简介：摘要：目的：探讨和分析肺结节分型诊断中CT联合AI肺结节诊断系统的作用。方法：选取80例疑似肺结节患者纳入研究；为患者提供CT检查的基础上，联合使用AI肺结节诊断系统。现将单独CT结果设定为参考组，将CT联合AI肺结节诊断系统的诊断结果设定为研究组。就两组结果进行对比。结果：CT联合AI肺结节诊断系统得出的研究组的结节检出率、阳性率均显著高于CT检查得出的参考组，同时漏诊率、假阴性率显著低于参考组，P<0.05。在结节特征方面，研究组结果中，对于结节大小5cm、8-10cm的结节的检出率明显更高；同时对于磨玻璃结节、胸膜中部结节的检出率同样明显更高，P<0.05。结论：在肺结节分型诊断中，运用CT联合AI肺结节诊断系统能够有效提升诊断准确率，具有较高临床应用价值。

简介：【摘要】目的：分析在肺结节的诊断中实施人工智能辅助诊断系统联合CT检查的应用价值。方法：选择2023年1月至2023年12月疑似肺结节患者70例，所有患者均接受人工智能辅助诊断系统联合CT检查，以术后病理检查作为诊断金标准，分析人工智能辅助诊断系统联合CT检查对肺结节的诊断效能（灵敏度、特异度、准确率）、人工阅片时间与人工智能辅助阅片时间。结果：人工智能辅助诊断系统联合CT检查对肺结节的诊断灵敏度、特异度、准确率分别为90.32%（28/31）、94.87%（37/39）、92.86%（66/70），Kappa值为0.8547；人工阅片时间比人工智能辅助阅片时间长（P<0.05）。结论：在肺结节患者的诊断中应用人工智能辅助诊断系统联合CT检查可提升诊断效能，缩短阅片时间，值得推广。

简介：摘要：本文以长沙机场T3航站楼项目为例，F区大厅主体结构采用现浇钢筋混凝土框架结构，部分区域采用后张法有粘结或缓粘结预应力梁楼盖,大跨度金属屋面采用钢网架结构，网架支撑柱采用钢管混凝土柱，钢筋混凝士屋面区域的屋面层采用钢框架结构(屋面板采用钢筋桁架楼承板)。项目钢结构截面形式为焊接箱型、焊接H型钢、圆管等，最大板厚80mm，材质主要有Q235B、Q355B、Q420B等。机场整体用钢量49000余吨，其中F大厅钢结构用量30000余吨。

简介：【摘要】目的：探究基于CT图像人工智能辅助诊断系统鉴别肺结节良恶性的临床价值。方法：选择2022年4月-2024年4月 100例肺结节患者分析，均为手术确诊，对入组患者的胸部CT影响资料进行诊断分析，经影响医师阅片以及AI诊断；金标准为2名主任医师联合诊断结果，对阅片结果对比分析。结果：30例恶性结节AI诊断为32例，2例良性结节误诊为恶性结节；医师诊断恶性结节27例，漏诊3例恶性结节。120枚结节中，AI辅助诊断结果优于影像医师阅片结果。结论：通过人工智能辅助诊断可及时鉴别肺结节患者的良恶性，有利于减少结节的漏诊率和误诊率，避免医师长时期阅片出现疲劳感，保证诊断效率，为患者疾病后续治疗提供有力依据。

简介：

简介：摘要：肺结节（lung nodule, LN）是指直径≤3 cm的类圆形或不规则形的肺部阴影，其中直径≤5 mm的结节称为微小结节，直径>5 mm的称为结节。肺小结节在肺部疾病中是一个常见的表现，且多发小结节更容易引起漏诊、误诊。肺结节筛查对于早期发现肺肿瘤和鉴别肺良性病变具有重要意义。CT是目前临床上检测肺结节最主要的影像学方法，但因其对微小结节的敏感性不高，容易造成漏诊、误诊，影响对肺结节良恶性的判断。近年来，人工智能技术在医学领域应用越来越广泛，计算机辅助诊断系统（computer aided diagnosis system, CAS）是目前计算机辅助诊断中使用最广泛的人工智能技术之一。

简介：【摘要】目的：探讨分析在针对肺部磨玻璃结节患者临床诊断时，将HRCT肺结节靶扫描联合人工智能AI分析应用于其中，并分析患者的影像学特征。方法：选择2020年4月至2022年6月间在我院中收入的40名肺部磨玻璃结节的患者作为研究对象，研究人员针对患者均采用HRCT肺结节靶扫描联合人工智能AI分析进行诊断，分析患者的HRCT肺结节靶扫描联合人工智能AI分析图像特征，分析HRCT肺结节靶扫描联合人工智能AI分析诊断准确度。结果：在本次研究结果中显示，40例患者中通过HRCT肺结节靶扫描联合人工智能AI分析诊断确诊患者36例，确诊率为90.00%。恶性结节表现为不规则形、边界模糊、分叶、毛刺、空泡征。结论：研究分析在恶性结节中，不规则形状、边界模糊、分叶、毛刺以及空泡征等特征较为突出。研究结果表明，HRCT肺结节靶扫描联合人工智能AI分析诊断在肺部磨玻璃结节的鉴别诊断中具有较高的敏感性和特异性，能够有效地辅助医生进行早期诊断和治疗决策，提高了临床工作的准确性和效率。

简介：摘要目的：探究人工智能（ AI） CT对肺结节患者病变检出及定性诊断。方法：选择在本院进行治疗的肺结节患者，人数为 50例，按照入院顺序分组原则，各组 25例，其中 25例进行人工智能（ AI） CT诊断（观察组）、 25例进行常规 CT诊断（对照组），将各组指标进行比较。结果 :观察组检出率与对照组相比存在差异（ P＜ 0.05）。观察组敏感度、特异度高于对照组， P<0.05。观察组误诊率、漏诊率低于对照组， P<0.05。结论：人工智能（ AI） CT对肺结节患者病变检出具有较高价值，误诊率和漏诊率均较低，能够使诊断的敏感度和特异度得以提高，值得研究和推广。

简介：

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简介：【摘要】目的：研究CT低剂量扫描与AI辅助诊断系统在肺炎检查中应用价值。方法：选取2020年9月～2022年8月我院收治的700例肺炎患者作为研究对象，所有患者核酸检测均为阳性，使用随机数字表分组，其中对照组340例采用常规剂量CT扫描诊断，观察组360例采取低剂量CT扫描，扫描结束后，增加AI辅助诊断系统，使用ASIR迭代重建算法，对获取的影像进行重新构建，对比两组图像质量、病灶特征与患者接受的有效辐射剂量。结果：观察组与对照组在肺炎图像质量与病灶特征主观评分的对比中，差异较小，无统计学意义（P＞0.05）；观察组患者接受的有效辐射剂量为（1.39±0.23）mSv，对照组患者接受的有效辐射剂量为（5.25±1.36）mSv，数据比较后，差异明显，存在统计学意义（P＜0.05）。结论：在肺炎检查中，使用CT低剂量扫描、AI诊断系统辅助方案产生的效果明显，不仅能够确保图像质量满意，而且降低患者接受的有效辐射剂量，检查方法的安全性较高，具有临床推广价值。

简介：摘要：目的：研究人工智能AI联合低剂量肺部CT扫描在肺结节诊断中的价值。方法：选择在我院接受治疗的肺结节患者进行研究，时间（2021.5~2023.5），研究对象人数：50例，平均分为两个小组，观察组（n=25）接受人工智能AI联合低剂量肺部CT扫描，对照组（n=25）仅接受低剂量肺部CT扫描，对两组患者的平均阅片时间和图像质量评分进行比较。结果：经干预后，观察组患者的平均阅片时间低于对照组，图像质量评分高于对照组，P＜0.05。结论：在肺结节患者的诊断中，进行人工智能AI联合低剂量肺部CT扫描可以减少平均阅片时间，提高图像质量，在临床应用中具有较高的价值

简介：摘要：随着电网电能质量的日益提升，诸如垂度监测、脉冲调整、中断处理、谐波抑制、暂态控制、扰动检测等一系列重要的电力监控技术应运而生。如何准确地计划电力质量等级，以及如何准确地确定故障的发生，这两个步骤都是非常关键的。要解决这些问题，就必须在每个监控环节都有精确的数据基础上，对其进行精确的检测，再利用各种方法对其进行评估与诊断。电能监控系统（PQMS）拥有高科技的监测模块，可以对电能质量的事件发生和变量设定进行快速处理。

简介：摘要目的评价HRCT在检出和显示肺内多发小结节微细表现的价值。方法对16例直径≤3cm的孤立性结节行常规CT扫描后,于结节处行HRCT扫描,对不同病变结节的边缘形态和内在特征进行分析。结果HRCT能充分显示孤立性肺结节内的细微结构,16例肺内多发性小结节HRCT扫描显示的征象为分叶6例,毛刺6例,钙化1倒,小泡1例,胸膜凹陷2例。结论HRCT在显示肺内多发小结节内部结构、形态等方面优于常规CT,是区分良恶性肺内多发小结节的有效方法。

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简介：摘要：随着我国科技水平的不断创新发展，各大行业的科技水平都得到了显著提升，尤其是配网中的故障智能诊断系统越发成熟，对提高配网的运行效率有着重要作用。基于此，本文主要对配网智能终端的运行现状及存在问题进行分析，并对配网终端故障诊断系统模块及其功能进行介绍，最后对配网故障智能诊断系统的应用价值进行研究，以供同仁参考。