简介:摘要:学生通过对物理现象建立物理模型,改变各种因素观察物理现象,利用表格或者图象对实验现象或数据总结归纳,得出结论。整个实验探究过程中的科学推理、科学论证对学生科学思维的培养起很大作用。
简介:摘要近年来,人工智能技术在自然图像分析领域取得了巨大的进展。这些技术也被广泛应用于医学图像领域,以便更好地诊断、治疗疾病和判断预后。然而,由于医学图像在数据标注和专家知识方面的复杂性,使得这些技术的实际应用具有较大的挑战。本文基于ACP方法提出了一个融合医生智慧与计算智能的医学图像分析新框架——平行医学图像。传统的医学图像分析直接从带标注图像中学习模型而不能很好地解释诊断决策,平行医学图像引入了描述智能、预测智能和引导智能来提高模型的泛化能力和诊断的可解释性。我们采用平行闭环优化模型来挖掘并融合医学知识,从而优化辅助诊疗系统。最后,本文以乳腺癌为例探讨了平行医学图像框架在医学图像分析中的实际应用。
简介:摘要目的探讨Dynesys动态固定治疗腰椎退行性疾病的并发症及其预防策略。方法回顾性分析2008年7月至2016年12月采用Dynesys动态固定治疗腰椎退行性疾病患者243例,随访时间平均5.6年(范围48~148个月)。腰椎间盘突出症152例,腰椎管狭窄症91例。单节段167例,双节段71例,三节段5例。所有患者均有腰痛、下肢放射痛和(或)间歇性跛行。采用Oswestry功能障碍指数(Oswestry disability index,ODI)和疼痛视觉模拟评分(visual analogue scale,VAS)评估临床疗效。分析患者围手术期并发症(3个月以内)和术后并发症(3个月以后)发生情况。采用加州大学洛杉矶分校评分系统(University of California at Los Angeles Grading Scale,UCLA)评价影像学邻近节段退变(adjacent segment degeneration,ASD)情况。结果所有患者均顺利完成手术。ODI由术前55.1%±16.8%改善至末次随访时15.6%±5.8%,差异有统计学意义(t=34.6,P<0.01)。VAS评分由术前(6.4±2.3)分降至末次随访时(1.1±0.4)分,差异有统计学意义(t=35.4,P< 0.01)。术后共25例(10.29%)患者发生并发症,3例(1.23%)患者接受再次手术。围手术期并发症13例(5.35%),包括脑脊液漏和切口愈合不良各5例(2.06%),切口深部感染3例(1.23%);术后并发症12例(4.94%),包括6例(2.47%)螺钉松动、3例(1.23%)螺钉断裂、3例(1.23%)症状性ASD(2例行再次手术治疗、1例行保守治疗)。所有患者均无手术节段复发。末次随访时41例(16.87%)患者出现影像学ASD,UCLA评分术前和末次随访的差异有统计学意义(Z=2.60,P=0.01)。结论Dynesys动态固定结合减压治疗腰椎退行性疾病可获得良好的长期临床疗效,具有较低的并发症和ASD发生率。