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广西地区不同分子分型乳腺癌的临床病理特征及预后研究 被引量：10
1
作者 练斌 洪朝寅 +6 位作者 余锦婕 叶成林 王晓婷 蒙伟宇 邱海潮 覃庆洪 韦长元 《实用医学杂志》 CAS 北大核心 2021年第22期2928-2933,共6页
目的研究分析广西不同地区和民族的乳腺癌患者分子分型及临床病理特征及预后。方法收集2015年1月1日至2018年12月31日在广西医科大学附属肿瘤医院治疗的Ⅰ-Ⅲ期乳腺癌病例1 586例,对比分析4种不同亚型乳腺癌的临床、病理特点以及与预后... 目的研究分析广西不同地区和民族的乳腺癌患者分子分型及临床病理特征及预后。方法收集2015年1月1日至2018年12月31日在广西医科大学附属肿瘤医院治疗的Ⅰ-Ⅲ期乳腺癌病例1 586例,对比分析4种不同亚型乳腺癌的临床、病理特点以及与预后的关系。结果各亚型比例为Luminal A型14.9%,Luminal B型55.0%,HER2过表达型17.7%,三阴型12.4%。不同分型患者的发病年龄、肿瘤分期、大小、病理类型、淋巴结转移数目比较差异都有统计学意义(均P <0.05)。Cox分析显示,分子分型、肿瘤大小、淋巴结转移数量、激素受体表达情况是影响OS(overall survival)的独立预后因素;分子分型、淋巴结转移数量是影响DFS(disease free survival)的独立危险因素。亚组分析显示,Luminal B型患者中,壮族人群的5年生存率低于汉族人群(94%vs. 97.8%,χ^(2)=4.623,P=0.032);桂南、桂西地区人群的5年生存率优于南宁、桂东、桂北地区人群(χ^(2)=13.805,P=0.008)。结论乳腺癌的预后与分子分型、肿瘤大小、病理类型、淋巴结转移等特征相关;广西各地区、民族间乳腺癌的分型特征无明显差异,但不同地区、民族的生活行为方式及经济状况的差异对部分类型乳腺癌的预后有一定影响。 展开更多
关键词 乳腺癌 分子分型 广西地区 预后
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剪切波弹性成像技术鉴别痛风性关节炎与非痛风性关节炎的可行性研究 被引量：2
2
作者 杨慧慧 黄小莉 +3 位作者 郑红雨 蓝蓓 曾欣欣 蒙伟宇 《广西医科大学学报》 CAS 2021年第7期1423-1426,共4页
目的:观察剪切波弹性成像(SWE)弹性模量在痛风性关节炎(GA)与非痛风性关节炎(NGA)中的差异,为临床提供一种快速便捷的鉴别诊断GA与NGA的方法。方法:选取广西壮族自治区人民医院2020年2~12月收治的GA患者82例(GA组,109个关节)和NGA患者25... 目的:观察剪切波弹性成像(SWE)弹性模量在痛风性关节炎(GA)与非痛风性关节炎(NGA)中的差异,为临床提供一种快速便捷的鉴别诊断GA与NGA的方法。方法:选取广西壮族自治区人民医院2020年2~12月收治的GA患者82例(GA组,109个关节)和NGA患者25例(NGA组,51个关节)进行超声检查,根据关节滑膜的不同超声表现将GA组分为无聚集体组、聚集体组及痛风石组。应用SWE测量GA组和NGA组关节滑膜的弹性模量平均值(Emean)、最大值(Emax)、最小值(Emin)和弥散度(ESD),分析比较两组间及GA组不同亚组之间各参数的差异;绘制受试者工作曲线(ROC曲线),计算GA组与NGA组患者弹性模量的截断点。结果:GA组与NGA组的Emean、Emax、Emin及ESD值的比较差异均有统计学意义(P<0.001);GA组不同亚组之间各参数的差异均具有统计学意义(P<0.001);以Emax=68.50 kPa、Emean=42.95 kPa、Emin=30.35 kPa作为诊断GA的截断点,ROC曲线下面积(AUC)分别为0.906、0.884、0.811;灵敏度分别为89.5%、89.5%、84.2%,特异度分别为80.4%、72.5%、74.5%。结论:剪切波弹性成像对GA与NGA有一定的鉴别诊断价值。 展开更多
关键词 痛风性关节炎 剪切波弹性成像 弹性模量值
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基于肺部超声影像组学分析联合机器学习评估重症患者血管外肺水指数
3
作者 蒙伟宇 张驰 +1 位作者 胡军涛 汤展宏 《中华危重病急救医学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1074-1079,共6页
目的:探讨与血管外肺水指数(EVLWI)相关的肺部超声影像组学特征,采用基于肺部超声的影像组学方法联合机器学习预测重症患者的EVLWI并进行效能验证。方法:采用回顾性病例对照研究方法,收集2021年11月至2022年10月广西医科大学第一附属医... 目的:探讨与血管外肺水指数(EVLWI)相关的肺部超声影像组学特征,采用基于肺部超声的影像组学方法联合机器学习预测重症患者的EVLWI并进行效能验证。方法:采用回顾性病例对照研究方法,收集2021年11月至2022年10月广西医科大学第一附属医院重症医学科收治的重症患者肺部超声视频和脉搏指示连续心排血量(PiCCO)监测结果,按照8∶2的比例随机分为训练集与验证集。从肺部超声视频取帧得到对应图像并提取影像组学特征,以PiCCO测得的EVLWI为"金标准",通过统计分析和LASSO算法对训练集影像组学特征进行筛选。采用经过筛选的影像组学特征训练8种机器学习模型,包括随机森林(RF)、极限梯度提升(XGBoost)、决策树(DT)、朴素贝叶斯(NB)、多层感知器(MLP)、K-近邻(KNN)、支持向量机(SVM)和Logistic回归(LR);绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线),评估上述模型在验证集中对EVLWI的预测效能。结果:最终共30例患者151组样本(包括906份肺部超声视频和151份PiCCO监测结果)纳入分析,其中训练集120组样本,验证集31组样本;两项数据集的性别、年龄、体质量指数(BMI)、平均动脉压(MAP)、中心静脉压(CVP)、心率(HR)、心排血指数(CI)、心功能指数(CFI)、每搏量指数(SVI)、全心舒张期末容积指数(GEDVI)、全身血管阻力指数(SVRI)、肺血管通透性指数(PVPI)、EVLWI等主要基线资料差异均无统计学意义。151份PiCCO监测结果中整体EVLWI范围为3.7~25.6 mL/kg;分层分析显示,两项数据集EVLWI均集中于7~15 mL/kg区间,EVLWI分布差异无统计学意义。通过LASSO算法筛选出2个影像组学特征,即灰阶不均匀性(权重为-0.006?464)和复杂度(权重为-0.167?583),并用于建模;ROC曲线分析显示,MLP模型具有较好的预测效能,其预测验证集EVLWI的ROC曲线下面积(AUC)高于RF、XGBoost、DT、KNN、LR、SVM、NB模型(0.682比0.658、0.657、0.614、0.608、0.596、0.557、0.472)� 展开更多
关键词 肺部超声 影像组学 血管外肺水指数 机器学习
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