简介:摘要目的为了解决UNet框架上采样过程中信息丢失的问题,本文采用青少年脑部MRI研究网络学习能力弱和脑部边缘区域配准精度不高的问题。材料与方法本文采用公开可用的脑部MRI数据集:HBN和LPBA40,提出了一种结合多尺度注意力机制的生成对抗网络(multiscale attention mechanisms generative adversarial networks, MAM_GAN)配准模型,实现了单模态脑图像配准。该方法由配准网络和鉴别网络组成。通过在鉴别网络中添加多尺度注意力机制(multiscale attention mechanisms, MAM)模块获取不同尺度下的上下文信息,在对抗训练过程中提取到更有效的大脑结构特征。其次,在配准网络中引入了图像相似性的局部互相关损失函数,约束移动图像与固定图像之间的相似性,在两个网络的对抗训练过程中进一步提高图像配准的性能。本文使用Dice系数(Dice coefficient, Dice)、结构相似度(structural similarity, SSIM)和皮尔森相关系数(Pearson's correlation coefficient, PCC)衡量配准图像与固定图像的配准精度。结果MAM_GAN方法在Dice指标上相对于传统的方法,脑脊液(cerebrospinal fluid, CSF)、脑灰质(gray matter, GM)和脑白质(white matter, WM)精度分别提高了0.013、0.023和0.028,PCC指标提高了0.004,SSIM指标提高了0.011。由此可见,该方法配准效果好。结论MAM_GAN方法能够更好地学习到脑部结构特征,提升了配准的性能,为青少年多动症临床诊断和体质检测提供技术基础。
简介:【摘要】:目的:分析阴道彩超与腹部彩超对异位妊娠诊断效果。方法:研究对象:选录为本院确诊的异位妊娠患者,共计80例;病例选取时间:选录时间2020年10月到2023年10月,分别进行经腹部彩超诊断与经阴道彩超诊断,分析异位妊娠诊断中,经阴道彩超与经腹部彩超的诊断效能。结果:经阴道彩超特征检出率更高,优于经腹部彩超(P<0.05);经阴道彩超诊断准确度更高,阳性率高于经腹部彩超(P<0.05)。结论:在异位妊娠的诊断中,经腹部彩超诊断结果低于经阴道彩超诊断结果,主要是由于腹部彩超诊断阶段容易受到腹部脂肪、膀胱充盈程度的影响,而经阴道彩超则通过阴道后穹隆更近的到达检查部位,进一步提升了病情诊断的准确性,有重要的应用价值。
简介:目的:探究妇产科急腹症联合应用腹部B超和阴道B超的诊断效果。方法:研究时限2021年6月到2022年7月,研究患者共160例,从我院妇产科随机抽选,组别划分如下:对照组(女性患者80例,行腹部超声检查);联合组(患者80,行腹部B超、阴道B超联合检查),比对检出率和准确率。结果:联合检验组检出率与病理检查结果相比较仅有3例误诊,确诊(87.50%)和延诊(8.75%)率更,诊断准确率也优于对照组,P<0.05;对照组各项妇产科急腹症检出率均低于联合组,除宫颈粘连1项其余检出率对比P<0.05(有统计学意义)。结论:腹部和阴道超声联合检查诊断准确率更高,可以有效避免延诊和漏诊,给妇产科疾病治疗提供科学依据。