10、胃肠道内窥镜检查中医疗决策支持系统的病理预测

胃肠道内窥镜检查中医疗决策支持系统的病理预测

1. 引言

医疗内窥镜检查是一种微创且相对无痛的程序,可用于检查人体内部腔体,因此在内科医学中发挥着重要作用。在医疗实践中,经常使用内窥镜检查呼吸道、泌尿道和女性生殖系统等不同器官。本文重点关注的是胃肠道(GI 道)的内窥镜检查。

基于胃肠道内窥镜检查,医生能够在疾病早期发现严重疾病,从而显著降低了许多疾病(尤其是各类癌症)的死亡率。一些已知的胃肠道癌前病变或增加癌症风险的病症包括腺瘤、巴雷特食管、克罗恩病、乳糜泻、胃肠道出血和幽门螺杆菌感染等。图 1 展示了最常使用内窥镜检查的人体胃肠道部分。

一般来说,内窥镜的应用领域广泛。除了医疗程序外,内窥镜还用于检查飞机涡轮机、建筑物或工业机械中的管道、汽车发动机、船舶中的水箱以及兽医内窥镜检查等。不过,本文中“内窥镜”和“内窥镜检查”这两个术语分别仅指医疗设备和医疗程序。

1.1 内窥镜技术的进步

“内窥镜”一词首次使用是在 1806 年,当时菲利普·博齐尼(Philipp Bozzini)开发了他称之为“Lichtleiter”的第一种内窥镜。通过使用该设备,他首次尝试检查人体内部腔体。但如今我们所知的内窥镜与博齐尼开发的有很大不同。早期的内窥镜由外部光源(如博齐尼的设备使用蜡烛)照明,且不具备柔韧性,因此在可用性方面存在一定限制。

如今的内窥镜检查通常使用柔性内窥镜(图 2(a)),有时也称为视频内窥镜。这种类型的内窥镜于 20 世纪 60 年代中期引入。早期的内窥镜使用光纤和目镜来观察人体内部腔体,而现代内窥镜则是非常紧凑的设备,包括光源以及用于拍照的 CCD 或 CMOS 芯片。不过,其基本概念自那时以来变化不大。除了

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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