三血管切面在胎儿心脏大血管畸形超声诊断中的临床诊断价值研究

来源 :中国农村卫生 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liliandidi
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目的:探究在胎儿心脏大血管畸形超声诊断中三血管切面所展现出来的临床诊断价值。方法:选取2018年1月份至2019年12月份我院收治的40例经超声筛查被诊断为胎儿大血管畸形孕妇,观察三血管切面对血管管径大小异常、血管位置异常、血管数量异常检出率。结果:40例孕妇,36例确诊,检出率为90.00%;血管管径大小异常有10例,占比为25.00%;血管位置异常有19例,占比为47.5%;血管数量异常有11例,占比为27.5%。同时,三血管切面对血管管径大小异常检出率为90.00%(9/10),三血管切面对血管位置
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针对现有融合毫米波雷达与传统机器视觉的车辆检测算法准确率较低与实时性较差的问题,本文中对多目标检测与跟踪进行研究。首先,利用阈值筛选和前后帧数据关联方法对毫米波雷达数据进行预处理,进而提出一种用于毫米波雷达数据跟踪的自适应扩展卡尔曼滤波算法。然后,为提高目标检测精度与速度,基于采集到的实车数据集训练卷积神经网络,完成深度视觉的多车辆检测。最后,采用决策级融合策略融合毫米波雷达与深度视觉信息,设计了一种用于复杂交通环境下前方车辆多目标检测与跟踪的框架。为验证所设计的框架,进行了不同交通环境下的实车实验。结果
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3D多目标跟踪算法是智能车辆感知算法的重要组成部分,现有跟踪算法多与检测算法耦合以提高精度,导致算法实时性不足。针对此问题,本文中提出一种基于激光雷达的3D实时车辆跟踪算法。首先,对于激光雷达检测结果杂波较少的工况,提出结构精简的双波门GNN关联算法,有效提升其关联速度及精度;其次,优化关联向量与关联距离,既保证了算法的普适性,又提升其跟踪精度;最后,针对3D目标运动情况使用3D IMM-KF算法解决了3D机动目标的跟踪问题。基于公开数据集KITTI,本文算法在获得266.1 FPS跟踪速度的前提下可实现
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