简介：“人船”模型,不仅是动量守恒问题中典型的物理模型,也是最重要的力学综合模型之一.利用“人船”模型及其典型变形,通过类比和等效方法,可以使许多动量守恒问题的分析思路和解答步骤变得极为简捷,有时甚至一眼就看出结果.

简介：摘要目的探讨卷积神经网络（CNN）在胸部CT肋骨骨折诊断中应用的准确性和可行性。方法收集2017年5月至2019年5月于山西白求恩医院行胸部CT检查的305例肋骨骨折患者的影像资料，经过图像裁剪构建包含5类胸部CT肋骨骨折图像数据集，共7433张图像，作为训练组数据，在深度学习caffe框架下采用Faster R-CNN和Yolov3模型对数据集进行训练和测试。另选取同期肋骨骨折患者20例，裁剪后144幅包含肋骨骨折的CT图像作为验证组，由两位高年资主任医师阅片并确定肋骨骨折类型及部位等作为诊断标准，分别使用Faster R-CNN、Yolov3模型进行验证，同时两位CT医师对验证组图像进行判读。比较3种方法的诊断准确率、诊断一致性及阅片时间。结果验证组144幅CT图像共包含162处骨折，骨折类型包括双侧骨皮质断裂71处、外侧骨皮质断裂38处、内侧骨皮质断裂21处、骨皮质屈曲骨折12处、其他类型骨折20处。Faster R-CNN模型、Yolov3模型、CT医师诊断肋骨骨折的总准确率分别为95.68%（155/162）、83.33%（135/162）、96.30%（156/162），组间比较差异有统计学意义（P<0.001）。Kappa一致性检验显示，Faster R-CNN模型及CT医师的诊断一致性较好（Kappa=0.851，P=0.012）。CT医师、Faster R-CNN模型、Yolov3模型平均每幅图阅片时间分别为（11.57±5.80）s、（0.52±0.15）s、（0.054±0.003）s，组间比较差异有统计学意义（P<0.01）。结论利用深度卷积神经网络识别胸部CT肋骨骨折具有可行性，诊断总准确率与有经验的CT医师相当，而阅片速度更优。