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食管癌微创手术方式的研究进展

中文科技期刊数据库（全文版）医药卫生 2023年第10期 0191-0196页

作者：萨伍提·斯拉吉丁马金山新疆医科大学研究生学院新疆乌鲁木齐830000 新疆自治区人民医院胸外科新疆乌鲁木齐830000

食管癌是常见的恶性肿瘤,因其发病率和死亡率逐步上升,已成为了重大的公共卫生问题。虽然传统的开放手术治疗取得了一定的疗效,但是伴随着较高的创伤、疼痛、并发症等问题。目前治疗主要是手术切除,随着微创技术的不断发展,微创手术治... 详细信息

食管癌是常见的恶性肿瘤,因其发病率和死亡率逐步上升,已成为了重大的公共卫生问题。虽然传统的开放手术治疗取得了一定的疗效,但是伴随着较高的创伤、疼痛、并发症等问题。目前治疗主要是手术切除,随着微创技术的不断发展,微创手术治疗食管癌已成为一个备受关注的研究热点。微创手术治疗食管癌主要包括Ivor-Lewis 食管癌微创切除术、Mckeown 食管癌微创切除术、经颈纵隔镜食管癌切除、机器人辅助食管癌切除术、内窥镜粘膜下剥离术等。众多研究表明微创食管癌切除与开放食管癌术后长期生存相近,本篇从以下几个方面对食管癌微创手术方式的研究进展进行介绍:将从主要手术方式、适应症、禁忌症、疗效评估、优势、局限性和未来发展等方面进行综述。

关键词：微创手术食管癌进展

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资源匮乏多语言的语种辨识技术研究

计算机仿真 2022年第12期39卷 336-341页

作者：毛雪丽米吉提·阿不里米提艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046

针对现有的语种识别方法对资源丰富、同语系语言的研究较为密集,而对资源匮乏、跨语系语言的研究较少等问题,通过对MFCC、FBank、语谱图等多个特征以及CNN、GRU等多个模型的研究对比,提出了一种基于语谱图特征的CNN-BiGRU的语种识别模... 详细信息

针对现有的语种识别方法对资源丰富、同语系语言的研究较为密集,而对资源匮乏、跨语系语言的研究较少等问题,通过对MFCC、FBank、语谱图等多个特征以及CNN、GRU等多个模型的研究对比,提出了一种基于语谱图特征的CNN-BiGRU的语种识别模型。模型提取语音数据的语谱图,采用卷积网络获取语谱图的视觉特征;通过双向门控循环网络获取时序信息特征;使用全连接网络输出语言种类,实现了资源匮乏、同语系语言以及跨语系多语言的语种识别。在东方语种数据集上进行实验,获得了良好的结果并验证了该方法的有效性。

关键词：语种识别语谱图资源匮乏多语言

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基于双向改进门控循环单元维吾尔语语音识别

计算机仿真 2022年第11期39卷 275-279页

作者：李连振米吉提·阿不里米提郑方艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046

为了能够提升语音识别的准确率,并有效降低训练模型的复杂度,提出了一种双向改进门控循环单元的声学模型语音识别方法。模型上移除重置门,在状态更新过程中采用ReLU激活函数并与前馈连接采用的BN算法有效结合,改进的模型可以降低模型的... 详细信息

为了能够提升语音识别的准确率,并有效降低训练模型的复杂度,提出了一种双向改进门控循环单元的声学模型语音识别方法。模型上移除重置门,在状态更新过程中采用ReLU激活函数并与前馈连接采用的BN算法有效结合,改进的模型可以降低模型的计算复杂度,加快模型收敛;采用双向的结构不仅可以有效帮助模型捕捉到过去和未来的语义时序信息,而且可以有效提升识别准确率。在THUYG-20维吾尔语数据集上实验结果表明,与基线传统深度神经网络进行对比,基于双向改进门控循环单元网络词错误率下降2.34%;与标准双向长短期记忆网络(LSTM)比较每个迭代周期平均训练时间减少13.4%。

关键词：维吾尔语语音识别声学模型门控循环单元

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面向音素序列的黏着语词干提取研究

小型微型计算机系统 2023年第10期44卷 2362-2368页

作者：古再力努尔·依明米吉提·阿不里米提哈妮克孜·伊拉洪艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046

针对当前的黏着语词干提取任务难以处理具有上下文信息的句子级语料的问题,本文将维吾尔语作为研究对象,提出了一种句子上下文和字符特征相融合的,由BiLSTM、注意力机制(Attention)和CRF构成的词干提取模型.首先以句子级别的字符特征向... 详细信息

针对当前的黏着语词干提取任务难以处理具有上下文信息的句子级语料的问题,本文将维吾尔语作为研究对象,提出了一种句子上下文和字符特征相融合的,由BiLSTM、注意力机制(Attention)和CRF构成的词干提取模型.首先以句子级别的字符特征向量为输入,使用BiLSTM模型获取正向和反向的上下文序列特征,并在此模型上加入注意力机制进行权重学习,通过提取全局特征信息来捕获词干和词缀边界;最后添加CRF使其从序列特征中学习更多信息,从而更有效地描述上下文信息.为验证上述模型的有效性,将本文模型在两种不同的数据集上进行了实验,并且将本文模型跟传统模型进行了对比.实验结果表明,本文模型对于句子级语料的效果更好,可以更有效地提取词干.此外,本文提出的模型优于其他传统模型,能全面考虑数据特征,具有一定的优越性.

关键词：黏着语维吾尔语词干提取上下文注意力机制 BiLSTM-Attention-CRF

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为实现总目标尽心竭力 004

肺纤维支气管镜细胞病理学检查对肺癌诊断的临床价值分析

新疆日报(汉)

作者：斯拉吉丁·买买提

党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央对新疆工作给予高度重视和特殊关怀，各项惠民政策和暖心工程在新疆全面实施，天山南北发生了巨大变化，各族群众安居乐业、生活幸福。幸福的生活是从哪儿来的？这一切都归功于我们伟大的党...

党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央对新疆工作给予高度重视和特殊关怀，各项惠民政策和暖心工程在新疆全面实施，天山南北发生了巨大变化，各族群众安居乐业、生活幸福。幸福的生活是从哪儿来的？这一切都归功于我们伟大的党、伟大的祖国，没有共产党就没有新疆的今?

关键词：

来源： cnki报纸评论

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中文科技期刊数据库（全文版）医药卫生 2022年第2期 0022-0024页

作者：阿米娜·苏建和艾力·苏夏拉帕提·斯拉吉新疆维吾尔医学专科学校新疆和田848000 和田地区人民医院新疆和田848000

分析在肺癌诊断中,肺纤维支气管镜细胞病理学检查的应用效果。方法:选取我院于2018年1月至2021年1月收治的患者30例进行分析,所有患者均接受肺纤维支气管镜细胞病理学检查,将手术病理证实结果作为金标准,观察肺纤维支气管镜细胞病理学... 详细信息

分析在肺癌诊断中,肺纤维支气管镜细胞病理学检查的应用效果。方法:选取我院于2018年1月至2021年1月收治的患者30例进行分析,所有患者均接受肺纤维支气管镜细胞病理学检查,将手术病理证实结果作为金标准,观察肺纤维支气管镜细胞病理学检查的诊断符合率。结果:患者经手术病理证实均为肺癌患者,分型分别为小细胞癌8例、腺癌3例、鳞癌19例。在肺纤维支气管镜细胞病理学检查下,共计诊断肺癌患者29例,其中小细胞癌、腺癌及鳞癌分别为8例、3例、18例,符合率分别为100.00%、100.00%及94.74%。肺纤维支气管镜细胞病理学检查符合率与手术病理证实符合率无明显差异(P>0.05)。结论:在肺癌的临床诊断中,通过肺纤维支气管镜细胞病理学检查,能取得较好的诊断效果,诊断符合率较高,值得推广。

关键词：肺癌肺纤维支气管镜细胞病理学检查病理证实结果临床价值

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基于词干单元的维-哈语文本关键词提取研究

计算机工程与科学 2020年第1期42卷 131-137页

作者：沙尔旦尔·帕尔哈提米吉提·阿不里米提艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学信息科学与工程学院

提出了基于词干单元的维吾尔语和哈萨克语(以下称维-哈语)文本关键词提取方法。维-哈语属于资源缺乏的派生类语言,词素结构分析和词干提取方法能有效地减少派生类语言的粒度容量,并且可以提高其覆盖率。从网上下载维-哈语文本,并切分成... 详细信息

提出了基于词干单元的维吾尔语和哈萨克语(以下称维-哈语)文本关键词提取方法。维-哈语属于资源缺乏的派生类语言,词素结构分析和词干提取方法能有效地减少派生类语言的粒度容量,并且可以提高其覆盖率。从网上下载维-哈语文本,并切分成词素序列,用word2vec训练词干向量以分布式表示文本内容,再用TF-IDF算法对其词干向量进行加权处理。根据训练集关键词干向量和测试集词干向量相似度来提取关键词。实验结果表明,基于词素切分及词干向量表示的方法是在维-哈语等派生类语言关键词提取任务中的重要步骤,通过这个步骤,能够提高关键词提取的准确率。

关键词：提取形态学

基于稳健词素序列和LSTM的维吾尔语短文本分类

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中文信息学报 2020年第1期34卷 63-70页

作者：沙尔旦尔·帕尔哈提米吉提·阿不里米提艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046

维吾尔语是一种派生类语言,其词是由词干和词缀连接而成的。其中,词干是有实际意义的词汇单元,词缀提供语法功能。该文提出了基于词干单元和长短期记忆(LSTM)网络的维吾尔语短文本分类技术。用基于词-词素平行训练语料的稳健词素切分和... 详细信息

维吾尔语是一种派生类语言,其词是由词干和词缀连接而成的。其中,词干是有实际意义的词汇单元,词缀提供语法功能。该文提出了基于词干单元和长短期记忆(LSTM)网络的维吾尔语短文本分类技术。用基于词-词素平行训练语料的稳健词素切分和词干提取方法,从互联网下载的文本中提取其词干,以此构建词干序列文本语料库,并通过Word2Vec算法映射到实数向量空间。然后用LSTM网络作为特征选择和文本分类算法进行维吾尔语短文本分类实验,并得到95.48%的分类准确率。从实验结果看,对于维吾尔语等派生类语言而言,特别是对于带噪声的文本,基于词干的分类方法有更多优异的性能。

关键词：维吾尔语文本分类 LSTM 形态学

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词干单元和卷积神经网络的哈萨克短文本分类

小型微型计算机系统 2020年第8期41卷 1627-1633页

作者：沙尔旦尔·帕尔哈提米吉提·阿不里米提艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046

针对哈萨克文本分类中词干提取效率低以及传统框架下特征表示维度高、数据稀疏、分类准确率不高等问题,提出基于哈萨克语形态分析的词干提取方法以及wor2vec_TFIDF融合特征表示和卷积神经网络(CNN)的哈萨克短文本分类方法.首先,根据哈... 详细信息

针对哈萨克文本分类中词干提取效率低以及传统框架下特征表示维度高、数据稀疏、分类准确率不高等问题,提出基于哈萨克语形态分析的词干提取方法以及wor2vec_TFIDF融合特征表示和卷积神经网络(CNN)的哈萨克短文本分类方法.首先,根据哈萨克语的词素和语音规则,用词-词素平行训练语料训练高效词干提取模型,并用该模型从网上下载的哈萨克短文本中提取词干.其次,用word2vec算法训练词干向量来分布式地表示文本内容,再用TFIDF算法对其进行加权.最后,用CNN进行文本分类实验,得到95.39%的分类准确率.实验结果表明,稳健词素切分及加权词干向量表示和深度学习方法相比传统机器学习方法更能提高哈萨克短文本分类任务的效率.

关键词：哈萨克语词干提取词干向量文本分类形态学