44、鼻腔和鼻窦良性肿瘤的综合解析

鼻腔和鼻窦良性肿瘤的综合解析

1. 纤维 - 骨病变的主要特征

纤维 - 骨病变主要包括纤维结构不良、骨化纤维瘤和骨瘤,它们各自具有不同的特征,具体如下表所示:
|特征|纤维结构不良|骨化纤维瘤|骨瘤|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|发病率|未知|未知|0.43 - 3%|
|最常见起源部位|下颌骨和上颌骨|下颌骨|额窦|
|组织学|骨被纤维组织替代|纤维组织、钙化|象牙质、成熟型和混合型|
|发病年龄|1 - 2 个十年|2 - 4 个十年|3 - 4 个十年|
|男女比例|1:1|1:5|1.5 - 3.1:1|
|影像学|CT 呈“磨砂玻璃”样外观|边界清晰的膨胀性肿块|均匀、致密、边界清楚|
|症状|面部不对称|无痛性肿胀、鼻塞|额部头痛|
|恶变率|多骨型为 0.5%|未知|无报道|
|治疗|观察;有症状时手术|观察;广泛病例尽可能完全手术切除|无症状观察;有症状及并发症时手术|

2. 骨瘤

2.1 概述

骨瘤是鼻窦最常见的良性肿瘤,不会发生恶变。约 3%有鼻窦症状的 CT 扫描中可见骨瘤。额窦是最常见的发病部位,其次是筛窦、上颌窦,蝶窦少见。约一半骨瘤初诊后不再生长,其余每年缓慢生长 0.44 - 6.0 毫米。骨瘤可发生于任何年龄,但多在 3 - 4 个十年被诊断,男性略多于女性(1.5 - 3.1:1)。

2.2 病因

骨瘤的病因存在争议,主要有以下几种理论:
- 发育理论 :认为不受控制的骨形成是胚胎干细

【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值