预后控制外科:从理论到实践

当前以互联网、大数据和人工智能为代表的信息技术的应用将外科实践提升到了智能化的新高度,以干预者经验为主导的传统医学和过度倚重干预手段的循证医学受到了新的冲击和挑战.为了更好地适应医学科技的飞速发展和医疗需求的不断提高,根据长期的肝胆胰外科临床实践,本文提出了预后控制外科理论.该理论以患者最优预后为根本目标,通过择优干预者、干预手段、干预时机的最佳组合来预控疾病风险.随着人工智能技术的逐渐兴起,本文提出了智能外科的概念,预控外科在其基础上,提倡应用医学影像识别与预测、三维重建与手术规划、术中导航和机器人手术系统为代表的人工智能等信息技术方法,促进外科诊疗的快速、均衡发展.在预控外科理论和方法的指导下,本研究团队创立了微创解剖性肝切除技术、个体化胰腺手术入路体系、模式化肝切除方法、单针全层胰肠吻合技术和胰腺端端吻合技术,提倡胰腺癌整块切除,并归纳总结出了外科四大核心策略:控血、入路、切除、重建,以最小损伤实现患者的最大获益.     

视频监控中的图像质量检测

视频监控中图像产生噪声的原因很多,生成的噪声也多种多样,本文主要针对＂雪花屏＂进行检测。基于＂雪花屏＂的特性分析,其纹理较多较深,且有规律可循,在做灰度共生矩阵分类算法的过程中,发现＂雪花屏＂的共性：像素灰度值变化剧烈,幅值起伏大!究其原因：图像中噪声点的灰度值与其邻域范围内非噪声点的灰度值有比较大的差别。故本文采用小窗口来计算局部图像的方差的方法,来辨别正常图像与＂雪花屏＂。