人工智能系统评估BI-RADS 4类乳腺肿块的应用价值

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目的探讨人工智能(AI)系统在乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)4类乳腺肿块良恶性鉴别诊断中的价值。方法回顾性选取2018年1月至2020年2月于青岛市市立医院超声科初诊为BI-RADS 4类乳腺肿块的女性患者226例。所有患者均行常规超声检查,并经手术或穿刺活检取得病理结果。AI系统与不同年资乳腺超声专科医师(2、4、6年)分别对乳腺肿块超声图像进行分析并判断良恶性,应用四格表计算AI系统及不同年资医师对乳腺癌的诊断准确性,采用χ2检验比较AI系统与不同年资医师对不同大小乳腺癌肿块的诊断准确性。结
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摘 要:附生植物是熱带亚热带森林生态系统中物种多样性极高且极其脆弱敏感的生物类群之一。光照被认为是促进附生植物由陆生类群演化而来并决定其生长和分布的关键因素。然而,由于接近林冠和规范性采样的限制,附生植物与光照的关系仍亟待阐述。为揭示附生植物对光强变化的响应和适应策略,该研究以亚热带常绿阔叶林6种附生植物(林冠层木本:鼠李叶花楸、毛棉杜鹃;林冠层草本:狭瓣贝母兰、毛唇独蒜兰;树干区草本:点花黄精、
摘 要:铅和镉在土壤中表现出很强的毒性,严重危害植物的生长发育。该研究着眼于中国特有濒危珍稀植物珙桐,探究盆栽实验条件下其抗氧化酶活性、丙二醛(MDA)以及游离脯氨酸、可溶性蛋白对不同浓度重金属铅、镉胁迫的响应规律。结果表明:(1)不同浓度铅处理下,珙桐幼苗MDA浓度均显著高于对照组,而镉胁迫条件下除10 mg·kg-1浓度外,其余处理组MDA浓度也显著高于对照组,表明了铅和镉污染加剧了珙桐膜脂过