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目的 基于术前增强CT动脉期与静脉期图像分别提取影像组学参数联合临床参数构建影像临床联合模型评估肝细胞癌(HCC)患者是否微血管侵犯(MVI)。方法 回顾性搜集重庆医科大学附属第三医院以及重庆医科大学附属大学城医院2016年3月至2021年3月术后经病理证实有无MVI的HCC患者。以重庆医科大学附属第三医院的HCC患者为第一中心,以分层随机为原则将MVI阳性和MVI阴性的患者按照7∶3比例分为训练组和内部测试组,以重庆医科大学附属大学城医院患者为外部验证组,对所有患者进行原发病灶分割后,分别根据动脉期和静脉期进行影像组学特征提取。以训练组患者是否MVI阳性为研究标签,采用最小冗余最大相关(mRMR)以及套索算法(LASSO)进行影像组学特征降唯,并构建影像组学标签(Radscore);继而对临床参数进行特征降唯,以训练组患者是否MVI阳性为研究标签,采用多元逻辑回归构建临床模型Clinics。同时纳入联合临床模型中的临床参数与Radscore构建多元逻辑回归模型评估训练组患者是否MVI阳性,采用受试者工作特征曲线(ROC)评估Radscore, Clinics以及联合模型诊断MVI阳性... 相似文献
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目的 探讨人工智能(AI)在冠状动脉CT血管造影(CCTA)的图像后处理和诊断报告中的应用价值。 方法 选取重庆医科大学附属第三医院于2019年4月至7月就诊的64例疑似冠心病患者,其中男性40例、女性24例,年龄(62.16±14.13)岁。所有患者均行CCTA扫描,按照李克特量表评分标准对原始图像质量进行评分,分别进行人工和AI图像后处理,比较二者的用时及合格率、诊断报告的用时及对冠状动脉斑块的诊断效能。 结果 CCTA扫描后,冠状动脉AI图像后处理的时间约3 min,合格率为92.2%(59/64);人工后处理的时间为20~30 min。与人工处理相比,冠状动脉AI后处理的图像中冠状动脉管壁更光滑、小分支显示更全面、血管对比更清晰,并且能自动识别冠状动脉狭窄。冠状动脉AI图像的诊断报告在图像重建后即可完成(<1 min),而人工的诊断报告需15 min左右才能完成。冠状动脉AI与人工对冠状动脉斑块检出的灵敏度几乎一致,分别为93.3%和92.0%;人工诊断报告对斑块检出的特异度达100%,而AI的特异度为93.8%。 结论 冠状动脉AI在图像后处理速度、图像质量及报告诊断的效率方面具有一定优势,有望成为CCTA分析的有效辅助工具。 相似文献
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目的评估X线摄片在诊断乳腺癌腋窝淋巴结转移中的应用价值。方法对165例乳腺癌患者进行术前X线摄片,对其进行乳腺X线诊断分类评估,取患者腋窝淋巴结密度最高或体积最大一枚进行病理检查,将其与手术后的病理结果对照分析。结果 165例乳腺癌患者术后病理检查提示腋窝淋巴结转移82例;X线能显示腋窝淋巴结的106例中病理证实有腋窝淋巴结转移56例,不能显示腋窝淋巴结的59例中病理证实有腋窝淋巴结转移26例;腋窝淋巴结转移的可能性与淋巴结密度、短径大小以及乳腺X线诊断分类相关。结论乳腺X线摄片是判断乳腺癌腋窝淋巴结有无转移简便而基本的影像学检查方法,有利于患者的术前全面评估。 相似文献
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