检索结果-南通市图书馆

目的:分析CT影像学检查在肺结核合并肺癌诊断中的应用价值。方法:回顾性分析湖北省荆州市胸科医院2016年7月-2019年10月住院或门诊治疗的73例肺结核合并肺癌患者病例资料,将其作为观察组,同期选择75例单纯性肺结核患者作为对照组。所有患者均予以胸部CT影像学扫描检查,比较两组患者临床症状、体征及胸部CT影像学特征。结果:两组患者咳嗽、咯血、胸闷、气短、胸痛、消瘦、盗汗、发热及淋巴结肿大等临床症状、体征比较差异无统计学意义(P>0.05);观察组患者片状影、分叶征、团块影、棘刺征、毛刺征及空泡征等CT影像学特征比例均高于对照组,而条索影、空洞征、斑点影、钙化等CT影像学特征比例均低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:肺结核合并肺癌存在CT影像学特征,CT影像学检查有助于鉴别诊断肺结核合并肺癌与单纯性肺结核,具有重要的诊断价值。

关键词： CT 肺结核肺癌影像学特征

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兴趣点数据的城市功能区识别方法对比

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北京测绘 2024年第12期 1652-1658页

作者：崔方迪袁璞中国电子科技集团公司第十五研究所

城市功能区作为社会经济活动载体，对城市资源配置及规划管理具有重要意义。传统城市功能区识别方法存在主观性强、效率低、识别精度低等缺陷。鉴于此，本研究引入自然语言处理（NLP）技术中的潜在狄利克雷分布（LDA）模型和词频-逆文... 详细信息

城市功能区作为社会经济活动载体，对城市资源配置及规划管理具有重要意义。传统城市功能区识别方法存在主观性强、效率低、识别精度低等缺陷。鉴于此，本研究引入自然语言处理（NLP）技术中的潜在狄利克雷分布（LDA）模型和词频-逆文档频率（TF-IDF）模型，挖掘城市兴趣点（POI）数据语义信息，揭示区域性潜在的功能利用模式。首先，城市空间被分割为500 m×500 m粒度的格网，将POI数据映射到对应的地理网格单元，并基于词袋模型构建语料库。随后，分别采用LDA模型和TF-IDF模型计算格网单元和POI数据之间的分布模式来识别城市功能区。最后，将城市功能区识别结果与百度电子地图及街景影像进行比对来评估精度。实验结果表明，LDA模型算法精度达78%，优于精度为63%的TF-IDF模型。LDA算法能更加准确地识别城市功能区的功能利用类型，且能够在TF-IDF模型较难区分的功能区上取得较好识别效果。本研究揭示了POI数据与城市功能区之间的潜在语义关系，可作为城市功能区研究的参考和补充，可辅助城市规划者动态监测城市结构，对未来城市更新与发展进行布局引导。

关键词：城市功能区兴趣点(POI) 自然语言处理(NLP) 词频-逆文档频率模型(TF-IDF) 潜在狄利克雷分布(LDA)

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