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【中文期刊】 王静 谭绍峰 等 《北京生物医学工程》 2018年37卷4期 398-402,409页ISTIC
【摘要】 目的 面向生物医学领域基于文献的知识学习及应用需求,为解决实体识别中存在的词语歧义问题,提出一种基于上下文特征的实体消歧算法.方法 实体消歧通常分为候选生成和实体消歧两部分.在候选生成阶段,本文采用基于知识库的方法对实体指称生成候选,并根据...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 孟延宗 李小霞 等 《中国医学物理学杂志》 2023年40卷8期 957-963页ISTICCSCD
【摘要】 目的:针对食管早癌图像分割过程中病灶边缘等细节信息丢失的问题,在U-net基础上提出一种基于上下文特征感知和双频上采样的食管早癌图像分割网络.方法:利用注意力机制和可分离空洞卷积改进上下文特征感知模块,获取全文上下文信息,提取更多特征细节....
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李碧草 王晶 等 《中国医学物理学杂志》 2023年40卷4期 403-409页ISTICCSCD
【摘要】 针对新型冠状病毒肺炎(COVID-19)分割问题中感染区域具有高变异性以及病灶与背景对比度低等问题,提出一种基于多尺度特征融合与反向注意力的COVID-19感染分割网络.首先,利用残差网络作为主干网络进行特征提取,并使用全局上下文聚合策略对...
- 概要：
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【中文期刊】 秦臻 戴修斌 等 《应用科学学报》 2019年37卷4期 481-489页
【摘要】 为了实现X射线头影测量图像中结构特征点的自动定位,提出一种基于双层回归森林模型的头影测量图像结构特征点自动定位方法.首先从图像中提取外观特征训练第1层回归森林模型,通过该模型生成针对当前特征点位置的偏移距离图;然后从偏移距离图中提取上下文特...
- 概要：
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【中文期刊】 张家锐 张涵 《计算机应用与软件》 2016年33卷3期 90-95页
【摘要】 针对现有技术对中文表格语义分析不够全面的现实，提出基于结构特征和元模型的语义分析方法。使用具有公知性的一阶谓词函数 Value（值函数）、Num（数量函数），结合伪编码，对几类最常见的中文表格进行语义分析，获取了中文表格的表面语义、上下文语...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 徐伟 姚丽萍 等 《中国图象图形学报》 2014年19卷5期 716-722页
【摘要】 目的 超声心动图中图像噪声严重、分辨率低以及成像范围有限等缺点,导致二尖瓣(MA)瓣根的识别非常困难,采用加性核函数的支持向量机(SVM)分类器识别超声心动图中的二尖瓣瓣根位置.方法 心脏二尖瓣瓣根位置对于心室的分割、心脏建模以及多模态配准...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 杨建秀 谢雪梅 等 《中国体视学与图像分析》 2019年24卷4期 298-305页ISTIC
【摘要】 无人机航拍的车辆受成像条件及成像距离等限制,所成影像面临背景干扰强、尺度小的缺陷,传统的目标检测算法无法满足高精度和实时的车辆检测.本文提出多尺度特征增强融合的实时航拍车辆检测算法.首先,提出一种相邻特征连接模块,将浅层的细节特征和相邻深层...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张野 张睦卿 等 《河北科技大学学报》 2025年46卷4期 395-404页
【摘要】 针对U-Net模型在MRI脑肿瘤分割上存在的全局信息捕获不足和深层语义信息融合不充分等问题,提出一种新的基于图卷积的自适应特征融合网络(adaptive spatial and graph-convo-lutional U-Net,ASGU...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 侯梦晗 韦昌法 《计算机与现代化》 2025年3期 1-5页
【摘要】 近年来抑郁症已成为全球心理健康负担的首要问题,为了对其进行识别,提出一种融合BERT、BiLSTM和ConvNeXt的抑郁症识别模型.首先,利用BERT模型生成具有丰富语义的特征向量;其次,使用BiLSTM模型获取文本的上下文信息以及使用C...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 田恒屹 王瑜 等 《四川大学学报（医学版）》 2024年55卷2期 447-454页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 脑胶质瘤及其子区域的全自动分割是计算机辅助肿瘤临床诊断的基础,卷积神经网络在脑部磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)分割过程中,小卷积核只能提取局部特征而无法有效融合全局特征,缩小了对影像信息的感...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 谭世雨 杜志慧 等 《中医药导报》 2024年30卷6期 216-220页ISTIC
【摘要】 目的:针对中医医案中实体具有边界不清晰、类别易混淆等难点,提出了基于规则、词典、条件随机场相结合的实体识别模型.方法:构建中医术语词典,分析医案文本规则,构建特征函数,使用jieba工具对中医医案进行分词,人工标注医案中的5类实体作为训练集...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 任建华 赵若涵 《中国医学物理学杂志》 2024年41卷7期 890-896页ISTICCSCD
【摘要】 针对医学糖尿病领域命名实体识别中存在实体种类多样性、数据稀缺等问题,提出了基于特征融合的糖尿病命名实体识别方法.以BERT+BILSTM+CRF为基准模型,在3方面进行改进.首先,使用预训练模型RoBERTa-wwm-ext作为模型嵌入层,...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 苏锦钿 余珊珊 等 《华南理工大学学报（自然科学版）》 2023年51卷9期 90-98页
【摘要】 预训练语言模型BERT/RoBERTa/MacBERT等虽然能够通过预训练任务中的掩码语言模型(MLM)很好地学习字和词的语法、语义及上下文特征,但其缺乏拼写错误识别及纠正能力,且在中文拼写纠错(CSC)任务中面临预训练与下游任务微调目标不...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 侯震 童惟依 等 《电视技术》 2023年47卷7期 18-23,27页
【摘要】 公众社交媒体中,健康话题短文本存在特征维度稀疏、语义模糊、数据规模大等特点,导致其文本特征难以提取.对此,提出一种融合ERNIE和Bi-LSTM的融合模型ERNIE-Bi-LSTM,通过渐进式学习方法和双向注意力机制,提升健康话题短文本的分...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 白瑞峰 江山 等 《中国光学》 2022年15卷5期 1055-1065页
【摘要】 针对真彩色微血管减压图像实时语义分割网络参数量大、语义分割精度低的问题,本文提出了一种适用于微血管减压场景的U型轻量级快速语义分割网络U-MVDNet(U-Shaped Microvascular Decompression Network...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 胡吉明 钱玮 等 《数据分析与知识发现》 2022年6卷8期 110-121页
【摘要】 [目的]融合中文病历的结构功能信息,丰富病历文本的语义内涵,提升文本表示的准确性和后续文本挖掘效果.[方法]依据中文病历结构功能特征,创新文本语义表示策略,使用BiLSTM-CRF模型实现基于结构的命名实体智能识别,在词向量层面引入实体及结...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 赵俊强 李骥 等 《中国测试》 2022年48卷9期 118-124页
【摘要】 为提高肺结节分割的精度,解决分割过程中的隐识别问题,该文提出双注意力生成对抗网络(double-attention?generative?adversarial?network,?DA-GAN),通过在训练过程中捕捉信息的上下文依赖性和局部...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 何中市 梁琰 等 《小型微型计算机系统》 2009年30卷10期 2073-2077页
【摘要】 计算机辅助诊断(Computer-Aided Diagnosis,CAD)系统为肺癌的早期检测和诊断提供了有力的支持.本文对孤立性肺结节特征提取问题进行研究.通过对肺结节和肺内各组织在序列CT图像上的医学征象分析和研究对比,结合专家提供的知...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 任煜瀛 黄凌霄 等 《南方医科大学学报》 2025年45卷2期 409-421页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 针对皮肤病检测任务中存在皮肤病变区域多尺度、图像噪点干扰以及辅助诊疗设备资源有限影响检测准确性等问题,提出一种基于RT-DETR改进的高效轻量化皮肤病检测模型.方法 引入轻量级FasterNet作为骨干网络,同时对FasterNetB...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 计寰宇 王蕊 等 《南方医科大学学报》 2025年45卷6期 1317-1326页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 提出了一种新的黑色素瘤分割模型SG-UNet,以提高黑色素瘤皮肤镜图像的精确分割.通过分割后边界特征评估,可以更准确地识别诊断黑色素瘤从而辅助早期诊断.方法 使用一种U形结构的卷积神经网络UNet,对其主干、跳跃连接和下采样池化部分进...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王骁崴 邢树礼 等 《中国生物医学工程学报》 2025年44卷2期 165-173页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 UNet网络在医学图像分割领域得到广泛应用,其编码器搭配解码器的U形网络结构已经逐渐成为医学图像分割的主流构架之一.然而,传统UNet属于纯卷积神经网络,由于其定位准确性受制于卷积的局部视野,所以缺乏利用全局依赖关系的能力.Transfor...
【关键词】 U形网络；Transformer；多尺度特征；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈丽娟 王磊 等 《生物医学工程研究》 2025年44卷1期 24-30页ISTIC
【摘要】 针对现有睡眠分期研究仅围绕单通道脑电(EEG)数据,无法有效利用睡眠状态转换规则的问题,本研究基于多模态融合策略与注意力机制,提出了一种自动睡眠分期模型.首先,构建表征学习模块捕捉多模态睡眠信号特征,挖掘特征通道间的关系;然后,设计多通道融...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 蔡体健 蒋嘉豪 等 《中国医学物理学杂志》 2025年42卷1期 128-134页ISTICCSCD
【摘要】 为了准确分割息肉,提出了局部上下文融合的分割模型,该模型引入局部上下文注意力机制来过滤掉无关的特征信息,并增强对重要区域的关注.通过多核扩展卷积捕获不同尺度的特征,以提高息肉边界分割的精度.引入金字塔上下文选择模块,利用较浅层编码器特征补偿...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 张丽媛 张驰 等 《生物医学工程研究》 2025年44卷1期 58-66页ISTIC
【摘要】 针对膝关节囊肿磁共振(MR)影像中囊肿与关节内积液及其他组织特征相似性高,边界模糊的问题,本研究提出了一种膝关节囊肿病变检测模型YOLO-Cyst.首先,在骨干网络部分采用级联Vision Transformer模块获取长距离上下文信息,提...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李波 杨艳斌 等 《中国医学物理学杂志》 2025年42卷2期 175-183页ISTICCSCD
【摘要】 针对千兆像素乳腺癌病理全切片图像分类和病灶定位的问题,提出基于双向门控循环注意力多示例学习(ABMIL-BiGRU)模型对H&E染色的乳腺癌淋巴结转移图像进行可解释性预测.该方法通过两个正交的双向门控循环单元分别建立图像块行方向和列方向特征...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 扈蕴琨 王晓艳 等 《中国医学物理学杂志》 2025年42卷7期 901-910页ISTICCSCD
【摘要】 目的:探讨并解决传统U-Net算法在肝脏肿瘤分割中,肝脏及肿瘤上下文信息缺乏、肿瘤形态差异性大导致的分割精度不足问题.方法:提出了一种结合空洞卷积和残差模块的级联肝脏肿瘤分割算法DDR-UNet++.首先,利用LiTS-2017数据集中的C...
【关键词】 DDR-UNet++；U-Net；残差模块；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王彩莲 郑文斌 《计算机技术与发展》 2025年35卷7期 173-181页
【摘要】 多模态磁共振成像(MRI)在脑肿瘤分割中具有重要应用,但模态缺失问题在临床中普遍存在,导致肿瘤区域细节丢失及模态间关联性遭到破坏等问题,显著降低分割性能.为此,该文提出一种基于图卷积与Transformer融合的缺失模态脑肿瘤分割模型.模型...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 欧阳玉旋 张荣芬 等 《激光技术》 2025年49卷2期 166-174页
【摘要】 为了解决现有室内视觉辅助算法检测性能低、模型参数量大、不易部署于边缘设备等问题,对你只看一次(YOLO)网络YOLOv7-tiny进行改进,提出一种新的YOLOv7-ghost网络模型.针对模型参数量大的问题,引入幽灵瓶颈(GB)代替部分池...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈格 李翔 《北京生物医学工程》 2024年43卷2期 165-170页ISTIC
【摘要】 目的 甲状腺结节的精准分割在医学影像处理中具有重要意义,然而,超声图像中的结节通常具有尺寸多变和边缘模糊的特点,这为其准确分割带来了挑战.为有效应对这一挑战,本文提出了一种结合卷积神经网络(convolutional neural netw...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李盛青 苏前敏 等 《中国医学物理学杂志》 2024年41卷1期 125-132页ISTICCSCD
【摘要】 目的:提出一种基于BioBERT预训练模型的纳排标准命名实体识别方法(BioBERT-Att-BiLSTM-CRF),可自动提取临床试验相关信息,为高效制定纳排标准提供帮助.方法:结合UMLS医学语义网络和专家定义方式,制定医学实体标注规则...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 封晓燕 田琪 等 《生物医学工程研究》 2024年43卷2期 123-128页ISTIC
【摘要】 针对舌图像舌体边缘分割模糊、小区域分割错误等问题,本研究设计了一种双编码特征提取路径的方法,以获取丰富的信息特征,辅助舌体精确分割.首先,设计双编码特征提取路径,其中,空间信息路径保留空间信息并生成高分辨率特征图,上下文信息路径提高网络提取...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 宋熹玥 冯鑫雅 等 《中医药信息》 2024年41卷7期 1-6页ISTIC
【摘要】 目的:基于深度学习方法,对《脉经》中的术语命名实体识别进行研究.方法:针对中医典籍《脉经》涵盖了大量专业术语、知识体系复杂且分词困难等问题,采用迁移学习与BERT相结合的方法,对《脉经》数据集进行预处理,并与BERT-CRF、BiLSTM-...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 祝晓状 徐钱钱 等 《生物医学工程研究》 2024年43卷6期 445-455页ISTIC
【摘要】 为解决传统康复训练方案因忽略了身体评价中上下文语义信息与潜在语义,导致语义表达不准确、训练方案推荐精确率较低的问题,本研究提出一种融合ALBERT和潜在狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation,LDA)的深度学习...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 谭立玮 张淑军 等 《智能系统学报》 2024年19卷2期 411-419页
【摘要】 医学影像报告的自动生成可以减轻医生的工作强度,减少误诊或漏诊的情况发生.由于医学影像的独特性,通常病灶比较小,与正常区域灰度差异难以分辨,导致文本生成时关键词的缺失,报告不够准确.对此提出一种面向医学影像报告生成的门归一化编解码网络,通过门...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 谢斌 刘阳倩 等 《光电工程》 2024年51卷10期 中插6,87-101页
【摘要】 针对传统结直肠息肉图像分割方法存在的目标分割不够精确、对比度不足,以及边缘细节模糊等问题,文中结合极化自注意力和Transformer提出了一种新的结直肠息肉图像分割方法.首先,设计了一种改进的相位感知混合模块,通过动态捕捉Transfor...
【关键词】 结直肠息肉；Transformer；相位感知模块；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 田海强 汪济洲 等 《黑龙江工业学院学报（综合版）》 2024年24卷2期 77-84页
【摘要】 针对BERT-BiLSTM-CRF在中文医疗对话实体识别过程中存在字词边界特征获取不充分、实体边界语义泛化能力弱和复杂实体嵌套识别准确率较差等问题,提出了一种基于字词融合与对抗训练的医疗对话实体识别模型.首先,引入外部词汇匹配句中字符对应的...
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- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张由 李舫 《医学信息》 2024年37卷1期 65-71页
【摘要】 针对利用预训练模型进行中文妇产科电子病历命名实体识别时,BERT缺乏一定的医疗领域专业知识而导致其识别性能下降的问题,提出了一种基于知识图谱的预训练模型 K-BERT的命名实体识别模型K-BERT-BiLSTM-CRF.通过K-BERT预训...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 蔡鹏飞 李碧原 等 《天津职业技术师范大学学报》 2024年34卷3期 64-72页
【摘要】 视网膜血管密集且不规则分布,许多毛细血管融入背景,对比度较低,导致视网膜血管分割非常复杂.基于编码器-解码器的视网膜血管分割网络由于多次编码和解码,会导致细节特征的不可逆损失,进而导致血管分割错误.针对这些问题,提出一种用于视网膜血管分割的...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 高学敏 杜晓刚 等 《陕西科技大学学报》 2024年42卷2期 189-197页
【摘要】 多器官分割在病理分析、手术方案制定以及临床诊断上都具有重要的应用价值.但是,一些器官形变较大、尺寸较小且组织边缘模糊,导致分割效果较差.为了解决该问题,提出了一种用于多器官分割的多尺度聚合网络(MSANet).MSANet有两个优势:首先,...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 唐意恒 王永雄 等 《应用科学学报》 2024年42卷6期 1016-1026页
【摘要】 在跨受试情感识别中,不同受试者的脑电样本分布存在显著差异,常采用域适应方法减小脑电信号的个体差异.然而,全局域适应忽略了不同情感类别子领域的脑电分布差异,降低了情感特征的可区分性.此外,脑电信号包含众多的电极通道,并且受试者也只在部分刺激期...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 朱海艳 李盟 等 《磁共振成像》 2023年14卷2期 116-124页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 为了解决UNet框架上采样过程中信息丢失的问题,本文采用青少年脑部MRI研究网络学习能力弱和脑部边缘区域配准精度不高的问题.材料与方法 本文采用公开可用的脑部MRI数据集:HBN和LPBA40,提出了一种结合多尺度注意力机制的生成对抗...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：刘倩 导师：黄惠芳 北京交通大学 计算机科学与技术 计算机科学与技术（硕士） 2023年
【摘要】 轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)是介于正常衰老和阿尔茨海默病的中间状态症。识别早期MCI(Early MCI,EMCI)并及时干预，可有效延缓病情继续发展为阿尔茨海默病。静息态功能磁共振成像是探索脑...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王振华 刘阳星 等 《中国医学物理学杂志》 2023年40卷1期 47-53页ISTICCSCD
【摘要】 青光眼为多发性眼底疾病,是致盲的主要原因之一.眼底图像来源广,质量参差不齐,且视盘区域具有多尺度性特征,融合上下文信息有利于准确分割多尺度视盘边界.以U-Net为基础,结合上下文信息和卷积注意力模块(CBAM),提出了一种改进的视盘分割模型...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郝瑞 秦亚雪 等 《中山大学学报（医学科学版）》 2022年43卷4期 667-674页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 [目的]肺结节图像具有相似度高和关联度高等特点,但传统图像哈希方法不能完整表达图像内容和语义信息导致检索的精度下降,因此,探讨一种基于深度哈希学习的肺结节CT相似图像检索方法.[方法]采用LIDC-IDRI公开数据集,首先,通过构造加入注意...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 顾敏杰 李雪 等 《数据采集与处理》 2023年38卷4期 937-946页
【摘要】 由于皮肤病病灶的形状、颜色以及纹理差异极大,且边界不明确,使得传统深度学习方法很难对其进行准确分割.因此本文提出了一种融合残差Inception与双向卷积门控循环单元(Convolutional gated recurrent unit,C...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 雷松泽 刘博 等 《电子与信息学报》 2023年8期 3032-3039页
【摘要】 在医疗领域中,实体识别能够从大规模电子病历文本中提取有价值信息,由于缺乏定位实体边界的特征以及存在语义信息提取不完整等问题,中文的命名实体识别(NER)实现更加困难.该文提出一种针对中文电子病历的结合多特征嵌入和多网络融合的模型(MFE-M...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 倪凌 《计算机应用与软件》 2023年40卷6期 70-76页
【摘要】 在当前信息化智慧医院系统中,临床病历和门诊病历是追踪诊疗进度的重要依据,挖掘电子病历数据有助于专家对病情的掌控.针对这种情况,基于长短期记忆网络提出电子病历方面级观点分析系统,智能地分析诊断过程的治疗效果.借助现有工具识别电子病历的中文命名...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 赵欣 张鑫 等 《波谱学杂志》 2023年40卷3期 280-292页
【摘要】 脑胶质瘤的磁共振图像分割对于脑肿瘤的诊断、手术规划以及放疗等治疗方案的确定具有非常重要的意义.针对现有脑肿瘤分割算法分割精度不高边缘分割不精确,易出现假阳性的问题,本文提出一种基于多重自注意力和可变形卷积的Unet改进模型.模型将原始Une...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 彭清泉 王丹 《电子设计工程》 2023年31卷5期 51-54,60页
【摘要】 针对静态词向量模型语义表示质量不高,深度学习模型无法聚焦关键特征等问题,提出了基于ChineseBERT-BiSRU-AT的医疗文本分类模型.预训练模型ChineseBERT融入字形和拼音特征,通过参考词的具体上下文语境,学习到词的动态语义...
【关键词】 文本分类；ChineseBERT；BiSRU；
- 概要：
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- 结论：
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