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1.
2.
《Planning》2019,(30):17-18
目的:对比接受机械通气支持治疗的呼吸衰竭患者应用自动导管阻力补偿技术(ATC)与压力支持通气(PSV)对自主呼吸试验(SBT)及拔管情况的影响。方法:选取本院2017年1月-2019年3月收治的100例接受机械通气支持治疗的呼吸衰竭患者作为观察对象,所有患者均符合撤机标准。应用随机数字表法分为ATC组与PSV组,每组50例。ATC组撤机过程中接受ATC治疗,PSV组撤机过程中接受PSV治疗。对比两组撤机过程中SBT通气参数及拔管相关情况。结果:ATC组成功拔管46例,PSV组成功拔管38例,ATC组拔管成功率明显高于PSV组(P<0.05)。在1 h通气过程中,两组呼吸频率(RR)、心率(HR)、收缩压(SBP)及舒张压(DBP)均呈现升高后降低趋势(P<0.05),但两组各时间点RR、HR、SBP及DBP比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。两组SBT的潮气量(VT)、分钟通气量(MV)及浅快呼吸指数(RSBI)比较,差异均无统计学意义(P>0.05);ATC组吸气峰流速(PIFR)、气道峰压(PIP)及呼气达峰容量比(VPEFR/VTE)均低于PSV组,而呼气峰流速(PEFR)高于PSV组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:ATC可在不影响接受机械通气支持治疗的呼吸衰竭患者生命体征的同时,有效提高拔管成功率,并改善患者的SBT结果。 相似文献
4.
利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
7.
8.
针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题,提出基于多尺度双线性卷积神经网络(MS-B-CNN)的车型精细识别模型。首先,对双线性卷积神经网络(B-CNN)算法进行改进,提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合,以提高特征表达能力;此外,还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略,在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,在训练过程中新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示,该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%,验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。 相似文献
10.
为保障3105残煤复采工作面回采作业的顺利进行,根据3#煤层旧式开采区的特征,结合3105复采工作面的布置特征,通过数值模拟分析破碎顶板应力分布规律,基于数值模拟结果确定工作面回采时应尽量减小工作面回采对冒落层的扰动,确定工作面采用"多进度、小循环"的作业原则,进一步结合复采工作面特征确定采用穿设钢钎+降低采高的方式进行围岩控制,并在围岩控制技术进行支架工作阻力分析。结果表明:3105复采工作面回采期间,支架工作阻力正常,无大范围煤壁片帮现象,围岩控制技术保障了工作面的安全回采。 相似文献