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目的:结合全卷积神经网络(Fully Convolutional Network,FCN)和多孔卷积(Atrous Convolution,AC)的深度学习方法,实现放射治疗计划图像的组织器官自动勾画。方法:选取122套已经由放疗医师勾画好正常器官结构轮廓的胸部患者CT图像,以其中71套图像(8 532张轴向切层图像)作为训练集,31套图像(5 559张轴向切层图像)作为验证集,20套图像(3 589张轴向切层图像)作为测试集。选取5种公开的FCN网络模型,并结合FCN和AC算法形成3种改进的深度卷积神经网络,即带孔全卷积神经网络(Dilation Fully Convolutional Network,D-FCN)。分别以训练集图像对上述8种网络进行调优训练,使用验证集图像在训练过程中对8种神经网络进行器官自动识别勾画验证,以获取各网络的最佳分割模型,最后使用测试集图像对充分训练后获取的最佳分割模型进行勾画测试,比较自动勾画与医师勾画的相似度系数(Dice)评价各模型的图像分割能力。结果:使用训练图像集进行充分调优训练后,实验的各个神经网络均表现出较好的自动图像分割能力,其中改进的D-FCN 4s网络模型在测试实验中具有最佳的自动分割效果,其全局Dice为94.38%,左肺、右肺、心包、气管和食道等单个结构自动勾画的Dice分别为96.49%、96.75%、86.27%、61.51%和65.63%。结论:提出了一种改进型全卷积神经网络D-FCN,实验测试表明该网络模型可以有效地提高胸部放疗计划图像的自动分割精度,并可同时进行多目标的自动分割。 相似文献
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回顾国内以往知识元研究,结合当前中医古籍知识元研究工作,探讨中医古籍研究的部分现存问题.中医古籍知识元研究工作重点在于知识元标引平台的研发以及中医基础理论的数据化处理.知识元的概念是文本中的词或短语;知识元的文本可以借助文言语法与知识图谱三元组概念进行数据提取;建立语义关系,即语义三元组的描述,可分为表达不同描述对象(实体)之间语言逻辑的"实体—关系—实体"形式,与表达描述性语句的"实体—属性—属性值"形式.语义三元组间的逻辑关系及其描述,要求对古籍文本进行词、句法、语义、语用等全方位的考察.逻辑语法的研究或可为知识元研究开拓新路径. 相似文献
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对《名医类案》、《续名医类案》中判断死亡时间的医案及含有患者死亡时间的医案进行研究,以探讨古代医家判断死亡时间的方法。结果表明,两部医案中判断死亡时间的准确率为83.3%。脉法是古代医家判断死亡时间最常用的诊法,五行生克理论是最常用的推断死亡时间的理论工具。对于正气盛衰的把握应贯穿于始终,因为它是决定死期远近的关键,也决定了以理论工具推断及参考经验死期判断死亡时间的步骤先后。 相似文献
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《内经》课程是现代中医药高等教育课程体系中的重要理论提高课,加强《内经》课程的教学改革有助于培养学生的中医思维、提升学生的中医药文化素质,所以该文依据笔者自身教学的经验与体会,从教学过程应贯穿体现《内经》的奠基地位、教学内容要明确强化《内经》自身特点、教学目的须重点培养《内经》学习能力等三个方面阐述了一些观点建议,希望对《内经》教学改革的开展提供一些新思路、新举措。 相似文献
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明确宋及宋以前经脉理论的概念及历史沿革。通过考察《铜人腧穴针灸图经》中经脉理论篇文,并与《黄帝内经》《难经》等记载经脉理论的著作进行对比研究,《铜人腧穴针灸图经》经脉理论的演变主要表现为:从经脉运行"营气"转变为"血气",并濡养全身;经脉命名方式由"脏(腑)手(足)某某之脉"逐步转变为"手(足)某某脏(腑)经";继承并发展了《难经》"是动""所生病"理论;发展《黄帝内经》"人迎气口脉法";提出"任脉为阴脉之海"的概念。本文厘清了经脉理论的相关概念,澄清了宋以前经脉理论一些问题的源流,有助于我们更加深入地把握经脉理论的发展特点。 相似文献
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本文通过简析现行“十二五”规划教材《内经选读》、《内经讲义》有关诊法部分的内容,阐述了《内经》课程当中诊法内容的重要意义,同时从总结诊法的原理,总领《中医诊断学》之纲要;梳理脉法的源流,联系《中医诊断学》之发展;强调医德的重要,弥补《中医诊断学》之不足三个方面举例说明了如何在《内经》诊法教学当中衔接《中医诊断学》课程的相关内容,为《内经》诊法内容的教学提供了借鉴. 相似文献
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以《内经》中“肾治于里”与“肾为之主外”两句有异经文为基础,从原文环境、后世注家争议、类似经文有异之处三个方面进行思考,认为要切实从《内经》原文出发,理解经文主旨,结合注家,找出出现不同观点的原因所在,正确看待这些有异甚至观点相悖的经文,客观分析后世注家的争议之处,立足《内经》不同学术观点,从各家学说角度研究《内经》。 相似文献