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正病例资料患者,女,44岁,4个月前出现尿频、尿急、尿痛,在当地医院行泌尿系彩超检查示:膀胱壁增厚,后回家静点消炎药治疗(具体药物不详),效果一般。近十天尿频加重,无腰痛、血尿,无发热、盗汗,无消瘦、乏力。为进一步诊治以膀胱肿物收治入院,随后行CT平扫及尿路造影(CT urography,CTU)检查。影像表现:膀胱充盈不良,膀胱三角区壁弥漫性增厚,最厚处约20 mm,其表面尚规整,膀胱腔内可见充盈缺损 相似文献
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目的建立基于轴位及矢状位T1WI增强图像的影像组学模型术前预测脑膜瘤病理分级,并测试其表现。材料与方法回顾性收集2017年1月至2020年12月病理诊断为脑膜瘤且符合纳入标准患者(132例)的MRI图像。使用图像分割软件ITK-SNAP勾画感兴趣区,再采用pyradiomics从中提取影像组学特征,将数据以8∶2的比例分成训练集(105例)和测试集(27例)。通过组内相关系数评估特征的可重复性,之后筛选特征,采用RBF核支持向量机算法构建模型。最后,使用测试集数据评估模型表现,并绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线。结果基于轴位和矢状位图像的综合模型表现优于其他单序列模型,各模型表现在应用少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)后均有不同程度的提升。应用SMOTE的综合模型测试表现最优,其ROC曲线下面积、敏感度、特异度、准确度分别为0.982、0.900、1.000和0.963。结论基于轴位和矢状位T1WI增强图像的影像组学模型有助于术前预测脑膜... 相似文献
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目的:评价疏肝降逆和胃方改善肝胃不和型非糜烂性胃食管反流病(NERD)的临床疗效,并探讨治疗前后血清中神经生长因子(NGF)表达量的变化与NERD患者焦虑等症状的相关性。方法:回顾性收集72例NERD患者分为中药组37例和西药组35例,中药组予疏肝降逆和胃方治疗,西药组采用奥美拉唑肠溶片治疗,比较两组中医证候积分,临床疗效以及焦虑、抑郁的得分变化。检测两组治疗前后血清NGF、P物质(SP)的表达水平,并分析NGF表达量与焦虑等症状的相关性。结果:两组中医证候积分组内比较显示,治疗后中药组和西药组的烧心、反酸、腹胀、嗳气症状与治疗前比较差异均有统计学意义(P<0.05)。在善太息、胸胁胀满方面,中药组在治疗后与治疗前比较,差异均有统计学意义(P<0.01)。两组的纳差症状治疗后与治疗前比较差异无统计学意义(P>0.05)。治疗后组间比较显示,中药组的烧心、反酸、嗳气积分均低于西药组(P<0.05)。在腹胀方面,两组疗效相当,组间比较差异无统计学意义(P>0.05)。中药组临床总有效率为86.5%,高于对照组的68.6%(χ2=10.68,P<0.05)。中药组在改善焦虑抑郁评分中优于西药组(P<0.05),且治疗后两组血清NGF、SP水平比较差异均有统计学意义(P<0.01)。Pearson相关性分析提示两组治疗前后的NGF水平与善太息,焦虑评分成正相关(P<0.05),与胸胁胀满、抑郁评分无相关性(P>0.05)。结论:疏肝降逆和胃方具有较好的临床疗效,且NERD患者血清NGF的表达量与其焦虑状态成正相关。其发挥疗效的机制可能是通过降低了血清NGF、SP的水平,从而改善了NERD食管内脏高敏感。 相似文献
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目的::对我院1854例住院盲目患者的病因进行分析,根据不同致盲眼病的治疗效果,探讨防盲治盲的策略和方向。方法:选取2010-09/2013-08在我院眼科住院患者5473例,其中盲目患者共计1854例,占住院患者的33.88%,按照国际WHO制定的最佳矫正视力<0.05或视野半径小于10度者为盲,并排除小于3岁不能配合视力检查的患儿为纳入标准,对盲目患者的年龄和致盲病因进行分析,统计各年龄段的主要致盲眼病,记录各盲目患者经过治疗后的视力;并计算出各致盲眼病的脱盲率,对各致盲眼病经过治疗后未脱盲的病因进行分析。结果:盲目患者中,右眼盲728例,左眼盲767例,双眼盲359例,共计盲眼2213眼,盲目患者年龄以60~80岁居多,致盲眼病的前3位依次为:白内障、糖尿病性视网膜病变和青光眼。在2213眼盲眼中,进行治疗者有2172眼,其中1762眼(81.12%)脱盲,410眼(18.88%)未脱盲,在所有未脱盲眼病中,前3位依次为:糖尿病视网膜病、青光眼和视网膜脱离。结论:近年来,致盲眼病的病因构成已发生了变化,但白内障、糖尿病视网膜病及青光眼仍是致盲眼病的高发病因,虽然白内障的脱盲成功率较高,由于其致盲率较高,所以白内障、糖尿病视网膜病、青光眼及视网膜脱离等疾病的治疗是今后防盲治盲的重点。 相似文献
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目的:探讨深度学习在T1WI增强图像脑膜瘤分割中的价值。方法:本研究共纳入326例经病理证实脑膜瘤患者,并将其分为训练集(n=194)、验证集(n=66)与测试集(n=66)。首先,对脑膜瘤进行手动勾画,再用图像和感兴趣区训练自动分割模型(基于SegResNet)。根据训练集、验证集平均dice loss值挑选最优模型,使用测试集评估模型表现并计算相关评价指标。结果:训练集、验证集、测试集的平均dice值分别为0.951、0.866、0.881。训练集、验证集、测试集的平均95% Hausdorff 距离(Hausdorff distance,95HD)分别为0.953、3.139、2.016。在测试集66个分割结果中,36个不需要修改,合格病灶比为54.5%。修改层数与肿瘤总层数分别为58、261,合格层数比为77.8%。结论:尽管自动分割模型并不能完全取代手动分割,但它在大部分层面分割表现优秀,可以有效减少不必要的工作。 相似文献
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