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目的：探讨应用深度学习技术解决睑板腺腺体自动分割问题的效果与价值。
方法：采集并筛选出193幅红外睑板腺图像构建图像数据库,由3名临床医师对图像进行人工标记; 引入UNet++网络与自动数据增广策略构建睑板腺腺体自动分割模型,采用精确率、敏感性、特异性、准确率和交并比分析该模型的可行性与有效性。
结果：以人工标注结果为金标准,基于UNet++的睑板腺腺体自动分割模型取得94.31%的准确率,敏感性、特异性分别为82.15%和96.13%,腺体分割表现具有较好的稳定性,模型处理单张图像的平均用时仅为0.11s。
结论：引入深度学习技术实现睑板腺腺体的自动分割,具有良好的准确性、稳定性和高效性,可服务于睑板腺功能障碍患者腺体形态参数的计算,辅助相关疾病的临床诊断和筛查,提高诊断效率。 相似文献
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目的:分析阿托品+过矫镜疗法治疗对屈光不正性弱视患儿的临床疗效、立体视重建及不良反应的影响.方法:选取我院于2018年1月至2020年11月收治的85例屈光不正性弱视患儿,按治疗方式的不同分为对照组(n=41,过矫镜疗法)及研究组(n=44,阿托品+过矫镜疗法).对比两组患儿临床疗效、立体视重建、不良反应及依从性.结果:研究组患儿总有效为95.45％,对照组患儿总有效为70.73％,研究组临床疗效总有效率明显高于对照组(P<0.05).研究组患儿立体视重建有效率为94.09％,明显高于对照组患儿60.98％(P<0.05).两组患儿治疗期间均未出现严重不良反应.但研究组患儿治疗依从率明显高于对照组(97.73％vs 68.29％)(χ2=13.365,P=0.000).结论:采用阿托品+过矫镜疗法治疗屈光不正性弱视患儿临床疗效佳,可显著改善患儿立体视重建情况,且患儿依从性高,值得临床推广. 相似文献
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