期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
多特征融合的产时超声胎方位识别模型
1
作者
郑子瑜
杨夏颖
+5 位作者
吴圣杰
张诗婕
吕国荣
柳培忠
王珺
何韶铮
《南方医科大学学报》
北大核心
2025年第7期1563-1570,共8页
目的探讨多特征融合的产时超声胎方位智能分析模型在提高分娩过程中胎方位分类准确性方面的应用效果。方法本研究提出模型由输入、骨干网络和分类头3部分组成。输入部分进行数据增强,以提高样本质量和模型的泛化能力;主干部分进行特征提...
目的探讨多特征融合的产时超声胎方位智能分析模型在提高分娩过程中胎方位分类准确性方面的应用效果。方法本研究提出模型由输入、骨干网络和分类头3部分组成。输入部分进行数据增强,以提高样本质量和模型的泛化能力;主干部分进行特征提取,在Yolov8的基础上结合了CBAM、ECA、PSA注意力机制和AIFI特征交互模块,以提升特征提取效率和模型性能;分类头由卷积层和softmax函数组成,输出最终各个类别的概率值。用医生对关键器官(眼睛,脸部,头部,丘脑,脊柱)进行画框标注后的图像用于训练,以提高对枕前、枕后和枕横方位的分类准确性。结果实验结果表明,本文提出的模型在胎方位分类任务中表现出色,准确率(ACC)达到了0.984,PR曲线下面积即平均精确度(PR-AUC)为0.993,特征曲线下面积(ROC-AUC)为0.984,kappa一致性检验分数为0.974,该深度学习模型表现出了非常好的性能,模型预测结果和实际类别一致。结论本研究提出的多特征融合模型能够高效、准确地分类产时超声图像中的胎方位,为临床提供可靠的辅助工具。
展开更多
关键词
产时超声
胎方位
深度学习
注意力机制
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于SAS NLMIXED的广义线性混合效应模型在发病率数据Meta分析中的应用
被引量：
5
2
作者
郑建清
黄碧芬
+1 位作者
吴敏
肖丽华
《中国循证儿科杂志》
CSCD
北大核心
2019年第2期129-133,共5页
目的:介绍利用SAS软件中的PROC NLMIXED过程步实现发病率数据的META分析方法。方法:基于广义线性混合效应模型(GLMM)的二项式-正态模型(BN)和泊松-正态模型(PNM)等,可方便地实现发病率数据的随机效应Meta分析,尤其当Meta分析纳入含0事...
目的:介绍利用SAS软件中的PROC NLMIXED过程步实现发病率数据的META分析方法。方法:基于广义线性混合效应模型(GLMM)的二项式-正态模型(BN)和泊松-正态模型(PNM)等,可方便地实现发病率数据的随机效应Meta分析,尤其当Meta分析纳入含0事件研究时。以Schutz等发表的血管内皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂治疗的癌症患者发生致命不良事件风险的系统评价作为实例数据,利用SAS软件实现发病率数据的META分析,并提供编程代码。结果:对于含0事件研究,使用PNM模型进行Meta分析,无需进行连续校正法。删除0事件研究对于PNM模型影响较大。与标准正态模型相比,PNM和BNM模型给出的效应值更高,而P值则更小,具有更好的灵敏性。结论:基于广义线性混合效应模型,利用SAS的PROCNLMIXED实现发病率数据Meta分析是优选的方法。
展开更多
关键词
发病率数据
广义线性混合效应模型
正态-正态模型
二项式-正态模型
泊松-正态模型
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
多特征融合的产时超声胎方位识别模型
1
作者
郑子瑜
杨夏颖
吴圣杰
张诗婕
吕国荣
柳培忠
王珺
何韶铮
机构
华侨大学信息化建设与管理处
华侨大学工学院
福建医科大学
附属
第二
医院
超声科
泉州医学高等专科学校附属人民医院妇产科
出处
《南方医科大学学报》
北大核心
2025年第7期1563-1570,共8页
基金
福建省科技创新联合资金项目资助(2024Y9392、2024Y9386、2024Y9435)。
文摘
目的探讨多特征融合的产时超声胎方位智能分析模型在提高分娩过程中胎方位分类准确性方面的应用效果。方法本研究提出模型由输入、骨干网络和分类头3部分组成。输入部分进行数据增强,以提高样本质量和模型的泛化能力;主干部分进行特征提取,在Yolov8的基础上结合了CBAM、ECA、PSA注意力机制和AIFI特征交互模块,以提升特征提取效率和模型性能;分类头由卷积层和softmax函数组成,输出最终各个类别的概率值。用医生对关键器官(眼睛,脸部,头部,丘脑,脊柱)进行画框标注后的图像用于训练,以提高对枕前、枕后和枕横方位的分类准确性。结果实验结果表明,本文提出的模型在胎方位分类任务中表现出色,准确率(ACC)达到了0.984,PR曲线下面积即平均精确度(PR-AUC)为0.993,特征曲线下面积(ROC-AUC)为0.984,kappa一致性检验分数为0.974,该深度学习模型表现出了非常好的性能,模型预测结果和实际类别一致。结论本研究提出的多特征融合模型能够高效、准确地分类产时超声图像中的胎方位,为临床提供可靠的辅助工具。
关键词
产时超声
胎方位
深度学习
注意力机制
Keywords
intrapartum ultrasound
fetal orientation
deep learning
attention mechanism
分类号
R445.1 [医药卫生—影像医学与核医学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于SAS NLMIXED的广义线性混合效应模型在发病率数据Meta分析中的应用
被引量：
5
2
作者
郑建清
黄碧芬
吴敏
肖丽华
机构
福建医科大学
附属
第二
医院
放射治疗科
福建
泉州医学高等专科学校附属人民医院妇产科
出处
《中国循证儿科杂志》
CSCD
北大核心
2019年第2期129-133,共5页
基金
福建医科大学附属第二医院苗圃基金:2017MP04
文摘
目的:介绍利用SAS软件中的PROC NLMIXED过程步实现发病率数据的META分析方法。方法:基于广义线性混合效应模型(GLMM)的二项式-正态模型(BN)和泊松-正态模型(PNM)等,可方便地实现发病率数据的随机效应Meta分析,尤其当Meta分析纳入含0事件研究时。以Schutz等发表的血管内皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂治疗的癌症患者发生致命不良事件风险的系统评价作为实例数据,利用SAS软件实现发病率数据的META分析,并提供编程代码。结果:对于含0事件研究,使用PNM模型进行Meta分析,无需进行连续校正法。删除0事件研究对于PNM模型影响较大。与标准正态模型相比,PNM和BNM模型给出的效应值更高,而P值则更小,具有更好的灵敏性。结论:基于广义线性混合效应模型,利用SAS的PROCNLMIXED实现发病率数据Meta分析是优选的方法。
关键词
发病率数据
广义线性混合效应模型
正态-正态模型
二项式-正态模型
泊松-正态模型
Keywords
Incidence rate data
Generalized linear mixed-effects model
Normal-normal model
Binomial-normal model
Poisson-normal model
分类号
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
R195.1 [医药卫生—卫生统计学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多特征融合的产时超声胎方位识别模型
郑子瑜
杨夏颖
吴圣杰
张诗婕
吕国荣
柳培忠
王珺
何韶铮
《南方医科大学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于SAS NLMIXED的广义线性混合效应模型在发病率数据Meta分析中的应用
郑建清
黄碧芬
吴敏
肖丽华
《中国循证儿科杂志》
CSCD
北大核心
2019
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
