细针穿刺细胞学

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内镜超声引导下细针穿刺细胞学诊断胃肠道及相关器官肿瘤的预测因素分析
本研究回顾性分析了 166 例经内镜超声(EUS)引导下细针穿刺细胞学(EUS-FNAC)诊断的胃肠道及相关器官肿瘤患者的临床资料,探讨 EUS-FNAC 诊断的准确性及其预测因素。 结果显示,EUS-FNAC 诊断胃肠道及相关器官肿瘤的敏感性为 78.8%,特异性为 96.8%,阳性预测值为 97.6%,阴性预测值为 73.2%,诊断准确率为 85.5%。多因素分析显示,细胞学标本充足性、充分的细胞学阻滞、病灶较大、快速现场评估(ROSE)以及病变位于胰腺是 EUS-FNAC 诊断准确性的独立预测因素。 综上所述,EUS-FNAC 诊断胃肠道及相关器官肿瘤安全、有效,其诊断准确性与细胞学标本充足性、细胞学阻滞、病灶大小、ROSE 以及病变部位等因素相关。
【细胞分裂】利用形态学算法编写的红细胞计数matlab源码(包含GUI界面)
【细胞分裂】利用形态学算法开发的matlab源码,可用于红细胞计数,并提供了直观的GUI界面。
细胞组学数据分析与可视化MATLAB开发
细胞组学数据的分析和可视化是当前研究的重点。在一项名为《自然方法》的研究中,2013年,Emanuel JP Nazareth等人利用高通量指纹技术,探索了人类多能干细胞因子反应性和谱系诱导偏倚。
基于阙值、边缘、形态学和种子点的细胞图像分割方法
提出了一种基于阙值、边缘、形态学和种子点的细胞图像分割方法。该方法将图像二值化,提取边缘,并应用形态学操作来填充孔洞并去除噪声。然后,通过种子点选择和区域生长来分割细胞。该方法实现了鲁棒和准确的细胞分割,可用于各种细胞图像。
Matlab细胞轨迹跟踪代码
此存储库包含用于Matlab的灰度处理和细胞跟踪的源代码。该程序支持荧光或暗场电影的处理,以及相衬电影的跟踪。兼容Matlab 2018a及更早版本,支持'.tif'堆栈和'.nd2'文件格式。还提供适用于Linux的版本。
Oracle 9i 10g编程技术细解
随着Oracle数据库技术的不断发展,Oracle 9i和10g版本的编程技术也日益成熟。这些版本为开发人员提供了更多的创新工具和解决方案,以应对不断变化的企业需求。
LC3B ROI量化:细菌感染细胞图像分析和细胞内信号提取
此函数以16位TIFF堆栈形式接收图像,并通过解交错处理其三个通道。它对核标记和病原体通道进行阈值处理和分水岭分割,以识别细胞核和细菌。然后,该函数使用病原体质心创建目标区域(ROI),并通过子图像提取病原体周围的细胞内信号。
【细胞分割】基于分水岭算法的细胞分离计数matlab程序及GUI.zip
【细胞分割】基于分水岭算法的细胞分离计数matlab程序及GUI.zip
针翅式径向散热器在LED照明中的优化设计
针对LED照明应用,对针翅式径向散热器进行了多学科优化设计,以提高其散热性能。
深蓝-搜狗细胞词转换器
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