摘要：乳腺肿瘤的精准分割是病变判定的重要前提,现有的分割方法存在参数量大、推理速度慢、内存资源消耗大等问题。针对上述问题,本文在Attention U-Net的基础上提出一种融合双路径联合蒸馏的乳腺癌超声影像轻量化语义分割模型T^(2)KD Attention U-Net。首先,根据良恶性乳腺病灶不同的特征表示和上下文语义信息设计两个教师模型来学习每一类图像的细粒度特征;其次,采用联合蒸馏的方法训练轻量化的学生模型;最后,构造权重损失均衡函数来聚焦小目标的语义特征表示,解决数据前景和背景像素不平衡问题。该模型在Dataset BUSI和Dataset B两个数据集上取得了良好的性能,Dataset BUSI上的准确率、召回率、精确度、Dice系数和mIoU分别为95.26%、86.23%、85.09%、83.59%和77.78%;在Dataset B上分别为97.95%、92.80%、88.33%、88.40%和82.42%,模型的整体性能有显著提升。相比教师模型,学生模型参数量、模型大小和计算复杂度显著降低(2.2×10^(6) vs.106.1×10^(6),8.4 MB vs.414 MB,16.59 GFLOPs vs.205.98 GFLOPs)。总体而言,该模型在保证精度的同时大幅降低了计算量,为临床医学场景的部署提供了新的思路。

摘要：基于CBCT生成的合成CT(sCT)能够有效抑制伪影并提高CT值准确性,借此可精确计算放射剂量。然而,sCT图像不同组织区域的生成质量严重不均衡,软组织区域与其他区域相比生成质量较差。为此,本文提出了一种基于VGG-16的多任务注意力网络(MuTA-Net),重点提升sCT软组织区域的图像质量。首先,引入多任务学习策略将sCT生成任务分为全局图像生成、软组织区域生成和骨区域分割三个子任务,保证全局图像生成质量的同时,强化网络对软组织区域特征提取和生成的关注程度,并利用骨区域分割任务引导后续结果融合;然后,设计注意力模块进一步优化网络的特征提取能力,引导网络从全局特征中提取子任务特征;最后,借助结果融合模块整合各个子任务的生成结果,实现高质量的sCT图像生成。在头颈部CBCT上的实验结果显示,与ResNet、U-Net和U-Net++三种对比方法中的最优结果相比,基于本文所提方法生成的sCT图像在软组织区域的平均绝对误差下降了12.52%。MuTA-Net在CBCT引导的自适应放疗领域具有潜在的应用价值。

摘要：现有情绪识别研究通常局限于静态实验室情境,未能充分解决动态情境下情绪状态的变化问题。为此,本文提出了一种基于脑电和眼动信号的动态连续情绪识别方法。首先,设计了一种试验范式以涵盖6种动态情绪转换情境,包括开心至平静、平静至开心、悲伤至平静、平静至悲伤、紧张至平静以及平静至紧张,并同步收集了20名受试者的脑电数据和眼动数据,以填补现有多模态动态连续情绪数据集的空白。在效价和唤醒二维空间中,对刺激影片每5 s进行分值为1~9的情绪评分,并对动态连续情绪标签进行归一化。接着,对预处理后的脑电和眼动数据进行分频段特征提取,并采用级联特征融合方法,将脑电和眼动数据特征有效结合,生成信息丰富的多模态特征向量。该特征向量被输入到基于径向基函数核的支持向量回归、决策树、随机森林和K-最近邻四种回归模型中,用于构建动态连续情绪识别模型。结果表明,本文方法在6种动态连续情绪的愉悦度和唤醒度识别中均取得了最低均方误差,在动态情境下能够精准识别多种情绪转换,而且相较于单一的脑电或眼动信号,具有更高的识别准确率和鲁棒性,能够满足实际应用的需求。

摘要：背景:股骨转子间骨折目前以股骨近端防旋髓内钉为代表的髓内固定为主流手术方案,但术后内固定松动、失效、退钉等现象仍有发生。作者设计了一款新型股骨颈螺旋刀片系统来解决这个问题,通过有限元研究对该系统进行力学分析,来为设计提供理论依据。目的:通过有限元研究对比分析新型股骨颈螺旋刀片系统和股骨近端防旋髓内钉治疗股骨转子间骨折的力学特性。方法:在股骨有限元模型的基础上,根据2018版AO骨折分型原则建立A1.2、A2.2股骨转子间骨折模型,分别采用股骨近端防旋髓内钉和新型股骨颈螺旋刀片系统固定,在股骨头的上方施加700,1400,2100 N的轴向载荷,观察各组模型的最大等效应力和最大变形量,比较分析两种内固定方式的力学特性。结果与结论:①新型股骨颈螺旋刀片系统组在不同压缩载荷作用下,其内固定的最大等效应力均小于股骨近端防旋髓内钉组;②A1.2型骨折模型中,在不同压缩载荷下,新型股骨颈螺旋刀片系统固定下股骨的变形量均小于股骨近端防旋髓内钉组,两者差值的平均值为1.113 mm;A2.2型骨折模型中亦是如此,两者差值的平均值为2.017 mm;③A1.2型骨折模型中,在不同的压缩载荷下,新型股骨颈螺旋刀片系统固定下螺旋刀片的最大变形量均小于股骨近端防旋髓内钉组,两者差值的平均值为1.062 mm;A2.2型骨折模型中亦是如此,两者差值的平均值为1.891 mm;④表明相较于股骨近端防旋髓内钉,新型股骨颈螺旋刀片系统的内固定应力值更小,固定后股骨及内固定的位移值更小,可以更加有效地固定骨折,防止螺旋刀片在股骨颈中退钉或切出。

摘要：针对运动想象脑电信号非线性特征提取困难、难以有效捕获脑电通道间功能连接关系的问题,提出一种基于互信息和自适应图卷积的运动想象脑电信号分类识别方法。首先,对原始运动想象脑电信号进行子频带划分,提取频域信息;然后,采用互信息神经估计方法构建邻接矩阵,获取脑电信号的非线性关系;最后,设计一种结合CBAM的自适应图卷积网络捕获各通道间的动态关联强度,实现空频特征提取。在BCICompetitionⅣ2a和BCICompetitionⅢ3a数据集上,分别达到83.14%和88.19%的平均准确率,结果表明本文方法能有效获得脑电通道间功能连接关系,为运动想象脑电信号解码提供新思路。

摘要：探讨铅门自动跟随(Jaw automated tracking,JAT)技术对多发性脑转移瘤容积调强(Volumetric modulated arc therapy,VMAT)计划质量的影响。选取云阳县人民医院2017年8月至2020年3月治疗的15例多发性脑转移瘤患者进行回顾性分析,分别采用JAT技术和铅门手动固定(Jaw manual fixed,JMF)技术设计两组VMAT计划。比较JAT和JMF两组计划在靶区的适形度指数CI、均匀性指数HI以及危及器官全脑、脑干的受照剂量。结果显示,JAT组较JMF组HI(0.060 vs.0.080,p<0.05)更优,全脑平均剂量(853.8 c Gy vs.893.4 c Gy,p<0.05)更低,低剂量体积V_(10) (56.1%vs.60.2%,p<0.05),V_(20)(28.5%vs.29.5%,p<0.05)更小,CI和脑干最大剂量无显著性差异。结果提示,使用JAT技术较JMF技术能得到更好的HI,降低全脑的低剂量体积,能更好地保护正常脑组织。

摘要：风险管理在医疗器械质量管理中发挥着至关重要的作用。随着医疗器械市场的迅速发展和技术的不断进步,医疗器械的复杂性和风险性增加,这对质量管理提出了更高要求。风险管理通过系统性的方法,全面识别、评估、监控和持续改进医疗器械研发、生产和使用的风险,以确保医疗器械的安全性、有效性和合规性。

摘要：光学测量使用的显像剂是一般是由液化石油气、丙酮、异丙醇等易挥发溶剂与滑石粉按照一定比例组成的均匀分散体存储于压力容器中。目前国内光学测量的显像剂(SKD-S2)含有易制毒成分丙酮,且闪点只有16℃,属甲类危化品。本文通过全因子实验设计及大量梯度实验,确定了不同类别零件的最优浓度配比,消除了原显像剂对员工安全、健康的风险。

摘要：本文深入探讨了智能技术在医疗器械维修管理中的应用现状、优势与挑战,以及未来的发展趋势。当前,智能技术已在医疗器械的故障诊断与预警、维修方案设计与优化、人机交互与智能客服以及维修过程监控与质量控制等方面发挥重要作用。这些应用不仅提高了维修的效率和准确性,还降低了维修成本,提升了医疗器械使用的安全性和可靠性。

摘要：目的通过图像记忆配合教学游戏的方式,将心电图图像与卡牌游戏相结合,使复杂的心电图知识简化,抽象知识具象化,在游戏中激发学生学习动机,从而提高学生认知能力,辅助学生掌握心电图相关知识。方法通过文献检索和头脑风暴,设计心电图学习卡牌及使用流程,使用方便抽样选取某医学院校学生55名,在使用卡牌前后进行知识问卷测试,检测卡牌对心电图学习的辅助效果,利用描述性质性研究进行卡牌满意度调查。结果干预前,各专业之间学生得分无明显差别;1个月内和半年内学习过心电图的学生的识图正确率差异较小,分别为57.50%和54.51%;未接触过心电图的学生,在培训后识图的正确率仅为18.06%。干预后,收集有效问卷42份,学生总体识图正确率提升17.86%,其中室颤的心电图识图正确率提升较为明显,从30.91%提升至64.29%;室上性心动过速的心电图识图正确率提升较少,仅提升5.50%。干预后学生心电图识图正确率优于干预前,两组差异具有统计学意义(P<0.01)。质性访谈的结果显示,心电图游戏卡牌具有较好的趣味性,实用性和可推广性,但卡牌设计在重点图形的区别度,牌面信息的丰富性,规则设计的多元化等方面,有待进一步的改进。结论心电图识图对初学者来说是相对较难掌握的一门课程,心电图学习卡牌的使用简化了心电图识图过程,激发学生学习的主动性,从而提高整体的心电图识图正确率。