简介：摘要：穿琥宁和炎琥宁的主要成分为穿心莲内酯，是从爵床科植物穿心莲中提取出来的，是中药穿心莲的主要有效成分之一。穿心莲内酯具有解热、抗病原微生物、抗炎、抗肿瘤、抗生育、保肝利胆、抗氧化、增强免疫和治疗心血管疾病等药理作用[1]。穿琥宁和炎琥宁是临床常用的穿心莲内酯提取物，经酯化、脱水、成盐精制而成。那么他们之间有什么异同点呢？

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简介：摘 要：萧红的《回忆鲁迅先生》堪称经典名篇。学情调查阶段，学生对于文本的浅薄认知，导致不解甚至误解，质疑之声此起彼伏。引导七年级阶段的学生回归文本，领略“平淡中的不平淡”、朴拙中的本味、寻常背后的深情，教师必须从学情出发，秉承“长文短教，繁文简教”的原则，以语言为核心，以语言活动为主体，尊重学生经验，以学生喜欢的方式来教学。引导学生在质疑经典的问难声中，拨开迷雾，了解作家萧红独立特行的散文风格：片段化、细节化、情绪化，提升学生的语文素养，向经典致敬！

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简介：摘 要：在.NET环境下，基于分布式技术，本文提出了一种新型的飞行试验数据管理系统的方案。该系统在数据共享、安全性、易用性、扩展性等性能方面，与传统的数据管理方式具有明显的优势。通过对飞行试验数据管理方式方法的研究，提出了在.NET环境下设计分布式数据管理系统方法，并对其关键技术进行分析和阐述。

简介：摘要：深度学习已广泛应用于医学成像的分割中。2015年提出的U-Net模型显示了精确分割小目标及其网络架构可扩展的优势，使其成为医学成像分割任务的主要工具。近年来，随着对医学图像分割性能要求的不断提高，研究人员通过采用新方法或将引入其他方法等手段，从结构、创新性、效率等方面对U-Net架构进行了许多进步。U-Net的成功之处在于它在MRI、CT、眼底成像、超声图像和X射线等几乎所有主要图像模式中被广泛应用，并有巨大的发展潜力。

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简介：摘要：糖尿病视网膜病变 (DR) 是一种严重的眼部异常，其严重情况下会导致视网膜脱落甚至失明。眼底的渗出液是由于高血糖毒性作用，导致血屏障破坏，血管内的脂质等漏出而造成的。是视网膜病变的并发症之一。由于患者与专业医生数量悬殊巨大，设计一个可以自动的检测渗出液的医疗助手是十分重要的任务。本文依托于深度学习方法，以U-Net架构为骨架网络，以准确度 (Acc)、灵敏度 (SE)、特异性 (SP)以及AUC值作为模型性能的评估指标，先测试了原始U-Net在该任务上的分割能力，在该任务上达到99.8%的准确度，73.1%的灵敏度，98.0%的特异性以及0.973的AUC值。根据U-Net网络架构的固有问题，将Attention机制与U-Net结构，搭建Attention U-Net。99.8%的准确度，81.5%的灵敏度，99.8%的特异性以及0.985的AUC值。实验结果表明，Attention U-Net有更好的特征提取能力。

简介：【摘要】专业技术人员能力传统的评价系统大多是人工操作的，而且需要很多纸质材料的辅助。评估过程复杂繁琐，并且效率底下。因此开发一个计算机和网络技术的评

简介：摘要：相较于传统的教学设计工作，在进行VB.NET的程序设计课程教学的过程中选择合适的教学实例作为教学的辅助力量，能够让知识的传递更加具有层次感，通过递进的形式，使学生对知识点的理解更加深入，同时，对一些较为抽象的知识进行具象化的表现，使学生在面向对象编程的能力得到提升。

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简介：摘要：骨质疏松是目前最常见老年疾病之一，骨密度筛查有利于骨质疏松的预防及早期治疗。现有的骨密度测量方法大多测量的是面积骨密度，基于CT的体积骨密度测量最为精准，针对现有的体积骨密度测量软件未实现全自动化问题，本文主要通过基于CT序列图像的腰椎骨松质骨区域分割、腰椎骨纵向定位分节以及骨密度计算三个方向进行研究，从而实现基于CT序列图像的腰椎骨体积骨密度自动测量系统。利用深度学习和图像处理相关方法实现骨密度全自动化测量，以提高测量效率，节省人力与时间。

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简介：AbstractBackground:Chromosomal abnormalities are important causes of ventriculomegaly (VM). In mild and isolated cases of fetal VM, obstetricians rarely give clear indications for pregnancy termination. We aimed to calculate the incidence of chromosomal abnormalities and incremental yield of chromosomal microarray analysis (CMA) in VM, providing more information on genetic counseling and prognostic evaluation for fetuses with VM.Methods:The Chinese language databases Wanfang Data, China National Knowledge Infrastructure, and China Biomedical Literature Database (from January 1, 1991 to April 29, 2020) and English language databases PubMed, Embase, and Cochrane Library (from January 1, 1945 to April 29, 2020) were systematically searched for articles on fetal VM. Diagnostic criteria were based on ultrasonographic or magnetic resonance imaging (MRI) assessment of lateral ventricular atrium width: ≥10 to <15 mm for mild VM, and ≥15 mm for severe VM. Isolated VM was defined by the absence of structural abnormalities other than VM detected by ultrasonography or MRI. R software was used for the meta-analysis to determine the incidence of chromosomal abnormalities and incremental yield of CMA in VM, and the combined rate and 95% confidence interval (CI) were calculated.Results:Twenty-three articles involving 1635 patients were included. The incidence of chromosomal abnormalities in VM was 9% (95% CI: 5%-12%) and incremental yield of CMA in VM was 11% (95% CI: 7%-16%). The incidences of chromosomal abnormalities in mild, severe, isolated, and non-isolated VM were 9% (95% CI: 4%-16%), 5% (95% CI: 1%-11%), 3% (95% CI: 1%-6%), and 13% (95% CI: 4%-25%), respectively.Conclusions:Applying CMA in VM improved the detection rate of abnormalities. When VM is confirmed by ultrasound or MRI, obstetricians should recommend fetal karyotype analysis to exclude chromosomal abnormalities. Moreover, CMA should be recommended preferentially in pregnant women with fetal VM who are undergoing invasive prenatal diagnosis. CMA cannot completely replace chromosome karyotype analysis.

简介：摘要：卷积神经网络在医学图像的应用越来越广泛，但在医学图像重建效果上需要我们进一步提高。由此我们提出一种全新的图像重建网络Y-Net，该网络基于经典的U-Net网络进行改进，考虑到磁共振图像序列的时间相关性，增强相邻图像的信息以获得关键信息更准确丰富的重建效果。通过增强相邻信息以获取更加丰富的图像信息。实验证明所提出的方法具有一定改进效果。