基于机器学习方法的前列腺癌DWI多参数分析及其应用

探究使用机器学习方法,提升对扩散加权成像(DWI)多参数图的前列腺癌(PCa)诊断的准确性。对39例前列腺癌患者、56例良性患者,进行磁共振扩散加权图像的采集,并使用传统单指数模型(Mono)、拉伸指数模型(SEM)、弥散张量成像(DTI)模型、弥散峰度成像(DKI)模型以及体内素不相干运动扩散(IVIM)模型等5种重建模型,得到共计16个参数图,而后对于每一个参数图进行直方图分析,得到相关图像特征后使用机器学习的方法进行分类。 使用支持向量机和随机森林两种分类器对前列腺病变进行良恶性分类,随机森林分类器的AUC值可以达到0.98,具有较高的分类性能。另外,对特征进行重要性排序后,发现DKI参数图是肿瘤分类的重要指标。     

人性化护理在耳鼻喉手术患者中的临床效果观察

目的分析人性化护理措施应用于耳鼻喉手术患者中的实施情况与临床效果。方法研究对象是本单位收治的140例耳鼻喉手术患者(均是在2018年4月至2019年4月收治)。将全部患者随机分组:观察组(70例)与对照组(70例)。给观察组患者实施人性化护理措施,给对照组患者实施常规护理措施。结果比较两组患者的护理效果,观察组优于对照组,经比较,差异有显著的统计学意义(P0.05)。对比两组患者对护理的满意度,观察组明显高于对照组,组间比较,差异有统计学意义(P0.05)。结论对耳鼻喉手术患者应用人性化护理措施,取得了较好的效果。