目的:评价基于深度学习的继发性肺结核CT辅助诊断模型在临床应用中的价值。方法:回顾性收集2018年12月至2023年4月在重庆市公共卫生医疗救治中心接受胸部CT平扫的2004例患者的病例资料,分为肺部正常组(544例)、普通肺部感染组(526组)和...目的:评价基于深度学习的继发性肺结核CT辅助诊断模型在临床应用中的价值。方法:回顾性收集2018年12月至2023年4月在重庆市公共卫生医疗救治中心接受胸部CT平扫的2004例患者的病例资料,分为肺部正常组(544例)、普通肺部感染组(526组)和继发性肺结核组(934例)。按照随机分组(通过R语言的sample函数实现训练集和测试集的完全随机分组)的方式,将数据集划分为训练集(1402例,70.0%)和测试集(602例,30.0%)。所有图像采用肺野自动分割算法,获得肺野区域。进一步采用BasicNet和DenseNet算法进行三组间的分类研究。采用曲线下面积(area under curve,AUC)、敏感度、特异度和准确率评价模型的分类性能。最后,在测试数据中,将最优模型与3位不同年资的放射科医生的诊断结果进行比较。结果:602例独立测试集中,DenseNet模型的性能优于BasicNet模型,两种模型的平均AUC、敏感度、特异度和准确率分别为92.1%和89.4%、79.7%和74.0%、89.4%和86.6%、86.2%和83.3%。其中,DenseNet模型的诊断性能优于低年资医生(准确率分别为90.7%和89.1%,Kappa=0.677),与中年资和高年资医生的诊断水平(准确率分别为90.7%、92.2%和95.3%,Kappa值分别为0.746和0.819)保持高度一致性。结论:DenseNet模型能较准确地识别继发性肺结核,与放射科中年资医师的诊断水准相当,可以作为继发性肺结核的辅助诊断工具。展开更多
目的基于T1加权MR结构成像探究足月新生儿大脑87脑区体积偏侧性的分布特征及脑区体积偏侧性与新生儿行为神经测查法评分之间的相关性。材料与方法回顾性分析2010年11月至2017年9月在西安交通大学第一附属医院行头颅磁共振检查(三维T1WI...目的基于T1加权MR结构成像探究足月新生儿大脑87脑区体积偏侧性的分布特征及脑区体积偏侧性与新生儿行为神经测查法评分之间的相关性。材料与方法回顾性分析2010年11月至2017年9月在西安交通大学第一附属医院行头颅磁共振检查(三维T1WI)的健康足月新生儿64例[胎龄:(39.46±1.17)孕周;男43例,女21例;生后日龄:(10.94±6.90)天],基于Developing Human Connectome Project(dHCP)87脑区分割模板,在联影智能科研平台(uAI Research Portal)利用深度学习分割技术获得新生儿大脑87脑区体积,进而计算偏侧性系数(lateralization index,LI)=100×(V_(L)-V_(R))/(V_(L)+V_(R)),(V:脑区体积),运用t检验及Pearson偏相关探究大脑区域体积偏侧性特征及LI与行为神经测查法评分之间的相关性。结果新生儿期大脑区域体积左侧偏向性(LI>0)主要分布在枕叶、丘脑、尾状核、侧脑室及小脑等区域;右侧偏向性(LI<0)主要分布在海马、扣带回、颞叶及岛叶白质等区域。其中,枕叶白质(r=-0.303,P=0.015)、枕叶灰质(r=-0.315,P=0.012)、海马(r=-0.332,P<0.01)及扣带回后部白质(r=-0.263,P=0.035)的LI与主动肌张力评分之间存在相关性;此外并未发现各脑区的LI与行为能力评分之间存在相关性。结论新生儿期大脑区域体积已呈现出显著的偏侧性特征,脑区体积偏侧性分布范围广泛,且以右侧偏向性为主;主动肌张力在枕叶灰、白质、海马及扣带回后部白质呈右半球优势分布。展开更多
文摘目的:评价基于深度学习的继发性肺结核CT辅助诊断模型在临床应用中的价值。方法:回顾性收集2018年12月至2023年4月在重庆市公共卫生医疗救治中心接受胸部CT平扫的2004例患者的病例资料,分为肺部正常组(544例)、普通肺部感染组(526组)和继发性肺结核组(934例)。按照随机分组(通过R语言的sample函数实现训练集和测试集的完全随机分组)的方式,将数据集划分为训练集(1402例,70.0%)和测试集(602例,30.0%)。所有图像采用肺野自动分割算法,获得肺野区域。进一步采用BasicNet和DenseNet算法进行三组间的分类研究。采用曲线下面积(area under curve,AUC)、敏感度、特异度和准确率评价模型的分类性能。最后,在测试数据中,将最优模型与3位不同年资的放射科医生的诊断结果进行比较。结果:602例独立测试集中,DenseNet模型的性能优于BasicNet模型,两种模型的平均AUC、敏感度、特异度和准确率分别为92.1%和89.4%、79.7%和74.0%、89.4%和86.6%、86.2%和83.3%。其中,DenseNet模型的诊断性能优于低年资医生(准确率分别为90.7%和89.1%,Kappa=0.677),与中年资和高年资医生的诊断水平(准确率分别为90.7%、92.2%和95.3%,Kappa值分别为0.746和0.819)保持高度一致性。结论:DenseNet模型能较准确地识别继发性肺结核,与放射科中年资医师的诊断水准相当,可以作为继发性肺结核的辅助诊断工具。
文摘目的基于T1加权MR结构成像探究足月新生儿大脑87脑区体积偏侧性的分布特征及脑区体积偏侧性与新生儿行为神经测查法评分之间的相关性。材料与方法回顾性分析2010年11月至2017年9月在西安交通大学第一附属医院行头颅磁共振检查(三维T1WI)的健康足月新生儿64例[胎龄:(39.46±1.17)孕周;男43例,女21例;生后日龄:(10.94±6.90)天],基于Developing Human Connectome Project(dHCP)87脑区分割模板,在联影智能科研平台(uAI Research Portal)利用深度学习分割技术获得新生儿大脑87脑区体积,进而计算偏侧性系数(lateralization index,LI)=100×(V_(L)-V_(R))/(V_(L)+V_(R)),(V:脑区体积),运用t检验及Pearson偏相关探究大脑区域体积偏侧性特征及LI与行为神经测查法评分之间的相关性。结果新生儿期大脑区域体积左侧偏向性(LI>0)主要分布在枕叶、丘脑、尾状核、侧脑室及小脑等区域;右侧偏向性(LI<0)主要分布在海马、扣带回、颞叶及岛叶白质等区域。其中,枕叶白质(r=-0.303,P=0.015)、枕叶灰质(r=-0.315,P=0.012)、海马(r=-0.332,P<0.01)及扣带回后部白质(r=-0.263,P=0.035)的LI与主动肌张力评分之间存在相关性;此外并未发现各脑区的LI与行为能力评分之间存在相关性。结论新生儿期大脑区域体积已呈现出显著的偏侧性特征,脑区体积偏侧性分布范围广泛,且以右侧偏向性为主;主动肌张力在枕叶灰、白质、海马及扣带回后部白质呈右半球优势分布。
