简介:摘要目的应用深度学习进行病毒电镜图像的分类,通过多种模型性能的比较,提供适用于病毒电镜图像分类的网络模型,提供病毒电镜图像识别的辅助与支持,减少研究人员的劳动强度和分析时间。方法通过加深网络深度、调整学习率和批量大小等参数,使用AlexNet、VGG、ResNet、DenseNet、SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet多种经典的卷积神经网络对七种病毒电镜图像进行分类。结果DenseNet169以91.9%的准确率、90.1%的敏感度和98.6%的特异度取得了模型最佳性能。其中,模型对细小病毒的识别效果最好,乳头瘤病毒、疱疹病毒、痘病毒和轮状病毒的精确率、敏感度、特异度和F1值均在90%以上,甚至接近100%。同时,轻量级网络ShuffleNet的性能以更少的参数量和浮点次数超越了深度网络AlexNet和VGG,并能够以比ResNet少约15倍的参数量和90余倍的浮点运算次数取得与之相当的结果;与DenseNet相比,孙世丁通过牺牲可接受范围内的识别性能换取了比其少约10倍的参数量和80余倍的浮点运算次数。结论深度网络DenseNet169能够以最佳性能实现病毒电镜图像的自动识别,轻量网络ShuffleNet_v2_x0_5能够以更少的参数量和浮点运算次数实现次优性能,在实际应用中可结合具体情况在深度网络和轻量级网络之间进行取舍。
简介:摘要目的对不同病毒感染导致的儿童重症社区获得性肺炎的临床特征。方法选择儿童重症社区获得性肺炎患儿194例,其中48例腺病毒感染患儿为ADV组;22例甲型流感病毒感染患儿为FV组;124例呼吸道合胞病毒感染患儿RSV组。采取回顾分析法对三组患儿的临床特征、用药治疗及临床转归情况进行分析。结果三组患儿均存在哮鸣音、发热、白细胞升高、血沉增快、HCRP升高、心肌损害、PaO2降低等临床表现;三组患儿均采用了抗病毒药物联合抗菌药物为主,联合机械通气等辅助治疗的治疗方案进行治疗。结论对于不同病毒感染导致的儿童重症社区获得性肺炎患儿需给予综合治疗,才能够提高患儿的临床治疗效果,降低患儿的死亡率。
简介:摘要目的探讨胆碱脂酶与血清前白蛋白在各类病毒性肝炎检测中的临床意义。方法选择2016年5月—2018年7月期间本院接收的各类病毒性肝炎患者130例作为观察组研究资料,另选择同时间段健康体检者40例作为对照组,均行胆碱脂酶与血清前白蛋白检测,比较不同病毒性肝炎及健康者各指标水平。结果与对照组相比,观察组各类病毒性肝炎患者胆碱酯酶及血清前白蛋白均明显降低,P<0.05;其中慢性重型肝炎降低程度最大,急性黄疸型乙型肝炎降低程度最小,即疾病越严重,降低程度越大。结论针对各类病毒性肝炎患者加强胆碱脂酶与血清前白蛋白检测可体现其肝脏功能,为预后及能否耐受手术的评估提供可靠依据,检测价值较高。
简介:哇!有金子掉下来啦,不信,看看……就知道了,在哪里?呵呵,在附件中哦!当你收到有类似诱惑性内容的电子邮件时,要注意“重要文件”病毒变种B,此变种的带毒附件有“易趣购物,请查收”字样,当用户不慎打开它时,就会感染一个文件名名ILoveYouipg的图片病毒,从而造成各种信息泄露,电脑死机和网络堵塞。