数据集上进行了充分的实验,结果表明了该方法的有效性。

VR/AR-AdaptFace:面向虚拟现实与增强现实的自适应多模态面部替换模型

随着VR/AR技术的迅猛发展,用户对于沉浸式体验的需求日益增长。同时,虚拟人脸技术亦趋成熟。基于此,本文探索将高度拟真的虚拟人脸融入VR/AR,以增强用户体验的自然度与沉浸感。然而,在虚拟数字人领域,图像生成及换脸技术在VR/AR环境下仍遇诸多挑战,尤其是唇形合成模型在动态场景及多语言环境下的性能需进一步优化。为解决上述问题,本文提出VR/AR-AdaptFace模型,一个面向虚拟现实与增强现实的自适应多模态面部替换方案。该模型由两大模块构成:“文颜绘真”模块,采用先进的文本至图像转换技术和特定类别先验保存策略,优化虚拟人脸生成,并通过注意力机制大幅提升图像质量;“语唇映生”模块,依托强大的生成器、唇形同步判别器及视觉质量判别器,实现语音与唇形的精准同步,为VR/AR场景中的动态交互带来更加逼真的体验。

混合U型网络与Transformer的图像去模糊

针对现有去模糊方法不能有效地恢复图像精细细节的问题,提出了一种混合U型网络与Transformer的图像去模糊方法。首先,使用一个多尺度特征提取模块提取图像的浅层特征信息。然后,通过一个含逐级特征增强模块的层级嵌套U型子网络,在保留图像细节信息的同时获取图像深层特征信息。再次,构建了一个局部-全局残差细化模块,通过卷积神经网络和SwinTransformer之间的信息交互充分提取全局和局部信息,并实现特征信息的进一步细化。最后,使用一个1×1卷积层进行特征重建。所提方法在GoPro数据集上的实验结果显示,图像的峰值信噪比和结构相似度均值分别为32.92和0.964,均优于其他对比方法。实验结果表明,所提方法可以有效地去除模糊,重建出具有丰富细节的潜在清晰图像。

基于能量函数基元提取的建筑物LOD2模型自动生成方法

近年来,随着实景三维中国和数字中国的快速发展,建筑物三维模型重建已成为智慧城市建设的重要环节。本文提出了一种全自动建筑物LOD2模型生成框架,旨在解决城市级实景三维场景中建筑物LOD2模型生成的难题。为了自动提取大场景建筑物对象,首先利用场景正射影像,通过图像分割获取建筑物的边界信息;然后使用改进的增强型平面区域分割方法提取高质量的分割平面,并利用混合线性模型对分割结果进行优化,能够更好地处理城市建筑物的局部破损和重建错误等问题。试验结果表明,本文算法生成的建筑物LOD2模型质量和效率更高,能够应对城市建筑模型的复杂情况,得到更稳健的重建结果。

细节护理联合PDCA管理模式在手术室护理管理中的应用

目的探讨细节护理联合PDCA管理模式在手术室护理管理中的应用。方法选取2020年10月至2021年10月进行手术的患者共90例作为研究对象。按照简单数字表法将其随机分为对照组(n=45)和观察组(n=45),对照组患者给予常规护理管理,观察组患者采用细节护理联合PDCA管理模式。比较2组的消毒合格率、护理质量、风险事件发生情况以及护理满意度。结果观察组消毒合格率明显高于对照组(P<0.05)。观察组患者切口感染发生率明显低于对照组(P<0.05)。观察组患者对护理质量的评分高于对照组(P<0.05)。对照组患者的护理风险事件发生率为13.34%,观察组患者的护理风险事件发生率2.22%,观察组显著低于对照组(P<0.05)。观察组的护理满意度为88.89%,对照组的护理满意度为62.23%,观察组高于对照组(P<0.05)。结论细节护理联合PDCA管理模式提高了手术室患者的护理质量,减少了护理风险的发生率,提升了患者的护理满意度,值得在临床推广。

在线评论一致性对消费者决策的影响

信任是共享经济发展的关键因素,而基于情感的信任作为其中重要一环,通过在线评论效价影响消费者的决策。本文从在线评论的总评分和细节评分两个维度出发构建了共享短租消费者情感信任的影响机制,并利用2015~2022年中国北京和美国纽约的Airbnb平台订单数据实证分析情感信任对消费者决策的影响。研究结果显示,在线总评论和细节评论包含负面情感更易吸引消费者;当两类评分一致为高评分时消费者购买意愿显著下降。另外,“超赞房东”徽章和整租房源能积极调节两类评分一致性与消费者购买意愿的关系。中国房源对两类评分一致性与消费者购买意愿的关系有负向调节作用。因此,在交易过程中,消费者可多关注包含负面评价的评论信息,同时考虑拥有“超赞房东”徽章的整租房源。

范春红作品

设计说明:《梦蓝》作品整体设计旨在呈现出一种自然、轻松,又不失女性优雅的感觉。立领设计细节体现出上衣的独特,使整体效果具有层次感。《幻蓝》作品米色的主色调使整体造型看起来温和、舒适,蓝色图案的加入为设计注入清新独特的元素。日常穿着既充满艺术感,又展现出轻松自在的时尚态度。

甲骨文典型细节特征研究

甲骨文为早期成体系的古代文字,字形仍然保留着较多的形象特征,书写大多不太固定,字形往往呈现出一些差异,如笔画多少不一、形体朝向不定、部件不固定、结构不定型等。但其中的关键细节相对比较一致,具体表现在笔画的曲直、笔画的长短、书写的方向、强化的特征、选取的对象以及部件的组合关系等方面。这些有意为之的细节,除了忠实记录着原始信息之外,也有不少出于区分字形和区别字义的考虑。典型细节中蕴含着的重要的构形信息,对字义的传达至为关键,对字形的演变产生了深远的影响。

保持细节特征的输电铁塔三维网格模型轻量化算法

针对输电铁塔三维网格模型简化后出现模型细节特征大量缺失的问题,以QEM算法为基础,提出了一种保持细节特征的输电铁塔三维网格模型轻量化算法。该算法首先确定了输电铁塔三维网格模型中的细节特征定义,然后提出了输电铁塔细节特征提取策略,并且引入细节特征显著因子和顶点近似曲率因子对QEM算法中的简化代价进行优化。实验结果表明,优化后的算法可以有效保留输电铁塔三维网格模型的重要几何特征和细节特征,避免了简化后模型出现大面积的特征缺失问题,并且相较于普通QEM算法,优化后的算法所简化的模型在最大误差、平均误差和均方差上分别至少下降了39.77%、10.64%和64.99%,实现了输电铁塔三维网格模型的高质量轻量化。