数字化乳腺钼靶摄影技术教学体会

随着科技的发展和进步,医学影像设备和技术也日新月异,规范化的医学影像检查技术是进行影像诊断的基础和前提,因此,如何将理论与实践相结合,培养出专业技术水平过硬的应用型医学影像技术人才,是当前医学影像技术人才培养过程中的重要问题.本文以数字化乳腺钼靶摄影技术教学的实践经验为例,探讨和分析了数字化乳腺钼靶摄影技术教学中存在的...     

生化检验结果异常的原因分析

目的：对造成生化检验结果异常的因素进行分析,从而采取针对性措施,降低检验结果的差错率,以促使临床生化检验质量的提升。方法对本院2012年8月至2014年8月生化检验结果异常的44例案例的原始及复检结果进行回顾性分析,并分析导致结果异常的深层次原因,进行整理归类后,提出针对性改进措施,以提高检验质量。结果造成生化检验结果异常的原因包括分析前、分析中和分析后3个环节,分析前的原因包括患者准备、采血部位、采血时间、是否使用药物以及采血是否顺利、是否用错采血容器等;分析中的原因包括标本是否及时送检,仪器是否正常,试剂是否在有效期,是否按操作规程进行检测等;分析后的原因包括对异常结果的分析取舍,是否能及时发现与临床症状不符的结果并加强与临床医生的沟通。结论临床检验各个环节都会对检验结果造成影响,特别是检验前的环节,应加强对各检验环节的质量控制,采取有效措施避免随机误差和系统误差,持续提高检验质量。     

乳腺良恶性病变鉴别的MRI影像组学预测模型构建:基于随机森林、支持向量机、逻辑回归分类器

  目的  构建基于随机森林、支持向量机和逻辑回归分类器的MRI影像组学预测模型,对乳腺良恶性病变进行鉴别,并评估上述模型的诊断价值。  方法  回顾性分析在南方科技大学盐田医院进行MRI影像检查并获得手术病理的34例乳腺病变患者的动态增强MRI图像。按0.8∶0.2的比例将病例分为训练集（n=27）和测试集（n=7）。采用3D Slicer软件勾画乳腺病灶靶区并生成3D感兴趣体积,对每个感兴趣体积提取1037个影像组学特征,使用LASSO进行影像组学特征降维,然后在训练集中采用随机森林、支持向量机和逻辑回归等3种分类器分别构建乳腺良恶性病变的预测模型,并在测试集中进行评估。  结果  经LASSO降维后共选出6个影像组学特征标签进行建模,3种模型在训练集中的分类效果均非常好（曲线下面积>0.90）,其中稳定性最高的是基于逻辑回归分类器建立的乳腺良恶性病变影像组学预测模型。  结论  基于随机森林、支持向量机和逻辑回归的MRI影像组学预测模型在诊断乳腺良恶性病变方面都具有较好的诊断效能,其中逻辑回归模型更为稳定。影像组学方法可为乳腺良恶性病变的预测提供新的手段。      

低剂量CT筛查无症状体检者肺癌的初步分析

目的：低剂量计算机体层摄影(low-dose computed tomography,LDCT)是目前肺癌早期诊断的较好的检查方法,虽在临床上已经得到了广泛应用,但筛查对象的选择及肺结节的管理方案在各研究机构间仍不统一。本研究探讨LDCT在无症状体检者中检出肺结节的效果及肺结节的随访流程。方法：1 600例南方科技大学盐田区人民医院37～82岁无症状体检者接受LDCT筛查,筛查出的肺结节分成阳性结节、半阳性结节;再将阳性结节根据密度不同分为实性结节、部分实性结节、纯磨玻璃结节和胸膜结节,记录不同类型肺结节的检出数、影像表现、随访过程的变化情况,统计阳性结节术后的病理结果。结果：LDCT筛查共检出肺结节221例,检出率为13.8%;其中阳性结节79例,检出率为4.9%。检出的结节以单发(173例)、实性(133例)、半阳性结节(142例)为主,结节随访过程无变化者(177例)居多,结节增大和或密度增高(5例)均为肺癌。术后随访取得病理结果 10例,8例为肺癌(1例小细胞肺癌和7例腺癌),另外2例为良性病变(隐球菌感染和肺泡上皮不典型增生)。肺癌检出率为0.5%(8/1 600),早期肺癌...