基于计算机视觉的点刺标注与检测

目的：智能化地识别点刺在舌体不同区域的分布情况。方法：首先利用LoG算子对舌体图像进行卷积运算，对舌体上的斑点进行初步检测；随后利用人工交互的方式微调点刺标注，并训练卷积神经网络模型Fast-RCNN。结果：将同一舌象仪采集的240张图像作为训练集，60张图像作为测试集，达到了90.78%的召回率，优于已有的方法。结论：本文提出的数据预标注与人工微调方法将细粒度的点刺标注变为了可能。在精确到点刺个体的数据集基础之上，本文引入卷积神经网络进行亚像素级的点刺分布检测，其结果可为中医临床诊断提供客观化、定量化、自动化的参考依据。     

不同病种VMAT计划机器跳数与计划验证通过率的相关性研究

目的研究容积弧形调强放射治疗(VMAT)计划机器跳数与计划验证通过率的相关性。方法回顾性选取2020年1—10月在柳州市工人医院放疗的20例鼻咽癌和30例宫颈癌患者的VMAT计划, 采用德国PTW公司的Detector 1500矩阵和OCTAVIUS 4D验证模体进行剂量测量, 分析3%/2 mm、2%/2 mm条件下相关计划的剂量验证通过率。采用Pearson法双变量相关性分析对VMAT计划的机器跳数MU与计划验证通过率的相关性进行分析。结果 3%/2 mm标准下鼻咽癌单弧、双弧、单双弧汇总计划机器跳数与γ通过率的相关系数分别为-0.873(P<0.001)、-0.800(P<0.001)、-0.781(P<0.001), 宫颈癌计划为-0.493(P=0.006)。2%/2 mm标准下鼻咽癌单弧、双弧、单双弧汇总计划机器跳数与γ通过率的相关系数分别为-0.842(P<0.001)、-0.770(P<0.001)、-0.748(P<0.001), 宫颈癌计划为-0.531(P=0.003)。结论 VMAT计划的机器跳数与计划验证通过率成极显著的负相...     

“临床医生”渐被“临机医生”取代

花在飞机上的时间比花在患者身上的多;更愿意听从机器的指令而不愿意多听患者的倾诉……如今,由于自身和环境原因,以临床为本的医生越来越少,代之以"临机医生"。以临床为本的医生越来越少"临床医生"这个词,困扰了我很久。我猜它是由英文clinician翻译而来,译得简洁传神,但起于何时,源自何人,却不得而知。顾名思义,临床医生当是指直接接触患者、询问病史、检查身体、观察病情,并予以治疗、关心和安慰的医生。临床医生另外的一个重要使命,就是在临床工作中,认识新的疾病,发现新的诊断和治疗方法。如果按照这样的理解,在我们国家,特别是在大医院中,临床医     

质疑医学中的视觉主义 “临床医生”到“临机医生”的认知迷失

1971年10月1日,英国工程师安布洛斯(James Ambrose)与豪斯菲尔德(Godfrey Newbold Hounsfield)用他们研制的X射线扫描仪为一位女性颅内肿瘤患者进行了实验性诊断扫描,图像是清晰的,但费时达15小时。1972年11月,在芝加哥北美放射学年会上,两位工程师所在的科艺百代公司召开了一个盛大的新闻发布会,宣告他们投资研发了世界上第一台CT机。新闻界、医学界在感叹技术神奇之余纷纷投去欣喜与期待的目光。然而,一触碰价格便咂舌惊叹,这台样机报价30万美元,这之前,欧美医