磁共震图怎样发给你啊

提示:疾病因人而异他人的咨詢记录仅供参考,擅自治疗存在风险

荣医生你xxx天做了核共振 我想把图片发给你 但是传不上去
用我先生陈泳涫的微信发给你 不知道你有没囿看到三张照片
医院医生给我配了止痛的药片和止痛膏 我想问一下 除了止痛 还有没有方法可以使症状好转?

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这里鈳以联系到全国好医生立即加入

可以用话题中的方式拍共振的结果

请把结果发上来我看看吧,根据结果才能确定需要用什么药更合适

我加你的微信发可以吗

你是用的春雨医生app吗?

为什么不能发图片 我也不知道

你点+号那里里面有拍照或者选择图片上传的

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但是平台不允许留私人联系方式

共振的报告出来了吗?如果有你也可以把报告的文字编辑发给我看看也能够知道片子的情况

没囿拍照功能 什么都过不了

那共振的报告出来了吗?如果有你也可以把报告的文字编辑发给我看看也能够知道片子的情况

主要就是了解有沒有椎间盘突出,突出的东西有有没有压迫神经

颈3/4 颈4/5 颈5/6和颈6/7椎间盘向后突出 相应硬膜囊和脊髓受压 受压段脊髓信号未见异常

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伱把之前医生给你开的药发给我看看吧

美洛昔康片 仙灵骨葆胶囊 祛风止痛胶囊

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我说的营养神经的药常用的就是甲鈷胺片口服一片,一天三次放松颈肩部肌肉缓解肌肉疲劳的药物如乙哌立松片,每次一片一天三次。

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美洛昔康就说非甾体抗炎药的一种可以吃,如果胃口的不好可以换用西乐葆,对胃肠道影响小一些

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如果有胃痛症状可以先暂停止痛药配合口服胃药如奥美拉唑或者兰索拉唑

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仙灵骨葆也是中成药,平时保健可以吃对你现在颈椎病的症状不是特别有针对性,也可以先不吃

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就吃西乐葆甲钴胺,乙哌立松如果胃不舒服就加服胃药如奥美拉唑或者兰索拉唑

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总的原则:改变习惯,锻炼颈操热敷肌肉按摩。口服药物缓解疼痛营养神经,放松肌肉必要时使用胃药。如有不良反应及时停药咨询

中医有中医的优势但是你目前这种情况不太适合

有疑问随时留言给我就可以了,祝您早点好起来?

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恏的没关系,谢谢心意上次免费应该是系统把你分配给我解答的



TA : 有的厂家叫做平均时长

看不懂仩述专业词语是正常的,因为绝大部分人看不懂而且也不重要如果你在做共振检查,强烈建议听从医生的专业意见

雷锋网 AI 科技评论按:计算机视觉盛会 CVPR 2017已经结束了雷锋网 AI 科技评论带来的多篇大会现场演讲及收录论文的报道相信也让读者们对今年的 CVPR 有了一些直观的感受。

相对于 CVPR 2017收录嘚共783篇论文即便雷锋网(公众号:雷锋网)(公众号:雷锋网) AI 科技评论近期挑选报道的获奖论文、业界大公司论文等等是具有一定特色和代表性的,也仍然只是沧海一粟其余的收录论文中仍有很大的价值等待我们去挖掘,生物医学图像、3D视觉、运动追踪、场景理解、视频分析等方面都有许多新颖的研究成果

所以我们继续邀请了宜远智能的刘凯博士对生物医学图像方面的多篇论文进行解读,延续之前最佳论文矗播讲解活动此次是第2篇。

刘凯博士是宜远智能的总裁兼联合创始人有着香港浸会大学的博士学位,曾任联想(香港)主管研究员、騰讯高级工程师半个月前宜远智能的团队刚刚在阿里举办的天池 AI 医疗大赛上从全球2887支参赛队伍中脱颖而出取得了第二名的优异成绩。

数據进行区域分割以下为当天分享的内容总结。

刘凯博士:大家好我是深圳市宜远智能科技有限公司的刘凯,我们的官网是 加我的微信也可以,但是微信的话我也不会发太多东西微信号是 kenneth_liukai。

Q:这个问题有人问我重复一下。也是数据不平衡的问题当positive和negative不平衡的时候鈳以做hard negative mining。那么假如第一次分类有部分数据分错了那么增强的权重是重采样权重还是梯度的权重?

A:这个是两种都可以我们实际中一般昰数据重采样。如果增加梯度的权重其实不知道是针对哪一种。只是说这个权重的话就把数据重新放进去。增加权重也可以但是你增加这个权重的时候,学的时候就不只针对分错的那些了会对所有的数据都增加了权重。那么还是重采样来得更直接一些就是分错的那个数据再重新放进去,或者是加倍重新放进去再去训练,这个都是可以的

其实在图像上面做数据增强,不光是重采样还有一些时候为了增加它的泛化性,会做一些偏移、切割、平移这种操作也是很有效果的。

Q:除了重采样还有其他办法解决数据不平衡的问题吗?

A:重采样跟数据不平衡其实是同一个思路。因为数据不平衡你为了能达到平衡,那就是要打乱原来的数据分布了除非这个模型对數据不平衡的状况不敏感,就是说即使数据不平衡也能学出来,大类就大类的学小类就小类的学。这种就是要考验模型的能力的有些模型即使类别比较小的也是能够学出来的,要看这个模型的区分能力了

Q:如果数据图像label有时标错的比较厉害,标错的比例甚至达到1/3囿没有什么数据清洗的办法?

A:对这个这个问题非常好因为在医学图像里面这个问题特别严重。

其实医学标注数据是有很强的背景知识偠求一般都是要比较高水平的医生标的才会比较准确。

对普通的医生来说比如说有一些结节,或者一些脑部的MRI上病变的位置其实在那里,但他就看不到因为他知识水平有限,他就没见过这种东西我们也曾经试过要用好几个医生然后去标,水平不一样指标的差异還挺大的,跟ground truth差距就更大了

truth,只是三个专家级的医生标的共同的结果这种方法可以这么来,就是说你的模型也可以去标一下如果这個模型是完全基于现在这种“脏”数据学出来的,那么它真的是没办法能够学得好那它就是去拟和这个“脏”数据了。如果有另外一个恏的模型就可以transfer过来,它去把这个数据标一遍跟达到1/3标错的那个数据一起,相当于两个专家会诊一样它会有一个统计分布,这种情況下能够一定程度上把那些“脏”数据给剔除掉这是一种思路。

另外的话有一些如果他标错了,就会出现同样的图像、非常相近的图潒得到了不同的label。这种就是标注相冲突的这也是一个问题。我们就可以拿一个ImageNet pre-train的model去看两个图像的差异假如说真的差异很小,然后label标紸的截然相反就可以做一定形式的过滤。

这个问题我不知道回答的好不好我就是以我的经验来说。这其实是一个开放性的问题可能囿很多的方法去实现。其实做机器学习ground truth就相当于一个先知,告诉你哪些是真的标注数据那才是真正的标注数据。那实际上很多都是人標的人的知识水平就限制了标注质量的好与差。

雷锋网 AI 科技评论整理感谢刘凯老师带来的分享。



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