随着医学科学日新月异的发展以及研究新领域的不断开拓,临床医学研究成果层出不穷.据统计,全世界每年有1.7万种生物医学专著和近3万种生物医学杂志出版,年增长率约7%.巴德年院士在'面向21世纪的我国高等教育'一文中指出,新理论...随着医学科学日新月异的发展以及研究新领域的不断开拓,临床医学研究成果层出不穷.据统计,全世界每年有1.7万种生物医学专著和近3万种生物医学杂志出版,年增长率约7%.巴德年院士在'面向21世纪的我国高等教育'一文中指出,新理论、新技术推动医学科学向前发展.注重积极、独立地获取、掌握和运用新知识、新技术的意识和能力,是未来医学教育的培养目标之一[1].循证医学(evidence based medicine, EBM)是近年来国际上在临床医学领域迅速兴起的一种新体系,正强劲地推动着全球医学从经验医学模式向循证医学模式的转变.Lazarus等[2]学者在就中国医学教育的看法中指出,多数医学教育着眼于提高医学生记忆事实的能力,而不重视受教育者应用循证医学解决问题的能力.并强调作为一名合格的医务人员必须具备的'核心能力'之一就是应用循证医学做出医疗决定的能力.可见实践循证医学是临床医生保持知识更新,跟上时代发展的必然要求.展开更多
针对由于血管类间具有强相似性造成的动静脉错误分类问题,提出了一种新的融合上下文信息的多尺度视网膜动静脉分类网络(multi-scale retinal artery and vein classification network,MCFNet),该网络使用多尺度特征(multi-scale feature...针对由于血管类间具有强相似性造成的动静脉错误分类问题,提出了一种新的融合上下文信息的多尺度视网膜动静脉分类网络(multi-scale retinal artery and vein classification network,MCFNet),该网络使用多尺度特征(multi-scale feature,MSF)提取模块及高效的全局上下文信息融合(efficient global contextual information aggregation,EGCA)模块结合U型分割网络进行动静脉分类,抑制了倾向于背景的特征并增强了血管的边缘、交点和末端特征,解决了段内动静脉错误分类问题。此外,在U型网络的解码器部分加入3层深度监督,使浅层信息得到充分训练,避免梯度消失,优化训练过程。在2个公开的眼底图像数据集(DRIVE-AV,LES-AV)上,与3种现有网络进行方法对比,该模型的F1评分分别提高了2.86、1.92、0.81个百分点,灵敏度分别提高了4.27、2.43、1.21个百分点,结果表明所提出的模型能够很好地解决动静脉分类错误的问题。展开更多
文摘随着医学科学日新月异的发展以及研究新领域的不断开拓,临床医学研究成果层出不穷.据统计,全世界每年有1.7万种生物医学专著和近3万种生物医学杂志出版,年增长率约7%.巴德年院士在'面向21世纪的我国高等教育'一文中指出,新理论、新技术推动医学科学向前发展.注重积极、独立地获取、掌握和运用新知识、新技术的意识和能力,是未来医学教育的培养目标之一[1].循证医学(evidence based medicine, EBM)是近年来国际上在临床医学领域迅速兴起的一种新体系,正强劲地推动着全球医学从经验医学模式向循证医学模式的转变.Lazarus等[2]学者在就中国医学教育的看法中指出,多数医学教育着眼于提高医学生记忆事实的能力,而不重视受教育者应用循证医学解决问题的能力.并强调作为一名合格的医务人员必须具备的'核心能力'之一就是应用循证医学做出医疗决定的能力.可见实践循证医学是临床医生保持知识更新,跟上时代发展的必然要求.
文摘针对由于血管类间具有强相似性造成的动静脉错误分类问题,提出了一种新的融合上下文信息的多尺度视网膜动静脉分类网络(multi-scale retinal artery and vein classification network,MCFNet),该网络使用多尺度特征(multi-scale feature,MSF)提取模块及高效的全局上下文信息融合(efficient global contextual information aggregation,EGCA)模块结合U型分割网络进行动静脉分类,抑制了倾向于背景的特征并增强了血管的边缘、交点和末端特征,解决了段内动静脉错误分类问题。此外,在U型网络的解码器部分加入3层深度监督,使浅层信息得到充分训练,避免梯度消失,优化训练过程。在2个公开的眼底图像数据集(DRIVE-AV,LES-AV)上,与3种现有网络进行方法对比,该模型的F1评分分别提高了2.86、1.92、0.81个百分点,灵敏度分别提高了4.27、2.43、1.21个百分点,结果表明所提出的模型能够很好地解决动静脉分类错误的问题。