基于MobileNetV3网络的龋病和根尖周炎根尖片的诊断

目的研究深度学习技术智能诊断龋齿和根尖周炎的效果,初步探讨深度学习在口腔疾病诊断中的应用价值。方法以2298张包含健康牙齿、龋病、根尖周炎的根尖片数据集为研究对象,随机划分为1573张训练集图像,233张验证集图像以及492张测试集图像。通过多种神经网络对比验证,选择性能较好的MobileNetV3网络模型应用于牙病诊断,并通过调整网络超参数优化模型。采用精确率、准确率、召回率和F1分数评估模型识别龋齿和根尖周炎的能力,并使用类激活热力图对网络模型性能进行可视化分析。结果基于MobileNetV3网络模型的牙齿病变检测算法对健康牙齿、龋病和根尖周炎进行分类的精确率、召回率和准确率分别为99.42%、99.73%和99.60%,F1分数为99.57%,达到了较为理想的智能诊断效果。可视化类激活热力图也显示出网络模型能够较为准确地提取牙科病变的特征。结论基于MobileNetV3网络模型的牙齿病变检测算法能够排除图像质量和人为因素的干扰,具有较高的诊断准确率,可满足口腔医学教学和临床应用需求。

结核病反弹之分析与对策

目的从结核杆菌的致病特点、结核病反弹的现状、传播途径、病程表现入手,找出预防和控制的要点,以便有效控制结核病的蔓延。方法从传染病的三环节两因素开始,用分析流行病学的方法逐次分析,全面搞清该病反弹的真正原因。结果造成结核病反弹的直接原因是结核杆菌的变异、患者没有得到足够时间的有效治疗、缺乏必要的预防知识和条件、艾滋病的流行是一个不可忽视的因素;间接原因是社会动荡和贫穷,自然灾害加速该病的传播。结论结核病的防治首先政府要创造条件,其次患者必须与医务工作者认真配合,紧紧抓住足够时间的有效治疗这个关键,就能取得满意的防治效果。