简介:【摘要】目的:分析小剂量罗哌卡因联合舒芬太尼腰硬联合麻醉在无痛分娩中的应用效果。方法:选择2019年7月-2020年1月接受的58实施无痛分娩的患者为对象,随机分组,以对照组和研究组为主,前者进行的是硬膜外麻醉方式,后者实施的是小剂量罗哌卡因联合舒芬太尼腰硬联合麻醉方式,对数据资料分析对比。结果:研究组的0级和1级的患者是27例,对照组是20例,研究组的更高,分别是93.1%和68.9%,。两组各项时间值得知,研究组的起效时间短于对照组,维持时间多于对照组(p<0.05,t值分别是7.69和9.88)。结论:在临床研究中对无痛分娩案例采取小剂量罗哌卡因联合舒芬太尼腰硬联合麻醉方式,优势相对明显,可明显的镇痛,作用持久,值得落实。
简介:摘要,将神经网络深度学习算法应用于皮肤癌医学影像领域,使用DenseNet密连卷积神经网络模型并通过大量皮肤癌医学影像数据集对网络模型进行训练后得到具有皮肤癌识别能力的网络模型。研究实验结果表明,DenseNet密连卷积神经网络模型对皮肤癌医学影像数据分析能力较强,识别精度较高,能够高效快捷地对各类皮肤癌进行识别分析。,关键词,DenseNet,皮肤癌,深度学习,卷积神经网络