深度卷积神经网络技术自动诊断肋骨骨折的CT应用初探

目的:探讨深度卷积神经网络（DCNN）模型在胸部CT图像上对肋骨骨折自动定位和诊断的作用。方法:回顾性纳入2 300例因胸外伤于门急诊初诊、行胸部CT检查的患者图像,其中300例为测试集。应用分割网络、关键点检测网络和骨折检测网络建立DCNN模型,对肋骨骨折定位和诊断进行训练和验证。以高年资医师诊断为金标准,应用?字2分割检验和单因素方差分析比较低年资医师、DCNN模型和在DCNN模型辅助下的低年资医师诊断肋骨骨折的精确率、召回率、F1-score和诊断用时。统计DCNN模型诊断的假阳性和假阴性病例数量。结果:在300例测试集胸部CT图像中,共发现797处肋骨骨折,DCNN模型有22例假阳性病例和62例假阴性病例。低年资医师、DCNN模型和在DCNN模型辅助下的低年资医师诊断肋骨骨折的精确率（χ2=8.85,P=0.012）和召回率（χ2=43.2,P＜0.001）有明显差别。低年资医师诊断肋骨骨折的精确率（94.2%）低于DCNN模型（97.1%）,在DCNN模型辅助下,低年资医师诊断的精确率有所增加（96.4%）,DCNN模型和在DCNN模型辅助下低年资医师诊断的精确率无明显差别（96.4%）。低年资医师诊断肋骨骨折的召回率（84.8%）低于DCNN模型（92.2%）,在DCNN模型辅助下医师诊断的召回率明显升高（94.0%）。低年资医师的诊断用时平均为（155.0±31.9）s,而DCNN模型诊断肋骨骨折仅需（4.8±1.4）s,在DCNN模型辅助下医师诊断用时可缩短至（40.6±7.0）s,三者有明显差别（F=328.1,P＜0.001）。结论:DCNN模型在胸部CT图像上可准确定位、诊断肋骨骨折,显著缩短诊断用时,减少漏诊、误诊率。     

三种不同药代动力学模型在乳腺癌诊断中的对比研究

目的 探讨Extended Tofts模型、Reference模型、Exchange模型三种不同药代动力学模型在诊断乳腺癌中的诊断效能。方法 选择2018年6月～2019年10月在我院收治的50例乳腺肿块患者按照病理学诊断结果分为乳腺良性病变组（n=19）、乳腺癌组（n=31）。所有患者在术前接受双侧乳腺DCE-MRI检查,采用Extended Tofts模型、Reference模型、Exchange模型分别计算乳腺肿瘤的定量灌注参数。对比两组患者的各项乳腺肿瘤定量灌注参数,选出具有统计学意义的定量灌注参数,绘制鉴别诊断乳腺癌的ROC曲线,比较各定量灌注参数的AUC、敏感度、特异度和准确度。结果 乳腺癌组患者Extended Tofts模型中的Ktrans、Kep、Ve、Vp 值均明显大于乳腺良性病变组,乳腺癌组Reference模型中的Ktrans、Kep 值明显高于乳腺良性病变组,乳腺癌组患者Exchange模型中的Ve、Vp值均明显高于乳腺良性病变组,差异有统计学意义（P＜0.05）。Extended Tofts模型中Ktrans、Kep 值以及Reference模型中Ktrans 值在鉴别诊断乳腺癌中具有较好的诊断价值,AUC均达到0.8以上,敏感度分别为93.55%、87.10%和83.87%,特异度分别为84.21%、73.68%和73.68%,准确度分别为90.00%、82.00%和80.00%。结论 三种药代动力学模型在鉴别诊断乳腺癌上均具有一定的诊断价值,其中Extended Tofts模型中Ktrans、Kep 值及Reference模型中Ktrans 值在鉴别诊断乳腺癌上的诊断效能相对较高。     

CT影像组学在甲状腺良恶性微小结节鉴别诊断中的价值

回顾性分析经手术病理学证实的203例甲状腺微小结节患者,其中甲状腺微小乳头状癌148例和微小结节性甲状腺肿55例,使用影像组学智能分析软件(AK)对甲状腺微小结节的CT平扫及增强图像进行组学分析,运用6种模型进行评估:Forest模型、SVM模型、KNN模型、Tree模型、Bayes模型及Logistic模型.获取不同模型对于甲状腺良恶性微小结节鉴别诊断的准确度、特异性、敏感度及AUC.平扫和增强扫描Forest模型诊断效能均最佳.平扫训练组诊断准确度99.3％、特异性97.9％、敏感度100％、AUC 0.999,测试组诊断准确度87.9％、特异性81.0％、敏感度91.1％、AUC 0.884.增强训练组诊断准确度100％、特异性100％、敏感度100％、AUC 1.000,测试组诊断准确度82.8％、特异性93.3％、敏感度71.4％、AUC 0.905.CT 影像组学 Forest模型对甲状腺微小结节的良恶性鉴别诊断具有一定的价值,平扫和增强CT影像组学分别具有较高的敏感度和特异性.     

IOTA LR2模型与医师经验诊断效能的比较

目的：国际卵巢肿瘤分析(International Ovarian Tumor Analysis,IOTA)工作组提出的logistic回归模型(IOTA LR2模型)是子宫附件肿瘤良恶性风险的预测模型。本研究对比分析IOTA LR2模型与医师主观判断对子宫附件肿块(adnexal mass,AM)良恶性的诊断效能。方法：回顾性分析616例AM的超声图像,高年资组和低年资组医师运用IOTA LR2模型及主观判断诊断AM的良恶性。以术后病理诊断为金标准,比较两种方法的诊断效能。结果：高年资组运用主观判断及IOTA LR2模型诊断恶性AM的曲线下面积分别为0.86和0.90,低年资组为0.79和0.88。高年资组主观判断诊断AM的灵敏度和特异度分别为81.0%和91.3%,低年资组为70.1%和88.7%;高年资组运用IOTA LR2模型诊断AM的灵敏度和特异度分别为79.6%和88.1%,低年资组为79.6%和81.7%。两组医师运用IOTA LR2模型诊断恶性AM的灵敏度与高年资组主观判断差异无统计学意义(均P>0.05)。结论：IOTA LR2模型对恶性AM的诊断效能与高年资医...     

Logistic回归模型和随机森林模型诊断糖尿病周围神经病变效能的比较

目的 比较Logistic回归模型和随机森林模型诊断糖尿病周围神经病变(DPN)的效能。方法 纳入2 199例DPN患者作为病例组，2 610例健康体检者作为对照组。收集19个实验室指标，包括超敏C反应蛋白、糖化血红蛋白、LDL、HDL、三酰甘油、总胆固醇、总胆红素、总蛋白、白蛋白、ALT、AST、碱性磷酸酶、γ-谷氨酰转肽酶、尿素、尿酸、血红蛋白、钙、钾、钠。使用SPSS 22.0软件构建诊断DPN的多因素Logistic回归模型，使用R 3.6.0软件构建诊断DPN的随机森林模型，采用受试者工作特征(ROC)曲线评价两种模型的诊断性能。结果 Logistic回归模型和随机森林模型诊断DPN的正确率分别为81.4%、96.7%,灵敏度分别为72.5%、98.3%,特异度分别为89.2%、95.2%,ROC曲线下面积分别为0.882、0.963。结论 随机森林模型对DPN的诊断效能优于Logistic回归模型，同时随机森林模型分析结果给出了各个变量指标的重要性评分，可为DPN的早期诊断提供重要的依据。     

基于深度学习的慢性阻塞性肺病与哮喘-慢性阻塞性肺疾病重叠分类

目的：基于医疗大数据的深度学习分析算法,提出了一种具有辅助诊断价值的慢性阻塞性肺病与哮喘-慢性阻塞性肺疾病重叠的鉴别诊断方法。方法：选择COPDGene数据集,利用Fisher评分的方法进行特征选择,使用准确率和ROC曲线对深度信念网络模型和支持向量机模型构建鉴别诊断模型,进行分析和比较。结果：使用深度信念网络模型得出的与COPD和ACO分类有关的敏感特征与已知临床诊断策略具有较高的吻合度,支持向量机模型和深度信念网络模型的分类准确率分别为85.28%和93.56%,灵敏度分别为89.73%和95.21%,特异度分别为74.10%和89.29%。结论：利用深度信念网络构建的COPD与ACO自动分类模型具有较高的鉴别诊断能力,可以有效协助临床医生对患者进行诊断。     

双变量模型在诊断试验Meta分析中的应用

目的 阐述灵敏度和特异度双变量Meta分析模型对于诊断试验的评价效果,为选择更好的诊断试验评价方法 提供依据. 方法 通过最近发表的评价2种血吸虫免疫学诊断方法 的Meta分析数据来阐述双变量随机效应模型分析方法 .结果双变量模型可直接得出待比较的几种诊断方法 的logit灵敏度、特异度及诊断优势比(DOR)均值及各自的95%CI,还可得出灵敏度均值、特异度均值以及DOR均值在2种诊断方法 间有无统计学差异,同时还能合并估计不同研究间灵敏度和特异度可能存在的关联性.结论 双变量模型保留了数据的二维特性,可以将灵敏度和特异度的效应分开估计,这比传统的SROC法得出诊断优势比的净效应更加合理.因此,双变量模型用于诊断试验评价是恰当的、灵活的,可作为经典SROC法的改进与补充.     

医疗大数据结合大语言模型的应用展望

在医学领域,大数据技术结合大语言模型的应用预计将具有巨大的影响。本文将从几个方面展望医疗大数据结合大语言模型的应用：首先是辅助医生诊断和鉴别诊断方面,其次是在循证医学领域,此外医疗大数据结合大语言模型也可以应用于辅助医生进行临床和医学研究方面。通过将医疗大数据与人工智能大语言模型相结合,可以实现更加精准、高效、智能化的医疗诊断和治疗,并将为人类的健康领域做出更大的贡献。     

基于高分辨率卷积神经网络的皮肤常见肿瘤智能诊断模型构建

目的 探究高分辨率卷积神经网络(HRNetW32)模型在皮肤常见肿瘤临床诊断中的应用。方法 基于高分辨率特征提取皮肤常见肿瘤智能诊断模型,利用HRNetW32模型,实现统一输入皮肤常见肿瘤皮肤镜图像,自动预测皮肤常见肿瘤类型的诊断结果;同时将构建的模型与VGG16、VGG19、ResNet34等常见卷积神经网络模型进行对比分析。结果 HRNetW32模型在训练集和验证集准确率分别为99.72%和95.00%,损失函数值分别为0.15和0.21,表明所构建的模型能准确高效地提取皮肤常见肿瘤皮肤镜图像的高维特征。同时HRNetW32模型表现出了优于VGG16、VGG19、ResNet34模型的精确率、召回率、Micro F1分数、灵敏度、特异度、真正率和假正率。结论 HRNetW32模型可用于常见皮肤肿瘤筛检,且诊断准确率较高,具有较高临床诊断价值。     

亚健康中医证候量化诊断标准研究思路探析

通过对亚健康中医证候量化诊断标准研究现状的剖析,立足于方法学角度,提出以亚健康"单证"为研究单元,以结构方程模型构建证-症对应模型,用受试者工作特征曲线确定诊断临界值,通过临床疗效评价诊断标准的真实性和客观性,4个步骤建立亚健康中医证候量化诊断标准,为证候诊断标准的研究提供了新的思路。     

评刊之感

欣逢《中国医院》创刊6周年、公开发行两周年之际,谈点评刊之感,以兹庆贺、纪念。 从2001年7月起,我有幸担任本刊评刊员,真诚感谢给我这一“老有所学”机会,期期通读,收获甚丰。24期,千篇文章(含动态、短讯),颇有走进没设课桌的动态医院管理大学之感。《中国医院》杂志突出特点,一是政策性强,紧跟党中央、国务院、卫生部对医院改革发展,乃至整个卫生改革发展的部署,传递信息,答疑释惑;二是科学性强,理论阐述,经验介绍,感悟体会,都遵循经济社会规律和医学科学规律;三是权威性高,政府官员,学会领导,院士、博士专家,优秀院长、主任,国内国际名士,均为本刊撰稿。本刊对医院管理者和卫生管理者及时而良好的指导作用,已为业内人士所公认和赞许。     

依从性预测研究进展

依从性差是一个普遍存在的现象,也是疾病得不到有效控制的重要因素,其对临床效果及疾病康复有重要的影响; 早期预测患者依从性状况并找出重要的影响因素,将有助于医护人员采取有针对性的干预措施,从而提高患者的依从性, 改善预后。对依从性的定义和测量工具、依从性预测模型及评分系统等系列问题进行综述,以期为开展特定疾病的依从 性预测研究提供依据。     

磁共振横向弛豫时间测量方法的研究

目的研究磁共振横向弛豫时间测量方法,使病变诊断定量计算更为简便。方法本文拟在T2测量方面借助Matlab进行测算,依据T2的数学表达式特征,采用单双指数曲线拟合法、最小二乘法对测量数据进行处理,并对三种处理方法进行比较研究。结果通过Origin9．0软件评估,数值波动双指数拟合最小、最稳定;最小二乘法较大;单指数拟合最大。但最小二乘法和单指数拟合地更快。结论三种方法均可以测出横向弛豫时间T2的值。     

中药蛇床子的研究进展

概述近年来有关蛇床子的化学成分、药理作用和临床应用和研究进展。     

子宫输卵管造影的相关影响因素分析

目的:分析子宫输卵管造影(Hysterosalpingography,HSG)中使用双腔球囊导管置管和注药过程中影响诊断的相关因素,并分析预防措施。方法:搜集2007年1月至2010年11月在本院行HSG的患者2 308例,均使用双腔球囊导管。比较不同球囊大小、导管顶端插入深度和不同通液速度对HSG的影响。结果:不同球囊大小造影剂外溢、导管脱出、发生人工流产综合征和宫腔显影不全的比例有明显差异,部分差异有统计学意义(P<0.05);导管顶端位于输卵管开口处者82.69%(640/774)同侧输卵管、宫角不显影,经调整后71.45%(553/774)同侧宫角显影,55.17%(427/774)同侧输卵管显影;导管顶端位于宫腔内、宫颈管内者有37例和7例宫腔部分显影或不显影,经调整后宫腔均正常显影;不同通液速度疼痛和输卵管再通的比例有显著的统计学差异(P<0.05),而淋巴静脉返流的比例无显著的统计学差异。结论:在子宫输卵管造影中,根据宫腔大小和位置选用适当的球囊大小、导管位置和通液速度,获得最好的显影效果同时预防手术并发症的发生。     

国外医院患者入院过程概述

合理有效的做好患者人院安排是医院面临的一个比较重要的问题,笔者简单介绍了国外医院的入院过程,并提出改进患者人院过程应准确的记录患者信息、有效的使用各种技术、以及最优化医院的资源等策略,以期为中国医院患者入院以及挂号过程提供一些借鉴。     

《伤寒论》太阴病篇评述

对《伤寒论》太阴病篇有关问题进行了评述，指出太阴病篇所论之太阴病仅是脾的病变，不包括肺的病变；太阴病篇所论之太阴病的证治很不完整，太阴病的证治散见于其他各篇，学习时当结合其他病篇，方能全面；治疗太阴病的代表方剂当为理中汤(丸)；桂枝加芍药汤证、桂枝加大黄汤证的病机是脾络瘀滞，并无表证；太阴病的转归除转愈者外，更有虚实之辨。