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  • 简介:摘要目的讨论病毒性角膜炎的分类治疗。方法根据患者的临床表现与辅助检查结果进行诊断并治疗。结论单纯疱疹病毒性角膜炎与带状疱疹性角膜炎治疗方案及原则为抑制病毒复制,防止复发,减少瘢痕形成;钱币状角膜炎目前尚无特效疗法,角膜炎期可试用抗病毒药物,糖皮质激素可减轻角膜浸润,缩短病程。

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  • 简介:摘要探讨新型冠状病毒肺炎(COVID-19)患者早期外周血白细胞分类特点。对2020年1月22日—2月17日上海市第六人民医院及其金山分院收治的10例COVID-19患者及同期收治的30例其他病毒导致的病毒性肺炎(非COVID-19)患者血白细胞分类进行分析。10例COVID-19患者白细胞计数为4.95(3.90,6.03)×109/L,白细胞减少2例(2/10);淋巴细胞绝对值为1.20(0.98,1.50)×109/L,减少2例(2/10);嗜酸性粒细胞绝对值0.01(0.01,0.01)×109/L,减少7例(7/10)。与COVID-19组相比,30例非COVID-19患者白细胞计数8.20(6.78,9.03)×109/L(P<0.001);淋巴细胞绝对值1.75(1.20,2.53)×109/L(P=0.036),16.7%患者淋巴细胞减少;嗜酸性粒细胞绝对值0.02(0.01,0.03)×109/L(P=0.005),16.7%患者嗜酸性粒细胞减少。COVID-19组的白细胞、淋巴细胞及嗜酸性粒细胞数值显著低于非COVID-19组。

  • 标签: 新型冠状病毒肺炎 病毒性肺炎 嗜酸性粒细胞
  • 简介:【摘要】目的:研究运用三维筛选评估模型在武汉方舱医院对女性“新冠肺炎”患者进行评估、分类及进行相应干预的结果。 方法:使用三维筛选评估模型对 72 例武汉方舱医院女性“新冠”患者就情感、认知和行为三个方面进行评分,根据评估结果制定、实施应对方案,并在干预结束时再次评分。 结果:36例分值较低患者采取非指导性干预或者不治疗,仅认知和行为得分降低,36例分值较高患者采取“合作型干预”,总分、情感、认知、行为均得到降低。合作型干预患者评分下降较非指导性干预或者不治疗组明显,且差异具有统计学意义。结论:三维筛选评估模型能指导评估患者心理水平并协助制定干预方式,促进患者心理健康。

  • 标签: 新冠肺炎 武汉方舱医院 三维筛选评估模型 心理干预
  • 简介:摘要2019新型冠状病毒感染流行,孕产妇作为一类特殊的易感人群,围产期的任何时段都可能受到感染。感染后往往病情进展较快较重,严重威胁母儿健康。因此,如何加强覆盖妊娠期、分娩期和产褥期的围产期保健全程防控,以减少不良母儿结局、保障母儿安全就显得十分重要。本文就围产期的全程防控提出了有针对性的建议,以供参考。

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  • 简介:题目在1、2、3、4、5、6、7、8八个数中,几个数的和是10的情况有哪几种?分析与解这道题,和是10的情况有许多种。为了避免遗漏和重复,应该学会分类思考的方法。

  • 标签: 小学 数学教学 阅读材料 分类
  • 简介:小朋友,你一定喜欢生活在一个干净的环境当中吧!那么,请你动手把下面这些垃圾放进相对应的垃圾桶里,为保护环境出一份力吧。

  • 标签: 分类 保护环境 垃圾桶 小朋友 动手
  • 作者: 黄坚 余卓 徐璐 周海春 俞刚
  • 学科: 医药卫生 >
  • 创建时间:2023-03-15
  • 出处:《磁共振成像》 2023年第01期
  • 机构:浙江大学医学院附属儿童医院数据信息部,杭州 310052 浙江-芬兰儿童健康人工智能联合实验室,杭州 310052,慧影医疗科技(北京)股份有限公司科研部,北京 100192,浙江大学医学院附属儿童医院神经内科,杭州 310052,浙江大学医学院附属儿童医院放射科,杭州 310052
  • 简介:摘要目的构建基于卷积神经网络的儿童病毒性脑炎MRI分类与早期诊断模型,探讨其对儿童病毒性脑炎早期诊断、精准治疗和改善患儿预后的价值。材料与方法收集浙江大学医学院附属儿童医院2020至2022年期间颅脑MRI影像数据1077例,其中病毒性脑炎患儿577例,非病毒性脑炎儿童500例。运用卷积神经网络中的Squeeze-and-Excitation Residual Networks(SE-ResNet)模型构建儿童病毒性脑炎MRI分类与早期诊断模型并与Convolutional Block Attention Module Residual Networks(CBAM-ResNet)、Mobile Networks(MobileNet)、Residual Networks(ResNet)、Shuffle Networks(ShuffleNet)模型进行了对比。结果所有模型在训练集上都达到了收敛。SE-ResNet、CBAM-ResNet、MobileNet和ShuffleNet模型在训练集训练100轮后准确率都达到90%以上,而只有CBAM-ResNet模型和本研究选用的SE-ResNet模型在验证集上同样取得了90%以上的准确率。在测试集上,CBAM-ResNet具有最高的准确率73.91%,ResNet具有最高的召回率75.45%,但只有本文所用SE-ResNet模型在准确率和召回率都达到较高水平,并且取得最好的F1得分和曲线下面积(area under the curve, AUC)值:准确率为70.83%,召回率为72.73%,AUC为0.77,F1得分为0.7183。结论运用人工智能技术结合MRI实现儿童病毒性脑炎早期诊断是可行的,本研究为进一步实现全面的儿童脑炎早期诊断、精准治疗和改善脑炎患儿预后提供了理论和应用基础。

  • 标签: 儿童疾病 病毒性脑炎 磁共振成像 SE-ResNet 深度学习 分类模型 早期诊断
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  • 简介:下面的词全是动作词,你能分清:(1)哪些是手指的动作?(2)哪些是手和拳的动作?(3)哪些是臂的动作?(4)哪些是手、拳和臂合作的动作吗?

  • 标签: 分类 动词 动作