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1.
背景 透射电子显微镜(TEM)是检测病毒的重要手段,传统TEM检测常依靠专家手工观察,操作步骤繁琐,且已有机器学习方法易受到背景、噪声的影响,导致病毒检测方法准确率差、效率低且耗时长。 目的 探讨增强图卷积神经网络(EGCN)对TEM图像中的病毒形态自动识别问题,以提高TEM病毒检测的效率。 方法 EGCN模型利用卷积神经网络(CNN)提取像素间的局部特征信息,并结合样本特征之间的最近邻关系利用图卷积网络(GCN)进行图特征学习。在模型优化中联合优化群体超分类损失和分类交叉熵损失以提高EGCN模型对病毒类别信息特征的提取能力,较CNN对TEM病毒图像特征具备更强的特征提取能力。 结果 通过不同方法在15类TEM病毒图像数据集上开展实验,EGCN达到3.40%的top-1错误率、1.88%的top-2错误率、96.65%的精确度和96.60%的召回率,并通过一系列对比实验表明EGCN模型可以有效避免TEM图像中背景、噪声等的影响,提高对病毒识别的准确率。 结论 EGCN可以有效解决病毒形态识别任务,为病毒的诊断提供重要的参考价值。  相似文献   
2.
One in five children in the UK are affected by domestic violence and abuse. However, primary care clinicians (GPs and nurses) struggle to effectively identify and support children and young people living in homes where it is present. The IRIS+ (Enhanced Identification and Referral to Improve Safety) training and advocacy support intervention aimed to improve how clinicians respond to children and young people affected by domestic violence and abuse. IRIS+ training was delivered as part of a feasibility study to four general practices in an urban area in England (UK). Our mixed method design included interviews and questionnaires about the IRIS+ intervention with general practice patients, including children and young people as well as with clinicians and advocacy service providers. We collected the number of identifications and referrals by clinicians of children experiencing domestic violence and abuse through a retrospective search of medical and agency records 10 months after the intervention. Forty-nine children exposed to domestic violence and abuse were recorded in medical records. Thirty-five children were referred to a specialist domestic violence and abuse support service over a period of 10 months. Of these, 22 received direct or indirect support. The qualitative findings indicated that children benefitted from being referred by clinicians to the service. However, several barriers at the patient and professional level prevented children and young people from being identified and supported. Some of these barriers can be addressed through modifications to professional training and guidance, but others require systematic and structural changes to the way health and social care services work with children affected by domestic violence and abuse.  相似文献   
3.
4.
5.
目的:探讨基于传统logistic回归分析和机器学习方法建立心肌桥(MB)近端冠脉狭窄程度预测模型的可行性及其临床应用价值。方法:选取2019年10月-2021年5月在本院行冠状动脉CTA及侵入性冠状动脉造影(ICA)检查并确诊存在MB的152例患者作为研究对象,将患者按照7︰3随机分为训练集(107例)和验证集(45例)。选取16个临床和影像特征为模型输入变量,以ICA检查获得的心肌桥所在血管近段狭窄程度(轻度与中重度)作为二分类输出变量,采用传统logistic回归分析和基于不同分类算法的机器学习方法构建了12个预测模型,采用ROC曲线分析各模型的诊断效能并进行验证。对logistic回归预测模型中的16个特征进行重要度排序,对最重要的3个特征在轻度组和中重度组间的差异进行统计学分析。最后,在验证集中比较了传统logistic回归预测模型与CTA医师阅片分析对评估心肌桥所在血管近段狭窄程度的效能。结果:12种分类预测模型的预测性能均较好,AUC介于0.7至0.9之间。其中以传统logistic回归模型的预测效能最佳,其在训练集和验证集中的AUC分别为0.923和0.872,在验证组...  相似文献   
6.
7.
8.
目的:探讨基本医疗保险制度下的单病种医疗质量和医疗费用控制办法。方法:介绍某三甲医院实施单病种付费管理工作的具体实践及五大举措,回顾性分析2017-2019年常见的6个医保单病种出院人次、人均费用及人均住院天数。结果:医保单病种医疗质量明显提高,医疗费用得到了有效的控制和降低。结论:医院创新单病种付费管理,可以提高医疗质量和基金效率。为弥补单病种付费方式的缺陷,可探索引入按诊断相关分组-预付款制度(DRGs-PPS),将对医院的医保管理提出新的挑战。  相似文献   
9.
10.
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