【摘 要】
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计算机断层扫描（Computed tomography,CT）是一项重要的医疗诊断技术。在CT扫描时高剂量的X射线会对人体造成一定的辐射伤害,为了减少X射线对人体的伤害,低剂量CT（Low-dose CT,LDCT）被广泛地应用于临床诊断,但在降低辐射剂量的同时会在投影数据中引入量子噪声,导致重建后的CT图像质量降低。针对低剂量CT的图像噪声问题,传统的图像降噪方法因降噪过程繁复或算法本身的缺陷等
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计算机断层扫描（Computed tomography,CT）是一项重要的医疗诊断技术。在CT扫描时高剂量的X射线会对人体造成一定的辐射伤害,为了减少X射线对人体的伤害,低剂量CT（Low-dose CT,LDCT）被广泛地应用于临床诊断,但在降低辐射剂量的同时会在投影数据中引入量子噪声,导致重建后的CT图像质量降低。针对低剂量CT的图像噪声问题,传统的图像降噪方法因降噪过程繁复或算法本身的缺陷等问题不能满足实际的需要。本文基于近几年提出的神经网络方法,使用半监督的学习方式,对LDCT图像的噪声进行研究,主要工作如下:（1）提出一种基于改进生成对抗网络的低剂量CT图像降噪方法,从低剂量图像中提取图像细节,并对不同尺度特征进行融合,采用批量归一化提高网络性能。实验结果表明,提出的模型有效降低了低剂量CT图像的噪声和伪影,同时保留了更多的细节信息,提高了低剂量CT的图像质量。（2）建立了一个基于残差模块的网络模型,在原有网络的基础上加入了三个恒等残差块,优化了加入残差块之后的剩余函数。在生成网络部分,用反卷积代替全连接层重塑降噪后图像,经过改进后的网络在性能上更加稳定。测试数据验证了网络模型的有效性。
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目的：探讨温针灸烫伤的风险因素以及相应的护理安全管理对策。方法：选择某医院在2021年1—8月之间接诊的接受中医温针灸治疗的患者371名的数据资料进行回顾性分析。描述全部参与调查患者人群中发生温针灸烫伤的情况。依据患者是否出现烫伤进行分组，对接受温针灸治疗患者发生烫伤进行单因素以及多因素的分析。以多因素模型对接受温针灸治疗患者发生烫伤的预测价值进行分析。结果：全部被调查患者之中，共有15例患者发生
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