简介：摘要目的探索使用级联模型在CT平扫图像中自动检出肾结石的可行性。方法回顾性搜集2018年1月至7月在北京大学第一医院行泌尿系CT平扫并诊断为肾结石的59例患者的临床和影像资料。根据患者CT检查时间将患者图像分为两组：肾脏分割模型训练集（30例）和肾结石检出模型测试集（29例）。建模包括：（1）训练肾脏分割的深度学习模型，采用U-Net神经网络，以dice系数评估肾脏分割算法的性能；（2）在肾脏分割的基础上，用阈值算法和区域生长算法检出所得肾脏区域里的结石；（3）测量肾结石各向径线值（长径、中径和短径）和CT值，并将结果返回到结构化报告。由1名医师记录肾结石位置并手动测量肾结石各向径线值（长径、中径和短径）和CT值作为金标准，计算模型自动检出结石的灵敏度、特异度和准确度，并使用Bland-Altman法分析模型自动测量和医师手工测量结果的一致性。结果测试集29例患者，共11 358层CT图像，58个肾脏纳入研究，其中38个肾脏有结石，共有56个结石，20个肾脏无结石。使用U-Net模型对测试集11 358层CT图像进行分割，平均dice系数为0.96；其中10 945（96.36%）层图像分割效果很好，dice系数≥0.90。以肾脏为单位，模型在测试集中检出结石的灵敏度、准确度、特异度分别为100%（38/38）、100%（38/38）、100%（20/20）；以结石为单位，模型检出结石的灵敏度、准确度分别为100%（56/56）、96.6%（56/58)。结论肾结石检出级联算法可以在CT平扫图像中自动检出肾结石，并自动返回到结构化报告中，提高临床工作效率。

简介：摘要在大型医院中构建检查智能自动预约平台，可提高医疗资源利用效率，缩短患者等候检查周期。本研究通过调研建立医院检查信息知识库，整合医院所有预约检查系统与项目集成到统一的预约平台，按照让患者在可能的最短时间内完成所有检查的原则进行预约，为医院构建统一智能化预约平台。结果表明，上线检查智能自动预约平台后，节省了预约中心及住院外勤人员的人力成本，缩短了各项检查预约周期，住院患者所有检查均保证在48 h内完成，提高了患者满意度。

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简介：【摘要】目的：分析研究无痛胃镜与普通胃镜检查的临床护理效果。方法：统计2018年12月～201

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简介：【摘要】在临床上，药品是用来对病患进行治疗的重要手段，根据不同病患的病情类型采用适当的药品进行治疗能够取得良好的效果。在对药品进行声场的过程中需要确保药品的质量，因此需要对药品进行有效的分析。在对药品进行分析的过程中对其相关的转移类型和程序进行研究，能够取得更好的分析效果。在本文的研究当中着重对分析方法的转移方法以及程序进行论述，并对相关的实验设计和接收标准进行了合理的探讨。

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简介：摘要因疼痛原因不清，不能采取对因治疗，是长期困惑医患双方的难题，在临床工作中极为突出。目前对于"疼痛原因待查"没有一个统一明确的定义，临床医生没有可参考的资料及指南。为此，我们定义了"疼痛原因待查"，并通过回顾山东省立医院疼痛科多年来收集的疼痛原因不明的典型病例，整理出一套有效的诊疗思路与程序。

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