老年股骨转子间骨折是一种常见且严重的骨质疏松性髋部骨折,致死、致残率高。近年来,国际上在老年股骨转子间骨折的诊疗方面有很多的研究和进展,加速康复外科(enhanced recovery after surgery,ERAS)理念的引入进一步提高了治疗效果。...老年股骨转子间骨折是一种常见且严重的骨质疏松性髋部骨折,致死、致残率高。近年来,国际上在老年股骨转子间骨折的诊疗方面有很多的研究和进展,加速康复外科(enhanced recovery after surgery,ERAS)理念的引入进一步提高了治疗效果。但我国目前的诊疗现状并不乐观,缺乏相应的规范和指南。遵循科学性、实用性和先进性的原则,经全国数百位创伤骨科专家讨论通过,制定本指南。本指南仅适用于≥65岁低能量损伤造成的新鲜非病理性股骨转子间骨折患者。展开更多
踝关节骨折是创伤骨科常见骨折之一。通过引入加速康复外科(enhanced recovery after surgery,ERAS)理念,对围手术期处理措施进行全面优化,可以进一步提高患者诊疗效果。为规范ERAS临床路径在踝关节骨折中的应用,基于前期研究经验,以循...踝关节骨折是创伤骨科常见骨折之一。通过引入加速康复外科(enhanced recovery after surgery,ERAS)理念,对围手术期处理措施进行全面优化,可以进一步提高患者诊疗效果。为规范ERAS临床路径在踝关节骨折中的应用,基于前期研究经验,以循证医学证据为依据,经过全国专家组反复讨论,编制该专家共识,供全国创伤骨科医师在临床工作中参考。该共识适用于所有进行择期手术治疗的成人新鲜踝关节骨折患者。共识共包含25条推荐意见,就踝关节骨折患者急诊处理、术前准备、术中处理以及术后恢复进行了全面介绍。展开更多
为解决遥感图像小目标检测中目标特征信息量少、定位困难等难题,提出一种基于特征融合与注意力机制的遥感图像小目标检测算法FFAM-YOLO(Feature Fusion and Attention Mechanism YOLO)。该算法首先针对主干网络特征提取有效信息量少、...为解决遥感图像小目标检测中目标特征信息量少、定位困难等难题,提出一种基于特征融合与注意力机制的遥感图像小目标检测算法FFAM-YOLO(Feature Fusion and Attention Mechanism YOLO)。该算法首先针对主干网络特征提取有效信息量少、特征图信息表征能力弱的问题,构造特征增强模块(FEM)以融合较低层级特征图中多重感受野特征,提升算法主干网络的目标特征提取能力;其次,主干网络提取得到高低层级特征图后,建立重构算法的高低层级特征融合结构,利用特征融合模块(FFM)显著增强小目标的特征信息;在增强的有效通道注意力机制(E-ECA)与空间注意力模块(SAM)所组成的级联注意力机制(ESM)作用下,可更精确地捕获小目标特征;最后在输出的两路特征图上进行小目标检测并输出结果。实验结果表明,基于构建的遥感图像小目标数据集USOD(Unicorn Small Object Dataset),所提算法的查准率达到91.9%,查全率达到83.5%,检测框与真实框之间的交并比阈值(IoU)为0.5时的平均精度(AP)为89%,IoU为0.5∶0.95时的AP达到32.6%,检测速率达到120 frame/s,具有一定的鲁棒性和实时性。展开更多
文摘老年股骨转子间骨折是一种常见且严重的骨质疏松性髋部骨折,致死、致残率高。近年来,国际上在老年股骨转子间骨折的诊疗方面有很多的研究和进展,加速康复外科(enhanced recovery after surgery,ERAS)理念的引入进一步提高了治疗效果。但我国目前的诊疗现状并不乐观,缺乏相应的规范和指南。遵循科学性、实用性和先进性的原则,经全国数百位创伤骨科专家讨论通过,制定本指南。本指南仅适用于≥65岁低能量损伤造成的新鲜非病理性股骨转子间骨折患者。
文摘踝关节骨折是创伤骨科常见骨折之一。通过引入加速康复外科(enhanced recovery after surgery,ERAS)理念,对围手术期处理措施进行全面优化,可以进一步提高患者诊疗效果。为规范ERAS临床路径在踝关节骨折中的应用,基于前期研究经验,以循证医学证据为依据,经过全国专家组反复讨论,编制该专家共识,供全国创伤骨科医师在临床工作中参考。该共识适用于所有进行择期手术治疗的成人新鲜踝关节骨折患者。共识共包含25条推荐意见,就踝关节骨折患者急诊处理、术前准备、术中处理以及术后恢复进行了全面介绍。
文摘为解决遥感图像小目标检测中目标特征信息量少、定位困难等难题,提出一种基于特征融合与注意力机制的遥感图像小目标检测算法FFAM-YOLO(Feature Fusion and Attention Mechanism YOLO)。该算法首先针对主干网络特征提取有效信息量少、特征图信息表征能力弱的问题,构造特征增强模块(FEM)以融合较低层级特征图中多重感受野特征,提升算法主干网络的目标特征提取能力;其次,主干网络提取得到高低层级特征图后,建立重构算法的高低层级特征融合结构,利用特征融合模块(FFM)显著增强小目标的特征信息;在增强的有效通道注意力机制(E-ECA)与空间注意力模块(SAM)所组成的级联注意力机制(ESM)作用下,可更精确地捕获小目标特征;最后在输出的两路特征图上进行小目标检测并输出结果。实验结果表明,基于构建的遥感图像小目标数据集USOD(Unicorn Small Object Dataset),所提算法的查准率达到91.9%,查全率达到83.5%,检测框与真实框之间的交并比阈值(IoU)为0.5时的平均精度(AP)为89%,IoU为0.5∶0.95时的AP达到32.6%,检测速率达到120 frame/s,具有一定的鲁棒性和实时性。
