62例前列腺癌病理诊断与鉴别

来源 :医药前沿 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yangfei223752
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
目的:对前列腺癌病理组织形态进行分析,以提高前列腺癌的诊断与鉴别诊断。方法:收集我院确诊前列腺癌病例62例,10%中性甲醛固定,常规石蜡切片,观察前列腺癌不同的组织形态特征。结果:62例前列腺癌,高分化腺癌11例,中分化腺癌38例,低分化腺癌13例。结论:前列腺癌病理形态学特征主要建立在结构紊乱、细胞学异型性和间质浸润的基础上。
其他文献
文章针对泉州师院图书馆工具书使用情况作出分析,并提出提高工具书利用率的对策与措施.
建设"蓝色粮仓"是"构建新形势下国家粮食安全战略"的重要命题。本文在分析我国总体粮食安全形势的基础上,从海洋食物生产能力增长、居民营养供给、节约资源要素以及缓解陆域
基于卷积神经网络的双人交互行为识别算法存在提取的深度特征无法有效表征交互行为序列特性的问题,本文将长短期记忆网络与卷积神经网络模型相结合,提出了一种基于深度学习的双人交互行为识别与预测一体化方法。该方法在训练过程中,完成对卷积神经网络和长短期记忆网络模型的参数训练。在识别与预测过程中,将不同时间比例长度的未知动作类别的视频图像分别送入已经训练好的卷积神经网络模型提取深度特征,再将卷积神经网络提取的
通过人体示教计算零力矩点(zero moment point,ZMP),并通过补偿关节角度对其矫正的方法可以解决机器人步行不稳定的问题,但仍存在算法复杂度过高等问题。本文提出一种人体示
为了提高道路交通模糊图像增强的质量,进一步促进道路交通管理,针对道路交通场景下的运动模糊图像增强问题,提出了一种基于生成式对抗网络的多尺度多路径学习的模型。首先,选用具有多尺度卷积核的神经网络,对输入的图像进行更细致地特征值提取;其次,将局部残差学习和全局残差学习相结合,采用多路径多权重共享的递归学习,并利用判别网络和生成网络间的对抗训练优化网络参数;最后,实现端到端直接生成图像。实验结果表明:提