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深度学习算法与影像医师测量肺转移瘤体积的一致性分析
1
作者 龙创 周颖俊 《现代仪器与医疗》 CAS 2024年第4期97-100,共4页
目的 评估深度学习(Deep learning,DL)算法与放射科医师在测量肺转移瘤体积方面的一致性。方法 从湘潭市中心医院2019年6月—2023年6月收治的肿瘤患者中随机选取57例肺转移瘤患者的CT扫描图像,其中包括89个实性转移结节。使用一种商业D... 目的 评估深度学习(Deep learning,DL)算法与放射科医师在测量肺转移瘤体积方面的一致性。方法 从湘潭市中心医院2019年6月—2023年6月收治的肿瘤患者中随机选取57例肺转移瘤患者的CT扫描图像,其中包括89个实性转移结节。使用一种商业DL算法自动识别肺转移结节,并通过DL计算肺转移瘤体积(Lung metastases volume by DL,LMV-DL)。同时,两名资深放射科医师在肺窗上手动勾画肺转移结节,并使用面积求和法计算LMV-Radiologist1和LMV-Radiologist2。然后,使用Bland-Altman方法计算三组LMV之间的95%一致性界限(95%LoA),并评估一致性。结果 Bland-Altman法示:三组两两比较,其中,LMV-DL与LMV-Radiologist1、LMV-Radiologist2的95%LoA分别为-758.3~416.2mm^(3)、-627.1~518.1mm^(3),宽于Radiologist1与Radiologist2之间95%LoA-207.1~440.2mm^(3)。结论 DL算法在测量LMV方面与放射科医师表现出良好的一致性,并可作为自动测量方法替代手动测量,有助于肺结节的临床管理。 展开更多
关键词 深度学习算法 放射科医师 肺转移瘤 评估一致性 临床管理1
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口鼻吸入给药系统在GLP体系下性能验证方法的建立
2
作者 夏赵云 廖海锋 +3 位作者 吴心如 黄泽鹏 郭健敏 杨威 《现代仪器与医疗》 CAS 2024年第4期30-34,共5页
目的 建立口鼻吸入给药系统在药物非临床研究质量管理规范(Good Laboratory Practice,GLP)体系下的性能验证方法。方法 通过吸入试验相关文献中吸入系统的检测参数、质量控制关注点,以及结合仪器性能要求,在精准气溶胶吸入给药系统上建... 目的 建立口鼻吸入给药系统在药物非临床研究质量管理规范(Good Laboratory Practice,GLP)体系下的性能验证方法。方法 通过吸入试验相关文献中吸入系统的检测参数、质量控制关注点,以及结合仪器性能要求,在精准气溶胶吸入给药系统上建立口鼻吸入给药系统性能评价的方法,验证内容包括系统压力、进气流量可靠性、暴露浓度均一性、暴露系统稳定性等。结果 系统压力偏差为-1.52%~1.00%;系统进气流量CV值在-1.84%~3.40%范围内;液态吸入给药暴露浓度孔间RSD为7.70%,粉末吸入给药暴露浓度孔间RSD为15.75%;连续雾化30min,液态暴露浓度RSD为5.50%,粉末暴露浓度RSD为7.22%,温度、湿度、O_(2)浓度、CO_(2)浓度均在合格标准范围内,精准气溶胶吸入给药系统在本实验验证条件下各项性能指标均符合仪器使用的要求。结论 上述性能指标验证方法准确可靠,能够满足药物安全性评价的需要,可以为口鼻吸入给药系统在GLP体系下的性能验证提供参考。 展开更多
关键词 吸入系统 吸入给药 吸入制剂 性能验证 药物非临床研究质量管理规范1
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