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1.
目的 研究内镜超声检查术(endoscopic ultrasound,EUS)判断早期胃癌浸润深度的准确性及影响因素。方法 回顾性分析2014年1月—2020年8月于北京友谊医院就诊、行EUS且EUS分期为T1的早期胃癌患者的资料。比较EUS与术后病理浸润深度的一致性,计算EUS判断早期胃癌浸润深度的准确率、灵敏度及特异度,并探究影响EUS准确性的相关因素。单因素及多因素分析均采用Logistic回归模型。结果 共纳入380处病变,EUS发现黏膜内(T1a)病变301处,黏膜下层(T1b)病变79处;术后病理实际浸润深度为T1a病变320处,T1b病变60处。EUS判断早期胃癌浸润深度的准确率为77.1%(293/380),灵敏度为83.4%(267/320),特异度为43.3%(26/60)。多因素分析提示,病变位于胃上1/3部(OR=2.272,95%CI:1.266~4.080,P=0.006)、病变长径≥20 mm(OR=2.013,95%CI:1.200~3.377,P=0.008)及低分化癌(OR=2.090,95%CI:1.018~4.294,P=0.045)是影响EUS分期准确性的独立危险因素。低分化癌(OR=4.046,95%CI:1.737~9.425,P=0.001)是EUS过度分期的危险因素。结论 EUS对于早期胃癌浸润深度的判断具有一定的临床应用价值,影响EUS分期准确性的因素包括病变位于胃上1/3部、病变长径≥20 mm及低分化癌,其中低分化癌是EUS过度分期的危险因素。 相似文献
2.
目的 基于卷积神经网络技术,建立常见寄生虫卵的智能识别系统。方法 搭建FastRCNN和CNN网络系统,用已经鉴别的受精蛔虫卵、姜片虫卵、钩虫卵各200张标本显微镜下采集图像,用于系统训练;三种虫卵各100张用于识别测试;再用20张未知名混合虫卵标本进行模拟临床测试。结果 针对3种虫卵,CNN的平均鉴别准确率达到了89%,FastRCNN的平均鉴别检出率达到了99.9%,测试时间分别为53 s和28 s。使用FastRCNN对混合虫卵检测,平均检出率为97%,检测时间79 s。结论 FastRCNN和CNN都能进行大样本量的识别,但FastRCNN的识别能力比CNN更快、更准确。 相似文献
3.
目的 探讨基于深度学习的CT血流储备分数(FFRCT)在可疑冠心病病人中应用的可行性,分析缺血性病变(FFRCT≤0.80)的预测因素及对治疗决策的影响。方法 回顾性纳入因疑似冠心病行冠状动脉CT血管成像(CCTA)的病人292例,其中男187例,女105例,平均年龄(65.8±10.3)岁。利用CCTA影像将狭窄程度分为轻度 (≥25%且<50%)、中度(≥50%且<70%)和重度(≥70%且<99%)。采用基于深度学习的FFRCT软件对病人的CCTA数据进行测量。根据FFRCT数值范围将病人分为阳性组(FFRCT≤0.80,102例)和阴性组(FFRCT>0.80,190例)。2组病人的一般资料、CCTA上的血管特征及血运重建,以及基于FFRCT与CCTA制定的治疗策略的比较采用Mann-Whitney U 检验、t检验及卡方检验。采用Logistic回归分析FFRCT≤0.80的独立预测因素。结果 阳性组病人的年龄更大,男性更多,高血压、糖尿病和吸烟的比例均高于阴性组(均P<0.05)。阳性组较阴性组病人更多的表现为中重度狭窄(分别为80.4%和28.4%),更多的病人行血运重建术(分别为56.8%和11.1%),均P<0.05。74例病人(25.3%)基于FFRCT的结果治疗决策发生改变。多因素Logsitic回归分析显示,高血压(OR=2.245)、糖尿病(OR=2.238)及中重度狭窄(OR=8.837)是FFRCT≤0.80的独立预测因素(均P<0.05)。结论 基于深度学习的FFRCT技术在可疑冠心病病人中的应用是可行的,高血压、糖尿病及中重度狭窄是FFRCT≤0.80的独立预测因素,FFRCT可能影响病人的治疗决策。 相似文献
4.
提出一种面向医院患者的视觉监控跌倒检测算法,解决患者由于意外跌倒不能被及时发现的问题,为医护人员快速处理患者跌倒等异常行为提供必要的技术保障。方法:首先,基于深度神经网络模型检测监控图像中人体关节点(如肩部、肘部、腕部、胯部、膝关节等)在图像中的位置,再根据亲和度向量场模型提取人体骨架,最后计算患者躯干、腿部与地面的夹角作为判别性特征,判断监控区域内是否有患者出现意外跌倒。结果:实验结果表明,本文所提算法在实际的医院监护环境中的处理速度高达25帧/s,检测准确率高达96%。结论:该方法能够实时、准确地提取医院环境下患者的行为特征,并针对意外跌倒情况发出警报,为医护人员监测患者跌倒等异常行为提供更准确、方便的计算机辅助医疗护理方法。 相似文献
5.
为了实现对糖尿病周围神经病变(DPN)的早期预防,辅助医生进行早期诊断与决策,提出了一种基于一维卷积神经网络的DPN预测模型,对原始数据进行了一系列的预处理工作以提高数据的质量,此外数据集的特征维度较高,为了进一步提高预测模型的准确性,进行了主成分分析(PCA)降维处理,通过自主学习数据的特征信息,从中挖掘其有价值的医学信息与规律,来实现DPN的预测。通过支持向量机、BP神经网络和一维卷积神经网络分别建立了DPN预测模型。实验结果表明,一维卷积神经网络模型预测效果优于其他两个模型,其准确率、召回率、F1值、AUC值分别达到了0.983、0.916、0.923、0.98。 相似文献
6.
癌症已成为严重威胁人类健康的主要公共卫生问题。60%~70%的癌症患者需要进行放射治疗。调强放疗是当前主要的临床放疗技术。对近几年基于深度学习的影像分析与转换方法在肿瘤调强放疗计划中的应用进展及关键技术进行综述,包括计算机断层扫描(CT)、锥形束CT(CBCT)、磁共振成像(MRI)、正电子发射断层扫描(PET)引导的肿瘤调强放疗技术应用现状与发展趋势,肿瘤CT/CBCT/MRI/PET影像放疗靶区分割、影像配准以及转换深度卷积神经网络、生成对抗网络的有监督或无监督学习方法,并对未来的研究方向进行展望。 相似文献
7.
9.
【摘要】多模态医学影像信息在中枢神经系统疾病的辅助诊断以及预后预测中发挥着不可替代的作用。近些年来,人工智能的高速发展对医学大数据的处理以及精准医疗的发展带来巨大潜力。深度学习提取影像信息中高通量数据客观分析,在影像学中取得了长足的进展。本文就深度学习技术在小儿中枢神经系统影像学的应用现状进行综述,包括小儿脑组织分割、脑发育、小儿脑肿瘤、脑积水、癫痫、自闭症等,并结合临床实际总结目前存在的问题,以及对其应用前景进行展望,旨在为未来深度学习的相关影像学研究提供参考。 相似文献
10.
霍婷婷 《中国医学教育技术》2022,(1)
在教育信息化的推动下,课堂教学改革在不断地深化。文章从成果导向教育理念的内涵和实施原则出发,构建了基于成果导向教育理念的信息化教学设计框架,并重点从定义、实施、评价三个阶段所包含的九个方面深入剖析了信息化教学设计的策略要点,以期为成果导向教育理念在课堂教学中落地提供一定的借鉴。 相似文献