简介:摘要:作为有着五千年历史的泱泱大国,在漫长的发展和进步中中国形成了种类多样、内容深厚的优秀传统文化,其中更包含着大量的非物质文化遗产。作为社会发展的重要精神财富,非物质文化遗产充分展现了中华民族的精神智慧和文化影响力,更在当代焕发出生机,为构筑中华民族的文化自信作出贡献。自2004年我国加入联合国《保护非物质文化遗产公约》以来,针对非物质文化遗产的保护和传承工作正在紧锣密鼓地开展。随着中国特色社会主义的发展和中华民族复兴梦的提出,如何广泛地保护和传播非物质文化遗产成为一个重要的时代议题。只有顺应时代发展趋势,不断创新保护工作,自觉担当使命,才能让非物质文化遗产在当代获得长足发展。
简介:摘要目的:探讨基于光学相干断层扫描(OCT)图像的深度学习算法用于湿性年龄相关性黄斑变性(wAMD)的分型的可行性以达到辅助眼科疾病诊断的目的。方法:数据使用2018年6月至2019年6月在宁波市眼科医院门诊确诊为wAMD患者39例(46眼)。首先将资深眼科专家提供的每例患者AMD等级作为分型算法的金标准,再使用Resnet34模型结构输出预测分型结果并与金标准对比,不断进行参数微调直到损失收敛,最终实现自动判断患者疾病等级。结果:使用已训练的模型进行所有测试病例的预测,基于正确的病例数与所有测试病例数的比例作为算法最终的准确率,结果表明深度学习网络方法分型准确率,与普通医师wAMD分型准确率相比,高出20%。通过梯度加权的类激活映射可视化模型诊断依据可作为临床医师诊断的参考。结论:深度学习经OCT图像数据训练后对wAMD分型的准确率明显高于普通医师对wAMD的分型准确率。基于深度学习算法的wAMD分型结果可用于疾病的辅助诊断,缓解国内专业眼科医师紧缺的现状。