基于极限学习机的阿尔兹海默病辅助诊断

阿尔兹海默病是一种渐进发展式的痴呆疾病, 其脑部随着病情发展逐渐出现萎缩。利用磁共振脑图像解剖学特征的变化, 提出一种使用极限学习机来诊断阿尔兹海默病以及轻度认知障碍的方法。采用FreeSurfer软件, 分析从ADNI数据库的818份磁共振图像中得到的脑部解剖学特征。首先对这些特征使用线性回归模型来估计正常衰老引起的萎缩因素, 并将其从特征中去除;随后采用极限学习机作为分类器, 使用处理后的特征来诊断阿尔兹海默病和轻度认知障碍。在实验过程中, 通过十折交叉验证来测试该方法的诊断准确率、敏感度、特异度和曲线下面积。通过100次实验求平均的方式计算得出, 该方法诊断阿尔兹海默病的准确率达到87.62%, 曲线下面积达到94.25%;诊断轻度认知障碍的准确率达到73.38%, 敏感度达到83.88%, 其中年龄矫正能有效提高轻度认知障碍诊断的准确率。实验结果表明, 该方法能有效诊断阿尔兹海默病和轻度认知障碍。     

基于人工智能质控系统改善胸部CT图像质量

目的 观察基于人工智能（AI）质控系统用于改善胸部CT图像质量的价值。方法 回顾性收集415例患者共1 726幅CT图像,将1 414幅用于卷积神经网络（CNN）训练、312幅用于验证;计算基于AI质控系统行胸部CT扫描的精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）、平均精度均值（mAP）及交并比（IOU）。前瞻性纳入21例因胸部CT图像质量不合格而拟重检患者,基于AI质控系统行胸部CT,对比2次检查结果差异。结果 基于AI质控系统行胸部CT的Precision、Recall、F1-Score、mAP及IOU均较佳。基于AI质控系统重检CT正确诊断21例。其中,首次CT误诊19例,2次检查所示肺结节面积、体积和显示质量无明显差别,而显示结节形态、边界、棘状突起、空泡征、充气支气管征、增粗扭曲血管等差异较大;漏诊、准确诊断各1例。结论 基于AI质控系统有助于改善胸部CT图像质量、提高诊断效能。     

前列腺癌磁共振电阻抗成像新方法

基于经肠道和尿道的体内电极方式,提出适用于人体深层、小体积前列腺癌诊断的磁共振电阻抗成像（MREEIT）新方法, 并通过仿真将该方法的成像结果与传统的体外电极MREIT方法进行对比。分别采用有限元方法及J-substitution算法,求解三维正问题和逆问题。仿真结果表明：在噪声存在的情况下,经肠道和尿道两种体内电极MREIT的成像效果均远优于体外电极方式;且在相同的噪声水平下,经尿道MREIT方式的成像效果更好。信噪比（SNR）为30且采用最佳电极配置方式时,经尿道和肠道体内电极MREIT得到的重构电导率与目标电导率之间的相对误差（RE）分别为10.32%和14.58%。研究提示,体内电极MREIT在前列腺癌诊断领域具有潜在应用价值。     

基于表面增强拉曼光谱的肾结石患者体液代谢谱特点及应用价值

目的 分析基于表面增强拉曼光谱(SERS)的肾结石患者体液代谢谱特点,探讨其应用价值,为肾结石患者的筛查工作提供参考。方法 纳入福建省立医院泌尿外科确诊的25例肾结石患者(结石组)和25例健康体检者(对照组),采集其血液、尿液样本,利用SERS测量样本光谱,再进行平均谱和差异谱绘制。采用主成分分析结合线性判别分析(PCA-LDA)对归一化数据进行处理。最后采用受试者工作特征(ROC)曲线评估PCA-LDA方法的效能。结果 结石组患者的体液(血液、尿液)拉曼光谱与对照组之间存在差异。根据既往报道的拉曼峰暂定分配,推测血浆和尿液中各有11种代谢物与肾结石有关,其中结石组尿液中的磷脂酰肌醇、苯丙氨酸、棕榈酸/脂肪酸等含量高于对照组,而尿嘧啶、糖原等成分的含量低于对照组。结石组患者血浆中的甲基带含量高于对照组,而糖原、磷脂酰肌醇、蛋白质-酪氨酸、苯丙氨酸、棕榈酸/脂肪酸、羟脯氨酸/酪氨酸和脂类的含量低于对照组。结论 采用SERS检测可发现肾结石患者的尿液和血液代谢成分与健康体检者存在差异,结合PCA-LDA与ROC分析法可能有助于肾结石患者的筛查。