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深度学习结合影像组学的胸部CT新冠肺炎智能诊断模型研究 被引量：9
1
作者 徐翠莲 印宏坤 +3 位作者 伋立荣 蔡武 张伟 范国华 《罕少疾病杂志》 2021年第5期16-20,共5页
目的采用深度学习分割图像结合影像组学分类的方法构建基于胸部CT的新冠肺炎智能诊断模型并评估其诊断效能。方法回顾性分析24例COVID-19肺炎和17例普通病毒性肺炎患者的CT影像,利用基于深度学习的AI模型实现肺炎病灶的自动分割,从每一... 目的采用深度学习分割图像结合影像组学分类的方法构建基于胸部CT的新冠肺炎智能诊断模型并评估其诊断效能。方法回顾性分析24例COVID-19肺炎和17例普通病毒性肺炎患者的CT影像,利用基于深度学习的AI模型实现肺炎病灶的自动分割,从每一帧图像的病灶区域中提取影像组学特征,经过LASSO回归降维后分别采用高斯朴素贝叶斯、随机森林和极端梯度提升的方法在训练集中建立影像组学模型,并在验证集中测试模型性能。采用Dice系数评估肺炎病灶分割的准确性,采用ROC评估新冠肺炎诊断效能。结果肺炎病灶AI自动分割在单幅CT图像上的Dice系数为0.835±0.122,在整个CT序列影像上的Dice系数为0.864±0.036,与人工标记的结果有较高的一致性。通过LASSO降维筛选出9个特征参数,基于高斯朴素贝叶斯、随机森林和极端梯度提升方法的预测模型在验证集薄层CT序列上的曲线下面积分别为0.829、0.829和0.857;在厚层CT序列上的曲线下面积分别为0.786、0.743和0.743。基于三种分类器的预测模型性能基本相当,差异无统计学意义。结论深度学习结合影像组学的智能诊断模型有助于COVID-19与非COVID-19病毒性肺炎的鉴别诊断。 展开更多
关键词 COVID-19 CT 深度学习 影像组学 人工智能辅助诊断
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国外人工智能辅助自闭症谱系障碍诊断及其康复训练研究进展 被引量：4
2
作者 马博森 曾小荣 +1 位作者 龚然 李发睿 《康复学报》 CSCD 2019年第6期65-69,共5页
旨在综述国外运用人工智能技术辅助自闭症谱系障碍诊断及其康复训练的相关研究,为国内该领域的研究提供借鉴。自闭症谱系障碍是一类以社交障碍及刻板行为为核心特征的神经发育障碍性疾病。作为一种谱系障碍,其亚类之间乃至亚类内部的异... 旨在综述国外运用人工智能技术辅助自闭症谱系障碍诊断及其康复训练的相关研究,为国内该领域的研究提供借鉴。自闭症谱系障碍是一类以社交障碍及刻板行为为核心特征的神经发育障碍性疾病。作为一种谱系障碍,其亚类之间乃至亚类内部的异质性明显。近年来,自闭症谱系障碍发病率不断攀升,但早期诊断及康复训练资源匮乏。随着人工智能技术的持续进步,利用人工智能来辅助诊断自闭症谱系障碍及康复训练逐步成为研究的热点。国外的人工智能辅助诊断研究通过训练神经网络模型对相关数据进行分析来实现,这些数据主要为:①脑成像数据,由自闭症谱系障碍人群数据及匹配组人群数据组成;②多模态数据,自闭症谱系障碍婴儿或儿童产出的语言、动作、面部表情等多模态数据及诊断过程的数据。康复训练方面,基于人工智能技术的非机器人干预设备和机器人干预设备在研究中广泛使用。就非机器人干预设备的康复训练研究而言,早期研究主要关注单项交际技能的康复训练。随着人机交互技术及虚拟现实技术的进步,相关的研究逐步转向综合训练。与单项训练相比较,综合训练不仅关注交际能力,且所创设的情境更接近真实的生活语境。就机器人干预而言,相关研究包括:探讨使用机器人教授自闭症儿童社交技能的方法及效果;或探讨训练这一人群感知动作的能力;或将机器人与传统干预技术结合使用。这些研究取得两方面进展:其一,更加关照自闭症谱系障碍人群,特别是儿童的心理特点和使用体验;其二,针对缺乏个性化这一自闭症谱系障碍康复训练领域亟待解决的问题,开始探讨个性化康复技术的解决方案。目前国内自闭症谱系障碍的人工智能辅助诊断及康复训练研究得到了学界和医疗界的关注,但现有研究成果及应用还远不能满足这一庞大群 展开更多
关键词 自闭症谱系障碍 人工智能 辅助诊断 辅助康复训练
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基于窄带成像和放大内镜的诊断模型在分类结直肠腺瘤中的价值 被引量：1
3
作者 王瑞刚 蒋绚 +2 位作者 任渝棠 魏来 姜泊 《现代消化及介入诊疗》 2023年第5期554-558,563,共6页
目的结直肠腺瘤是一种常见的胃肠道疾病,结肠镜检查被认为是检出结直肠腺瘤的主要工具。本研究拟建立一套人工智能(AI)辅助的图像诊断系统,该系统具有预测腺瘤上皮内瘤变等级的功能。借助窄带成像(NBI)或放大内镜结合NBI(ME-NBI)的帮助... 目的结直肠腺瘤是一种常见的胃肠道疾病,结肠镜检查被认为是检出结直肠腺瘤的主要工具。本研究拟建立一套人工智能(AI)辅助的图像诊断系统,该系统具有预测腺瘤上皮内瘤变等级的功能。借助窄带成像(NBI)或放大内镜结合NBI(ME-NBI)的帮助,该系统最终将有利于提高结肠镜检查中对腺瘤诊断的准确性,提升工作效率。方法收集2015.10-2021.10期间,北京清华长庚医院消化内镜中心的结直肠腺瘤病例,筛选出具有代表性的763名患者,组成数据集,其中包含1049张标记的图像用于训练模型。改进和训练深度卷积神经网络,对结肠镜检查中的腺瘤进行分类。在临床验证阶段,使用一个独立的数据集,包括100张图像来测试AI诊断系统的能力。将研究对象分为五组:AI诊断系统、非内镜专家、内镜专家、非内镜专家+AI、内镜专家+AI。这五组需要逐一识别所有的NBI和ME-NBI图像,并将结论与组织病理学诊断进行比较。所有数据输入统计软件SPSS 20中进行分析,P<0.05为有统计学差异。结果在标记图像上测试时,AI诊断系统对腺瘤的分类能力已经得到证实,曲线下面积(ROC)为0.895,平均精度(mAP)为95.90%。在临床测试实验中:AI的准确性为94.00%(94/100),敏感性和特异性为94.74%(36/38)和93.55%(58/62),阳性和阴性预测值(PPV和NPV)为90.00%(36/40)和96.67%(58/60)。AI诊断系统和内镜专家组的能力是相当的,而且速度更快。非内镜专家医生组使用AI诊断系统的敏感性和特异性为(93.69±5.20)%和(93.92±3.97)%,PPV和NPV为(90.31±6.74)%和(93.54±9.74%)%。与不使用AI诊断系统相比,其诊断准确性明显提高。结论AI诊断系统在使用NBI和ME-NBI诊断结直肠上皮内瘤的级等级方面有出色的能力。更值得注意的是,AI诊断系统可以指导结肠镜初学者判断结直肠腺瘤的性质,提高其诊断准确性。 展开更多
关键词 结直肠腺瘤 上皮内瘤变 ai辅助诊断
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喀什地区智能肺结核影像云平台的开发与应用
4
作者 帕哈提江•尼加提 马依迪丽•尼加提 阿布都克尤木江•阿布力孜 《中国数字医学》 2023年第9期100-103,共4页
目的:提高喀什地区肺结核诊断的水平及效率,改善基层医疗卫生机构报告医师紧缺、阅片能力不足的状况。方法:以喀什地区第一人民医院11616例患者的胸部X线片图像及临床数据训练的人工智能算法为核心,构建结核病诊断AI模型,开发基于分布... 目的:提高喀什地区肺结核诊断的水平及效率,改善基层医疗卫生机构报告医师紧缺、阅片能力不足的状况。方法:以喀什地区第一人民医院11616例患者的胸部X线片图像及临床数据训练的人工智能算法为核心,构建结核病诊断AI模型,开发基于分布式架构的影像云平台,在喀什地区12县(市)的178所乡镇卫生院部署安装。结果:本研究所构建的结核病诊断AI模型辅助放射科医师诊断肺结核的灵敏度显著高于无AI辅助诊断(P<0.05)。在全民健康体检的应用中,建立了高效的肺结核筛查机制。结论:影像云平台的应用,提高了喀什地区肺结核筛查效率和影像诊断水平,为医联体建设及分级诊疗奠定了基础。 展开更多
关键词 人工智能 肺结核 人工智能辅助诊断
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本期专论导读--国外基于人工智能的临床决策支持系统发展及启示 被引量：14
5
作者 李军莲 陈颖 +1 位作者 邓盼盼 任慧玲 《医学信息学杂志》 CAS 2018年第6期1-6,共6页
从发展历程、典型案例两方面梳理国外基于人工智能的临床决策支持系统发展情况,分析其面临的系统标准不统一、可移植性差等挑战并对未来发展趋势进行展望,以期对我国相关领域研究人员有所启示。
关键词 临床决策支持系统 医学知识库 医疗领域 人工智能 辅助诊疗
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独立自然村老年高血压人群流行病学数据获取方法的分析 被引量：8
6
作者 侯绪良 冯永恩 +6 位作者 尹天露 陈威 徐绍华 冯丽洁 刘亚华 孙新 沈洪 《中国全科医学》 CAS 北大核心 2021年第29期3724-3728,共5页
背景我国慢性疾病早期发现、实时监测和有效控制情况仍不完善,致使临床工作者不能准确掌握高血压等慢性疾病的流行病学特征,不利于慢性疾病管理和居民健康。人工智能在居民健康档案管理中显现出优势,探索能够准确获取流行病学特征的方... 背景我国慢性疾病早期发现、实时监测和有效控制情况仍不完善,致使临床工作者不能准确掌握高血压等慢性疾病的流行病学特征,不利于慢性疾病管理和居民健康。人工智能在居民健康档案管理中显现出优势,探索能够准确获取流行病学特征的方法有利于慢性疾病的管理。目的调查独立自然村老年高血压人群流行病学特征,掌握患者确实数据资料,研究获取高血压流行病学数据的可靠方法,为更有效地开展基层防治高血压工作提供大数据支持。方法2019年6—7月调查河北省衡水市冀州区门家庄乡某独立自然村65岁以上老年人群。至2019年6月,该村总人口为2603名,村医自2016年1月开始至2019年6月使用当地卫生信息管理系统共登记管理2485名(占该村总人口95.47%),其中65岁以上老年人516名(20.76%,方法一研究对象);2019年6—7月对该村65岁以上老年人进行入户走访调查,实际参与调查416名(方法二研究对象),应答率80.62%(416/516);该独立自然村从2017年12月开始使用智能辅助诊疗系统,至2019年6月,已对2460名村民进行健康数据管理,诊疗记录9856人次,65岁以上老年人337名(方法三研究对象)。分析三种方法采集高血压流行病学数据的优缺点。方法一:根据当地卫生信息管理系统中确诊为高血压者的记录,分析高血压患病率;方法二:采用入户调查和现场检测血压的方法,分析高血压患病率、知晓率、治疗率、控制率;方法三:采用智能辅助诊疗系统中老年人群多次就诊数据记录,分析高血压患病率、知晓率、治疗率、控制率。结果三种方法中研究对象的年龄及性别构成比较,差异无统计学意义(P>0.05)。方法一确诊高血压患者226名,患病率为43.80%(226/516)。方法二确诊高血压患者313名,患病率75.24%(313/416);入户调查新发现高血压患者53名,知晓既往有高血压者260名,高血压知晓率为83.07%(260/313);近两 展开更多
关键词 高血压 老年人 患病率 流行病学 智能辅助诊疗系统
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基于残差注意力卷积神经网络的糖尿病无创检测研究
7
作者 张冰 孙蓓 +4 位作者 李明珍 杨艳辉 郭立川 周冰 宋振强 《中国数字医学》 2022年第6期87-92,共6页
目的:降低糖尿病大范围筛查的医疗成本,减轻血糖检测对患者心身的伤害,同时为高风险糖尿病人群提供一种无创、准确、高效、经济的糖尿病检测方法。方法:采用残差注意力卷积神经网络对糖尿病受试者面部图像进行有监督的机器学习,预测受... 目的:降低糖尿病大范围筛查的医疗成本,减轻血糖检测对患者心身的伤害,同时为高风险糖尿病人群提供一种无创、准确、高效、经济的糖尿病检测方法。方法:采用残差注意力卷积神经网络对糖尿病受试者面部图像进行有监督的机器学习,预测受试者未来糖尿病的发病风险;为评估该方法的应用效果,本实验招募了384例糖尿病受试者和137例血糖正常的健康志愿者,比较残差注意力网络与其他卷积神经网络的糖尿病无创检测性能。结果:采用56层残差注意力网络构建的糖尿病无创检测模型在实验中表现出的预测能力最强,准确率高达94.28%,特异性为92.94%,F1值达95.88%。结论:该预测模型检测方法耗时短、成本低且支持大范围筛查及远程诊疗,具有较强的糖尿病检测能力。 展开更多
关键词 糖尿病无创检测 卷积神经网络 ai辅助诊疗
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人工智能辅助诊断系统在宫颈液基薄层细胞学检查中的应用
8
作者 马益 何秋香 +3 位作者 马骏 胡乐寅 陈晨 李剑敏 《温州医科大学学报》 CAS 2024年第10期806-810,816,共6页
目的:利用临床数据验证人工智能辅助诊断系统在宫颈液基薄层细胞学检查中的应用价值,进一步探索人工智能技术在病理医疗领域深入发展的可行性。方法:选取2023年2月至11月温州医科大学附属第一医院的1500例宫颈液基薄层细胞学涂片,其中包... 目的:利用临床数据验证人工智能辅助诊断系统在宫颈液基薄层细胞学检查中的应用价值,进一步探索人工智能技术在病理医疗领域深入发展的可行性。方法:选取2023年2月至11月温州医科大学附属第一医院的1500例宫颈液基薄层细胞学涂片,其中包括843例膜式制片和657例沉降式制片。分析病理医师单独阅片、人工智能单独阅片及人工智能辅助医师阅片的灵敏度、特异度和准确度,并比较阅片时间。结果:人工智能辅助医师阅片预测灵敏度为92.83%,特异度为98.56%,准确度为97.33%,高于人工智能单独阅片(灵敏度81.93%、特异度92.71%、准确度90.40%)和病理医师单独阅片(灵敏度82.24%、特异度97.63%、准确度94.33%),差异有统计学意义(P<0.05)。人工智能辅助医师阅片相较于人工智能单独阅片和病理医师单独阅片在膜式制片和沉降制片方式上,灵敏度、特异度和准确率同样显著提升,差异有统计学意义(P<0.05)。此外,人工智能辅助医师阅片的平均时间为58 s/张,显著低于病理医师单独阅片时间70 s/张。结论:病理医师运用人工智能辅助诊断系统阅片具有高灵敏度、特异度及准确度的优势。运用人工智能辅助诊断系统阅片能提高筛查效率,减轻病理医师的工作压力。 展开更多
关键词 宫颈癌细胞学诊断 人工智能辅助诊断系统 宫颈癌辅助筛查
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