简介：

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简介：摘要：目的：对高脂血症对临床生化检验造成的干扰和消除策略进行探讨。方法：选取2019年1月～2019年12月我院收治的患者，入院原因：高血脂，患者总例数：136例，分组方式：予以数字抽选法，组别名称及例数：实验组、对照组各68例，两组均进行生化检验，对照组不进行干扰措施，实验组进行干扰措施。结果：两组患者均为68例，其中对照组未进行临床生化检查防干扰措施，其生化检测结果准确率为61.76%，明显低于实验组，由数据发现实验组准确性为98.6%，P＜0.05。结论：对于高血脂症患者予以生化检测时，采用科学合理的预防措施具有良好的价值和必要性，以确保生化检验结果的有效性。

简介：【摘要】目的：研究分析不同方法消除脂血对生化检验结果的干扰效果。方法：研究对象共计于本院进行生化检查的高脂血症180例患者，研究年限在2020年4月至2021年4月，全部患者被均分为A、B、C三组，消除脂血的方法分别为直接送检、高速离心法和稀释法，对三组生化检验的结果干扰情况进行比较。结果：B、C两组各项检查指标的准确率无显著差异（P>0.05），与A组相比，丙氨酸氨基转移酶、门冬氨酸氨基转移酶、总蛋白、总胆红素和肌酐显著更优，组间对比差异显著（p

简介：[摘要]目的：查究基于深度学习的肺炎病灶分割算法在新冠肺炎中的应用效果。方法：抽选肺炎CT影像与分割病灶模型36例，肺炎CT影像测试模型6例，CT影像测试分类模型28例，非肺炎/肺炎CT影像训练模型108例，基于深度学习，对新冠肺炎疑似患者14例的CT影像进行病灶分割分析，并进行对比分析。结果：基于深度学习的肺炎病灶分割在新冠肺炎中的应用，病灶分切部位的特异性是97.2%，灵敏度是95%，新冠肺炎阳性患者的病灶密度、受累肺叶数量均与阴性患者间的数据差异性较大，在统计学方面存在意义（P＜0.05）。结论：致。

简介：[摘要]目的：查究基于深度学习的肺炎病灶分割算法在新冠肺炎中的应用效果。方法：抽选肺炎CT影像与分割病灶模型36例，肺炎CT影像测试模型6例，CT影像测试分类模型28例，非肺炎/肺炎CT影像训练模型108例，基于深度学习，对新冠肺炎疑似患者14例的CT影像进行病灶分割分析，并进行对比分析。结果：基于深度学习的肺炎病灶分割在新冠肺炎中的应用，病灶分切部位的特异性是97.2%，灵敏度是95%，新冠肺炎阳性患者的病灶密度、受累肺叶数量均与阴性患者间的数据差异性较大，在统计学方面存在意义（P＜0.05）。结论：致。