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基于CT的深度学习模型在甲状腺结节良恶性鉴别中的应用 被引量：4
1
作者 王洪杰 于霞 +1 位作者 张鸣 张恩东 《中国中西医结合影像学杂志》 2020年第2期195-197,共3页
目的:构建和验证一个用于CT自动识别甲状腺结节的深度学习模型,旨在提高CT医师对甲状腺结节的诊断水平。方法:从医院数据库中选取经手术病理证实的甲状腺结节患者672例,选取330例(其中恶性280例,良性病变50例)用于深度学习模型的训练,余... 目的:构建和验证一个用于CT自动识别甲状腺结节的深度学习模型,旨在提高CT医师对甲状腺结节的诊断水平。方法:从医院数据库中选取经手术病理证实的甲状腺结节患者672例,选取330例(其中恶性280例,良性病变50例)用于深度学习模型的训练,余342例用于模型验证,同时再由3名不同年资的CT医师进行诊断,并统计相关结果。结果:深度学习模型用于甲状腺结节的诊断准确率91.8%、敏感度84.5%、特异度87.8%,每例诊断时间为(0.30±0.02)s,均优于3名医师(均P<0.05)。结论:深度学习模型用于甲状腺结节的诊断具有较高的准确率、特异度和敏感度,可辅助CT医师实时诊断甲状腺结节。 展开更多
关键词 甲状腺结节 人工智能 诊断 鉴别 体层摄影术 X线计算机
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新生儿呼吸窘迫综合征超声诊断与分度多中心前瞻性研究 被引量：13
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作者 刘敬 李洁 +17 位作者 单瑞艳 邓碧滢 王英俊 黄荔涵 宗海峰 徐彦磊 孟琼 刘艳 曹海燕 管亚丽 于霞 涂昊 刘女霞 游楚明 袁丽 张丽 刘燕妮 邱如新 《中国小儿急救医学》 CAS 2020年第11期801-807,共7页
目的肺脏超声(lung ultrasound,LUS)已经成功用于新生儿呼吸窘迫综合征(respiratory distress syndrome,RDS)的诊断,但尚缺乏多中心、前瞻性研究予以验证,也没有关于RDS超声分度的研究报告。本研究将通过对RDS超声诊断的多中心前瞻性研... 目的肺脏超声(lung ultrasound,LUS)已经成功用于新生儿呼吸窘迫综合征(respiratory distress syndrome,RDS)的诊断,但尚缺乏多中心、前瞻性研究予以验证,也没有关于RDS超声分度的研究报告。本研究将通过对RDS超声诊断的多中心前瞻性研究,探讨对RDS进行超声分度的必要性及不同程度RDS的超声影像学特点。方法所有参与者均参加过全国新生儿肺脏超声培训班,并在全国新生儿肺脏超声培训基地接受为期3~6个月的肺脏超声系统培训。在2018年6月至2020年5月期间符合RDS超声诊断标准、资料完整的病例纳入本研究。患儿入院后即刻完成LUS检查,部分患儿同时接受胸部X线检查,在LUS检查前或后立即完成动脉血气分析。根据LUS表现、患儿有无严重并发症对RDS进行分度。结果研究期间共收集合格病例275例。其中早产儿220例、足月儿55例;原发性RDS 117例(42.5%)、继发性RDS 158例(57.5%)。RDS患儿的LUS表现分为3种:(1)磨玻璃征样肺实变:50例患儿入院时(首次)LUS表现为磨玻璃征;其中28例被认为系湿肺、未予特殊处置,复查LUS在0.5~4 h内出现典型雪花征样肺实变;22例给予机械通气和补充外源性肺表面活性物质治疗者,18例病情在6~12 h内控制,4例(严重宫内感染所致)肺部病变继续发展、复查LUS呈现典型雪花征样肺实变且累及范围扩大。(2)雪花征样肺实变:204例患儿入院时LUS表现为雪花征样肺实变,其中38例患儿程度稍轻:肺实变仅累及1~2个肋间隙,其中15例予有创呼吸支持者均在4~12 h恢复;12例予无创呼吸支持者,7例恢复好转、5例发展至重症;另外11例未给予任何形式呼吸支持治疗者在1~4 h内发展至重症。30例患儿肺实变程度较重,入院时雪花征已累及12个肺分区。其余136例患儿肺实变程度介于上述二者之间。(3)雪花征样肺实变伴并发症形成:21例患儿虽然雪花征样肺实变没有累及所有肺分区,但已引起� 展开更多
关键词 呼吸窘迫综合征 肺脏超声 超声诊断 超声分度 多中心研究 婴儿 新生
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超声人工智能联合TI-RADS分类在甲状腺结节鉴别诊断中的辅助价值 被引量：6
3
作者 王洪杰 于霞 +2 位作者 张恩东 马立勇 汤华晓 《中国中西医结合影像学杂志》 2021年第1期81-84,共4页
目的:探讨超声人工智能联合美国放射学会甲状腺影像与报告系统(TI-RADS)分类在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的价值。方法:回顾性分析860例(共920个结节)行甲状腺手术的患者,术前均行超声检查,并与术后组织病理学结果对照,比较人工智能、T... 目的:探讨超声人工智能联合美国放射学会甲状腺影像与报告系统(TI-RADS)分类在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的价值。方法:回顾性分析860例(共920个结节)行甲状腺手术的患者,术前均行超声检查,并与术后组织病理学结果对照,比较人工智能、TI-RADS分类及两者联合诊断的效能,采用Kappa检验分析不同诊断方式的一致性。结果:人工智能、TI-RADS及联合检查诊断甲状腺恶性结节的准确率分别为78.80%(725/920)、80.98%(745/920)及85.00%(782/920);敏感度76.36%(252/330)、80.61%(266/330)及86.36%(285/330);特异度分别为80.17%(473/590)、81.19%(479/590)及84.24%(497/590)。ROC曲线分析人工智能、TI-RADS分类及联合诊断甲状腺恶性结节的AUC分别为0.783、0.792及0.853(Z=1.465,P=0.143)。结论:人工智能与TI-RADS分类对甲状腺结节均具有较高的诊断效能,联合诊断能更有效地鉴别甲状腺结节的良恶性。 展开更多
关键词 超声检查 人工智能 甲状腺影像与报告系统 甲状腺结节
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人工智能辅助超声对甲状腺结节检出的研究进展 被引量：7
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作者 王洪杰 于霞 张恩东 《中国中西医结合影像学杂志》 2020年第4期424-426,共3页
近年来甲状腺结节发病率持续升高,早期精准检出甲状腺癌对患者治疗及生存期有重要意义。人工智能是一门新兴的技术科学,应用极为广泛,已有不少学者对人工智能在甲状腺结节检出中的应用进行了深入研究,现就人工智能在超声检测甲状腺结节... 近年来甲状腺结节发病率持续升高,早期精准检出甲状腺癌对患者治疗及生存期有重要意义。人工智能是一门新兴的技术科学,应用极为广泛,已有不少学者对人工智能在甲状腺结节检出中的应用进行了深入研究,现就人工智能在超声检测甲状腺结节中的临床应用及研究进展进行综述。 展开更多
关键词 人工智能 甲状腺结节 深度学习
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