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PACS系统建设及医院信息化的思考 总被引:2,自引:0,他引:2
随着信息技术、数字成像技术及网络技术的高速发展,医疗行业的信息化进程也正以前所未有的速度向前推进,"打造数字化医院"正在成为越来越多大型综合医院的发展策略. 相似文献
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目的:分析并探讨影响接受外科治疗的胸腺瘤患者预后的临床、病理等因素。方法:回顾性分析南京医科大学第一附属医院胸外科2008年1—6月收治的胸腺瘤患者354例,评估分析年龄、性别、肿瘤直径、世界卫生组织(World Health Organization,WHO)病理分型、TNM分期、Masaoka?Koga分期、重症肌无力、根治性切除对患者预后的影响。结果:Kaplan?Meier单因素生存分析显示:年龄(P=0.002)、肿瘤直径(P=0.045)、WHO病理分型(P=0.051)、TNM分期(P=0.004)、Masaoka?Koga分期(P < 0.001)、根治性切除(P < 0.001)与患者预后相关。Cox多因素生存分析显示,年龄(P=0.003,危害比:10.151,95%CI:2.239~46.021)、WHO病理分型(P=0.045,危害比:3.376,95%CI:1.030~11.064)、Masaoka?Koga分期(P=0.009,危害比:5.621,95%CI:1.552~20.352)是影响胸腺瘤患者总体生存的独立预后因素。结论:胸腺瘤的早期诊断可以有效提高其外科治疗效果,积极实行根治性切除是改善胸腺瘤患者预后的重要手段,术后准确的病理分析可帮助临床医生预测患者预后。 相似文献
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目的:针对基于MRI图像对脑胶质瘤分级困难的问题,提出一种基于深度学习的脑肿瘤分级预测方法。方法:采用BraTS 2019数据集中的病例作为研究对象,基于深度学习构建由脑肿瘤分割模型、脑肿瘤分类模型及患者术后生存周期预测模型3个部分组成的脑肿瘤分级预测模型(brain tumor grading model,BTGM)。首先,基于MRI图像提取深度学习特征并完成脑肿瘤图像的分割;其次,基于监督学习方法对分割后的肿瘤图像进行分级预测;最后,基于多项式分析法,并结合患者的年龄等生理数据,预测术后脑肿瘤患者的生存周期。通过阳性预测值(positive predictive value,PPV)、Dice系数及敏感度(Sensitivity)评价分割模型的分割效果,通过预测准确率评价分类模型的分级效果,通过和方差(sum of squared error,SSE)、R平方系数评价患者术后生存周期预测模型的拟合结果。结果:分割结果表明,分割准确率(PPV)为89.1%、Dice系数为83.1%、Sensitivity为82.3%;分类结果表明,对脑肿瘤级别的预测准确率为98%;术后生存周期预测结... 相似文献
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