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通过分布式人工智能实现CT结肠成像的计算机辅助慢性息肉辨识
目的 通过计算机辅助诊断技术(CAD),利用分布式人工智能进行CT结肠成像的病理诊断.材料与方法 本研究经人体实验保护局(Office of Human Subjects Research)批准.研究内容中涉及健康保险流通与责任法案( HIPAA)的患者知情同意要求并未报批.CT数据采集于24名患有至少一块6 mm息肉的病人,相关图样的分析通过计算机辅助诊断(CAD)软件完成,共鉴别268处疑似病灶.每处疑似病灶均由20名来自同一众包平台的知识工作者(Knowledge Workers,KWs)判断是否是息肉.为了检验本方法的可重复性,共228名知识工作者参与了两轮病灶鉴别工作.本文中,通过比较知识工作者和CAD软件分析结果的受试者工作特征曲线覆盖面积(AUC)来评价本方法的效果.结果 知识工作者的检测水平AUC结果为:第1轮0.845±0.045(标准差),第2轮0.855±0.044.计算机辅助诊断软件(CAD)分析结果的AUC为0.859±0.043,两种方法之间并没有显著区别.根据病灶判断难度分析,容易的诊断中知识工作者表现更佳:第1轮AUC为0.951±0.032,第2轮0.966±0.027(P=0.039),CAD的AUC为0.877±0.048.对于两轮检验都参加的知识工作者而言,第2轮的诊断结果有显著的提升:第1轮AUC为0.759±0.052,第2轮为0.839±0.046(P=0.041).结论 在慢性息肉的诊断方面,分布式人工智能和计算机辅助诊断(CAD)技术的结果之间并无显著差异.
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根管治疗难度分析的要点
根管治疗的生物学原理在于彻底清除根管内的感染物,消除感染源,利用材料严密充填根管系统,隔绝微生物再感染,达到保存患牙的目的.根管治疗成功与否,取决于根管内定植微生物的种类和数量、牙齿和根管系统的复杂程度、根管系统的临床检测手段、根管治疗技术和方法以及患者的全身健康状态,其中牙齿及根管系统的解剖结构是根管治疗的解剖学基础,其复杂性、变异性、个体性及多样性极大地增加了根管治疗的操作难度,严峻地挑战根管治疗的疗效.因此,在治疗前了解影响患牙根管治疗疗效的因素,分析患牙根管治疗的难易度,拟定恰当的治疗方案,充分考虑患者全身及医患间合作性等因素,严格执行根管治疗的技术规范[1],是提高疗效,减少医疗纠纷的关键.
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肿瘤患者护理难度分析及对策
随着环境污染愈加严重,肿瘤患者逐年增加,由于肿瘤早期不易被发现,一旦发现均系中、晚期,晚期并发症多,放化疗毒副作用多,临终患者的痛苦多,患者及家属情绪变化无常,肿瘤科护士每天承受着很大的心理压力,这无疑给护理工作增加了很大的难度,是一个严峻的挑战.现将对肿瘤患者护理难度分析及对策报告如下.
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急性炎症期腹腔镜胆囊手术难度分析与评价
目的:探讨急性炎症期腹腔镜胆囊切除术(LC)手术难度及其手术相关因素.方法:对急性炎症期LC 298例,并以同期非急性炎症期LC 242例作对照,进行手术难度及相关因素的分析和评价.结果:急性炎症组与非急性炎症对照组间手术难度差异有非常显著性(P<0.01).性别(P=0.042)、胆囊壁厚度差异(P<0.001)与手术难度有统计学意义.结论:急性炎症显著增加手术难度,而性别、胆囊壁厚度等对术前难度判断有一定价值.
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护理专业解剖学知识遗忘度的调查
众所周知，人体解剖学是一门重要的医学基础课程，是学习其他基础医学和临床医学课程的先修课。然而，学生对所学解剖学知识的遗忘速度及程度又是如何呢?为了回答这一问题，以及为教学改革提供科学依据，笔者进行了如下调查。1 方法 对我校98年级四年制护理专业《解剖生理学》结束考试A、B试卷的各23道解剖学单项选择题进行难度分析。在该学科学习结束一年后，并且在学生毫无思想准备的情况下，再以结束考试的试卷对学生进行不记名方式回顾性测试，然后将前、后两次试卷结果进行分析比较。
