在甲状腺功能正常的不同糖耐量人群中初步探究甲状腺激素与锌α2糖蛋白的关系

目的在甲状腺功能正常的不同糖耐量人群中,初步探究甲状腺激素与锌α2糖蛋白(ZAG)的关系。方法以OGTT将138例研究对象分组。正常糖耐量组41例、糖耐量异常组38例、2型糖尿病组59例纳入此次横断面研究。受试者均进行人体指标及临床指标检测,采用酶联免疫吸附试验(ELISA)测定游离ZAG水平。首先,采用t检验比较各测量指标及ZAG在各组中的统计学差异;其次,采用直线相关分析探究甲状腺激素与ZAG的相关性。结果 2型糖尿病组的ZAG水平低于正常糖耐量组,而空腹血浆葡萄糖(FPG)、餐后2小时血浆葡萄糖(2h-PG)、HbA1c均高于正常糖耐量组。各组间游离三碘甲状腺原氨酸(FT3)、游离甲状腺素(FT4)、促甲状腺激素(TSH)无明显统计学差异。直线相关分析提示甲状腺激素与ZAG无明显相关性。结论在甲状腺功能正常的不同程度糖耐量人群中,甲状腺激素与ZAG可能无明显相关性。     

基于超声图像FPN-SENet-FL深度卷积神经网络模型鉴别乳腺良、恶性肿瘤及预测乳腺癌分子分型

目的 探讨FPN-SENet-FL深度卷积神经网络模型基于超声图像鉴别乳腺良、恶性肿瘤及预测乳腺癌分子分型的可行性。方法 回顾性分析273例乳腺癌480幅及41例乳腺良性肿瘤113幅术前超声图像,以之构建数据集,并以7 ∶ 3比例随机纳入训练集或验证集。对训练集数据进行扩增,以训练二分类及五分类任务模型,评估二分类任务模型鉴别乳腺良、恶性肿瘤,以及五分类任务模型鉴别乳腺良性肿瘤与4种不同分子分型乳腺癌的效能;绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC)、混淆矩阵及完成各项任务的准确率、精确率、召回率及F1分数。结果 二分类任务模型的准确率、精确率、召回率及F1分数分别为94.71%、91.32%、91.30%和0.913,其AUC为0.976;五分类任务模型分别为71.78%、72.48%、72.11%及0.721,AUC取值范围为0.860~0.976,其识别良性肿瘤的AUC最高(0.976),其次为识别Luminal B型乳腺癌时(0.944)。结论 FPN-SENet-FL深度卷积神经网络模型可辅助超声鉴别乳腺良、恶性肿瘤,且预测Luminal B型乳腺癌效能较佳。