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化脓性中耳炎分泌物细菌培养及药敏分析

河北中医学院学报 1996年第2期11卷 39-41页

作者：薄慕真李泉旺郭树繁项怡衡河北省中医院

通过对１９５例化脓性中耳光分泌物的细菌培养及药物敏感试验，了解当前化脓性中耳炎的致病菌株及其敏感的药物，从而指导临床，以缩短病程，提高疗效．

关键词：中耳炎化脓性中耳炎细菌培养药敏试验

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基于场景频率的石化装置气体探测覆盖率评估

中国安全生产科学技术 2024年第2期20卷 97-103页

作者：王雅真凌晓东慕云涛刘迪张云燕化学品安全全国重点实验室山东青岛266071 中石化安全工程研究院有限公司山东青岛266071 中石化国家石化项目风险评估技术中心有限公司山东青岛266071

为解决现有评估方法未能定量分析泄漏场景发生频率在石化过程模块中的分布不均匀性,提出1种基于场景频率的石化装置气体探测覆盖率评估方法,包括典型泄漏场景库构建、基于计算流体动力学(CFD)的气体泄漏扩散行为仿真以及基于场景频率的... 详细信息

为解决现有评估方法未能定量分析泄漏场景发生频率在石化过程模块中的分布不均匀性,提出1种基于场景频率的石化装置气体探测覆盖率评估方法,包括典型泄漏场景库构建、基于计算流体动力学(CFD)的气体泄漏扩散行为仿真以及基于场景频率的探测覆盖率计算3个步骤;提出1种定量筛选方法以选择更具代表性的高频泄漏场景,在表征装置泄漏场景特点的同时节约计算资源。研究结果表明:通过引入泄漏场景频率对覆盖率评估计算公式进行升级,案例分析结果显示该计算方法能够更加真实准确地对气体探测系统有效性进行评估。研究结果可提高石化装置气体探测覆盖率评估工作的效率及准确性。

关键词：安全工程技术 GDS系统场景频率气体扩散仿真场景探测覆盖率

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践行“双碳”战略 “绿色”建造跑出“光”速度——世界单体最大的“盐光互补”光伏发电项目送电投产

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施工企业管理 2024年第9期 112-113页

作者：张世宇赵慕真中建三局总承包公司

翡翠般碧绿清澈的盐田水面上,一道道蔚蓝屏障筑起,阳光透过云层,晶蓝色光伏组件熠熠生辉。科技创新赋能绿色建筑，助力实现“双碳”目标。在天津长芦海晶盐田上，中建三局承建的华电新能天津海晶“盐光互补”光伏项目建设如火如荼，该...

翡翠般碧绿清澈的盐田水面上,一道道蔚蓝屏障筑起,阳光透过云层,晶蓝色光伏组件熠熠生辉。科技创新赋能绿色建筑，助力实现“双碳”目标。在天津长芦海晶盐田上，中建三局承建的华电新能天津海晶“盐光互补”光伏项目建设如火如荼，该项目是世界最大单体“盐光互补”光伏发电项目，同时也是天津市首个百万千瓦光伏发电项目。中建职工积极践行绿色低碳理念，以匠心品质助力“光伏强国”建设。

关键词：

基于卷积神经网络实现锥形束CT牙齿分割及牙位标定

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北京大学学报（医学版） 2024年第4期56卷 735-740页

作者：薄士仕高承志北京大学口腔医学院·口腔医院综合二科国家口腔医学中心国家口腔疾病临床医学研究中心口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心北京100081 北京大学人民医院口腔科北京100044

目的:利用卷积神经网络实现基于锥形束CT(cone-beam computed tomography,CBCT)体素数据的牙齿实例分割和牙位标定。方法:本文所提出的牙齿算法包含三个不同的卷积神经网络,网络架构以Resnet为基础模块,首先对CBCT图像进行降采样,然后... 详细信息

目的:利用卷积神经网络实现基于锥形束CT(cone-beam computed tomography,CBCT)体素数据的牙齿实例分割和牙位标定。方法:本文所提出的牙齿算法包含三个不同的卷积神经网络,网络架构以Resnet为基础模块,首先对CBCT图像进行降采样,然后确定一个包含CBCT图像中所有牙齿的感兴趣区域(region of interest,ROI)。通过训练模型,ROI利用一个双分支“编码器-解码器”结构网络,预测输入数据中每个体素所对应的相关空间位置信息,进行聚类后实现牙齿的实例分割。牙位标定则通过另一个多类别分割任务设计的U-Net模型实现。随后,在原始空间分辨率下,训练了一个用于精细分割的U-Net网络,得到牙齿的高分辨率分割结果。本实验收集了59例带有简单冠修复体及种植体的CBCT数据进行人工标注作为数据库,对牙齿算法的预测结果使用实例Dice相似系数(instance Dice similarity coefficient,IDSC)用来评估牙齿分割结果,使用平均Dice相似系数(the average Dice similarity coefficient,ADSC)评估牙齿分割及牙位标定的共同结果并进行评定。结果:量化指标显示,IDSC为89.35%,ADSC为84.74%。剔除了带有修复体伪影的数据后生成了有43例样本的数据库,训练网络得到了更优良的性能,IDSC为90.34%,ADSC为87.88%。将得到的结果进行可视化分析,牙齿算法不仅可以清晰地分割出CBCT中牙齿的形态,而且可以对牙齿的分类进行准确的编号。结论:该牙齿算法不仅可以成功实现三维图像的牙齿及修复体分割,还可以准确标定所有恒牙的牙位,具有临床实用性。

关键词：卷积神经网络锥形束CT 牙齿实例分割牙位标定

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