目的:探究数字减影血管造影(Digital subtraction angiography,DSA)辅助下神经介入取栓术治疗缺血性脑卒中的效果。方法:选择2019年10月至2022年10月本院收治的缺血性脑卒中患者130例作为研究对象。随机将患者分为对照组和观察组,各65...目的:探究数字减影血管造影(Digital subtraction angiography,DSA)辅助下神经介入取栓术治疗缺血性脑卒中的效果。方法:选择2019年10月至2022年10月本院收治的缺血性脑卒中患者130例作为研究对象。随机将患者分为对照组和观察组,各65例。对照组接受静脉溶栓治疗;观察组实施DSA辅助下神经介入取栓术治疗。在术后1 w,分析对比两组的治疗效果。结果:观察组总有效率高于对照组(P<0.05)。治疗前,两组国立卫生研究院卒中量表(National Institute of Health stroke scale,NIHSS)无显著差异(P>0.05)。治疗后,观察组NIHSS评分低于对照组(P<0.05)。观察组血管再通率高于对照组(P<0.05)。结论:对缺血性脑卒中采用DSA辅助下神经介入取栓术治疗能改善患者的神经功能,提高其血管再通率,提高治疗效果。展开更多
车道线检测是保证自动驾驶安全性与稳定性的关键,为提高车道线检测的准确性,本文基于UFLD(Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection)算法,结合DenseNet-121网络和空间注意力(Spatial Attention)机制,设计了一种DSA-UFLD模型实...车道线检测是保证自动驾驶安全性与稳定性的关键,为提高车道线检测的准确性,本文基于UFLD(Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection)算法,结合DenseNet-121网络和空间注意力(Spatial Attention)机制,设计了一种DSA-UFLD模型实现车道线检测。在图像增强方面,使用图像亮度自适应增强算法提高欠曝图像的清晰度;在网络优化方面,用迁移学习模型DenseNet-121代替ResNet18提取图像特征,利用密集连接加强特征重用,并引入空间注意力机制提取图像的关键信息,其次在上采样中用转置卷积代替双线性插值,通过学习参数,更好地实现解码;在损失函数方面,通过改进结构损失,将车道线约束为二次曲线,改善了弯道场景下车道线的检测效果。实验结果表明,DSA-UFLD算法在保证检测速度的同时,提高了车道线的识别准确率,具有一定的应用价值。展开更多
文摘目的:探究数字减影血管造影(Digital subtraction angiography,DSA)辅助下神经介入取栓术治疗缺血性脑卒中的效果。方法:选择2019年10月至2022年10月本院收治的缺血性脑卒中患者130例作为研究对象。随机将患者分为对照组和观察组,各65例。对照组接受静脉溶栓治疗;观察组实施DSA辅助下神经介入取栓术治疗。在术后1 w,分析对比两组的治疗效果。结果:观察组总有效率高于对照组(P<0.05)。治疗前,两组国立卫生研究院卒中量表(National Institute of Health stroke scale,NIHSS)无显著差异(P>0.05)。治疗后,观察组NIHSS评分低于对照组(P<0.05)。观察组血管再通率高于对照组(P<0.05)。结论:对缺血性脑卒中采用DSA辅助下神经介入取栓术治疗能改善患者的神经功能,提高其血管再通率,提高治疗效果。
文摘车道线检测是保证自动驾驶安全性与稳定性的关键,为提高车道线检测的准确性,本文基于UFLD(Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection)算法,结合DenseNet-121网络和空间注意力(Spatial Attention)机制,设计了一种DSA-UFLD模型实现车道线检测。在图像增强方面,使用图像亮度自适应增强算法提高欠曝图像的清晰度;在网络优化方面,用迁移学习模型DenseNet-121代替ResNet18提取图像特征,利用密集连接加强特征重用,并引入空间注意力机制提取图像的关键信息,其次在上采样中用转置卷积代替双线性插值,通过学习参数,更好地实现解码;在损失函数方面,通过改进结构损失,将车道线约束为二次曲线,改善了弯道场景下车道线的检测效果。实验结果表明,DSA-UFLD算法在保证检测速度的同时,提高了车道线的识别准确率,具有一定的应用价值。
