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热光伏器件中的光谱调控
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作者 熊家骋 黄哲群 +2 位作者 张恒 王启祥 崔可航 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第14期1-15,共15页
热光伏器件是一种利用光伏效应将热源的热辐射转化为电能的器件.高效热光伏器件在电网规模的热能存储、全光谱太阳能转换、分布式联合发电、废热回收等方面有着广阔的应用前景.然而,大多数热辐射处于低能量波长范围,无法有效激发光伏电... 热光伏器件是一种利用光伏效应将热源的热辐射转化为电能的器件.高效热光伏器件在电网规模的热能存储、全光谱太阳能转换、分布式联合发电、废热回收等方面有着广阔的应用前景.然而,大多数热辐射处于低能量波长范围,无法有效激发光伏电池半导体的电子跃迁从而产生电能.因此,对热辐射光谱发射的选择性调控是实现高效热光伏器件的关键.近年来,伴随着纳米光子学、材料科学与人工智能赋能科学的发展,热光伏器件中的光谱调控也取得了极大进展.本文首先回顾了热光伏器件的发展历史,继而围绕热光伏器件中热端和冷端的光谱调控,详细讨论了超结构选择性发射器、本征选择性发射器、光滤波器以及背表面反射器的热辐射光谱调控物理机制与调控手段,并梳理和总结了近场热光伏的相关研究,最后对热光伏器件的未来发展进行了展望. 展开更多
关键词 热光伏 热辐射 光谱调控 热光子学
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基于增强CT的深度学习算法对直径≤5cm胃的胃肠间质瘤鉴别诊断临床意义 被引量:12
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作者 顾佳毅 史豪庭 +5 位作者 杨琳希 沈逸卿 王紫馨 冯琦 汪明 曹晖 《中华胃肠外科杂志》 CSCD 北大核心 2021年第9期796-803,共8页
目的增强CT是术前诊断和评估胃黏膜下肿瘤(SMT)恶性潜能的重要检查手段,在区分直径>5 cm胃的胃肠间质瘤(GIST)和胃良性SMT中有较高的诊断准确率。本研究拟使用深度学习算法建立基于增强CT的鉴别诊断模型GISTNet,评估其在术前鉴别直径... 目的增强CT是术前诊断和评估胃黏膜下肿瘤(SMT)恶性潜能的重要检查手段,在区分直径>5 cm胃的胃肠间质瘤(GIST)和胃良性SMT中有较高的诊断准确率。本研究拟使用深度学习算法建立基于增强CT的鉴别诊断模型GISTNet,评估其在术前鉴别直径≤5 cm的胃GIST和其他胃SMT的预测价值。方法采用诊断性试验研究方法。回顾性收集2016年9月至2021年4月期间,上海交通大学医学院附属仁济医院胃肠外科连续性收治的181例接受手术、且术后病理证实为肿瘤直径≤5 cm胃SMT患者,排除13例CT图像质量不佳者,共计168例患者纳入研究。其中107例为GIST,61例为非GIST的SMT(non⁃GIST),其中术后病理27例为平滑肌瘤,24例为神经鞘瘤,6例为异位胰腺,4例为脂肪瘤。病例纳入标准:(1)手术前经增强CT诊断为胃SMT的患者;(2)术前完善胃镜且活检病理未见异型细胞;(3)临床、病理资料齐全。排除标准:(1)手术前接受过抗肿瘤药物治疗;(2)无影像或任何原因导致的CT图像质量不佳;(3)术后病理诊断为除GIST外的其他胃恶性肿瘤。将研究对象根据留出法(hold⁃out method)随机划分为GIST鉴别诊断模型(GISTNet)的训练集(148例)和测试集(20例),用于GISTNet诊断模型的训练及其性能评估。GISTNet模型建立后,在测试集采用5个指标进行评估,即灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和受试者工作曲线(ROC)计算的曲线下面积(AUC)。进一步将GISTNet诊断模型与现有文献报道的传统影像学征象所组成的模型比较。此外,为了比较深度学习模型与影像科医生对胃SMT影像诊断的准确性,3位工作经验分别为3、9、19年的影像科医生、在隐藏临床病理信息的情况下,对测试集中的样本进行判断,将3位医生的准确率与GISTNet模型相对比。结果GISTNet模型在测试集上获得了0.900(95%CI:0.827~0.973)的AUC,当阈值为0.345时,GISTNet模型的灵敏度为100%,特异度为67%,阳性预测值为75%,阴性预测值为100%。GISTNet模型的准确率为83%,优于GIST⁃Risk模型(75%)和两位低年资影像科医生(60%和65%),并与工作经验为19年的影像科医生接近(80%)。结论基于增强CT的深度学习算法对术前鉴别直径≤5 cm的胃GIST和其他胃SMT具有良好、可靠的诊断准确率。 展开更多
关键词 胃肠间质瘤 鉴别诊断 计算机断层摄影 人工智能 深度学习
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