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为解决临床掌指骨骨折诊断中难检测、易漏诊的问题,对如何更加准确地检测和定位X线图像中掌指骨骨折区域进行实验研究.开发了一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统,改进了Faster R-CNN网络模型中的锚框、特征映射和损失函数,在节约算力的同时大大提高了网络性能.建立了包含5 195张手部的X线图像的数据集,其中随机抽取4 675张作为训练集,520张作为测试集.实验表明,提出的新模型在测试集上的平均精度达到了69.3%,与Faster R-CNN相比能够更加精准地识别出掌指骨骨折区域,验证了该模型具有潜在的临床应用价值. 相似文献
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采用高速光学摄像及高频超声成像技术对飞秒脉冲激光在介质水中发生光学诱导击穿的过程进行实验研究.结果表明,光学诱导击穿产生后,在高能激光自聚焦的焦点处产生一系列微气泡,最后只有一个微气泡可以被激光束稳定地捕获,并且这个微气泡可以在超声作用下进行非接触式三维操控.进一步分析了沿激光束产生和捕获的微气泡的时空特性以及激光束捕获微气泡的力学特性.实验结果为应用微气泡进行分子水平的靶向性治疗提供了全新的技术手段. 相似文献
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