基于CT影像的COVID-19智能辅助诊断方法

目的结合COVID-19患者肺部CT影像学特征,探讨深度学习技术在COVID-19辅助诊断上的价值。方法搜集武汉大学中南医院和华中科技大学同济医学院确诊为COVID-19患者的部分CT影像资料构建小样本COVID-19数据集,将VGG-16具有提取高层抽象特征部分与设计的全连接层共同构成初步的基于迁移学习的COVID-19智能辅助诊断模型,使用COVID-19训练集迭代训练诊断模型,不断优化全连接层网络参数,最后训练出一个基于VGG-16卷积神经网络迁移学习的COVID-19智能辅助诊断模型。结果在COVID-19测试集中早期、进展期和重症期3个类别的样本上,COVID-19智能辅助诊断模型测试的敏感度分别为0.95、0.93和0.96,F1 Score分别为0.98、0.95和0.92,综合的诊断准确率达到94.59%。结论小样本数据集上采用迁移学习技术训练的COVID-19辅助诊断模型具有较高的可靠性,在防控疫情的关键时期,能快速地为医生提供诊断的参考意见,提高医生的工作效率。      

人工智能辅助CT在COVID-19筛查及病情监测中的应用

目的探讨人工智能辅助CT在COVID-19病变筛查以及病情监测评估中的应用价值。方法收集27例COVID-19患者的CT影像资料,其中男性14例,女性13例,年龄28~85岁（48.9±14.3岁）。将图像输入基于深度学习模型的“uAI新冠肺炎智能辅助分析系统”,软件自动批量进行肺炎病灶识别和标记,并自动计算病变总体积、内部磨玻璃影体积及实变区域体积。通过PACS系统对人工智能辅助诊断软件识别病灶进行人工诊断复核,记录软件识别区域假阳性或假阴性情况,并通过手动修复少数假阳性或假阴性图像。结果人工智能辅助诊断软件可对肺炎病灶进行自动识别和标记,并计算出患者病灶总体积、内部磨玻璃影体积及实变区域体积。通过人工复核诊断显示人工智能辅助诊断软件对病灶标记的范围与肉眼观察相比具有较好的一致性。20例临床普通型患者均未见假阳性或假阴性病例;重症及危重症患者中有3例患者可见局部软件标记病灶呈假阳性表现,临床患者类型组间的差异有统计学意义（P<0.05）。人工智能辅助诊断软件提供的随访功能可直观的以图片及图表方式呈现两次检查病灶范围及密度变化的对比情况。人工复核诊断显示2例患者可见局部病灶标识区域呈假阴性表现,3例患者可见假阳性表现,临床患者类型组间的差异有统计学意义（P<0.05）。结论人工智能辅助CT可有效识别COVID-19病灶,并提供病灶相关数据信息。在患者病情评估方面通过图片及图表方式可直观的显示病变范围及内部密度差异的变化,为临床评效提供客观数据支持,同时提高了影像医师的工作效率。      

北京市海淀区新型冠状病毒肺炎患者及其家庭成员呼吸道病原谱研究

  目的  分析北京市海淀区新型冠状病毒肺炎（COVID-19）患者及其家庭成员中常见呼吸道病原体的流行情况,比较混合感染患者与只感染新型冠状病毒（SARS-CoV-2）患者的疾病严重程度差异。  方法  使用多重荧光定量PCR方法对2020年1 — 6月北京市海淀区疾病预防控制中心检测的所有COVID-19患者及其家庭成员同期采集的样本进行呼吸道病原谱检测,并比较混合感染与非混合感染患者在性别、年龄构成和疾病严重程度方面的差异。  结果  在部分COVID-19患者样本中检出副流感病毒、人偏肺病毒、冠状病毒NL63型和肺炎支原体,部分家庭成员样本中检出呼吸道合胞病毒、人偏肺病毒和甲型H3型流感病毒。 混合感染与非混合感染患者在性别、年龄构成和疾病严重程度上的差异无统计学意义。  结论  海淀区COVID-19患者存在多种呼吸道病原体与SARS-CoV-2混合感染现象,且与家庭成员呼吸道样本的病原谱不同。混合感染没有加重COVID-19患者的症状。 通过呼吸道病原体多重PCR检测,可提供更为精准的医疗策略。     

动脉瘤样骨囊肿在全身骨显像及SPECT/CT断层融合显像上的影像学特征

  目的  探究动脉瘤样骨囊肿在全身骨显像及SPECT/CT断层融合显像中的影像特征,以提高动脉瘤样骨囊肿的诊断准确率。  方法  回顾性分析2016年1月~2022年5月在我院行全身骨显像及SPECT/CT断层融合显像并且术后病理诊断为动脉瘤样骨囊肿的患者,总结其在全身骨显像及SPECT/CT断层融合显像上的影像学特征。  结果  在我院行全身骨显像及断层融合显像且术后病理诊断为动脉瘤样骨囊肿的患者共24例,原发19例,继发5例,大多为青少年,病变主要分布于四肢长骨,也见于肋骨及骨盆骨,病变部位主要呈膨胀性骨质破坏伴相应部位骨代谢增高。  结论  全身骨显像联合SPECT/CT断层融合显像可较好地显示动脉瘤样骨囊肿的影像学特征及骨代谢情况,有助于动脉瘤样骨囊肿的定性诊断。      

新型冠状病毒感染肺炎患者辅助诊断预测模型的建立

目的:建立一种快速、合理,且识别率高的新型冠状病毒感染肺炎的辅助诊断模型。方法:来自8个医疗机构的30例确诊病例的血清样本检测血常规指标,选取被排除COVID-19的其他患者和健康体检者的血清样本作为对照组,采用随机森林(random forest)方法建立识别模型,最终选取了8个重要指标,模型总准确率86.57%,对阳性样本的预测正确率(即敏感性)可达91.67%,使用内部、外部交互检验方法分别对模型进行了验证,结果证明了所选模型的稳定性和可靠性。结论:本工作提出了一种快速、经济、低人工成本且方便的COVID-19预诊断工具,有助于临床医生提供有价值的诊断信息。     

广东省广州市新型冠状病毒肺炎网络直报信息质量评价

  目的  评价广东省广州市新型冠状病毒肺炎（COVID-19）网络直报质量,总结经验,发现存在问题,分析影响因素,提出改进措施。  方法   通过中国疾病信息报告管理系统中获取COVID-19报告卡,收集汇总广州市各疾病预防控制中心现场流行病学调查资料, 应用漏报率、迟报率、报告卡填写不完整率、报告卡填写不准确率、报告卡与流行病学调查资料不一致率、重复报告率等评价指标体系,运用SPSS 16.0软件对广州市COVID-19的网络直报质量进行评价。  结果  COVID-19漏报率为0,迟报率0.05%、报告卡填写不完整率1.62%、报告卡填写不准确率3.97%、报告卡与流行病学调查资料不一致率3.88%,报告卡重复报告率13.25%。  结论  广州市COVID-19报告时效性良好,报告卡填写质量有待提高,在今后的工作中应针对薄弱环节制定行之有效的措施,并继续完善系统,为及时研判COVID-19疫情发生发展趋势提供重要支撑。     

COVID-19在不同时期的胸部CT表现及出院后核酸复阳肺内病灶变化特点

目的探讨COVID-19在不同时期的胸部CT表现及出院后核酸复阳肺内病灶变化特点。方法回顾性分析54例COVID-19患者的临床资料及影像学表现,通过3次以上胸部CT检查动态观察病灶变化,对比住院期间及出院后核酸检测复阳患者的胸部CT改变。结果78%的病例近14 d去过武汉市或湖北省,22%的病例无去武汉市或湖北省史;普通型51例（94%）,重型3例（6%）;单叶单灶2例（3.7%）,单叶多灶3例（5.6%）,多叶多灶例49例（90.7%）;沿胸膜下分布为主46例,沿血管束分布为主6例,沿肺叶分布2例;磨玻璃（GGO）54例,GGO伴局灶实变28例,GGO伴细网格征34例,GGO伴晕征23例,含气囊腔征3例,蜂窝征1例;血管束增粗14例,支气管增粗或扩张18例;1例伴双侧少量胸腔积液。早期表现单发或多发斑片磨玻璃灶;进展期病灶数量增多、范围增大、密度增高、局部实变或大片实变;重症期双肺多发或弥漫磨玻璃密度背景下节段或肺叶实变;转归期病灶缩小、密度不均匀减低,大部分病灶完全消失,少量形成纤维条索;6例（11.5%）在转归期出现“此消彼长”表现。47例（87%）在7~ 14 d病灶开始吸收,7例（13%）病灶开始吸收时间在14 d后。46例符合临床出院标准时,出院前胸部CT仍见多发磨玻璃病灶;9例出院后7~15 d出现核酸检测复阳,2例核酸复阳出现在15 d后,但其肺内病灶较上一次CT（出院前）吸收减少,未见新增病灶。结论COVID-19不同时期影像学表现不同,其转归过程有一定的特征及规律,正确认识及掌握其影像学变化对其早期诊断、排查及疗效评估有重要价值。      

COVID-19患者的早期心脏损害表现及识别

目的分析COVID-19合并早期心脏损害的临床表现及心脏损害早期识别的指标。方法收集2020年1月20日~2月20日我院收治的12例COVID-19患者的临床表现、实验室检查、心脏彩超等资料,心脏彩超主要收集左心室射血分数（LVEF）、左室总体纵向应变（GLS）。分析COVID-19早期心脏损害的发生情况,比较窦性心动过速、心电图新发改变、GLS作为COVID-19合并早期心脏损害表现的可能识别指标,并进一步分析COVID-19早期心脏损害的相关危险因素。结果12例COVID-19患者包括2例重型、8例普通型和2例轻型,所有患者肌钙蛋白Ⅰ、LVEF均无明显异常。但窦性心动过速、心电图新发改变及GLS的异常率均为33%,肌酸激酶同工酶与B型钠尿肽的异常率均为8%;COVID-19早期心脏损害可能指标GLS的绝对值与年龄、中性粒细胞比值、C-反应蛋白存在负相关（r=-0.795,-0.816,-0.917,P < 0.05）,与血钾存在正相关性（r=0.73,P < 0.01）。结论窦性心动过速、心电图新发改变及GLS在COVID-19患者中存在一定的异常比例,可能作为早期心脏损害识别指标。在肌钙蛋白Ⅰ、LVEF未见异常的COVID-19,通过观察患者的心电图的是否存在窦速、新发异常改变、GLS的异常,有助于对COVID-19心脏损害的早期识别。      

外周血中性粒细胞与淋巴细胞比值在重症COVID-19中的应用价值

目的探讨外周血中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)在重症新型冠状病毒肺炎(COVID-19)中的应用价值。方法回顾性分析该院收治的55例COVID-19患者的临床资料。根据《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》的临床分型标准,将重型和危重型患者纳入重症组(35例),轻型和普通型患者纳入非重症组(20例)。比较重症组和非重症组患者的临床基线资料、血常规[血小板计数(PLT)、淋巴细胞计数(LYM)、白细胞计数(WBC)]、NLR、炎症因子[C反应蛋白(CRP)、白细胞介素-6(IL-6)]、T淋巴细胞亚群(CD8⁺、CD4⁺/CD8⁺)。分析NLR对重症COVID-19的预测价值。结果与非重症组比较,重症组年龄较大,糖尿病患病率较高,传染期天数较长,差异均有统计学意义(P<0.05)。重症组WBC、NLR、PLT、IL-6、CRP、CD4⁺/CD8⁺水平均高于非重症组,CD8⁺水平低于非重症组,差异均有统计学意义(P<0.05)。NLR预测重症COVID-19的效能最高,其曲线下面积为0.798,灵敏度为64.5%,特异度为90.9%。结论NLR在重症COVID-19的早期诊断中有一定价值。     

新型冠状病毒肺炎的临床特征与病原体检测

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)是一种由新型冠状病毒(SARS-CoV-2)引起的急性传染病,传播途径主要为经呼吸道飞沫和接触传播,不排除通过气溶胶和消化道等途径传播的可能性。COVID-19病例多数表现为普通型和轻型,少数病例病情进展较快,迅速进入重症与危重症阶段,救治难度较大。SARS-CoV-2的核酸检测的缺点是容易产生假阴性、检测时间长,影像学检查成为辅助诊断COVID-19快捷、方便的手段之一,并在判断肺炎的严重程度中发挥重要作用,联合采用血清免疫学检测可提高检出率。     

2021年3月中国大陆需关注的突发公共卫生事件风险评估

  目的   评估2021年3月在我国大陆地区发生或者可能由境外输入的突发公共卫生事件风险。   方法   根据国内外突发公共卫生事件报告及重点传染病监测等各种资料和部门通报信息,采用专家会商法,并通过视频会议形式邀请省（自治区、直辖市）疾病预防控制中心专家参与评估。   结果   总体上,预计3月突发公共卫生事件的报告数将较2月有所上升。 我国境内发生境外输入及续发本地传播风险持续存在,但在可控范围内。 仍可能出现人感染禽流感散发病例。 诺如病毒感染性腹泻病疫情将继续升高,学校仍将出现聚集或暴发疫情。 南方省份毒蘑菇中毒将开始增多。   结论   需要对新型冠状病毒肺炎予以特别关注,对人感染禽流感、诺如病毒肠炎和毒蘑菇中毒予以一般关注。     

基于MALDI-TOF MS的新型冠状病毒感染快速诊断技术构建

  目的  构建一种采用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDI-TOF MS）的新型冠状病毒（SARS-CoV-2）感染快速血清多肽指纹谱检测方法。  方法  采用MALDI-TOF MS-ClinProTools系统,通过构建遗传算法（GA）分类数学模型进行SARS-CoV-2感染的诊断。 本研究共采用647份血清样本（228份来源于SARS-CoV-2感染阳性病例,419份来自感染阴性人员）,其中160份（阳性、阴性样本各80份）用于构建分析模型,487份用于模型优化与验证,并采用非标定量差异蛋白质组技术对阳性和阴性血清样本进行蛋白水平的解析。  结果  本研究构建的最优模型（GA模型）的交叉验证能力和识别能力分别是99.37%和100.00%,发现19个多肽标志物,对487份血清样本（148份阳性,339份阴性）鉴定的准确率为98.00%（阳性样本为100.00%,阴性样本为96.00%）。 差异蛋白质组学和生物信息学分析确定95个感染相关差异蛋白。 利用本研究构建的方法可在3 h内完成96份血清样本的检测,并且只需2滴指血即可满足检测要求。 血清在使用前灭活,无生物安全隐患,操作可在普通分子生物学实验室进行。  结论  本研究为SARS-CoV-2感染筛查与诊断提供了一种具有巨大应用潜力的新型检测方法。     

多模态磁共振判断膀胱癌肌层浸润的价值

  目的   探讨基于多模态磁共振成像上T2WI联合DWI+T2 SPAIR序列在判断膀胱癌肌层浸润价值与病理诊断结果的一致性。   方法   收集2020年3月~2022年3月因患有膀胱肿瘤在我院行磁共振检查并取得病理结果的患者60例,均行T2WI联合DWI序列、T2WI联合T2 SPAIR、DWI序列联合T2 SPAIR及T2WI联合DWI+T2 SPAIR序列检测。计算不同组合序列的检测结果对膀胱癌肌层是否受侵分期的检查效果及一致性评估。   结果   T2WI联合DWI+T2 SPAIR序列对肌层有无浸润的特异性、敏感度与准确度分别为95.46%(21/22)、89.47%(34/38)、91.67%(55/60),明显高于T2WI联合DWI序列、T2WI联合T2 SPAIR及DWI序列联合T2 SPAIR,差异有统计学意义(P < 0.05);T2WI联合DWI+T2 SPAIR序列与病理诊断结果的一致性最高。   结论   T2WI联合DWI+T2 SPAIR序列扫描方案可明显提高对膀胱癌T分期的诊断准确率,且T2WI联合DWI+T2 SPAIR序列与病理诊断结果的一致性最高,更有利于评估病灶肌层浸润情况。      

基于影像学和血清学特征构建的列线图模型可较好预测原发性肝细胞癌的微血管浸润

  目的   探讨术前基于影像学和血清学特征构建的列线图模型对肝癌微血管浸润(MVI)的预测价值。   方法   回顾性分析2015年1月~2020年12月于中山市人民医院接受切除或肝移植的548例肝细胞癌(HCC)患者的临床资料,最终纳入315例肝癌MVI患者,年龄53.2±11.5岁,肿瘤最大直径3.7~7.0 cm。收集患者临床及影像学资料并进行分析,采取单因素与多因素Logistic分析,筛查出能预测MVI的独立风险因素,构建预测HCC中MVI的列线图模型,利用ROC曲线、校准曲线和决策曲线对模型进行评估。   结果   MVI (+)患者的中位生存时间为13月(95%CI:8.1~17.9),1、3、5年无病生存率分别为50.6%、38.5%和30.9%(P < 0.05);MVI (-)患者的中位生存时间为47月(95%CI:32.7~61.3),1、3、5年无病生存率分别为77.9%、62.3%和38.8%(P < 0.05)。多因素Logistic回归分析显示,更大的肿瘤体积、突破肝外生长、缺乏或不完整假包膜、存在动脉期瘤周强化以及术前过高的球蛋白值是MVI (+)的独立危险因素(P < 0.05)。最终模型效能曲线下面积为0.895,95%CI为0.859-0.930,准确性为85.1%,敏感度为85.9%,特异性为84.1%。校准曲线显示预测概率与病理结果MVI (+)/MVI (-)概率有良好的一致性。决策曲线显示模型具有良好的临床应用价值。   结论   构建的列线图及预测模型能较好地术前预测MVI (+)的概率,可以根据MVI发生的风险调整HCC的治疗计划,以优化生存结果。      

新型冠状病毒肺炎疫情防控期间住院医师核心胜任力调查研究

  目的  探讨新型冠状病毒肺炎(简称“新冠肺炎”)疫情作为突发干预因素对于不同阶段住院医师培养的影响,以及基于胜任力为核心的毕业后医学培养方案对住院医师能力培养的提升作用,为优化研究生阶段医学教育提供参考。  方法  在新冠肺炎疫情防控工作取得阶段性胜利后,采用问卷调查的方式对169名临床医学博士后及515名临床医学专业型研究生进行匿名网络问卷调查。分析临床医学博士后和专业型研究生对于核心胜任力的认知及自评差异。  结果  临床医学博士后回收有效问卷141份(83.43%,141/169),专业型研究生回收有效问卷264份(51.26%,264/515),两群体中,均超过85%的学员“认同”或“非常认同”疫情期间对于医生职业有了更深刻的理解。胜任力自评结果显示,除“自我提高”条目无差别外,其他条目临床医学博士后自评得分均显著高于专业型研究生(P均＜0.05)。  结论  新冠肺炎疫情作为突发干预因素,对住院医师胜任力认知具有提升作用;采用住院医师核心胜任力为核心的毕业后医学教育模式能够全面提升学员的综合能力,是有效的住院医师培养方案;建议院校教育阶段应注重住院医师职业规划教育,进一步探索与毕业后教育紧密结合的院校教育新模式。     

中国258个城市新型冠状病毒肺炎时空分布特征研究

目的分析中国新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的时空分布特征及相关因素,为COVID-19防控提供依据。方法基于2020年1月21日至3月23日中国258个城市的COVID-19发病率、人口流动(湖北省武汉市迁入)、社会人口学、地理信息数据,进行空间自相关和热点分析,揭示COVID-19流行的空间异质性,识别热点区域。利用地理加权回归模型结合线性回归模型,探讨空间异质性的相关因素。结果 2020年1月21日至3月23日,258个城市累计报告29 789例COVID-19病例,COVID-19流行总体呈空间聚集性(Moran’s I=0.436,Z=25.363,P<0.001)。各地的百度迁徙指数(武汉市迁入)与COVID-19发病关联有统计学意义(t=14.550,P<0.001),百度迁徙指数表现出正向效应(β:0.564~0.565)。结论中国COVID-19流行存在空间异质性,武汉市人口迁入多的地区报告发病水平更高。对新发传染病的时空特征理解有助于疾病流行的早期预警和控制。     

骨纤维结构不良的SPECT/CT骨显像及临床特点

  目的   分析骨纤维结构不良的SPECT/CT骨显像结果,探讨其核医学显像特征及鉴别要点。   方法   回顾性分析我院34例经病理或随诊证实为骨纤维结构不良患者的SPECT/CT影像学特点,按病灶数量分为单发骨纤维结构不良病灶组(n=25)及多发病灶组(n=9),比较两组患者的临床资料、病灶特点及放射性分布特点。   结果   34例病例中,20例有疼痛症状(58.8%),但两组差异无统计学意义(χ2=1.045,P=0.307)。多病灶组年龄较单病灶组小(t=17.315,P=0.018);两组血清白细胞水平、中性粒细胞水平、C反应蛋白、碱性磷酸酶及肿瘤指标(癌胚抗原、甲胎蛋白、CA199、CA724、CYFRA21-1、神经元特异性烯醇化酶、胃泌素释放肽前体)的差异均无统计学意义(P>0.05)。病变多见于四肢长骨,病变类型以磨玻璃样及囊状改变多见,多病灶型出现磨玻璃样改变的概率较大(χ2=8.579,P=0.003),而丝瓜络样、地图样及囊状改变等征象在两组间出现频率的差异无统计学意义(P> 0.05);34例全部病灶均为放射性异常浓聚,多病灶型常见集中于一侧的放射性浓聚优势灶。   结论   SPECT/CT可通过一次全身成像,观察全身骨多部位病灶,分析各病灶的解剖结构及代谢状态,可作为骨纤维结构不良的鉴别与诊断的重要补充检查方法。      

全球疫情数据分析和风险评估平台设计与应用

目的 针对当下全球新型冠状病毒感染疫情数据难采集、难整理、难分析、难应用等问题,顺应疫情风险评估和防控需求,构建全球疫情数据分析和风险评估平台。方法 从业务需求、架构设计、功能建设等方面,阐述全球疫情数据分析和风险评估平台的设计与实现,并分析平台应用效果。结果 通过充分运用大数据、云计算、人工智能、机器学习、模型算法、地理信息等先进技术方法,实现标准化、可视化、关联化和模型化等综合利用,集成疫情信息一站式浏览平台。结论 平台的建立填补了我国在全球疫情监测系统化方面的空白,为常态化开展全球新型冠状病毒感染监测提供技术支撑,为开展科学研究和循证决策提供数据保障。     

新型冠状病毒肺炎常态化防控措施下疫情发生及演变的模拟研究

  目的  通过构建基于接触网络和个体状态变化的计算模型,探究常态化条件下应对新型冠状病毒肺炎（COVID-19）突发病例的防控措施,以及对不同突发情况模拟相应防控措施下的疫情演进过程,为疾控部门制定方案和进行疫情预测提供理论和方法支撑。  方法  通过基于个体模型评估COVID-19病例直接密切接触者隔离和次级密切接触者隔离对防控的影响;分别模拟零星突发、聚集性突发和连续输入病例在常态化防控措施下的疫情演变动力学过程。  结果  模拟结果表明,对COVID-19病例次级密切接触者追踪隔离的疫情控制措施效果显著,与仅采取对直接密切接触者的隔离措施相比,大大降低了疫情的规模。 根据模型计算提出的常态化防控策略,可以有效控制零星突发、聚集性突发和连续输入病例所引起的疫情发展。  结论  基于模型对不同情况下的疫情演变过程进行计算,评估了常态化条件下疫情防控措施的有效性,表明次级密切接触者隔离措施对于疫情的有效防控是必要的,建议疫情发生后尽早执行密切接触者隔离和限制接触措施。