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克山病与人文地理环境关系的探讨

中国地方病防治 1991年第3期6卷 145-147,158页

作者：朱玉尧韩瑞清郝增昌郭振环焦英军温治宇吉林省地方病第二防治研究所吉林省地方病防治领导小组办公室

经调查本文阐述了在低硒的自然地理环境下,封闭型人文环境与克山病发生流行有着密切关系,如打破这种封闭人文环境,改变自然生态食物链,达到富裕文明人文环境,克山病可得到稳定控制。

关键词：克山病人文地理

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克山病监测点环境硒与克山病关系的动态观察

中国地方病防治 1993年第6期8卷 354-355页

作者：朱玉尧郝增昌史作发韩瑞清陈忠蔡致彬吉林省地方病第二防治研究所

本课题系国家“七五”重点攻关课题吉林省分题,主要研究环境硒等生命元素与克山病动态关系,探索硒在克山病发病学的意义。监测点设在克山病重病区蛟河市黄松甸沙河掌村,历年检查人群病情,采集发、血、粮、水、土等样品,并对社会生活水... 详细信息

本课题系国家“七五”重点攻关课题吉林省分题,主要研究环境硒等生命元素与克山病动态关系,探索硒在克山病发病学的意义。监测点设在克山病重病区蛟河市黄松甸沙河掌村,历年检查人群病情,采集发、血、粮、水、土等样品,并对社会生活水平做流行病学调查。

关键词：克山病环境硒

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克山病病情与经济生活水平相关与判别分析

中国地方病防治 1990年第2期 109-111页

作者：朱玉尧郝增昌韩端清陈忠史作发陆为武蔡志彬吉林省地方病第二防治研究所

社会因素—经济生活水平对克山病影响早已被人注目。在人类社会空间中,经济生活是人们生存中主要环节,它不但影响人们健康素质,也对疾病有若直接关系。克山病与社会因素是否有着密切关

关键词：克山病经济生活水平病情监测吉林省心肌病病情判别分析分辨法

吉林省1985—1987年克山病病情监测分析

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中国地方病防治 1989年第2期4卷 113-114页

作者：朱玉尧郝增昌史作发韩瑞清陈忠蔡志彬陆为武吉林省地方病第二防治研究所

近十余年来吉林省急(亚急)型克山病年发病率均在1/万以下。为了正确评价当前克山病病情,根据1982年全国《克山病防治工作标准》(试行)要求,结合我省病情分布特点。

关键词：克山病病情监测吉林

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吉林省克山病病区与非病区人群心电图动态监测分析

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中国地方病防治 1988年第6期 370-371页

作者：禹永哲韩瑞清朱玉尧郝增昌吉林省地方病第二防治研究所

近年来我省急型克山病病情正值下降稳定状态,但是潜、慢克病人仍有存在,新患亦有发生。为了估计克山病流行的危险性,探讨病区居民的心电图监测指标,我们从1984年开始,在克山病病区与非病区作了人群心电图动态监测。现将1984—1986年监... 详细信息

近年来我省急型克山病病情正值下降稳定状态,但是潜、慢克病人仍有存在,新患亦有发生。为了估计克山病流行的危险性,探讨病区居民的心电图监测指标,我们从1984年开始,在克山病病区与非病区作了人群心电图动态监测。现将1984—1986年监测结果报告如下。

关键词：克山病区检出率 CRBBB 非病区心电图电诊断图动态监测

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吉林省基本控制克山病病区考核评价(摘要)

中国地方病防治 1992年第2期7卷 111-112页

作者：朱玉尧郝增昌史作发韩瑞清陈忠蔡致彬韩景源焦英军郭振环温志宇吉林省人民政府地方病领导小组办公室吉林省地方病第二防治研究所

克山病防治研究历经40余年,由于坚持“综合防治”方针,克山病的发生已基本得到控制。根据全国《克山病防治工作标准》,我们自1985～1990年对吉林省克山病进行了病情、病因和综合防

关键词：克山病营养心肌病病区吉林省考核评价

改进Faster R-CNN的交通标志检测算法

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山东大学学报(工学版) 2024年第05期 34-41页

作者：薛健赵琳张浩杨璐郝凡昌山东建筑大学计算机科学与技术学院

针对目前交通标志检测方法受光照影响较大，模型精度低等问题，提出一种更快基于区域卷积神经网络（faster region-based convolutional neural network, Faster R-CNN）的交通标志检测算法。针对图像中天空与非天空区域的光照不均匀现... 详细信息

针对目前交通标志检测方法受光照影响较大，模型精度低等问题，提出一种更快基于区域卷积神经网络（faster region-based convolutional neural network, Faster R-CNN）的交通标志检测算法。针对图像中天空与非天空区域的光照不均匀现象，引入伽马变换增强交通标志在模型中的特征表达能力；利用基于卷积注意力模块的高效网络（convolutional block attention module-based an efficient network, CBAM-EfficientNet）解决网络深度退化问题，提高浅层网络的特征获取能力，降低参数量；在网络中引入特征金字塔网络以检测不同尺寸目标，增强网络对不同尺寸交通标志的感知能力，解决交通标志尺寸差异问题。试验结果表明，该算法在GTSDB数据集上的平均准确率均值PmA达到99.79%,在CCTSDB2021数据集上的PmA达到87.62%。为光照不均匀图像的交通标志检测提供一种高准确性的方法。

关键词：交通标志检测 Faster R-CNN 图像增强特征金字塔网络 CBAM-EfficientNet