腹部器官

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线性钆沉积大鼠模型使用不同类型钆剂后腹部器官钆沉积的变化
《中国医学影像学杂志》2024年第12期1203-1208,共6页王旭聪 李健 陈兵 
中国红十字基金会“影瑞西北公益行”之ICON科研基金项目(XM_HR_ICON_2020_10)。
目的 探究线性钆剂沉积模型大鼠注射不同类型钆剂后腹部器官内钆沉积的变化。材料与方法 使用28只雄性SD大鼠建立初步线性钆沉积大鼠模型(单次剂量为0.06 mmol/kg,4次/周,共5周,注射线性钆剂钆双胺20次)。再随机分成4组分别注射钆双胺(...
关键词：钆 造影剂 腹部 质谱法 大鼠 病理学 
产后痔疮微创术后,如何护理
《家庭医药（就医选药）》2024年第11期32-33,共2页丁小杰 
孕妇是痔疮的高发群体,据统计,约有70%的孕妇在孕期会遭遇痔疮的困扰。这主要与妊娠期子宫的挤压及身体激素变化密切相关。对于症状不明显的痔疮,通常可采用保守治疗;而病情严重时,则需在产后通过微创手术进行治疗。术后护理对于患者的...
关键词：静脉血流 排便次数 腹部器官 痔核 胎儿发育 痔疮 微创手术 激素变化 
基于图卷积网络和有效自注意力的3D腹部器官图像分割方法
《软件工程》2024年第9期50-55,共6页王川 李杨 魏波 蒋明峰 
国家自然科学基金(62101497);浙江省基础公益研究计划项目(LTGY23F010001)。
3D医学图像分割是实现医学影像诊断、手术规划和治疗跟踪的前提与基础。腹部器官在影像上轮廓复杂、界限相对模糊,针对以上问题,提出了一种基于图卷积和有效自注意力的3D腹部器官分割网络。首先,在编码器端加入有效自注意力模块,有效地...
关键词：深度学习 图卷积神经网络 注意力机制 医学图像分割 
腹部CT增强扫描前的准备
《人人健康》2024年第17期92-92,共1页孙峰 
在现代医学影像诊断中,腹部CT增强扫描技术扮演着极其重要的角色。这种扫描方式不仅可以提供腹部器官的详细图像,还能帮助医生诊断各类疾病,如肝脏、肾脏、胰腺和肠道等器官的病变。然而,为了获得高质量的扫描结果,患者在进行扫描前需...
关键词：扫描方式 扫描过程 医学影像诊断 腹部器官 注意事项 
儿童腹部超声检查有哪些?
《青春期健康》2024年第9期33-33,共1页冯国青 
腹部超声检查作为一种无创、无痛和无辐射的技术,成为了儿科医生评估儿童腹部健康状况的首选工具。常规超声检查:全面检查腹部器官常规腹部超声检查是儿科中一种非常常见的无创性诊断技术,它能够帮助医生全面了解儿童的腹部状况。在检...
关键词：腹部超声检查 儿科医生 腹部器官 无创性诊断 内部器官 常规超声检查 波的反射 健康状况 
基于双分支编码的闭环分割网络
《计算机系统应用》2024年第1期110-118,共9页任玉涛 程远志 
国家自然科学基金(61806107,61702135)
Transformer模型中,卷积视觉转换器(CvT)具备同时提取图像的局部和全局特征的能力而受到关注.对于腹部器官分割问题,为了解决CNN模型分割目标边界轮廓模糊不清的问题,提出了一种新颖的基于CvT和CNN的双分支闭环分割模型DBLNet.模型利用...
关键词：腹部器官 边缘轮廓 双分支编码器 闭环结构 卷积视觉转换器 医学影像处理 特征融合 图像分割 
介入性超声在治疗腹部器官和腹腔感染性病灶中的临床应用研究
《科技与健康》2023年第22期11-14,共4页魏古月 金鑫焱 田果 蒋天安 
分析腹部器官与腹腔感染患者应用介入性超声治疗的效果。将腹部器官和腹腔感染性病灶患者56例以随机数表法分为对照组(n=18)和观察组(n=38),以2022年5月—2023年4月为治疗时间段,对照组患者应用腹腔镜切开引流术,观察组患者应用介入性...
关键词：介入性超声 腹部气管 腹腔感染性病灶 穿刺引流一次成功率 病灶痊愈率 
常见的超声小知识
《人人健康》2023年第28期18-18,共1页刘红 
超声是利用声波在人体内传播的原理,通过人体组织对声波的反射或透射来显示组织内部的结构,以进行各种医学检查的一种影像学检查方法。超声诊断是临床常用的检查方法,已广泛应用于临床医学各个领域。为了更好地服务患者,现整理了一些常...
关键词：高频探头 腹部器官 超声仪器 低频探头 影像学检查方法 医学检查 超声诊断 浅表器官 
做腹部增强CT后要多喝水
《家庭医药（就医选药）》2023年第10期74-74,共1页祝蕾 
腹部CT扫描是一种常见的医学检查方法,可以帮助医生评估和诊断肝、胆、胰、脾、肾和肠道等腹部器官病变的位置、大小、形态和性质。有过腹部CT检查经历的人都知道,医生通常会叮嘱多喝水。这是什么原因呢?下面我们来详细说明一下。
关键词：腹部器官 医学检查 腹部CT检查 腹部CT扫描 医生 胆 
基于改进的U-Net腹部器官与肺部分割算法研究被引量：1
《光学技术》2023年第5期631-640,共10页郑旭康 李志忠 秦俊豪 
广东省自然科学基金(2019A1515011371);广东省省级科技计划(产学研)(2016B090918031)项目资助。
针对现有医学图像分割模型存在着计算复杂度较高、参数量大,难以部署到实时医疗辅助诊断系统中,而现有的轻量化模型存在参数减小后导致分割性能下降等问题,提出了一种基于改进的轻量化U-Net分割模型。该模型由编码器、解码器和跳连接三...
关键词：深度学习 医学图像分割 U-Net模型 轻量化 
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