人工智能技术用于超声筛查婴儿发育性髋关节发育不良

目的构建人工智能(AI)自动识别髋关节超声标准冠状切面及测量相关参数模型,观察其辅助超声筛查婴儿发育性髋关节发育不良(DDH)的价值。方法回顾性分析2164名婴儿共4328侧髋关节超声视频,由5名超声科主治医师采用SonoKit标注软件以统一标准于每段视频中选取1幅标准、2幅非标准髋关节冠状切面声像图,并于标准冠状切面图中标注关键解剖结构。经2名超声科主任医师审核,共获得11100幅声像图(3665幅标准、7435幅非标准),以其中8100幅为训练集(2665幅标准、5435幅非标准)、3000幅为验证集(1000幅标准、2000幅非标准)。基于训练集数据构建AI模型,自动识别髋关节超声标准冠状切面,并于其中自动测量α角、β角和股骨头覆盖率(FHC);以验证集验证AI模型识别标准切面的效能。另选取110名健康婴儿的220幅髋关节标准冠状切面声像图,分别由超声科医师手动测量、以AI模型自动测量其α角、β角和FHC,分析测量结果的一致性及相关性。结果对于验证集髋关节超声标准冠状切面,AI模型与超声科主任医师识别结果的一致性较好(Cohen’s Kappa=0.925);AI模型自动测量与医师手动测量α角、β角及FHC的一致性均较好,组内相关系数分别为0.814、0.730和0.953,均具有强相关性(r=0.826、0.731、0.967)。结论AI模型能有效自动识别髋关节超声标准冠状切面并自动测量相关参数,可辅助超声筛查婴儿DDH。

智能髋关节超声技术在婴儿发育性髋关节发育不良筛查中的应用

【目的】开发一种辅助发育性髋关节发育不良(DDH)的早期超声筛查的深度学习系统,即新型智能髋关节超声技术(S-hip),并验证其临床应用价值。【方法】选取我院自2021年11月至2022年8月通过标注和审核的婴儿髋关节冠状切面超声图像11100张,其中8100张图像用于训练集,3000张用于测试集,用于构建S-hip深度学习系统。另采集87例婴儿双侧髋关节共174张标准冠状切面超声图像用于验证S-hip的自动测量与医生人工测量之间的一致性。S-hip、超声专家和住院医师分别测量α角、β角和FHC,分别记录测量数据和测量耗时,并进行统计学分析。另选取100张髋关节标准冠状切面超声图像,用于超声专家和超声住院医师测量者自身两次测量重复性验证。【结果】S-hip与超声专家测量α角、β角和FHC结果的组内相关系数(ICC)与95%可信区间(CI)分别是0.799(0.738,0.847)、0.798(0.737,0.846)和0.934(0.954,0.975)。超声住院医师和超声专家测量α角、β角和FHC结果的ICC(95%CI)值分别是0.725(0.645,0.789)、0.674(0.583,0.748)和0.931(0.908,0.949)。S-hip与超声专家测量α角、β角和FHC结果的平均绝对误差(MAE)分别是2.69°、4.43°和2.47%。S-hip组、超声专家组和超声住院医师组测量耗时分别(1.59±0.36)s、(18.76±2.23)s和(19.45±2.76)s,S-hip自动测量耗时明显短于人工测量,差异有统计学意义(P<0.001)。超声专家测量者自身两次测量α角、β角和FHC结果的ICC(95%CI)分别是0.943(0.916,0.961)、0.959(0.940,0.972)和0.981(0.971,0.987),超声住院医师自身两次量α角、β角和FHC结果的ICC(95%CI)分别是0.884(0.833,0.921)、0.921(0.884,0.946)和0.962(0.944,0.974)。【结论】基于深度学习系统的新型智能髋关节超声技术(S-hip)自动测量α角、β角和FHC的可靠性和准确性都很高,优于超声住院医师,可以简化测量步骤,明显缩短检查时间,有利于婴儿髋关节超声筛查工作的广泛开展。

基于Fuzzy-PID的温室节水滴灌控制系统

针对传统温室灌溉系统中的节水问题,设计了一种基于Fuzzy-PID算法的温室节水滴灌控制系统。通过采集温室内的实时土壤湿度,基于Fuzzy-PID控制原理,一方面根据植物的生长特性自适应地调节土壤湿度,以保持农作物“不饥不过饱”,另一方面在满足温室灌溉需求的基础上进行适时、适量的灌溉,以避免水资源的浪费。仿真实验表明,与传统的模糊控制和PID控制相比,所提出Fuzzy-PID控制的调节时间减少了约17s,超调量减少了9.4%。实际测试表明,该系统运行稳定,鲁棒性强,节水率约为23%,能够满足节水灌溉的要求,具有良好的推广价值。

基于项目学习模式的课程设计

根据教学课程的特点设计基于项目学习模式的课程。课程要求学生根据参数,设计并制作一款能够实现抓握的义肢,义肢可以通过肌肉信号进行控制。课程包含了机械设计、3-D打印技术、自动控制技术、传感器技术和嵌入式技术等内容。通过项目训练,可加强学生对理论知识的理解,从而提高学生将理论知识应用于实践的能力,达到辅助教学的目的。

二维Savitzky-Golay数字差分器剪切波弹性成像方法

提出一种新的剪切波弹性成像方法,将2D SG(Savitzky-Golay)数字差分器用于剪切波计算中,使用二维曲面拟合来近似剪切波波前到达时刻,该方法相比传统的线性回归方法不易受异常数据影响,鲁棒性更强.通过超声弹性仿体实验评估这两种方法,比较不同尺寸下的2D SG数字差分器和线性回归的剪切波弹性图.结果表明,在图像的横向分辨率相同的情况下,本研究方法得到的剪切波弹性图像更平滑,噪声更小,且剪切波弹性图像的信噪比和对比度噪声均比传统方法要高,表明该方法能提高剪切波弹性图像的质量.

关于如何加强企业财务管理问题的若干思考

财务管理在企业的运行和管理的过程中占有非常重要的地位,它能够实现企业价值最大化,为企业谋取竞争优势,保障企业能够长远发展。由此可见,加强财务管理的工作是当前企业面临的非常关键的任务。本文对企业财务管理中出现的问题做了归纳和总结,并在此基础上进行了分析,提出了可供参考性的意见和建议。

企业财务内控管理制度建设中的难点和解决措施研究

财务内控制度的建设有助于企业财务工作的高水平处置,实现对财务内控工作相关难点的分析控制,可以为财务内控管理举措的优化调整提供更加完整的保障。本文首先对财务内控管理制度建设工作存在的问题进行了研究分析,并制定了提升财务内控管理工作实施质量的具体策略,对提高企业财务工作的综合性处理质量,具有重要积极意义。

便携式超声诊断肝脏钝性损伤的研究

我们运用便携式超声对肝脏钝性损伤动物模型检查，探讨其在肝脏钝性损伤快速检测中的应用价值。一、材料与方法新西兰大白兔30只，体重2．40-2．65kg，购自第二军医大学实验动物中心，动物模型以BIM—V型生物撞击器制作。

新型智能产前超声技术在中晚孕期产前超声检查中的应用价值

目的探讨新型智能产前超声技术(SF)技术包括标准切面自动识别与获取(SFDA)技术和生长参数自动测量(SFM)技术的临床使用价值。方法使用SF技术和传统超声技术对2018年8月至2019年1月南方医科大学附属深圳妇幼保健院妊娠16~41周正常连续单胎1005例进行丘脑水平横切面(A)、上腹部水平横切面(B)和股骨长轴切面(C)3个标准切面的识别与获取,测量双顶径(BPD)、头围(HC)、腹围(AC)和股骨长(FL)4个生长参数。另选择60例胎儿进行2种技术观察者内和观察者间重复性测量分析;运用Wilcoxon带符号秩检验比较2种技术进行切面识别与获取以及参数测量所需的时间;使用组内相关系数评价传统超声与SF技术测量的一致性,并评价SF技术切面获取及生长参数测量的准确率。结果与传统超声技术相比,SF技术测量的重复性更好。使用SF与传统技术测量4个生长参数的组内相关系数分别为0.998、0.995、0.998、0.998。通过判定,使用SF技术识别与获取标准切面A、B和C成功率分别为98.00%、99.10%和99.60%,测量BPD、HC、AC和FL成功率分别为100%、100%、99.60%和100%。无论是同时进行切面自动识别、获取与参数测量,还是单独进行参数测量时,SF技术明显比传统技术用时短[21.26(5.24)s vs 52.24(14.90)s;2.78(0.66)s vs 35.70(8.25)s],差异均具有统计学意义(Z=-27.366、-27.352,P均<0.001)。结论SF技术可自动化、智能化识别、获取胎儿超声3个标准切面,并对4个生长参数进行自动化测量,该技术在切面识别与获取的成功率和生长参数自动测量的准确性高,并可极大地减少标准切面获取及测量的时间,是一项智能、精准、高效的产前超声检查技术。

医用超声成像设备发展历程、现状与趋势综述

从医用超声成像设备的组成和分类、国内外超声技术发展历程发展趋势进行综述,并对超声行业的发展趋势进行总结与展望。