目的:比较一期腹腔镜胆囊切除(LC)联合胆总管探查取石(LCBDE)与分期内镜取石(ERCP)和LC治疗胆囊结石合并胆总管结石的临床效果。方法:回顾性分析2013年1月—2014年6月在西安交通大学第一附属医院行微创治疗的112例胆囊结石合并胆总管结...目的:比较一期腹腔镜胆囊切除(LC)联合胆总管探查取石(LCBDE)与分期内镜取石(ERCP)和LC治疗胆囊结石合并胆总管结石的临床效果。方法:回顾性分析2013年1月—2014年6月在西安交通大学第一附属医院行微创治疗的112例胆囊结石合并胆总管结石患者资料,其中52例行一期LC+LCBDE(LCBDE组),60例行ERCP后24 h或择期行LC(ERCP组),比较两组相关临床指标。结果:除LCBDE组平均年龄小于ERCP组外(42.4岁vs.57.4岁,P<0.05),两组其余一般资料均具有可比性。两组均无死亡病例,手术成功率(94.3%vs.98.4%)、总并发症发生率(8.2%vs.10.1%)、结石残余发生率(2.0%vs.1.7%)等差异均无统计学意义(P>0.05);ERCP组术后高淀粉酶血症发生率明显高于LCBDE组(16.9%vs.4.1%,P<0.05),但均为单纯性淀粉酶升高;与ERCP组比较,LCBDE组术后住院时间更短(4.9 d vs.6.3 d),总住院费用减少(21 685.9元vs.30 354.3元),但LCBDE组手术时间明显延长(117.1 min vs.97.4 min)(均P<0.05)。结论:一期LC+LCBDE或分期ERCP+LC治疗胆囊结石合并胆总管结石均安全、有效,可根据患者情况选择应用。展开更多
为满足智能制造企业对产品质量检测的需求,服务制造企业生产管理,对缺陷检测技术的研究现状、典型方法和应用进行梳理.首先总结了磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、机器视觉和基于深度学习的缺陷检测技术的优缺点;对...为满足智能制造企业对产品质量检测的需求,服务制造企业生产管理,对缺陷检测技术的研究现状、典型方法和应用进行梳理.首先总结了磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、机器视觉和基于深度学习的缺陷检测技术的优缺点;对比分析了磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、机器视觉检测的主流缺陷检测技术和基于深度学习的缺陷检测技术的研究现状;然后,梳理了缺陷检测技术在电子元器件、管道、焊接件、机械零件和质量控制中的典型应用;最后,对缺陷检测技术的研究情况进行了总结和展望,指出该研究领域亟需解决的问题和未来发展的方向,并从高精度、高定位、快速检测、小目标、复杂背景、被遮挡物体检测、物体关联关系等几个方面总结近年来发表在ICCV(International Conference on Computer Vision)和CVPR(International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)等知名国际会议上相关论文的核心思想和源代码,为缺陷检测技术的进一步发展提供理论和应用上的借鉴与参考.展开更多
文摘目的:比较一期腹腔镜胆囊切除(LC)联合胆总管探查取石(LCBDE)与分期内镜取石(ERCP)和LC治疗胆囊结石合并胆总管结石的临床效果。方法:回顾性分析2013年1月—2014年6月在西安交通大学第一附属医院行微创治疗的112例胆囊结石合并胆总管结石患者资料,其中52例行一期LC+LCBDE(LCBDE组),60例行ERCP后24 h或择期行LC(ERCP组),比较两组相关临床指标。结果:除LCBDE组平均年龄小于ERCP组外(42.4岁vs.57.4岁,P<0.05),两组其余一般资料均具有可比性。两组均无死亡病例,手术成功率(94.3%vs.98.4%)、总并发症发生率(8.2%vs.10.1%)、结石残余发生率(2.0%vs.1.7%)等差异均无统计学意义(P>0.05);ERCP组术后高淀粉酶血症发生率明显高于LCBDE组(16.9%vs.4.1%,P<0.05),但均为单纯性淀粉酶升高;与ERCP组比较,LCBDE组术后住院时间更短(4.9 d vs.6.3 d),总住院费用减少(21 685.9元vs.30 354.3元),但LCBDE组手术时间明显延长(117.1 min vs.97.4 min)(均P<0.05)。结论:一期LC+LCBDE或分期ERCP+LC治疗胆囊结石合并胆总管结石均安全、有效,可根据患者情况选择应用。
文摘为满足智能制造企业对产品质量检测的需求,服务制造企业生产管理,对缺陷检测技术的研究现状、典型方法和应用进行梳理.首先总结了磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、机器视觉和基于深度学习的缺陷检测技术的优缺点;对比分析了磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、机器视觉检测的主流缺陷检测技术和基于深度学习的缺陷检测技术的研究现状;然后,梳理了缺陷检测技术在电子元器件、管道、焊接件、机械零件和质量控制中的典型应用;最后,对缺陷检测技术的研究情况进行了总结和展望,指出该研究领域亟需解决的问题和未来发展的方向,并从高精度、高定位、快速检测、小目标、复杂背景、被遮挡物体检测、物体关联关系等几个方面总结近年来发表在ICCV(International Conference on Computer Vision)和CVPR(International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)等知名国际会议上相关论文的核心思想和源代码,为缺陷检测技术的进一步发展提供理论和应用上的借鉴与参考.
