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甲状腺全切分别联合多功能保留颈清扫术及改良颈清扫术治疗分化型甲状腺癌的对比研究: 2022年; 研究患者取分化型甲状腺癌,为比较不同治疗方法的效果,予以患者行甲状腺全切治疗的同时,分别予以改良颈清扫术、多功能保留颈清扫术,明确作用效果。方法研究开展于2019.3,2022.3研究结束,选我院106例分化型甲状腺癌者为对象,随机分组,予以对象行甲状腺全切治疗,在基础上,实施改良颈清扫术治疗患者为A组(n53例),实施多功能保留颈清扫术治疗患者为B组(n53例),就不同治疗方法取得效果分析。结果治疗后,治愈率分析,A组的73.58%0.05)。术后,并发症率分析,A组的22.63%>B组的5.66%(P<0.05)。术后,生存质量分析,A组的心理(19.14±4.63)分、健康(18.23±4.34)分、环境(20.32±4.06)分、亲密度(18.07±4.15)分、家庭(20.30±5.08)分,小于B组的(25.73±6.48)分、(26.36±6.19)分、(26.38±6.25)分、(25.06±6.36)分、(27.53±6.65)分(P<0.05)。结论对于分化型甲状腺癌者,在行甲状腺全切基础上行,相比配合应用改良颈清扫术治疗,选择实施多功能保留颈清扫术配合治疗,疗效理想,能减低患者不适感,减少并发症、疾病复发,提高生活质量。; 梁天喜陈永振梁业成刘斌; 关键词：甲状腺全切术分化型甲状腺癌

甲状腺全切分别联合多功能保留颈清扫术与改良颈清扫术治疗分化型甲状腺癌的对比研究被引量：2: 2021年; 目的探究甲状腺全切分别联合多功能保留颈清扫术、改良颈清扫术治疗分化型甲状腺癌(DTC)患者的效果。方法选取2018年1月—2019年11月在中国人民解放军第七十九集团军医院接受治疗的DTC患者69例,采用随机数字表法分为观察组和对照组,分别有患者35例、34例。观察组行多功能保留颈清扫术联合甲状腺全切治疗,对照组行改良颈清扫术联合甲状腺全切治疗,观察2组的手术疗效、手术相关指标[包括手术时间、术中出血量、住院时间]、淋巴结转移情况以及并发症情况[水肿、颈部变形、周围皮肤麻木]。结果观察组患者的复发率低于对照组(P<0.05);2组的手术时间、术中出血量、住院时间、颈部Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ区淋巴结总数、淋巴结转移数均无明显差异(P>0.05);观察组患者并发症发生率均小于对照组(P<0.05)。结论甲状腺全切联合多功能保留颈清扫术能够有效降低DTC患者术后复发率和并发症发生率,预后情况优于甲状腺全切联合改良颈清扫术治疗,临床上可根据患者的实际情况优先选择。; 杨鹏张鹏陈国会冷雪谷云峰杨宗翰; 关键词：分化型甲状腺癌预后

基于词典和全切分的中文农业网页分词算法的研究被引量：1: 2014年; 针对农业垂直搜索中中文分词要求的特殊性,提出一种基于词典和全切分的中文分词算法。该算法首先对经过预处理的网页进行基于词典的机械式切分,对未识别的字串再进行基于贝叶斯(Bayes)方法的全切分概率计算,通过计算字串的最大切分可信度确定最合理的切分,并更新词典。实验从120万张农业中文网页中随机抽取14组生成测试集,测试结果表明,该算法与正向最大匹配算法(FMM)和逆向最大匹配算法(RMM)相比具有更高的召回率,F1测度平均达到88%。; 白涛张太红吴乃宁; 关键词：中文分词未登录词识别贝叶斯全切分

基于全切分获取网络流行语方法研究被引量：3: 2009年; 利用统计和规则相结合的算法从互联网的动态信息流中提取网络流行语。在利用全切分算法获取候选词集的基础上,依次对候选词集进行三次过滤:首先基于向量空间模型的权重过滤,运用语言模型进行过滤;然后利用垃圾串过滤规则获取网络流行词语候选词集;最后利用提出的流行词语评分模型进行筛选得到网络流行词语。实验表明,在不影响流行词语准确率的前提下,利用该方法自动获取网络流行词语的速度明显提高。; 吴保珍何婷婷李立张勇张勇; 关键词：中文信息处理全切分

一种全切分与统计结合的分词系统被引量：1: 2009年; 歧义消解是中文分词的主要问题之一.提出了一种全切分与统计结合的分词算法,构造出基于统计词典的有向无环词图,利用动态规划算法得出最佳的分词路径.实验证明,系统有效地提高了歧义切分的准确性及分词速度.; 王荔宋胜利冯佳陈平; 关键词：中文分词全切分统计分词歧义消解

统计全切分中文分词系统的研究与实现: 中文分词是中文信息处理的一个主要组成部分,也是文本挖掘、机器翻译、信息检索的基础。由于中文分词问题本身的复杂性,准确有效的中文分词方法成为中文信息处理的主要研究内容之一。本文首先分析了现有中文分词方法及存在的主...; 王荔; 关键词：中文分词全切分统计分词; 文献传递

基于全切分算法的歧义识别与处理被引量：2: 2008年; 分析了几种典型的歧义识别方法,结合全切分分词算法提出了OSAIM(Ambiguity Identification Mechanism based on Om-ni-Segmentation)歧义识别机制和DOSAIM(Disposal strategy of OSAIM)歧义处理策略,OSAIM采用全切分算法的思想,用得到的所有切分词汇构建一个歧义矩阵,最后计算矩阵中的歧义字段。OSAIM机制能够识别所有的交集型歧义和组合型歧义,DOSAIM策略能够有效解决全切分分词路径过多和歧义处理结果矛盾的问题。; 常朝稳魏进

一个改进的书面汉语全切分算法被引量：1: 2007年; 提出了一个改进的书面汉语全切分算法,它通过确保每次切分位置的唯一性,克服了全切分中普遍存在的重复切分。实验证明,改进后的全切分算法效率平均提高80%以上。; 杨春花孙红英孙吉红; 关键词：切分全切分

书面汉语全切分中的重复切分研究被引量：1: 2006年; 针对书面汉语全切分中普遍存在的重复切分问题进行了研究.首先给出了重复切分的定义,然后分析指出切分歧义是引起重复切分的必然原因,从而使得重复切分的存在具有必然性和普遍性,另外讨论了两种可供选择的克服重复切分的方案.最后,对重复切分在全切分中出现的几率及对切分时间的影响进行了实验.实验结果显示,重复切分约占全切分的87%,消除重复切分后全切分的切分时间比消除前节省约84%.; 杨春花万建成姜合; 关键词：全切分自然语言处理

基于全切分和碎片提取的中文自动分词系统: 中文自动分词是中文自然语言处理的一项基础性工作，也是中文信息处理的一个重要问题，在很多领域扮演着非常重要的角色。中文自动分词系统是利用计算机对中文文本进行词语自动切分的系统。我国很早就开始了这一方面的研究工作，己经取得了...; 陶振宇; 关键词：中文自动分词未登录词自然语言处理; 文献传递

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