目的调查全国二级以上医院和科室耐高压经外周静脉置入中心导管(peripherally inserted central venous catheters,PICC)影像检查开展现状,为耐高压PICC影像检查规范制定与推广提供依据。方法2023年2月19日至11月7日期间,通过便利抽样...目的调查全国二级以上医院和科室耐高压经外周静脉置入中心导管(peripherally inserted central venous catheters,PICC)影像检查开展现状,为耐高压PICC影像检查规范制定与推广提供依据。方法2023年2月19日至11月7日期间,通过便利抽样法对全国25个省、自治区、直辖市的70所二级以上医院使用造影剂科室的护理负责人进行问卷调查。应用SPSS 27.0进行数据统计分析。结果来自68所医院的100份问卷被纳入,其中42所医院(61.76%)46个科室(46.00%)开展了耐高压PICC影像检查。不同等级的医院与耐高压PICC患者数量呈显著正相关(r=0.417,P<0.05),即随着医院等级升高,耐高压PICC患者数量呈增加趋势。但不同类型(r=-0.149,P>0.05)与地理区域(r=-0.130,P>0.05)的医院与耐高压PICC影像检查开展数量之间不具备相关性。耐高压PICC影像检查操作标准并不统一,且开展受限的主要原因是缺乏耐高压PICC患者(62.96%)和医患担心耐高压PICC检查潜在风险(18.52%)。结论耐高压PICC影像检查开展范围小,发展较缓慢,流程欠规范,亟待指南规范操作流程,完善专业培训,推动耐高压PICC影像检查规范化管理。展开更多
积极推动临床医学专业课程思政的建设,构建“大思政”的育人体系,将学生知识、能力和素质教育“三位一体”提升作为目标,培养具有正确的人生观、人文情怀和勇于创新的临床医生。本文以临床医学专业课程《医学微生物》大规模开放在线课程...积极推动临床医学专业课程思政的建设,构建“大思政”的育人体系,将学生知识、能力和素质教育“三位一体”提升作为目标,培养具有正确的人生观、人文情怀和勇于创新的临床医生。本文以临床医学专业课程《医学微生物》大规模开放在线课程(Massive Open Online Course, MOOC)为例,通过结合课程目标、教学设计和评价体系等,探讨了如何将思政教育融入到MOOC的教学模式中,进而提高学生的思想道德素质和综合能力,为培养新型复合型、创新型人才打下坚实的基础。展开更多
[目的]本研究旨在改善基于深度学习的遥感影像田块语义分割中出现的区域不封闭、边缘不贴合、噪点问题,并进一步修正语义分割的识别错误。[方法]以安徽省阜南县、江苏省淮安市为研究地点,自建了农田田块数据集,引入考虑影像多尺度特征...[目的]本研究旨在改善基于深度学习的遥感影像田块语义分割中出现的区域不封闭、边缘不贴合、噪点问题,并进一步修正语义分割的识别错误。[方法]以安徽省阜南县、江苏省淮安市为研究地点,自建了农田田块数据集,引入考虑影像多尺度特征的尺度分割思想与基于物候学的DESTIN(delineation by fusing spatial and temporal information)分割算法,提出了基于多尺度及DESTIN约束的高分遥感影像农田田块语义分割方法。[结果]多尺度与DESTIN约束下基于深度模型的田块语义分割有效改善模型出现的区域不封闭、边缘不贴合、噪点和块状模糊等问题,一定程度修正了深度模型语义分割的错误识别,IoU指标在2个测试集上分别达到94.08%和90.79%,相较深度模型的遥感影像田块语义分割分别提高1.65%和2.32%,对研究区域的田块提取区域更完整、精度更高。[结论]多尺度及DESTIN约束进一步改善了田块语义分割问题,有助于提高高分遥感影像的田块识别精度。展开更多
文摘积极推动临床医学专业课程思政的建设,构建“大思政”的育人体系,将学生知识、能力和素质教育“三位一体”提升作为目标,培养具有正确的人生观、人文情怀和勇于创新的临床医生。本文以临床医学专业课程《医学微生物》大规模开放在线课程(Massive Open Online Course, MOOC)为例,通过结合课程目标、教学设计和评价体系等,探讨了如何将思政教育融入到MOOC的教学模式中,进而提高学生的思想道德素质和综合能力,为培养新型复合型、创新型人才打下坚实的基础。
文摘[目的]本研究旨在改善基于深度学习的遥感影像田块语义分割中出现的区域不封闭、边缘不贴合、噪点问题,并进一步修正语义分割的识别错误。[方法]以安徽省阜南县、江苏省淮安市为研究地点,自建了农田田块数据集,引入考虑影像多尺度特征的尺度分割思想与基于物候学的DESTIN(delineation by fusing spatial and temporal information)分割算法,提出了基于多尺度及DESTIN约束的高分遥感影像农田田块语义分割方法。[结果]多尺度与DESTIN约束下基于深度模型的田块语义分割有效改善模型出现的区域不封闭、边缘不贴合、噪点和块状模糊等问题,一定程度修正了深度模型语义分割的错误识别,IoU指标在2个测试集上分别达到94.08%和90.79%,相较深度模型的遥感影像田块语义分割分别提高1.65%和2.32%,对研究区域的田块提取区域更完整、精度更高。[结论]多尺度及DESTIN约束进一步改善了田块语义分割问题,有助于提高高分遥感影像的田块识别精度。
