4、超声检查:系统操作、图像处理与患者关怀

超声检查:系统操作、图像处理与患者关怀

1. 超声系统操作基础

超声系统是基于软件的控制系统,用于图像设置和测量。在使用前,需由超声现场服务工程师进行初始配置,临床应用专家会演示系统的正确使用方法,并根据机构需求定制成像设置和测量参数。尽管世界各地医院使用的超声系统类型不同,但基本的操作控制是相似的。

1.1 字母数字键盘

字母数字键盘可让超声检查人员输入患者姓名、ID 号和全屏注释。部分软件程序(如 Worklist)在选定正确患者后会自动输入患者数据。键盘可能还包含特定功能键,具体如下表所示:
|键盘控制|功能|注释|
| ---- | ---- | ---- |
|注释开/关或评论开/关|允许在屏幕上输入注释或评论|许多系统有基于所选成像预设的预编程常用注释库|
|擦除/清除/清屏|从光标位置擦除所有用户输入的注释| - |
|退格|擦除光标左侧的最后一个字符| - |
|新患者键/结束当前患者|清除当前患者 ID、图形、存储图像和注释|允许输入新信息|

有些系统设有帮助菜单,可通过键盘上的帮助键或顶部功能键访问,为系统使用提供快速参考。如今,许多医院和影像中心使用 Worklist 电子程序,患者信息通过该程序电子传输到超声系统。超声检查人员可通过专用计算机网络从超声系统“查询”Worklist,详细的患者信息会自动填充到超声系统的患者信息页面。此外,超声检查人员还可在检查时输入自己的姓名首字母,便于部门跟踪检查流程和维持质量控制。

1.2 主要成像控制

主要成像控制直接影响成像质量。临床应用专家会鼓励超声检查人员尝试操作这些控制,以了解其对图像的不同影响。经验

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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