Geometrical Measurement of Central Tumor Location in cT1N0M0 NSCLC Predicts N1 but Not N2 Upstaging

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Artificial Intelligence–Augmented Electrocardiogram Detection of Left Ventricular Systolic Dysfunction in the General Population

ObjectiveTo validate an artificial intelligence–augmented electrocardiogram (AI-ECG) algorithm for the detection of preclinical left ventricular systolic dysfunction (LVSD) in a large community-based cohort.MethodsWe identified a randomly selected community-based cohort of 2041 subjects age 45 years or older in Olmsted County, Minnesota. All participants underwent a study echocardiogram and ECG. We first assessed the performance of the AI-ECG to identify LVSD (ejection fraction ≤40%). After excluding participants with clinical heart failure, we further assessed the AI-ECG to detect preclinical LVSD among all patients (n=1996) and in a high-risk subgroup (n=1348). Next we modelled an imputed screening program for preclinical LVSD detection where a positive AI-ECG triggered an echocardiogram. Finally, we assessed the ability of the AI-ECG to predict future LVSD. Participants were enrolled between January 1, 1997, and September 30, 2000; and LVSD surveillance was performed for 10 years after enrollment.ResultsFor detection of LVSD in the total population (prevalence, 2.0%), the area under the receiver operating curve for AI-ECG was 0.97 (sensitivity, 90%; specificity, 92%); in the high-risk subgroup (prevalence 2.7%), the area under the curve was 0.97 (sensitivity, 92%; specificity, 93%). In an imputed screening program, identification of one preclinical LSVD case would require 88.3 AI-ECGs and 8.7 echocardiograms in the total population and 65.7 AI-ECGs and 5.5 echocardiograms in the high-risk subgroup. The unadjusted hazard ratio for a positive AI-ECG for incident LVSD over 10 years was 2.31 (95% CI, 1.32 to 4.05; P=.004).ConclusionArtificial intelligence–augmented ECG can identify preclinical LVSD in the community and warrants further study as a screening tool for preclinical LVSD.     

延安地区1661例视力残疾病例分析

目的 分析延安地区视力残疾的原因及特点。方法 延安大学第四临床医学院眼科从2020年5月至7月完成延安地区视力残疾检查及鉴定,通过整理资料,分析视力残疾的原因及特点。结果 延安市12区县检测到视力残疾1661例。其中,宝塔区(延安市中心区域)428例;北部:子长市、延川县1市1县392例;东部:延长,黄龙县,宜川县3县305例;南部:甘泉县、洛川县、黄陵县3县257例;西部:安塞区、志丹县、吴起县3县279例。上述病例中,延安地区视力残疾白内障占第一位,义眼、眼球萎缩(多数因眼外伤所致)排第二位,之后依次为角膜病,高度近视,青光眼,眼底病,屈光不正,视神经病变,遗传、先天性疾病,葡萄膜炎等。随着年龄增加视力残疾比例逐渐增加,表现为50岁以上人群占91％,男性占52％,女性48％。分布区域分析,农村视力残疾率显著大于城市。结论 白内障在今后一段时期内仍是延安地区低视力及盲的主要原因;同时眼外伤应给予重视,减少眼外伤所导致的视力残疾,也是今后防盲治盲的又一重要方向。     

Induction of Contralateral Hepatic Hypertrophy by Unilobar Yttrium-90 Transarterial Radioembolization versus Portal Vein Embolization: An Animal Study

PurposeTo compare hepatic hypertrophy in the contralateral lobe achieved by unilobar transarterial radioembolization (TARE) versus portal vein embolization (PVE) in a swine model.MethodsAfter an escalation study to determine the optimum dose to achieve hypertrophy after unilobar TARE in 4 animals, 16 pigs were treated by TARE (yttrium-90 resin microspheres) or PVE (lipiodol/n-butyl cyanoacrylate). Liver volume was calculated based on CT before treatment and during 6 months of follow-up. Independent t-test (P < .05) was used to compare hypertrophy. The relationship between hypertrophy after TARE and absorbed dose was calculated using the Pearson correlation.ResultsAt 2 and 4 weeks after treatment, a significantly higher degree of future liver remnant hypertrophy was observed in the PVE group versus the TARE group, with a median volume gain of 31% (interquartile range [IQR]: 16%–66%) for PVE versus 23% (IQR: 6%–36%) for TARE after 2 weeks and 51% (IQR: 47%–69%) for PVE versus 29% (IQR: 20%–50%) for TARE after 4 weeks. After 3 and 6 months, hypertrophy converged without a statistically significant difference, with a volume gain of 103% (IQR: 86%–119%) for PVE versus 82% (IQR: 70%–96%) for TARE after 3 months and 115% (IQR: 70%–46%) for PVE versus 86% (IQR: 58%–111%) for TARE after 6 months. A strong correlation was observed between radiation dose (median 162 Gy, IQR: 139–175) and hypertrophy.ConclusionsPVE resulted in rapid hypertrophy within 1 month of the procedure, followed by a plateau, whereas TARE resulted in comparable hypertrophy by 3–6 months. TARE-induced hypertrophy correlated with radiation absorbed dose.     

Brilliance型16排螺旋CT的故障分析与维修

针对日常使用中遇到的Brilliance 16排螺旋CT高压系统、机架以及控制器局域网络(CAN)通讯等故障现象进行分析与维修,最终通过更换滤波电容、机架数据采集控制器(DMC)电源以及信号刷等配件得以排除故障。通过对故障准确判断以及合理运用厂家Service模式下的维修工具软件快速解决故障,保障了影像科检查工作的顺利进行,从而提高设备的稳定性。     

基于人工智能的骨龄辅助评价系统对四川地区完全性生长激素缺乏症患儿骨龄研究

目的探讨采用基于"人工智能(AI)的骨龄辅助评价系统(上海初云医疗科技有限公司与四川大学华西第二医院合作开发)"(以下简称为AI系统)对完全性生长激素缺乏症(CGHD)患儿诊断及骨龄评价准确性。 方法选择2014年7月至2019年11月，于四川大学华西第二医院确诊的66例来自四川地区CGHD患儿为研究对象，纳入研究组。选择同期于病例收集医院儿童保健科进行骨龄测定的67例来自四川地区身高达标儿童作为对照，纳入对照组。对每例受试儿进行左手腕关节正位X射线摄片骨龄测定，由2位医师采用《TW₂骨龄评分法中国未成年人南方标准》(以下简称为TW₂CHN)》与《TW₃骨龄评分法标准》(以下简称为TW₃)，盲法评价受试儿TW₂CHN-桡、尺、掌指骨(RUS)与TW₂CHN-腕骨(carpal)、TW₂CHN-20、TW₃-RUS及TW₃-carpal骨龄(以下简称为5种传统骨龄)，以及以同性别、年龄身高达标儿童5种传统骨龄为标准，计算受试儿5种传统骨龄百分位数。同时，采用AI系统分别对每例受试儿采取TW₂CHN与TW₃法，评价其AI-TW₂CHN-RUS、AI-TW₂CHN-carpal、AI-TW₂CHN-20、AI-TW₃-RUS及AI-TW₃-carpal骨龄(以下简称为5种AI骨龄)及其相应百分位数。以上述5种传统骨龄＋5种AI骨龄(以下简称为10种骨龄)相应的P₅₀、P₂₅、P₁₀、P₃值(统称为P_n值)作为诊断CGHD患儿临界值，分别计算其诊断CGHD患儿的敏感度、特异度、约登(Youden)指数、准确率、阳性似然比、阴性似然比、阳性预测值、阴性预测值。采用Kappa值评价2组受试儿5种传统骨龄百分位数与对应的5种AI骨龄百分位数评价结果的一致性，以及2位医师对2组受试儿TW₂CHN-RUS骨龄百分位数评价结果一致性。绘制上述10种骨龄百分位数诊断CGHD患儿的受试者工作特征(ROC)曲线，并计算曲线下面积(AUC)。采用配对t检验，对2组受试儿TW₂CHN骨龄与TW₃骨龄进行比较。本研究遵循的程序符合2013年新修订的《世界医学协会赫尔辛基宣言》要求。2组受试儿年龄、性别构成比等一般临床资料比较，差异均无统计学意义(P>0.05)。 结果①采用10种骨龄的P_n值分别作为诊断CGHD临界值，对133例受试儿CGHD诊断结果显示，除了TW₃-RUS骨龄中，以骨龄≤P₁₀作为诊断CGHD患儿临界值时的诊断准确率最高(85.0%)，TW₂CHN-RUS、TW₂CHN-carpal、TW₂CHN-20、TW₃-carpal、AI-TW₂CHN-RUS、AI-TW₂CHN-carpal、AI-TW₂CHN-20、AI-TW₃-carpal、AI-TW₃-RUS骨龄中，均为以骨龄≤P₂₅作为临界值时，对CGHD的诊断准确率最高，分别为81.9%、75.2%、88.0%、78.2%、75.2%、73.6%、81.2%、72.9%、78.9%。②一致性检验结果显示，2组受试儿TW₂CHN-RUS与AI-TW₂CHN-RUS、TW₂CHN-carpal与AI-TW₂CHN-carpal、TW₂CHN-20与AI-TW₂CHN-20、TW₃-RUS与AI-TW₃-RUS、TW₃-carpal与AI-TW₃-carpal骨龄百分位数评价结果均为中等一致性，Kappa值分别为0.445、0.578、0.570、0.446、0.430(均为P<0.001)。③对2位医师对2组受试儿TW₂CHN-RUS骨龄百分位数评价结果进行一致性检验显示，其Kappa值为0.790(P<0.001)，一致性较高。④绘制10种骨龄百分位数评价结果诊断CGHD的ROC曲线分析结果显示，TW₂CHN-RUS、TW₂CHN-carpal、TW₂CHN-20、TW₃-carpal、TW₃-RUS、AI-TW₂CHN-RUS、AI-TW₂CHN-carpal、AI-TW₂CHN-20、AI-TW₃-carpal、AI-TW₃-RUS骨龄百分位数诊断CGHD患儿的AUC分别为0.932、0.859、0.915、0.895、0.844、0.823、0.805、0.866、0.860、0.764(均为P<0.001)。⑤133例受试儿的TW₃-RUS、TW₃-carpal、AI-TW₃-RUS、AI-TW₃-carpal骨龄，均分别显著低于TW₂CHN-RUS、TW₂CHN-carpal、AI-TW₂CHN-RUS、AI-TW₂CHN-carpal骨龄，并且差异均有统计学意义(t＝21.746、25.287、16.498、9.290，P<0.001)。 结论TW₂CHN法、TW₃法对CGHD患儿骨龄评价及诊断均有临床价值，TW₂CHN-RUS骨龄对于CGDH患儿诊断效能高。四川地区儿童TW₃骨龄较TW₂CHN骨龄低，TW₃法可能不完全适用于四川地区儿童骨龄评价。AI系统对于四川地区CGHD患儿骨龄评价结果与传统骨龄评价结果具有中等一致性，可为临床医师评价受试儿骨龄提供帮助。     

Meek植皮术和微粒皮移植术治疗特大面积深度烧伤患者的效果比较

目的:比较Meek植皮术和微粒皮移植术治疗特大面积深度烧伤患者的效果。方法:回顾性分析2018年6月至2020年6月该院烧伤科收治的100例特大面积深度烧伤患者的临床资料,按手术方法不同分为对照组和研究组各50例。对照组采用微粒皮移植术,研究组采用Meek植皮术。比较两组植皮效果、手术相关指标(手术时间、创面愈合时间、住院时间和治疗费用)、患者满意度和并发症发生率。结果:研究组植皮优良率为90.00%(45/50),显著高于对照组的56.00%(28/50),植皮达优率为60.00%(30/50),显著高于对照组的20.00%(10/50),差异均有统计学意义(P<0.05);研究组手术时间、住院时间、创面愈合时间均显著短于对照组,治疗费用和并发症发生率均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);研究组满意度为96.00%(48/50),显著高于对照组的76.00%(38/50)。结论:Meek植皮术治疗特大面积深度烧伤患者的效果优于微粒皮移植术,能缩短手术时间、创面愈合时间和住院时间,降低并发症发生率和治疗费用,且患者满意度较好。