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新型智慧城市的发展演革与推进建设

新型智慧城市的发展演革与推进建设，如何快速推进

  • 2021-06-29
  • 阅读59
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国外智慧城市知识中心构建机制及其经验借鉴

国外智慧城市知识中心构建机制及其经验借鉴

  • 2021-06-29
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乳腺X线摄影及彩超对结构扭曲病变的诊断效能比较

目的 研究乳腺X线摄影（全数字化乳腺摄影与数字乳腺断层摄影）及彩超对于结构扭曲良恶性病变诊断效能对比研究 及结构扭曲在X线征象的分析方法。方法 收集本院2013年6月~2018年12月就诊的51例乳腺疾病患者，年龄20~70岁 （44.84±8.738岁），均接受全数字化乳腺摄影、数字乳腺断层摄影及彩超检查且发现单纯结构扭曲征象，同时具有病理结果， 根据乳腺影像报告和数据系统进行阅片诊断，比较3种影像学方法的诊断效能及结构扭曲的征象分析。结果 Fisher精确算法 分析显示，结构扭曲X线征象（中心密度、病灶边缘情况、病变区周围腺体结构）均在良恶性鉴别存在显著性差异（P＜0.05）。 ROC曲线分析发现，3种检查方式曲线下面积均大于0.5，均具有乳腺疾病诊断价值。3种检查方法，数字乳腺断层摄影敏感度 （ 67.5%）大于全数字化乳腺摄影（ 62.2%）及彩超（61.9%），特异性数字乳腺断层摄影均高于其他两者。结论 数字乳腺断层摄 影相对于全数字化乳腺摄影、彩超能更好地观察结构扭曲病变，提高诊断效能。

  • 2021-06-29
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基于CT数据六轴数字化骨科外固定架在膝关节复杂畸形中的临床应用

目的 探讨基于CT数据六轴数字化骨科外固定架（Q spatial ，QSF）在膝关节复杂畸形矫正中的应 用。方法 回顾性分析2018年5月至2019年10月西安市红会医院中西医结合骨科收治的8例膝关节复杂畸形患 者资料，其中男2例（2膝），女6例（8膝）；年龄18～57岁，平均（47．10土12．47）岁。采用自主研制的QSF进行矫形固 定，在畸形处截骨，然后用六轴外固定架固定远近端骨段。术后双下肢CT检查，利用配套的软件计算获得连接杆的 调节处方。术后1周根据“数字化外固定架处方”对外固定架6根连接杆的长度进行调整，缓慢矫正下肢力线，待截骨 处骨愈合后拆除外固定架。通过分析术后下肢力线矫正情况、截骨处骨愈合时间、关节活动度（range of motion， ROM）、美国膝关节协会（the American knee society，AKS）评分、疼痛视觉模拟评分（visual analogue scale，VAS）、Teg— ner评分对术后疗效进行评价。结果8例患者均获随访，随访时间5～17个月，平均（9．56±1．06）个月。均未出现伤 口感染、神经损伤、截骨处骨不愈合等并发症。术后6例经1次处方调节就获得良好力线，2例经第2次微调后获得 良好力线。术后（13．00±2．31）周截骨处达到骨性愈合，畸形未复发。带架期间关节活动度均轻度受限，去除外固定4 周后关节ROM恢复到术前。术前伴有膝关节疼痛不适，术后3个月AKS评分与Tegner评分均显著改善，差异有统 计学意义（P＜O．05）。结论对于复杂、畸形较大、多平面的畸形，六轴外固定架可以在不改变构型的情况下进行六 轴自由度矫正，基于CT数据六轴数字化骨科外固定架具有精度更高、操作更简单等优点，值得临床推广使用。

  • 2021-06-29
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大数据时代的城乡规划与智慧城市

大数据时代的城乡规划与智慧城市，是否可以双向补充

  • 2021-06-29
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基于云计算的医疗设备维修管理系统设计与应用

目的：设计基于云计算的医疗设备维修管理系统，实现医疗设备维修管理的信息化和数据化。方法：采用云计算的 SaaS平台服务、Restful应用服务、RabbitMQ消息中间件和ElasticSearch搜索引擎，构建以云计算为基础的医疗设备维修 管理系统。选取医院在用的84台医疗设备，按照管理模式将其分为研究组和对照组，每组42台。研究组采用基于云计算的 医疗设备维修管理系统的管理模式，对照组采用常规管理模式。自制医护人员满意度调查问卷，分析比较两组医疗设备故 障次数、平均维修时间和医护人员对两种管理模式的满意度。结果：研究组医疗设备故障次数和维修时间均少于对照组， 差异有统计学意义（t=9.787，t=4.165；P＜0.05）；研究组医护人员对设备使用流程、维修管理和总体管理满意度评分均高 于对照组，差异有统计学意义（t=3.677，t=6.300，t=4.528；P＜0.05）。结论：基于云计算的医疗设备维修管理系统可实 现医疗设备维修的信息化和数据化管理，确保临床科室设备安全有效运作。

  • 2021-06-29
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说“智慧城市”

全方位说“智慧城市”，智慧城市最全指南。

  • 2021-06-29
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人工智能快速全基因组自动分析系统在新生儿_儿童重症监护室的应用

新生儿重症监护室及儿童重症监护室患儿是遗传性疾病的高发人群，对遗传性疾病早期快 速的病因诊断并针对性给予干预措施可以降低患儿病死率或不同程度改善预后。全基因组测序（whole exome sequencing, WGS）因涵盖点突变、拷贝数、内含子区域的各种结构及重组变异等更为全面的信息，已成为遗传 性疾病有力的诊断工具之一。但测序数据获取后需要极高专业性的判读和解释，数周才能返回为临床所用，无 法满足病情快速进展的儿童遗传性疾病的诊治需求。该文拟针对快速 WGS 在新生儿 / 儿童重症监护室的临床应 用进行介绍，并对 1 个快速、高吞吐量、自动提供遗传疾病诊断的平台，即人工智能快速全基因组自动分析诊 断系统的相关技术进行简述。该诊断系统将人工智能引入 WGS 后数据的处理，从时间上和功能上解决了常规基 因组测序解读周期长及解读专业性依赖的现状，可在 24 h 内为疑似遗传病重症患儿提供快速的诊断方案，值得 临床应用推广。

  • 2021-06-29
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