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选择西安10所高校在校大学生为研究对象,通过皮肤科医师体检调查、询问及填写既往皮肤患病情况,对结果进行统计分析,研究了在校大学生常见皮肤疾患的分布状况和规律.结果表明,在调查的34 166名大学生中,发现常见皮肤病20余种,其中痤疮最为常见,其次为皮肤浅部真菌感染、过敏性皮炎、脂溢性皮炎、接触性皮炎等,这几种皮肤病占总患病数的71.49%.除个别病种有性别差异外,大学生皮肤病病种较为集中,发病原因和年龄、饮食偏好、季节变化、生活环境和生活习惯、审美倾向、地理气候等因素有关. 相似文献
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冷冻治疗皮肤病疗效评价 总被引:1,自引:0,他引:1
为比较液氮冷冻疗法对多种皮肤病的治疗效果,377例皮肤良性肿瘤及慢性限局性皮肤病进行了疗效观察.结果显示,两组疾病冷冻治疗均有较好疗效,总有效率为85.15%;两组疾病总有效率比较有显著性差异,皮肤良性肿瘤明显优于慢性限局性皮肤病,更合适于选择冷冻治疗. 相似文献
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黑色素的合成及其常见抑制剂的作用机理 总被引:5,自引:0,他引:5
介绍黑色素的合成并对其常见抑制剂的作用机理进行了初步的探讨,为开发新型黑色素合成抑制剂提供信息。 相似文献
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双脉冲Q开关激光治疗色素性皮肤病的实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对Q开关单、双脉冲Nd∶YAG激光、红宝石激光治疗黑色纹身进行实验研究,对Q开关单、双脉冲治疗色素性皮肤病进行了比较和统计学分析,并研究了脉冲间隔、能量密度等参数对双脉冲治疗色素性皮肤病的影响.结果表明,与Q开关单脉冲激光相比,采用Q开关双脉冲激光可以在不提高激光峰值功率的前提下提高治疗色素性皮肤病的效果且减轻损伤. 相似文献
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《西安交通大学学报》2019,(11)
针对皮肤病中基底细胞癌与脂溢性角化病的临床特征非常相似、不易区分的问题,提出了一种面向皮肤病识别的多卷积神经网络(CNN)模型融合方法。使用迁移学习方法训练ResNet、Xception、DensNet共3个CNN模型,获得每个模型的最佳识别结果。在此基础上,利用传统融合方法、投票法和均方误差作为损失函数来融合多模型的识别结果,从而提高皮肤病的识别精度。为了有效克服皮肤病识别中噪声的影响以提高模型的精度和泛化能力,提出将最大相关熵准则(MCC)作为多CNN模型融合的目标函数,并使用梯度上升法学习不同模型对最终结果的贡献权重,从而建立基于MCC的多CNN融合模型。在基底细胞癌和脂溢性角化病数据集上的实验结果表明:相比于多个单模型的预测结果,提出的使用模型融合的方法取得了更高的识别准确率;相比于传统模型融合方法,提出的基于MCC的多CNN融合识别模型可以较好地克服噪声并具有较强的泛化能力,识别准确率达到了97.07%,超过了CNN单模型和传统的多模型融合方法。 相似文献
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