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1.
目的 探讨儿童颞骨骨折的临床特点及治疗策略。 方法 回顾性分析2014年7月~2021年7月首都医科大学附属北京儿童医院确诊的477例18岁以下颞骨骨折患儿的临床资料,包括患儿性别、年龄、受伤原因、影像学、面神经及听力学评估、并发症、治疗及预后。 结果 477例颞骨骨折患儿中男358例、女119例,男女比例为3∶1,年龄范围为0~18岁,中位年龄9岁,其中6例为双侧。交通事故是受伤主要原因(57.23%),其次为跌倒(23.69%)。最常见的临床症状为鼓室积血和耳出血,通常3周~1个月消失。纵行骨折253耳(52.38%),横行骨折35耳(7.25%),混合型骨折48耳(9.93%),其他不能进行分型147耳(30.43%),表现为轻微骨折线。听力受损372例(77.02%);面神经损伤28例(5.80%),其中8例为内听道及以上层面损伤;脑脊液耳漏47例(9.73%);鼓膜穿孔15例(3.11%)。合并颅内损伤78例(16.35%),全身多发损伤19例(3.98%)。即发性面瘫10例,1例恢复良好(10.00%);迟发性面瘫18例,15例恢复良好(83.33%)。耳科并发症的处理经手术治疗10例,包括8例鼓室探查+听骨链重建,术后听阈恢复正常。2例面神经减压术,术后House-Brackmann面神经功能分级(HB分级)Ⅴ级恢复至Ⅱ级。 结论 儿童颞骨骨折中,男童常见,最常见的受伤原因为交通事故。鼓室积血、鼓膜穿孔、脑脊液耳漏和传导性耳聋经保守治疗多可治愈,外伤所致听骨链骨折或脱位经手术治疗预后良好,外伤所致内听道区域骨折可引起极重度感音神经性耳聋和完全性面瘫,预后较差。  相似文献   
2.
3.
4.
约1/4的难治性颞叶癫痫患者的发作无法通过常规前颞叶切除术得到有效控制,这可能是因为疾病存在多种复杂的亚型,且部分亚型涉及颞叶外的脑区病变。基于多模态脑影像特征,使用隐含狄利克雷分布模型可以估计潜在疾病因子及各因子在患者大脑内的表达程度,有助于个体精准分型。该研究通过PET/MR同步一体扫描仪采集了86名难治性颞叶癫痫患者的T1加权影像和FDG PET影像,并采集了39名健康志愿者的T1加权影像和36名健康志愿者的FDG PET影像作为对照。该研究提取与癫痫病理相关的灰质体积和葡萄糖摄取值,使用隐含狄利克雷分布进行分型,将疾病因子的数量分别设为3、4、5,进行多次实验,并对四因子模型中的各疾病因子与临床指标之间的关系进行统计分析。研究发现,选取不同数量的疾病因子进行分型时得到的结果具有一定的相似性。在四因子模型中存在与病灶偏侧性、癫痫发作年限和认知能力显著相关(P<0.05)的疾病因子。该研究对颞叶癫痫分型具有一定的参考价值。  相似文献   
5.
6.
ObjectiveImprovement in the quality of life is reflected in the narrowing of the gap between health-adjusted life expectancy (HALE) and life expectancy (LE). The effect of megacity expansion on narrowing the gap is rarely reported. This study aimed to disclose this potential relationship.MethodsAnnual life tables were constructed from identified death records and population counts from multiple administrative sources in Guangzhou, China, from 2010 to 2020. Joinpoint regression was used to evaluate the temporal trend. Generalized principal component analysis and multilevel models were applied to examine the county-level association between the gap and social determinants.ResultsAlthough LE and HALE in megacities are increasing steadily, their gap is widening. Socio-economic and health services are guaranteed to narrow this gap. Increasing personal wealth, a growing number of newborns and healthy immigrants, high urbanization, and healthy aging have helped in narrowing this gap.ConclusionIn megacities, parallel LE and HALE growth should be highly considered to narrow their gap. Multiple social determinants need to be integrated as a whole to formulate public health plans.  相似文献   
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8.
Lipomas are common benign tumours that can occur in most parts of the body. Lipomas arising from the deep temporal fat pad, found between the two layers of the deep temporal fascia, are rare, however; there has been only one documented case report to our knowledge. We describe a second case arising from the temporal fat pad in a patient treated at our unit, having previously reported the first one, and discuss the relevant anatomy and management.  相似文献   
9.
10.
Breast tumor segmentation is an important step in the diagnostic procedure of physicians and computer-aided diagnosis systems. We propose a two-step deep learning framework for breast tumor segmentation in breast ultrasound (BUS) images which requires only a few manual labels. The first step is breast anatomy decomposition handled by a semi-supervised semantic segmentation technique. The input BUS image is decomposed into four breast anatomical structures, namely fat, mammary gland, muscle and thorax layers. Fat and mammary gland layers are used as constrained region to reduce the search space for breast tumor segmentation. The second step is breast tumor segmentation performed in a weakly-supervised learning scenario where only image-level labels are available. Breast tumors are first recognized by a classification network and then segmented by the proposed class activation mapping and deep level set (CAM-DLS) method. For breast anatomy decomposition, the proposed framework achieves Dice similarity coefficient (DSC) of 83.0 ± 11.8%, 84.3 ± 10.0%, 80.7 ± 15.4% and 91.0 ± 11.4% for fat, mammary gland, muscle and thorax layers, respectively. For breast tumor recognition, the proposed framework achieves sensitivity of 95.8%, precision of 92.4%, specificity of 93.9%, accuracy of 94.8% and F1-score of 0.941. For breast tumor segmentation, the proposed framework achieves DSC of 77.3% and intersection-over-union (IoU) of 66.0%. In conclusion, the proposed framework could efficiently perform breast tumor recognition and segmentation simultaneously in a weakly-supervised setting with anatomical constraints.  相似文献   
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