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吴英: 作品数：21 被引量：110H指数：7; 供职机构：暨南大学附属第一医院更多>>; 发文基金：澳门特别行政区科学技术发展基金国家自然科学基金广东省科学事业费计划项目更多>>; 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术语言文字更多>>

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术后胸腹带包扎过紧致心房颤动2例: 2015年; 围手术期护理与手术过程一样重要,任何一个细小的环节处理不当都会危及患者的生命危险。我院曾出现2例术后胸腹带包扎过紧引起的心律失常,现报道如下。病例1,患者男性,58岁,于2012年4月18日以食管胸中段鳞癌住院治疗。术前检查心肺未见异常,于4月24日全麻下行＂左开胸食管部分切除＋食管胃弓上吻合术＂,术后按常规给予胸腹带加压止血,床边心电监护仪显示窦性心动过速（114次/分）。; 黄邹琴吴英罗良平刘长秀; 关键词：术后包扎心房颤动

医学图像处理中的注意力机制研究综述被引量：8: 2022年; 注意力机制通过对深度学习模型判断的可视化,有望成为将深度学习应用于临床实践的安全支撑。通过结合注意力机制,不仅可以验证深度学习模型的判断依据,而且可以让深度学习模型更多地关注重要特征,以提升深度学习模型性能。在未来,这将有助于提高人工智能可解释性、辅助医生诊断以及运用注意力机制发现新诊断方法。介绍并分析医学图像处理常用数据集及评价指标,陈述了医学图像处理中的注意力机制种类,从不同种类介绍了注意力机制可以有效地用于医学图像分析和诊断方面的例子,根据其应用于医学图像处理的最新趋势讨论未来前景和发展方向。; 陈朝一许波吴英吴凯文; 关键词：医学图像处理计算机辅助诊断

实时超声弹性成像对变性子宫肌瘤的诊断价值被引量：17: 2015年; 目的：探讨实时超声弹性成像在变性子宫肌瘤诊断中的价值．方法：选取拟手术治疗的子宫肌瘤患者81例（116个肌瘤病灶）作为研究对象．术前采用实时超声弹性成像技术对子宫肌瘤进行评分，评分标准为1～5分．术后经病理检查判断肌瘤有无变性．将 B 超弹性图像评分与肌瘤病理检查有无变性的结果进行对比，并运用受试者工作曲线（ROC）曲线判断弹性成像评分的价值．结果：病理检查报告未变性子宫肌瘤97个（83.62％），其中93个超声弹性图像评分为4分（95.9％）；变性子宫肌瘤19个（16.37％），其中13个（68.4％）超声弹性图像评分为2～3分，两组评分比较差异具有显著性意义（P ＜0.05）．以超声弹性评分4分作为判断子宫肌瘤未变性的标准其ROC 曲线下面积为0.82，敏感性95.9％，特异性68.4％，准确性91.4％，以超声弹性评分≤3分作为判断子宫肌瘤变性的标准，其敏感性68.4％，特异性95.9％，准确性91.4％．结论：实时超声弹性成像评分≤3分可以作为判断子宫肌瘤变性的初步标准．; 段红艳吴英吴珍生石晓蓝黄君罗良平; 关键词：子宫肌瘤超声弹性成像

腺苷负荷SPECT对冠心病诊断价值的Meta分析被引量：4: 2013年; 目的采用Meta分析评价腺苷负荷SPECT(single-photon emission computed tomography)诊断冠心病的临床价值。方法检索1992-2012年国内外公开发表的有关腺苷负荷SPECT诊断冠心病的研究,采用Meta-Disc1.4对资料进行统计分析,计算合并敏感度、特异度,并描绘出受试者工作特征曲线(SROC)。结果最终纳入19篇文献。腺苷负荷SPECT诊断冠心病的敏感性为0.70～0.95,特异性为0.57～0.93,合并灵敏度和特异度分别为0.85(95%CI0.82～0.88),0.79(95%CI0.75～0.83),合并阳性和阴性似然比分别为3.41(95%CI2.82～4.11),0.22(95%CI0.18～0.26),SROC曲线下面积为0.88±0.01。结论腺苷负荷SPECT对冠心病具有中等偏高的诊断效能。; 莫家宝蔡念李华丽罗良平吴英史长征; 关键词：腺苷负荷 SPECT 冠心病 META分析

超声误诊静脉内平滑肌瘤病1例: 2018年; 患者女,46岁,因反复胸闷气促入院.5年前曾有子宫多发肌瘤病史.超声心动图检查：右房增大,内见一大小约4.3cm伊5.1cm稍强回声占位,呈类圆形（图1）,随心脏舒缩而运动,CDFI于瘤体两侧探及舒张期三尖瓣口五彩镶嵌的射流束（图2）.; 唐娜吴英方海燕黄君; 关键词：静脉内平滑肌瘤病超声误诊超声心动图检查子宫多发肌瘤反复胸闷强回声

腺苷负荷二维应变超声心动图对冠心病左室整体应变及应变率的研究: 目的：探讨腺苷负荷结合二维应变超声心动图(two-dimensional strain echocardiography,2DSE)对冠心病患者左室整体应变及应变率的应用价值。方法：共入选15例经冠脉造影证实的冠心病患者...; 吴英; 关键词：腺苷负荷超声心动图冠心病; 文献传递

重现与对外汉语初级阶段词汇教学: 本文试图通过以《中文》第一册和《汉语》第一册为对象，对其中生词的重现情况和方式进行分析，掌握其生词重现的具体方式。在教材的编写过程中，适当考虑遗忘规律，从课文、单元整册书中循环反复出现以学词汇。文章主要根据分析具体课文，...; 吴英; 关键词：词汇; 文献传递

重现与对外汉语初级阶段词汇教学 ——以《中文》《汉语》第一册为例: 本文试图通过以《中文》第一册和《汉语》第一册为对象，对其中生词的重现情况和方式进行分析，掌握其生词重现的具体方式。在教材的编写过程中，适当考虑遗忘规律，从课文、单元整册书中循环反复出现以学词汇。文章主要根据分析具体课文，...; 吴英; 关键词：词汇

基于迁移学习的乳腺肿瘤超声图像智能分类诊断被引量：15: 2019年; 目的探讨迁移学习方法对乳腺良恶性肿瘤超声图像分类的价值。方法回顾性分析经病理证实的447例乳腺肿瘤的超声声像图,采用主成分分析法对原始图像进行分析提取;在Matlab 7.0软件中编程实现迁移学习,将量化的图像特征作为输入数据,利用迁移学习对乳腺良恶性肿瘤进行智能分类。结果乳腺恶性肿瘤的边缘粗糙度、坚固度、邻域灰度差矩阵粗糙度、肿瘤后方与周围区域回声差异及水平方向高频分量和垂直方向低频分量的直方图能量均明显高于良性肿瘤(P均<0.05)。超声和迁移学习方法诊断乳腺恶性肿瘤的敏感度分别为96.21%(127/132)和96.04%(97/101),特异度为66.35%(209/315)和98.49%(196/199),准确率为75.17%(336/447)和97.67%(293/300)。结论超声图像特征定量化可为识别良恶性乳腺肿瘤提供客观的量化参数;迁移学习可有效对乳腺良恶性肿瘤的声像图进行分类。; 吴英罗良平许波黄君赵璐瑜; 关键词：乳腺肿瘤超声检查特征提取

基于迁移学习的乳腺结节超声图像良恶性分类诊断研宄: 目的：　　基于良恶性乳腺结节超声图像的不同特征，采用新的人工智能机器学习方法-迁移学习对乳腺结节超声图像进行良恶性分类，以提高人工智能机器学习方法对良、恶性乳腺结节超声图像的分类准确率。　　方法：　　1.回顾性分析475...; 吴英; 关键词：乳腺结节超声图像计算机辅助诊断良恶性诊断