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中药洗剂联合Winograd术及改良缝合技术治疗嵌甲型甲沟炎的疗效分析
1
作者 冯洋洋 刘小金 +1 位作者 宫赟正 王海明 《浙江中医杂志》 2025年第7期627-629,共3页
目的:探讨中药洗剂联合Winograd术及改良缝合技术治疗嵌甲型甲沟炎的疗效。方法:选取2023年1月至2024年8月的69例行中药洗剂+Winograd术及改良缝合技术治疗的嵌甲型甲沟炎患者作为观察组,同时纳入同期行聚维酮碘+Winograd术及改良缝合... 目的:探讨中药洗剂联合Winograd术及改良缝合技术治疗嵌甲型甲沟炎的疗效。方法:选取2023年1月至2024年8月的69例行中药洗剂+Winograd术及改良缝合技术治疗的嵌甲型甲沟炎患者作为观察组,同时纳入同期行聚维酮碘+Winograd术及改良缝合技术治疗的68例嵌甲型甲沟炎患者为对照组。记录两组患者一般资料,比较两组临床疗效、创面恢复情况、疼痛视觉模拟(VAS)评分、生活质量指数评分、实验室指标、复发及感染情况。结果:治疗后,观察组治疗总有效率(92.75%)显著高于对照组总有效率(79.41%)(P<0.05);观察组术后1d、3d、1m的VAS评分均显著低于对照组(P<0.05);观察组的术后创面愈合时间、疼痛持续时间及红肿消失时间均显著低于对照组(P<0.05);观察组患者复发情况、生活质量评分显著低于对照组(P<0.05);观察组的中性粒细胞百分比、C反应蛋白水平均显著低于对照组(P<0.05)。结论:中药洗剂联合Winograd术及改良缝合技术治疗嵌甲型甲沟炎临床疗效显著,创面恢复快,可有效减少术后疼痛,提高生活质量,减少复发及感染情况,改善炎性细胞水平。 展开更多
关键词 嵌甲型甲沟炎 中药洗剂 winograd术 改良缝合技术
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基于GPU的Winograd卷积算法并行化
2
作者 王鑫 甄雪茹 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第8期2446-2451,共6页
针对现代卷积神经网络中计算负荷过重的问题,提出一种基于GPU的创新性Winograd并行卷积算法。该算法利用负载均衡的任务映射、优化数据加载策略以隐藏延迟,并结合动态填充方法,充分挖掘Winograd卷积算法与GPU架构的协同效应。实验结果表... 针对现代卷积神经网络中计算负荷过重的问题,提出一种基于GPU的创新性Winograd并行卷积算法。该算法利用负载均衡的任务映射、优化数据加载策略以隐藏延迟,并结合动态填充方法,充分挖掘Winograd卷积算法与GPU架构的协同效应。实验结果表明,在经典卷积神经网络模型ResNet的多个卷积层上,提出的算法优于NVIDIA cuDNN 8.3.0库中的标准Winograd卷积算法,在Turing架构的RTX 2080Ti GPU上实现高达2.46的加速比,并且保持较高的计算准确性。与基于GPU的标准Winograd卷积算法相比,该算法显著提升了卷积计算效率。 展开更多
关键词 winograd算法 并行计算 CUDA 卷积神经网络
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基于嵌套分解Winograd算法的3D-CNN硬件加速器
3
作者 杨家元 刘光柱 肖昊 《复旦学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期567-578,共12页
卷积神经网络(CNN)在许多机器视觉任务中具有广泛的应用,为使三维(3D-CNN)适应图像语义分割和视频理解等应用场景的需要,本文设计了一种基于嵌套分解的三维Winograd算法,先将大卷积核分解为若干小卷积核,然后通过嵌套的方式将三维Winog... 卷积神经网络(CNN)在许多机器视觉任务中具有广泛的应用,为使三维(3D-CNN)适应图像语义分割和视频理解等应用场景的需要,本文设计了一种基于嵌套分解的三维Winograd算法,先将大卷积核分解为若干小卷积核,然后通过嵌套的方式将三维Winograd与一维Winograd相结合,之后再使用小卷积核的Winograd单元进行加速,实现了基于Winograd算法的3D-CNN的大卷积核加速。基于该嵌套分解算法设计了一种配套的硬件架构,此架构能够兼容常见的大卷积核,同时也提高了数据的访存效率。与直接卷积相比;在计算5×5×5、7×7×7和9×9×9的卷积核时,乘法次数分别减少了70.50%、76.19%和79.03%,与目前先进的OLA-Winograd算法相比,在计算5×5×5、7×7×7和9×9×9的卷积核时,乘法次数分别降低了42.38%、34.60%和29.22%。 展开更多
关键词 三维卷积神经网络 winograd算法 现场可编程门阵列 硬件加速
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高效Winograd卷积硬件设计及其量化方案
4
作者 严峥 张宸硕 +2 位作者 白一川 杜源 杜力 《集成电路与嵌入式系统》 2025年第8期41-52,共12页
卷积是CNN网络中常见的运算,卷积中的乘累加运算功耗较高,限制了许多CNN硬件加速器的性能,减少卷积的乘法次数是提高CNN加速器性能的有效途径之一。作为一种快速卷积算法,Winograd算法可以减少卷积中高达75%的乘法。然而,Winograd卷积... 卷积是CNN网络中常见的运算,卷积中的乘累加运算功耗较高,限制了许多CNN硬件加速器的性能,减少卷积的乘法次数是提高CNN加速器性能的有效途径之一。作为一种快速卷积算法,Winograd算法可以减少卷积中高达75%的乘法。然而,Winograd卷积中的权重分布显著不同,导致为了保持相似的精度需要更长的量化位宽,从而抵消了因减少乘法次数带来的硬件优化效果。针对这一问题进行定量分析,提出了一种新的Winograd卷积量化方案,实现了小于1%的精度损失。为了进一步降低硬件成本,将近似乘法器应用于Winograd卷积。与传统卷积计算块相比,Winograd计算块节省了27.3%的面积,近似乘法器在Winograd计算块中应用节省了39.6%的面积,且性能损失不明显。 展开更多
关键词 卷积神经网络 winograd算法 模型量化 近似乘法器 硬件加速器
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申威26010众核处理器上Winograd卷积算法的研究与优化 被引量：2
5
作者 武铮 金旭 安虹 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期955-972,共18页
卷积作为深度学习中被频繁使用的关键部分,其并行算法的研究已成为高性能计算领域中的热门话题.随着我国自主研发的申威26010众核处理器在人工智能领域的快速发展,对面向该处理器的高性能并行卷积算法提出了迫切的需求.针对申威26010处... 卷积作为深度学习中被频繁使用的关键部分,其并行算法的研究已成为高性能计算领域中的热门话题.随着我国自主研发的申威26010众核处理器在人工智能领域的快速发展,对面向该处理器的高性能并行卷积算法提出了迫切的需求.针对申威26010处理器的架构特征以及Winograd卷积算法的计算特性,提出了一种高性能并行卷积算法——融合Winograd卷积算法.该算法不同于依赖官方GEMM(general matrix multiplication)库接口的传统Winograd卷积算法,定制的矩阵乘实现使得该算法的执行过程变得可见,且能够更好地适应现实中常见卷积运算.整个算法由输入的Winograd变换、卷积核的Winograd变换、核心运算和输出的Winograd逆变换4部分构成,这4个部分并不是单独执行而是融合到一起执行.通过实时地为核心运算提供需要的变换后数据,并将计算结果及时地逆变换得到最终的输出数据,提高了算法执行过程中的数据局部性,极大地降低了整体的访存开销.同时,为该算法设计了合并的Winograd变换模式、DMA(direct memory access)双缓冲、片上存储的强化使用、输出数据块的弹性处理以及指令重排等优化方案.最终的实验结果表明,在VGG网络模型的总体卷积测试中,该算法性能是传统Winograd卷积算法的7.8倍.同时,抽取典型卷积神经网络模型中的卷积进行测试,融合Winograd卷积算法能够在所有的卷积场景中发挥明显高于传统Winograd卷积算法的性能.其中,最大能够发挥申威26010处理器峰值性能的116.21%,平均能够发挥峰值性能的93.14%. 展开更多
关键词 深度学习 winograd卷积 高性能计算 并行算法 申威处理器
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面向现代GPU的Winograd卷积加速研究 被引量：4
6
作者 童敢 黄立波 吕雅帅 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期244-257,共14页
卷积运算是现代卷积神经网络中必不可少的组成部分,同时也是最耗时的.为了解决卷积算子的性能问题,包括快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和Winograd在内的快速卷积算法被提出. Winograd卷积可被用于提高小卷积核的推理性能,... 卷积运算是现代卷积神经网络中必不可少的组成部分,同时也是最耗时的.为了解决卷积算子的性能问题,包括快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和Winograd在内的快速卷积算法被提出. Winograd卷积可被用于提高小卷积核的推理性能,是目前卷积神经网络中的主流实现方法 .然而,Winograd卷积在许多高度优化的深度神经网络库和深度学习编译器中的实现比较低效.由于Winograd卷积的四个阶段的复杂数据依赖关系,面向GPU对其进行优化非常具有挑战性.本文针对现代GPU体系结构优化了Winograd卷积算子的性能.本文提出了Winograd计算阶段的等价变化及其利用Tensor Core进行计算的无同步实现,并进一步提出了利用不同GPU内存层级的部分计算核融合方法 PKF(Partial Kernel Fusion).基于张量虚拟机(Tensor Virtual Machine,TVM)和代码重构器PKF-Reconstructor(Partial Kernel Fusion Reconstructor),实现了高性能的Winograd卷积.对真实应用中卷积神经网络的卷积算子的评估表明,与cuDNN相比,本文所提算法实现了7.58~13.69倍的性能提升. 展开更多
关键词 winograd卷积 低精度 部分计算核融合 卷积加速 GPU内存层级 Tensor Core
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一种改良Winograd术式治疗嵌甲并甲沟炎 被引量：1
7
作者 尚修超 孟祥圣 +3 位作者 尚明程 顾善虎 孙晓 朱海泉 《实用手外科杂志》 2024年第3期345-348,358,共5页
目的 介绍一种新的改良Winograd术式治疗足趾嵌甲并甲沟炎的方法。方法 2017年7月-2020年6月,共诊治足趾嵌甲并甲沟炎45例(67趾)。对传统Winograd术式进行改良,结合常规的甲沟炎根治术联合应用皮瓣技术,在彻底切除嵌入的侧甲襞以及炎性... 目的 介绍一种新的改良Winograd术式治疗足趾嵌甲并甲沟炎的方法。方法 2017年7月-2020年6月,共诊治足趾嵌甲并甲沟炎45例(67趾)。对传统Winograd术式进行改良,结合常规的甲沟炎根治术联合应用皮瓣技术,在彻底切除嵌入的侧甲襞以及炎性增生组织的同时充分显露甲根部甲基质实现对侧方甲根部生发基质的根治性切除,并通过皮瓣的转移,调节患趾外观。结果 45例67趾术中嵌入的侧甲襞以及侧方甲根部生发基质均显露清晰并完整切除,术后愈合时间为7~18 d(平均11.4d)。经过9~18个月(平均12个月)的随访,术后外观满意,患趾均愈合良好无复发。结论 这种新型的甲沟炎根治术显露彻底,根治术后无残甲无复发,手术操作简单,术后外观满意,临床应用效果好。 展开更多
关键词 甲沟炎 根治术 改良 winograd术式 皮瓣
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FPGA平台上动态硬件重构的Winograd神经网络加速器 被引量：1
8
作者 梅冰笑 滕文彬 +3 位作者 张弛 王文浩 李富强 苑福利 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第22期323-334,共12页
为解决卷积神经网络在FPGA平台上进行硬件加速时存在的资源利用率低和资源受限问题,提出了一种基于FPGA动态部分重构技术和Winograd快速卷积的卷积神经网络加速器。该加速器通过运行时硬件重构对FPGA片上资源进行时分复用,采用流水线方... 为解决卷积神经网络在FPGA平台上进行硬件加速时存在的资源利用率低和资源受限问题,提出了一种基于FPGA动态部分重构技术和Winograd快速卷积的卷积神经网络加速器。该加速器通过运行时硬件重构对FPGA片上资源进行时分复用,采用流水线方式动态地将各个计算流水段配置到FPGA,各个流水段所对应的卷积计算核心使用Winograd算法进行定制优化,以在解决资源受限问题的同时最大程度地提升计算资源利用效率。针对该加速器架构,进一步构建了组合优化模型,用于搜索在特定FPGA硬件平台上部署特定网络模型的最优并行策略,并使用遗传算法进行设计空间求解。基于Xilinx VC709 FPGA平台对VGG-16网络模型进行部署和分析,综合仿真结果表明,所提出的设计方法能够在资源有限的FPGA上自适应地实现大型神经网络模型,加速器整体性能可以达到1078.3 GOPS,较以往加速器的性能和计算资源利用效率可以分别提升2.2倍和3.62倍。 展开更多
关键词 卷积神经网络 动态部分硬件重构 现场可编程门阵列(FPGA) 硬件加速器 winograd快速卷积
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基于Winograd算法的3D卷积神经网络权重剪枝方法
9
作者 邹贵 秦子然 +5 位作者 吴捷 刘国梁 赵军 王迎雪 林晖 林巍峣 《长江信息通信》 2024年第8期1-3,17,共4页
针对3D卷积神经网络在资源有限的环境下高计算成本的挑战,文章提出了一种融合Winograd算法和网络剪枝技术的3D卷积神经网络优化方法。首先,将标准3D卷积层替换为效率更高的3D Winograd层,实现对卷积操作的优化。接着,对3D Winograd层的... 针对3D卷积神经网络在资源有限的环境下高计算成本的挑战,文章提出了一种融合Winograd算法和网络剪枝技术的3D卷积神经网络优化方法。首先,将标准3D卷积层替换为效率更高的3D Winograd层,实现对卷积操作的优化。接着,对3D Winograd层的权重进行重要性评估,保留重要的权重单元并剪枝获得稀疏模型。最后,对稀疏模型进行重训练,恢复剪枝后网络的性能。通过结合Winograd算法和网络剪枝技术,能够在提高识别准确度的同时,显著降低了模型的计算需求。实验结果证实,与其他优化技术相比,本方法能有效减少计算资源消耗,同时保持甚至提高识别性能。 展开更多
关键词 3D卷积神经网络优化 winograd算法 网络剪枝
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改良Winograd术治疗拇趾嵌甲症 被引量：6
10
作者 徐洪璋 陈为坚 程耿斌 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1749-1751,共3页
目的探讨Winogard术治疗拇趾嵌甲症的改良方式。方法从2007年1月至2009年5月选择门诊35例拇趾嵌甲症患者,其中右足拇趾20例,左足拇趾12例,双足拇趾3例。按作者总结的改良Winograd术进行治疗。结果所有患者均在2周后拆线,均未复发,效果... 目的探讨Winogard术治疗拇趾嵌甲症的改良方式。方法从2007年1月至2009年5月选择门诊35例拇趾嵌甲症患者,其中右足拇趾20例,左足拇趾12例,双足拇趾3例。按作者总结的改良Winograd术进行治疗。结果所有患者均在2周后拆线,均未复发,效果满意。结论作者总结的改良Winograd术可作为嵌甲症患者较为理想的手术治疗方式。 展开更多
关键词 winograd术 拇趾 嵌甲症
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Winograd快速傅立叶变换及其在频谱分析仪中的应用 被引量：5
11
作者 蔡伟 闫华光 陈士修 《继电器》 CSCD 北大核心 2002年第4期32-34,共3页
介绍了Winograd快速傅立叶变换的方法。这种方法的乘法次数只有Cooley Tukey傅立叶算法的 1/ 3,而加法次数并无明显增多 ,因此有很好的推广价值。采用这种算法设计了三相频谱分析仪 ,大大提高了计算速度。
关键词 winograd算法 快速傅立叶变换 频谱分析仪
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基于Winograd算法的目标检测加速器设计与优化 被引量：2
12
作者 李斌 齐延荣 周清雷 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期2387-2397,共11页
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)已被广泛应用于图像处理领域.基于CNN的目标检测模型,如YOLO,已被证明在许多应用中是最先进的.CNN对计算能力和内存带宽要求极高,通常需要部署到专用硬件平台,FPGA因其高性能、低功耗... 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)已被广泛应用于图像处理领域.基于CNN的目标检测模型,如YOLO,已被证明在许多应用中是最先进的.CNN对计算能力和内存带宽要求极高,通常需要部署到专用硬件平台,FPGA因其高性能、低功耗和可重配置性成为CNN的有效硬件加速器.以往的基于FPGA的目标检测加速器主要采用传统卷积算法,然而,传统卷积算法的高运算复杂度限制了加速器的性能.基于此,本文设计了一种基于Winograd算法的目标检测加速器.考虑到各模块间的联系,采用模块融合策略融合卷积层和池化层模块,降低数据移动次数,减少片外存储器访问次数,提高加速器整体性能.以YOLO2模型为例,对数据访问模式、池化内核、参数重排序、数据通路优化进行分析设计,并部署在U280板卡上.实验结果表明,量化后mAP降低了0.96%,性能达249.65 GOP/s,是Xilinx官网所给数据的4.4倍. 展开更多
关键词 目标检测 FPGA winograd算法 模块融合 YOLO2
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改良Winograd术治疗拇趾嵌甲症27例 被引量：1
13
作者 王成江 李松 +1 位作者 郑寿长 宋世江 《山东医药》 CAS 北大核心 2003年第6期33-33,共1页
关键词 改良winograd术 治疗 拇趾嵌甲状
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Winograd矩阵乘法算法用于任意阶矩阵时的一种新处理方法 被引量：4
14
作者 谭福平 刘洪刚 《应用数学与计算数学学报》 2004年第1期92-96,共5页
摘要t矩阵乘法StraSsen算法及其变形winograd算法用分而治之的方法把矩阵乘法时间复杂性由传统的D(n。)改进到0(佗kg。n.但是对于奇数阶矩阵,在划分子矩阵时,要作特殊处理才能继续使用此算法.本文提出了一种非等阶“十”字架划分方法,... 摘要t矩阵乘法StraSsen算法及其变形winograd算法用分而治之的方法把矩阵乘法时间复杂性由传统的D(n。)改进到0(佗kg。n.但是对于奇数阶矩阵,在划分子矩阵时,要作特殊处理才能继续使用此算法.本文提出了一种非等阶“十”字架划分方法,可以最少化填零,最大化性能,使得奇数阶矩阵乘法的时间复杂性更加接近偶数阶矩阵乘法的效果.计算实例显示该方法是有效的. 展开更多
关键词 矩阵乘法 winograd算法 Strassen算法 非等阶划分
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改良Winograd术治疗趾嵌甲症 被引量：6
15
作者 王成江 李笑彦 丁艳玲 《中国现代手术学杂志》 2003年第3期240-240,共1页
关键词 winograd术 治疗 拇趾嵌甲症 手术 病历资料
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基于SVD-Winograd快速变换的半盲水印算法 被引量：1
16
作者 裴小根 马磊 +1 位作者 刘江 燕明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第8期2164-2166,共3页
目前多数基于傅里叶变换域的方法,其抗几何攻击性能虽很好,嵌入的信息量也很大,但存在抗剪切攻击能力较差的问题,针对这一问题提出了一种基于奇异值分解与Winograd快速傅里叶变换相结合的半盲水印算法。在奇异值分解过程中,先将奇异值... 目前多数基于傅里叶变换域的方法,其抗几何攻击性能虽很好,嵌入的信息量也很大,但存在抗剪切攻击能力较差的问题,针对这一问题提出了一种基于奇异值分解与Winograd快速傅里叶变换相结合的半盲水印算法。在奇异值分解过程中,先将奇异值分解的对角矩阵与Winograd快速傅里叶变换中分解的对角阵进行矩阵相与,产生一新对角矩阵。再将数字水印嵌入到新对角矩阵中,最后通过相关运算提取水印。实验结果表明,该方法可获得较好的图像视觉效果,对剪切、噪声、旋转等攻击皆具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 奇异值分解 winograd快速变换 半盲水印算法
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Winograd转置卷积快速实现方法研究 被引量：1
17
作者 李钊 黄程程 +1 位作者 何益智 苏晓杰 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期148-160,共13页
Winograd转置卷积算法是现场可编程门阵列中广泛使用的卷积加速方法,可通过分组后执行Winograd卷积来解决转置卷积的零填充问题。然而该方法需要对输入特征映射和卷积核进行分组运算,且需要对运算结果进行重组,以生成完整的输出特征映射... Winograd转置卷积算法是现场可编程门阵列中广泛使用的卷积加速方法,可通过分组后执行Winograd卷积来解决转置卷积的零填充问题。然而该方法需要对输入特征映射和卷积核进行分组运算,且需要对运算结果进行重组,以生成完整的输出特征映射,复杂的元素坐标计算增加了设计的复杂度。针对上述问题,提出一种采用统一转换矩阵计算Winograd转置卷积的方法,使用统一的转换矩阵代替对输入特征映射和卷积核进行分组,有效解决了重叠求和、零填充、卷积核翻转、分解和重组等问题。并在该方法的指导下,结合数据重用、双缓冲区设计和流水线等方法,完成了现场可编程门阵列上转置卷积的加速器的设计。选择高斯-泊松生成对抗网络进行实验验证,并与主流的转置卷积设计方法进行了综合比较。实验结果表明,提出的方法可有效降低资源消耗和功耗,加速器的有效性能比现有的转置卷积方法提高了约1.13至23.92倍。 展开更多
关键词 统一转换矩阵 winograd转置卷积 现场可编程门阵列 加速器
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改良Winograd术联合甲沟重建术治疗重度嵌甲症的疗效 被引量：1
18
作者 潘金祥 许涛 +3 位作者 刘宏君 张文忠 袁超群 王洋 《实用手外科杂志》 2023年第4期573-575,共3页
目的 回顾性分析改良Winograd术联合甲沟重建术治疗重度嵌甲症的临床疗效。方法 2015年8月-2022年8月,对53例63趾重度嵌甲症采用切除1/4~1/5甲床及甲根部的甲母质,清除肉芽肿及坏死糜烂,切除少部分甲皱襞,使用垂直褥式内翻缝合法重建甲... 目的 回顾性分析改良Winograd术联合甲沟重建术治疗重度嵌甲症的临床疗效。方法 2015年8月-2022年8月,对53例63趾重度嵌甲症采用切除1/4~1/5甲床及甲根部的甲母质,清除肉芽肿及坏死糜烂,切除少部分甲皱襞,使用垂直褥式内翻缝合法重建甲沟。结果 术后2例出现红肿、渗出,给予拆线、换药、使用敏感抗生素后炎症消退,切口愈合;其他均一期愈合。术后2~3周拆除缝线。48例术后得到3~24个月,平均13个月随访,5例失访。所有随访患者均无嵌甲复发,无疼痛,不影响步态。外观良好,新生甲板无明显缩窄、畸形,患者满意度较高。结论 改良Winograd术联合甲沟重建术治疗重度嵌甲症可取得满意的临床疗效。 展开更多
关键词 重度嵌甲 winograd术 甲沟重建术 疗效分析
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应用Winograd傅氏变换算法计算傅里叶光谱
19
作者 邢廷 王模昌 龚惠兴 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1999年第2期133-137,共5页
讨论了Ｗｉｎｏｇｒａｄ傅里叶变换算法的优点，通过计算表明，将其应用于傅里叶变换光谱的具体算法时，与计算的具体过程相结合。
关键词 傅里叶变换 光谱 winograd 傅氏变换算法
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改良Winograd法修复嵌趾甲
20
作者 王强 孙建华 +2 位作者 郭荣光 孙艳玲 杨占辉 《中国煤炭工业医学杂志》 2002年第5期450-450,共1页
关键词 改良winograd法 嵌趾甲 治疗方法 适应症
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