简介：摘要：随着医疗影像技术的飞速发展和深度学习算法的不断成熟，基于深度学习的图像分析技术在癌症病理诊断领域展现出了巨大的潜力和优势。本文综述了深度学习在癌症病理图像分析中的最新进展，探讨了其在提高诊断准确率、加速诊断流程、以及辅助医生进行个性化治疗决策等方面的应用。通过分析卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等关键技术，本文详细阐述了这些技术在识别癌细胞形态、分割肿瘤区域、评估肿瘤分期及预后等方面的具体应用案例。此外，还讨论了当前面临的挑战与未来发展方向，为深度学习在癌症病理诊断领域的进一步应用提供参考。

简介：摘要：随着各中职改革项目的不断变化，学生管理也渐渐成为各中职所面临的最主要问题，目前很多中职班主任对于班级的管理都遇到了困难和瓶颈，例如，如何在班级管理工作中做好对学生的德育教育工作、如何对“问题学生”一生一策开展教育等。本文通过分析各中职对学生的管理发展现状以及如何进行班级工作量化管理模式，提出创新的班集体建设管理模式，有助于各中职班级管理工作的顺利实施。

简介：

简介：摘要：目的：探究深度学习在肾结石影像诊断中的应用发展，对比其与传统方法的优劣。方法：选取2022-2024年期间1100例肾结石患者影像资料。将患者按一定规则分组，一组采用传统影像诊断方法，另一组运用深度学习算法辅助诊断。传统方法依靠医生经验解读影像特征；深度学习组利用预先训练好的神经网络模型对影像进行分析，对比两组在诊断准确性、诊断时间等方面的表现。结果：深度学习组在诊断准确性上较传统组有显著提高，能够更精准地识别微小结石和复杂结构中的结石。在诊断时间方面，深度学习组平均诊断时间明显短于传统组。结论：深度学习在肾结石影像诊断方面展现出较大优势，可提高诊断准确性和效率，有望在未来成为肾结石影像诊断的重要辅助手段。

简介：患者,男性,13岁,回族,因发现盆腔包块半年余,孤立肾术后14h,于2001年8月3日转入我院.患者于半年前无意中发现右下腹有一约12cm×10cm大小肿物,元疼痛及尿急、尿频、血尿等症状.

简介：1911年Hibbs和Albee首次将脊柱融合术应用于脊柱外科以来，脊柱融合术已逐渐成为脊柱外科最常用的手术治疗方法。其基本理论依据是，通过坚强固定，限制脊柱节段间异常活动，缓解由此带来的相关症状。但随着对脊柱生理功能研究的不断深入，

简介：椎体间植骨、侧后方植骨融合或者前后方结合的植骨融合技术都存在较多的并发症,主要包括植骨融合率较低,植骨块塌陷、移位,髂骨供骨区并发症等,由于术后即刻刚度不足,往往还需要附加内固定或者长期卧床.椎体间融合器技术的出现,弥补了单纯植骨块融合的不足,因而在近年来发展迅速,本文对其进展作一简要综述.

简介：摘要：在我国传统发展中，孤残儿童救助是政府提供的一种正式的、法定的服务。但是在传统服务模式中，由于孤残儿童本身就属于弱势群体，导致传统单一的救助服务模式已经无法满足多样化的需求。因此，相关部门就要积极的进行研究和探索，寻找科学合理的服务模式，满足实际需求。因此，本文主要探究的是打造孤残儿童融合服务模式的策略，为相关人员提供一定的参考和帮助。

简介：摘要目的通过对比分析不同融合方式对融合效果的影响。方法观察脊髓型颈椎病颈前路手术患者共计76例，分别采用自体髂骨、cage、钛网融合器、异体骨4种不同融合方式，术后观察随访8个月～1年（平均9.3个月）。结果植骨融合率按Zdeblick标准分析，融合率分别为100%、93.8%、100%、69.2%。结论自体髂骨、cage与钛网融合器植骨融合效果满意，相比之下，异体骨植骨融合率较低。

简介：【摘要】 

简介：[摘要]目的：分析颈椎前路减压融合术中不同植骨材料应用融合效果。方法：执行了22例颈椎前路减压、椎间植骨融合并搭配钛板内固定手术(ACDF)的案例，其中12例采用peek融合器，而10例则运用自体髂骨。所有患者均接受了9至36个月的跟踪随访，平均时长为23个月。结果：22例中20例成功实现融合，在peek融合器组的12例中，11例（96%）成功融合，而剩余1例（4%）出现了非融合现象，即假关节。PEEK融合器组的10位患者全部显示出融合效果，无一例出现非融合或假关节现象。术后JOA评分在13至17分之间，平均得分15.8分，改善幅度从45%到100%，平均提升率为88%。结论：对于颈椎病的治疗，两种手术方式都能取得令人满意的临床效果，对植骨融合率无显著差异。然而，相对于自体髂骨组，PEEK融合器组在手术操作上更为简便，手术时间更短，因而更适宜于临床实践。

简介：

简介：摘要：目的：对全身麻醉患者采取脑电双频谱指数（ BIS）监测，分析其对麻醉深度的监测与调控作用。方法：选取 2016年 8月至 2019年 8月在某医院行全身麻醉下手术患者 200例作为研究对象。根据随机数字表法分为传统血流动力学调控麻醉组（对照组）和根据 BIS值变化调控麻醉组（观察组），各 100例。就患者应用效果进行组间比较。结果：观察组患者血流动力学及 BIS值相较于对照组更为平稳，差异具有统计学意义（ P＜ 0.05）；观察组患者与对照组相比异丙酚的用量、苏醒时间显著降低，差异具有统计学意义（ P＜ 0.05）。结论：全身麻醉患者采取 BIS监测，可有效维持术中血流动力学稳定、维持良好的麻醉深度，提升苏醒期质量，保障患者麻醉安全。

简介：深度辅导是辅导员开展思想政治教育的重要途径,是适应当代大学生个性化发展的新型的教育和引导方式,更是强化大学生思想政治教育工作深度和广度的重要举措。但是,有些大学生对于深度辅导的意义认识还不充分,理解还不到位,他们在深度辅导过程中往往采取回避或防御的态度,掩饰自身的思想和情感。

简介：摘要在全凭静脉麻醉管理过程中，对于麻醉深度尤其是对全身麻醉患者术中伤害性刺激强度的准确判断一直是一大难题。近年来，随着人们对脑电研究的深入，一种新型的通过分析脑电来监测麻醉深度的设备——基于意识指数（index of consciousness, IoC）的麻醉深度监测设备逐渐在临床中应用。文章通过介绍脑电监测技术的基本原理，简要介绍了各种基于脑电的麻醉监测参数[如BIS、麻醉趋势指数（Narcotrend index, NI）、听觉诱发电位（auditory evoked potential, AEP）及IoC等]，比较了IoC监测设备相较于其他麻醉深度监测设备的优势，详细描述了各种研究中IoC监测设备的应用场景、优势及其结论，并分析了影响脑电监测准确性的因素。

简介：摘要目的针对前列腺癌放疗，研究锥形束CT（CBCT）生成伪CT的深度学习方法，以满足自适应放疗的需要。方法纳入瓦里安On-Board Imager采集的74例前列腺癌患者的CBCT图像及其模拟定位CT图像，并使用MIM软件进行形变配准。将数据按简单随机法分为训练集（59例）和测试集（15例）。使用U-net、Pix2PixGAN和CycleGAN学习CBCT到模拟定位CT的映射。以形变配准后CT作为参考图像，评价平均绝对误差（MAE）、结构相似指数（SSIM）和峰值信噪比（PSNR）。另外单独分析了图像质量，包括软组织分辨率、图像噪声和伪影等。结果使用U-net、Pix2PixGAN和CycleGAN生成图像的MAE分别为（29.4±16.1）、（37.1±14.4）、（34.3±17.3）HU。在图像质量方面，U-net和Pix2PixGAN生成的图像存在过度模糊的问题，导致了图像失真；而CycleGAN生成的图像保留了CBCT图像结构且改善了图像质量。结论CycleGAN能有效地提高CBCT图像质量，有更大的潜力应用于自适应放疗中。

简介：摘要目的基于深度学习方法开发创伤出血量分级预测模型，以辅助预测创伤动物出血量。方法基于中国人民解放军总医院构建的战创伤动物实验时效评估数据库中猪枪弹伤实验数据进行回顾性观察性研究。提取研究总体的出血量数据，并按照出血量将其分为0~300 mL组、301~600 mL组、>600 mL组。采用生命体征指标作为预测变量、出血量分级作为结局变量，基于4种传统机器学习和10种深度学习方法开发创伤出血量分级预测模型；采用实验室检验指标作为预测变量、出血量分级作为结局变量，基于上述14种算法开发创伤出血量分级预测模型。通过准确率和受试者工作特征曲线下面积（AUC）对上述两组模型进行效果评价，并将两组中的最优模型混合得到混合模型1；通过遗传算法进行特征选择，并根据最佳特征组合构建混合模型2；最后，将混合模型2部署于动物实验数据库系统中。结果纳入数据库中创伤动物96只，其中0~300 mL组27只，301~600 mL组40只，>600 mL组29只。在基于生命体征指标构建的14种模型中，全卷积网络（FCN）模型为最优模型〔准确率为60.0%，AUC及95%可信区间（95%CI）为0.699（0.671~0.727）〕；在基于实验室检验指标构建的14种模型中，循环神经网络（RNN）模型为最优模型〔准确率为68.9%，AUC（95%CI）为0.845（0.829~0.860）〕。FCN与RNN模型混合后得到混合模型1，即RNN-FCN模型，模型效果得到提升〔准确率为74.2%，AUC（95%CI）为0.847（0.833~0.862）〕；通过遗传算法进行特征选择，根据筛选后的特征组合构建混合模型2，即RNN-FCN*模型，进一步提升了模型效果〔准确率为80.5%，AUC（95%CI）为0.880（0.868~0.893）〕，该模型包含10项指标，分别为平均动脉压（MAP）、血细胞比容（HCT）、血小板计数（PLT）、血乳酸（Lac）、动脉血二氧化碳分压（PaCO2）、二氧化碳总量、血Na+、阴离子隙（AG）、纤维蛋白原（FIB）、国际标准化比值（INR）。最后，将RNN-FCN*模型部署在数据库系统中，实现了对创伤动物出血量的自动、连续、高效、智能、分级预测。结论基于深度学习开发了一种创伤出血量分级预测模型，并部署在信息系统中，实现了对创伤动物出血量的智能分级预测。

简介：摘要超声心动图是临床评估心脏结构和功能的主要影像技术，具有无创、无辐射、实时等优点。随着深度学习的出现，利用深度神经网络分析超声心动图已成为目前研究的主流。笔者将从不同超声模态展开，根据超声心动图检查全流程，从标准切面的获取、分类，至量化心脏结构和功能，以及疾病诊断等方面，充分阐述深度学习在每一个环节中的最新研究进展。

简介：摘要目的探讨麻醉深度指数（depth of anesthesia index, AI）在全凭静脉麻醉中的应用，并与Narcotrend指数（Narcotrend Index, NI）进行比较。方法择期全身麻醉下行支撑喉显微镜手术的患者40例，年龄18~65岁，ASA分级Ⅰ、Ⅱ级，同时监测患者AI、NI及丙泊酚效应室浓度（effect-site concentration, Ce）。麻醉诱导气管插管后，持续泵注丙泊酚、瑞芬太尼、米库氯铵维持麻醉。记录数据信号稳定后（T1）、诱导前（T2）、插管前（T3）、插管后1 min（T4）、插管后3 min(T5）、插管后5 min(T6）、置喉镜前（T7）、置喉镜后1 min(T8）、置喉镜后5 min(T9）、手术结束（T10）、苏醒（T11）、拔管（T12）12个时点的AI、NI、Ce。结果随着麻醉深度的变化，AI和NI的变化趋势一致。AI与NI、Ce的相关系数分别为0.913（P<0.05 ）、-0.599（P<0.05），NI和Ce的相关系数为-0.584（P<0.05），AI、NI、Ce三者具有良好的相关性。结论AI和NI均能准确反映患者手术不同阶段的麻醉深度，AI监测用于全凭静脉麻醉可较好地控制麻醉深度，指导合理用药，避免患者术中知晓。

简介：[目的]探讨深度烧伤病人关节早期功能锻炼与康复护理效果。[方法]对72例深度烧伤病人康复早期使用体位疗法、关节功能锻炼,必要时行激素局部注射。出院后予以弹力套穿戴及使用瘢痕霜或瘢痕贴,坚持3个月～6个月。[结果]72例均进行了早期功能锻炼,63例使用了弹力套及弹力绷带等,关节功能恢复良好,效果满意。9例因经费困难,未坚持治疗,肢体瘢痕增生明显,其中6例手部瘢痕挛缩明显,呈爪形手,3例腘窝瘢痕挛缩严重畸形。[结论]在烧伤创面基本愈合的情况下,尽早综合采取康复护理和功能锻炼,能有效的防治关节部位瘢痕增生与挛缩畸形。