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骨原发性淋巴瘤的影像学表现(附6例报告) 总被引:5,自引:2,他引:3
目的:探讨骨原发性淋巴瘤的影像学表现。方法:复习国内外相关文献并回顾分析经病理证实的6例原发性骨淋巴瘤的X线、CT和MRI表现。结果:5例单骨病变(锁骨、肋骨、股骨、髂骨及胸椎),1例多骨病变(颈椎),临床上局部疼痛和肿胀为主而全身症状轻或无,CT均示肿块的最大长径大于同层骨皮质中断的长度。骨皮质膨胀,厚薄不均。MR表现T2WI以中低信号为主,脊柱病变不破坏椎间盘。结论:X线诊断困难,CT及MR检查具备一定的特异性,结合临床,多数骨原发性淋巴瘤可正确诊断,最终确诊依靠病理及免疫组化检查。 相似文献
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目的对上海中医药大学在校大学生不同情感状态下脉图特征参数进行分析与识别,以期为大学生情感状态的辨识提供客观的参考依据。方法选择上海中医药大学11名身心健康的大学生,以中医情志脉象理论为基础,通过素材诱导,激发受试者不同情感表达。采用ZBOX-Ⅰ型脉象数字化采集分析仪采集受试者平静、喜悦、恐惧、悲伤4种不同情感状态下的脉图共224人次,提取4组情感状态下脉图时域参数和多尺度熵参数,采用非参数检验统计4组脉图特征参数差异,随机森林分类器对情感状态进行分类识别。结果 4组脉图时域参数及多尺度熵参数差异有统计学意义(P0.05);基于脉图时域参数对不同情感状态进行识别,识别率为70.52%,基于脉图时域和多尺度熵参数进行识别,识别率提高至74.52%。结论脉图特征参数可为情感状态的辨识提供客观参考依据,脉图时域参数结合多尺度熵参数可提高情感状态识别率。 相似文献
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大多数机器学习算法能得到较好的分类效果,但模型却无法解释;而随机森林等模型有良好的可解释性,却无法处理中医数据中兼证的情况。本文利用极值随机森林算法对慢性胃炎中医数据进行证候分类研究,其中决策树的叶节点能输出多个标签,通过加权机制综合分量来处理兼证问题。与已有多标记学习算法和C4.5、CART等基于决策树的算法进行比较,实验结果表明,极值随机森林算法无论在6个证型的分类准确率上,还是在多标记评价指标上都具有更好的效果,而且模型中得到的规则基本符合中医理论。 相似文献
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王晓霞刘志荣刘红林郭睿 《卫生职业教育》2019,(1):44-45
生物化学和分子生物学是一门重要的医学基础课程。探索以提高学生自主学习能力为目标的教学改革,不仅有利于培养具有创新意识和创新能力的高素质人才,而且有助于提高该课程的教学质量。 相似文献
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