青年人胃癌临床及胃镜诊断分析

目的:探讨青年人胃癌临床表现、胃镜及病理特点。方法:对我院35岁以下青年人胃癌病例临床特征及胃镜诊断予以分析。结果:临床诊断正确率为37.5％,误诊率为62.5％;胃镜诊断正确率为81.3％;病理诊断阳性率为100％。结论:青年胃癌患者病程短,进展快,误诊率高,应提高青年人的胃镜检查,增加胃镜下活检率,提高临床医生对青年人胃癌的临床特征的认识。     

胃镜与256排极速CT仿真内窥镜技术在胃癌诊断中的应用

胃癌是消化道常见的肿瘤,好发于中老年男性,传统的检查方法如胃镜及X线钡餐双对比对胃癌的观察有一定的优势,但对病灶的定位、浸润程度及管腔外情况的了解受到限制。随着多排极速CT(MSCT)广泛应用,大范围容积扫描及多种模式的图像后处理技术为临床诊断及治疗提供了更丰     

近五年来胃镜检出胃癌1112例分析

我院自1982年9月至1987年2月,共做纤维胃镜检查14868例,共检出胃癌1112例,其中早期胃癌10例,进展期胃癌1102俐,980例经活检证实。兹将上述资料作一分析报道。     

胃癌胃镜活检标本端粒酶活性检测的价值

目的探讨胃镜活检标本端粒酶活性检测对胃癌诊断的价值.方法应用TRAP-PCR-ELISA方法及TRAP-银染法分别检测58例胃镜活检标本的端粒酶活性并分析其对胃癌诊断的价值.结果36例胃癌活检标本端粒酶活性水平与癌疑组相近但明显高于正常对照组.端粒酶活性的检测敏感性为88.9%,特异性为77.2%,准确性为84.5%.不同病理类型胃癌的端粒酶活性阳性检出率差异无显著性;病理分级组间亦无显著差异.用TRAP-银染法测定端粒酶活性发现端粒酶活性水平较低的标本定性分析为弱阳性,条带不清晰或条带较少.结论端粒酶活性是胃癌细胞的标志物之一.用定量法检测端粒酶活性与组织检查相结合可提高肺癌的早期诊断率.     

多层螺旋CT成像技术与胃镜在胃癌中的应用价值比较

目的:比较多层螺旋CT(MSCT)多平面重建(MPR)、仿真窥(CTVE)技术与胃镜诊断胃癌的临床价值,旨在提高多层螺旋CT成像技术对胃癌的诊断水平。方法:对82例胃癌患者行胃镜及腹部容积扫描,在工作站分别行MPR、CTVE重建成像,观察癌肿病灶、局部浸润、淋巴结及远处转移的情况,并与胃镜及手术病理对照。结果:MSCT能准确显示癌肿的发生部位、大体分型,诊断符合率为100%,同时可获得管腔外信息。胃镜显示肿瘤直观,并可获得病理资料,但在肿瘤定位及管腔外信息方面存在不足。结论:多层螺旋CTMPR、CTVE技术快捷、安全、准确,对胃癌的诊断具有很高的应用价值;与胃镜联合应用,可以更全面客观地指导医生选择科学的治疗方法,应该成为术前的常规检查项目。     

胃癌胃镜活检标本端粒酶活性检测的价值

目的：探讨胃镜活检标本端粒酶活性检测对胃癌诊断的价值。方法：应用TRAP－PCR－ELISA方法及TRAP－银染法分别检测58例胃镜活检标本的端粒酶活性并分析其对胃癌诊断的价值。结果：36例胃癌活检标本端粒酶活性水平与癌疑组相近但明显高于正常对照组。端粒酶活性的检测敏感性为88．9％,特异性为77．2％,准确性为84．5％。不同病理类型胃癌的端粒酶活性阳性检出率差异无显著性;病理分级组间亦无显著差异。用TRAP－银染法测定端粒酶活性发现端粒酶活性水平较低的标本定性分析为弱阳性,条带不清晰或条带较少。结论：端粒酶活性是胃癌细胞的标志物之一。用定量法检测端粒酶活性与组织检查相结合可提高肺癌的早期诊断率。     

刷片细胞学在胃癌及食管癌分型中的诊断价值

目的探讨刷片细胞学在胃癌及食管癌分型中的诊断价值。方法对83例刷片细胞学与病理活检结合胃镜直视下均为阳性的胃癌及食管癌进行细胞学分型和病理学分型。结果以病理学分型为标准,刷检细胞学诊断腺癌符合率为90.32%,鳞癌82.35%,未分化癌100%,未分型25.00%,总符合率为90.89%。结论纤维内窥镜刷片细胞学对胃癌及食管癌的分型诊断是可靠的。     

基于深度学习模型的S-Detect技术在甲状腺良恶性结节鉴别诊断中的应用价值

目的:探讨基于深度学习模型的超声人工智能辅助诊断技术(S-Detect技术)在甲状腺结节诊断中的临床应用价值.方法:选取2019年10月至2020年5月在河南省肿瘤医院治疗并行超声检查的甲状腺结节患者(共183例患者,183个病灶),分别由超声医生及S-Detect技术对其超声声像图特征进行分析,比较二者对不同超声特征...     

经腹胃超声与胃镜对胃癌的诊断准确性对照分析初步报告

目的 探讨经腹胃超声检查在胃癌诊断中的临床应用价值.方法 回顾性分析2010年1月至2020年5月上海交通大学医学院附属新华医院崇明分院、上海市杨浦区控江医院和上海健康医学院附属嘉定区中心医院诊治的129例胃癌患者资料.所有患者均由经腹胃超声检查首诊发现胃部病变,再行胃镜检查并以胃黏膜活检病理组织学结果最终诊断为胃癌.采用McNemar方法比较胃镜和经腹胃超声检查的提示性病灶检出率、总体定性诊断准确率和胃不同部位定性诊断准确率.结果 本组胃癌患者中进展期胃癌占93.0％(120/129),早期胃癌占7.0％(9/129).以最终病理组织学诊断为金标准,经腹胃超声检查无假阳性病例,病灶检出率为100.0％(129/129);胃镜检出胃部病灶128例,检出率为99.2％(128/129).1例胃镜未检出病灶的患者,经腹胃超声检查显示胃窦部胃壁显著增厚,而胃镜检查显示胃黏膜充血水肿及粗大皱褶,未发现其他明显异常,但术后病理证实为低分化腺癌.胃癌声像图显示为增厚性、凹陷性和隆起性病变分别占46.5％(60/129)、41.1％(53/129)和12.4％(16/129),病变胃壁的最大厚度和长径分别为(13.5±5.1)mm和(56.8±24.9)mm.经腹胃超声和胃镜检查对胃癌的诊断准确率分别为74.4％(96/129)和82.2％(106/129),两者比较差异无统计学意义(P>0.05);经腹胃超声和胃镜检查对胃窦癌、胃体癌、胃角癌、胃底癌、贲门癌、残胃癌的诊断准确率差异均无统计学意义(P均>0.05).结论 经腹胃超声具有良好的胃壁病变检出能力,积极推广应用可进一步提高胃癌的检出率和诊断准确性.     

胃癌的临床X线诊断

目的总结胃癌的临床X线表现,旨在提高本病的X线检出及诊断水平。方法随机抽取10例经胃镜加活检病理组织检查证实为胃癌的患者,对他们的临床X线资料进行回顾性分析。结果10例胃癌中早期胃癌3例,中晚期胃癌7例。3例早期胃癌中综合法上胃肠道造影的气钡双对比相肯定诊断1例;疑诊为早期胃癌、不排除胃窦炎1例;有1例漏诊;而单对比相均未见明确异常征象。7例中晚期胃癌中有2例误诊,2例均误诊为良性胃溃疡;1例疑诊为溃疡型胃癌,最后经胃镜加活检确诊为溃疡型胃癌。结论综合法上胃肠道气钡双对比造影在诊断中晚期胃癌中有很大价值,其双对比相能检出早期胃癌,其总的阳性发现率为90%。如果把疑诊包括在内,诊断正确率为60%。X线诊断胃癌必须密切结合临床,尤其要结合胃镜,必要时活检。     

基于迁移学习的全连接神经网络舌象分类方法

目的 针对深度学习在舌象分类中训练数据量大、训练设备要求高、训练时间长等问题,提出一种基于迁移学习的全连接神经网络小样本舌象分类方法。方法 应用经ImageNet海量数据集训练后的卷积Inception_v3网络提取舌象点、线等有效特征,再使用全连接神经网络对特征进行训练分类,将深度学习网络学习到的图像知识迁移到舌象识别任务中。利用舌象数据集进行训练、测试。结果 与典型舌象分类方法K最近邻（KNN）算法、支持向量机（SVM）算法和卷积神经网络（CNN）深度学习方法相比,本实验使用的两种方法（Inception_v3+2NN和Inception_v3+3NN）具有较高的舌象分类识别率,准确率分别达90.30%和93.98%,且样本训练时间明显缩短。结论 与KNN算法、SVM算法和CNN深度学习方法相比,基于迁移学习的全连接神经网络舌象分类方法可有效提高舌象分类的准确率、缩短网络的训练时间。     

基于深度学习算法人工智能肺癌病理诊断模型的开发和应用

目的 基于深度学习算法开发一种能够分析肺组织病理切片并实时给出辅助诊断的人工智能模型。 方法 回顾性收集2019年7月至2020年2月于上海市同济医院胸外科、呼吸科及上海市肺科医院超声科通过手术或活检获得肺部病变组织标本患者的资料,选取苏木精-伊红法染色的病理切片952例,其中鳞癌254例（26.68%）、腺癌278例（29.2%）、其他恶性肿瘤47例（4.94%）、良性病变373例（39.18%）。依据疾病类型将切片分层随机采样,并按照50%:30%:20%的比例分入训练集、验证集和测试集。在训练集的每张切片中随机截取10张400倍放大的单视野图像,用于YOLO v3和Google Inception v3网络的训练,分别开发良恶性区域分割模块和病理亚型分类模块,最终构成双模块并联的人工智能模型。采用同样的方式在验证集中截取单视野图像,用于模型与病理医生的诊断能力对比。在真实的病理科工作环境中,请一位医生借助人工智能模型,另一位医生使用传统方法诊断测试集中的病理切片,对比诊断结果。 结果 在验证集中,模型的良恶性鉴别敏感性（100% vs 99.65%,卡方= 4.167,P = 0.031 > 0.05）优于医生,病理亚型分类准确率（95.52% vs 94.30%,卡方= 3.422,P=0.064 > 0.05）与医生相当,但分割区域与金标准的重叠率（92.72 ± 12.75% vs 95.42 ± 6.99%,t = 7.628,P < 0.001）、良恶性鉴别的特异性（97.67% vs 99.31%,卡方= 12.000,P = 0.001 < 0.05）和准确率（99.06% vs 99.51%,?2=4.364,P = 0.037 < 0.05）都低于医生。在测试集中,两位医生在良恶性鉴别准确率（100% vs 99.47%,卡方< 0.001,P > 0.999）和病理亚型分类准确率（94.87% vs 90.6%,卡方= 1.778,P = 0.180）方面都未显示出显著的统计学差异,但使用人工智能模型辅助的医生诊断用时显著缩短（12.53 ± 10.93s vs 79.95 ± 40.02s,t = 28.939,P < 0.001）。 结论 基于深度学习算法的人工智能肺癌病理诊断模型能够协助医生快速分析苏木精-伊红法染色的肺组织病理切片,在不降低准确率的前提下,有效提高敏感性和工作效率。     

深度学习图像分割算法在胃癌病理切片中的可行性分析

目的 采用基于深度学习的胃癌病理切片分割算法实现对癌症区域的识别。方法 以U-Net网络为基本架构设计更深层次的胃癌病理切片分割算法模型Deeper U-Net （DU-Net）。采用区域重叠分割法将数据集分割成若干小块图片,然后利用预先训练好的DU-Net网络模型对分割的小图片块进行初次分割,并使用图片分类器清除假阳性样本,重新合成新样本。采用重复学习的方法使用新样本进行多次重复训练,将得到的结果应用全连接条件随机场（CRF）进行后续处理。最终得到胃癌分割图片并验证结果。结果 经过3次重复学习后,DU-Net网络模型的平均精度为91.5%,平均交叉联合度量（IoU）为88.4%;相比于未经重复学习的基础DU-Net模型,其平均精度提升了5.6%,平均IoU提升了2.9%。结论 基于深度学习的胃癌病理切片分割算法实现了精准的分割,提高了模型的泛化能力和鲁棒性,可用于辅助胃癌病理诊断。     

智能医学影像识别研究现状与展望

智能医学影像识别是基于人工智能技术,对X线片、计算机断层扫描、磁共振成像等常用医学影像学技术扫描图像和手术视频进行分析处理的过程,其发展方向主要包括智能影像诊断、影像三维重建与配准、智能手术视频解析等。智能影像诊断和影像三维重建与配准可提高影像识别的效率和质量,为疾病诊断和治疗提供帮助;智能手术视频解析可帮助外科医师学习、理解外科手术,并进一步指导手术过程。目前,对该领域的研究已取得一定的进展,正在逐步走向临床应用。本文就智能医学影像识别取得的进展进行总结,并对该领域的发展前景进行展望。     

人工智能在肿瘤病理诊断和评估中的应用与思考

人工智能在多个医学场景如疾病诊断、药物筛选、影像医学和护理医学等领域中取得了革命性的进步.病理切片属于二维图像,是人工智能的首要突破点.我国的医疗资源和病理资源丰富,而病理切片的标准化和数字化为人工智能的深度学习提供了大数据背景.我们在乳腺癌、胃癌和胆管癌病理人工智能方面进行了一系列研究,建立了标准的肿瘤细胞标注流程和深度学习流程,研发了肝门部胆管癌人工智能模型,但也发现了存在的问题,提出了解决方案.随着精准性的提高,病理人工智能有望很快进入临床实践.     

基于深度学习的白内障识别与分级

目的 利用深度学习方法自动提取眼底白内障特征,构建白内障自动分类器,并可视化分析深度网络中间层特征的逐层变换过程。方法 基于临床眼底图像,使用深度卷积神经网络（CNN）从输入数据的原始表示直接学习有用的特征,对比分析CNN自动提取的特征与预定义特征的性能表现。然后利用反卷积神经网络（DN）量化分析CNN各个中间层的特征,进一步研究输入图像中对CNN的预测贡献最大的像素集,探究CNN表征白内障的具体过程。结果 使用深度学习方法构建的分类器在四分类任务中达到0.818 6的平均准确率。与现有的预定义特征集相比,利用深度CNN自动提取的特征集能提供更好的白内障特征表示。CNN中间层特征呈现从低级抽象到高级抽象的分层变换,如梯度变化到边缘,然后到边缘状发散结构的组合,最后到血管和视神经盘信息的高级抽象,这种变换过程与临床检测白内障的诊断标准相吻合。结论 基于深度学习的分类器在性能表现上优于现有分类器。该方法对检测其他眼病也可能具有潜在的应用前景。     

深度学习技术在乳腺癌诊断中的应用

目的 构建深度学习卷积神经网络模型,提高乳腺癌诊断的智能化和信息化水平.方法 通过对真实临床中公开的乳腺癌数据集进行统计分析,运用人工智能领域的卷积神经网络模型,为医疗人员诊断恶性乳腺癌患者提供可靠的理论基础.根据建立的神经网络模型,选取当前流行的乳腺癌数据集进行建模分析,得到相应的诊断结果.结果 实验结果显示,大数据...     

老年人进展期胃癌内镜分析

探讨老年人贲门癌和其它部位胃癌的临床内镜病理特征。方法对本院１０年间经内镜病理证实的老年人贲门癌３０９例例和其它胃癌２２１例进行对比分析。结果老年人贲门癌和其它部位胃癌构成比分别为５８．３％和４１．７％，以６０－６４岁居多，且好于老年男性，以分化型腺癌为主。     

参考咨询服务中的知识转移模型构建及应用

指出了参考咨询服务的本质是知识的转移,知识转移质量直接影响参考咨询服务的质量。从理论层面分析了参考咨询服务知识转移模型构建中的5个要素与知识转移的影响因素,并提出了对策。