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多模态评估技术在失眠中的研究进展
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作者 王茜 陈新旺 +2 位作者 李炳臻 史册 姬苗苗 《中国医学计算机成像杂志》 2025年第5期749-752,共4页
失眠是最常见的睡眠障碍,对个体健康和社会经济造成显著影响。目前,失眠的生物学机制尚不完全清楚,且失眠的诊断仍依靠纯粹的主观评估标准,易受主观影响而降低准确度。失眠的生物学测量涉及单模态及多模态的评估,其中的多模态评估可整... 失眠是最常见的睡眠障碍,对个体健康和社会经济造成显著影响。目前,失眠的生物学机制尚不完全清楚,且失眠的诊断仍依靠纯粹的主观评估标准,易受主观影响而降低准确度。失眠的生物学测量涉及单模态及多模态的评估,其中的多模态评估可整合不同来源的医疗数据,提供更准确和全面的视角,不仅能辅助失眠的诊断与治疗,还有助于失眠机制的研究。本文对失眠领域中单模态与多模态数据评估的研究进展进行综述,以期通过促进多模态数据在失眠中的应用,推动失眠的诊断及失眠复杂机制的深入研究,实现更精确有效的个性化治疗。 展开更多
关键词 多模态评估 模态评估 失眠
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基于多模态数据的在线学习元认知能力数字化建模及应用 被引量:1
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作者 王洪江 张一夫 +2 位作者 伦昊 陈沛瑜 张少英 《电化教育研究》 北大核心 2025年第8期81-89,共9页
在线学习元认知能力对在线学习成效具有重要影响,对其进行模型构建有助于学习者调整学习策略和过程,但当前建模方式存在理论指导不统一、偏向于单模态指标等困境。为此,文章梳理在线学习元认知理论,构建基于多模态数据的在线学习元认知... 在线学习元认知能力对在线学习成效具有重要影响,对其进行模型构建有助于学习者调整学习策略和过程,但当前建模方式存在理论指导不统一、偏向于单模态指标等困境。为此,文章梳理在线学习元认知理论,构建基于多模态数据的在线学习元认知能力数字化模型,并将其应用于常态化在线课程中,以验证基于模型的在线学习元认知能力评估效果。结果表明:(1)基于多模态数据的数字化模型为准确评估在线学习元认知能力提供了基础;(2)各模态数据采用深度学习模型进行分析,结合多模态决策级融合,使评估结果具有全面性与可解释性。 展开更多
关键词 在线学习元认知能力 数字化模型 多模态评估 常态化教学 深度学习
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多模态癫■评估体系在局灶性脑发育不良相关癫■中的应用
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作者 吴海洋 史哲 +4 位作者 沈云娟 史雪峰 兰正波 韩彦明 张新定 《第二军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期1378-1383,共6页
目的提出多模态癫评估体系,并应用此体系指导局灶性脑发育不良(FCD)癫发作患者的手术治疗,探讨其对改善FCD癫发作患者手术预后的价值。方法选择2016年10月至2018年11月在兰州大学第二医院行手术治疗、术后病理证实为FCD的癫发作患者22例... 目的提出多模态癫评估体系,并应用此体系指导局灶性脑发育不良(FCD)癫发作患者的手术治疗,探讨其对改善FCD癫发作患者手术预后的价值。方法选择2016年10月至2018年11月在兰州大学第二医院行手术治疗、术后病理证实为FCD的癫发作患者22例,所有患者在围手术期均采用多模态癫评估体系进行评估,评估手段包括发作症状学评估、结构影像学检查、长程头皮视频脑电图监测、正电子发射计算机断层显像、影像融合分析、磁共振成像(MRI)。采用Engel疗效分级系统判断预后,EngelⅠ级为癫控制效果良好,EngelⅡ~Ⅳ级为控制不佳。用Fisher确切概率法分析性别、年龄、病理分型、MRI检查、病灶位置、病程和脑电图-症状-解剖学定位一致性等对患者预后的影响。结果22例患者(男13例,女9例)均行手术切除病灶,随访4~28个月,EngelⅠ级18例、Ⅱ级2例、Ⅲ级1例、Ⅳ级1例,控制良好率为81.8%(18/22)。Fisher确切概率法统计分析显示,病程、脑电图-症状-解剖学定位一致性是FCD癫发作患者手术疗效的影响因素(P=0.045、0.005),而年龄、病灶位置、性别、病理分型、MRI检查结果对预后无明显影响(P均>0.05)。结论多模态癫评估体系可以更准确地定位FCD癫发作患者的致灶,为癫外科手术治疗提供了科学依据,是一种全面准确的致灶评估方法。 展开更多
关键词 局灶性脑发育不良 多模态评估体系 难治性癫 预后
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基于稳定扩散与自适应增强技术的服装模特图像生成方法
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作者 刘大伟 于碧辉 +4 位作者 石珈维 魏靖烜 史慧洋 靳赫烜 孙林壮 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第8期2267-2273,共7页
随着计算机视觉和生成模型的发展,图像生成技术取得了显著突破,已广泛应用在电子商务的产品展示中以增强用户交互体验。逼真服装模特生成是图像生成技术与电子商务业务深度融合的创新应用技术之一。然而,服装模特生成技术在电商应用中... 随着计算机视觉和生成模型的发展,图像生成技术取得了显著突破,已广泛应用在电子商务的产品展示中以增强用户交互体验。逼真服装模特生成是图像生成技术与电子商务业务深度融合的创新应用技术之一。然而,服装模特生成技术在电商应用中仍面临着诸多挑战,尤其在生成高质量、真实感的服装图像方面,难以精确呈现服装的事实一致性、纹理和细节,相比于真实图像的自然度和一致性较差。为了提升服装模特生成技术在电商应用中的效果,提出了一种改进的稳定扩散生成模型LoRA-DAE。通过低秩分解优化跨注意力层和卷积层的权重调整机制,并在生成过程的方向扩散步骤中添加自适应增强模块;采用细粒度的纹理增强策略,动态调整生成过程中的纹理与细节分布,解决了当前主流服装模特图像生成模型的纹理模糊和边缘失真等问题,提升了服装图像的细节表达能力和整体真实感。实验结果表明,LoRA-DAE在Fashion Mannequin数据集上取得了优于主流方法的性能表现,生成的模特图像在感知质量(用户评价)、定量指标(FID、IS、PSNR、SSIM值)和多模态大模型VQA评估上均具有显著提升。 展开更多
关键词 稳定扩散 图像生成 自适应增强 模型微调 多模态评估
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主动脉瓣反流的影像学评估与治疗策略 被引量:2
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作者 刘然 付贺 +9 位作者 谢萌 王辉 高一峰 姚晶 夏瑀 卢志南 徐磊 朱俊明 张纯 宋光远 《中国循环杂志》 CSCD 北大核心 2023年第5期573-578,共6页
影像学检查是诊断主动脉瓣反流严重程度和解剖结构特征、评估心肌纤维化和判断手术阈值的重要手段。随着主动脉瓣介入技术的飞速发展,主动脉瓣反流的治疗方式也发生变化。本文旨在梳理主动脉瓣反流的多模态影像学评估技术与参数,结合指... 影像学检查是诊断主动脉瓣反流严重程度和解剖结构特征、评估心肌纤维化和判断手术阈值的重要手段。随着主动脉瓣介入技术的飞速发展,主动脉瓣反流的治疗方式也发生变化。本文旨在梳理主动脉瓣反流的多模态影像学评估技术与参数,结合指南总结治疗策略。 展开更多
关键词 主动脉瓣反流 多模态影像学评估 多学科心脏团队 治疗
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体外膜肺氧合治疗中神经功能的评估
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作者 覃涛 吕盛秋 +1 位作者 杨叶桂 卢俊宇 《广西科学》 CAS 北大核心 2022年第4期735-740,共6页
体外膜肺氧合(Extracorporeal Membrane Oxygenation, ECMO)技术用于各类型危重患者的救治,近年来在我国发展迅速。但在ECMO救治运行过程中存在诸多并发症风险,其中神经系统并发症是直接影响患者预后的主要风险之一。目前,对ECMO治疗过... 体外膜肺氧合(Extracorporeal Membrane Oxygenation, ECMO)技术用于各类型危重患者的救治,近年来在我国发展迅速。但在ECMO救治运行过程中存在诸多并发症风险,其中神经系统并发症是直接影响患者预后的主要风险之一。目前,对ECMO治疗过程中患者神经功能的评估尚无特异性的统一方法,针对不同治疗阶段的多模态、动态评估模式越来越多地被认可并应用于临床。 展开更多
关键词 体外膜肺氧合 神经功能 脑损伤 评估 多模态动态评估
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经阴道超声评估子宫内膜容受性和预测妊娠结局的研究进展
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作者 俞健梅 钟兰萍 +1 位作者 白云(综述) 李云秀(审校) 《实用妇产科杂志》 CAS 2024年第6期469-473,共5页
妊娠成功的关键取决于胚胎质量、子宫内膜容受性(ER)和胚胎与子宫内膜相互作用的协调性。经阴道超声检查以无创性、可重复性、安全性、实时性而成为评估ER的首选方法。目前,二维经阴道超声(2D-TVS)检查监测子宫内膜厚度、内膜形态、内... 妊娠成功的关键取决于胚胎质量、子宫内膜容受性(ER)和胚胎与子宫内膜相互作用的协调性。经阴道超声检查以无创性、可重复性、安全性、实时性而成为评估ER的首选方法。目前,二维经阴道超声(2D-TVS)检查监测子宫内膜厚度、内膜形态、内膜蠕动波、血流参数等指标用于评估ER。三维经阴道超声(3D-TVS)检查可通过立体成像功能,在彩色多普勒血管成像模式下,可将更微小的血流灌注情况反映出来,对ER的评估达到了一个新的高度。子宫内膜厚度是评价ER最经典、最广泛应用的指标。子宫内膜容积的检测也逐年增多,其阴性预测价值较大。近期研究认为评估子宫内膜血流灌注情况是真正有价值的预测指标,但超声血流参数指标预测妊娠结局的研究众多,尚未观察到较一致的预测价值最好的指标。目前尚未发现任何一个超声指标可以独立评估ER,每个指标分别反映子宫内膜的不同特征,建议同时用多个超声指标从多个角度综合评估,用超声多模态评估指标能获取更全面的ER信息,探讨评估各项指标权重并赋予分值,构建兼具可操作性和诊断价值的超声评估模型,尽早、准确地评估不孕女性的ER并实施合理干预,对提高妊娠成功率具有重要意义。 展开更多
关键词 子宫内膜容受性 二维经阴道超声 三维经阴道超声 血流参数 超声多模态评估
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