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机器学习算法在肝细胞癌微血管侵犯术前预测中的应用价值 被引量:19
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作者 刘红枝 林海涛 +4 位作者 林昭旺 傅俊 丁宗仁 郭鹏飞 刘景丰 《中华消化外科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期156-165,共10页
目的探讨机器学习算法在肝细胞癌微血管侵犯(MVI)术前预测中的应用价值。方法采用回顾性描述性研究方法。收集2015年5月至2018年12月福建医科大学孟超肝胆医院收治的277例肝细胞癌患者的临床病理资料;男235例,女42例;年龄为(56±10)... 目的探讨机器学习算法在肝细胞癌微血管侵犯(MVI)术前预测中的应用价值。方法采用回顾性描述性研究方法。收集2015年5月至2018年12月福建医科大学孟超肝胆医院收治的277例肝细胞癌患者的临床病理资料;男235例,女42例;年龄为(56±10)岁,年龄范围为33~80岁。患者术前均行磁共振成像检查。227例肝细胞癌患者通过计算机产生随机数方法以7∶3比例分为训练集193例和验证集84例。应用逻辑回归列线图,支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、人工神经网络(ANN)和轻量级梯度提升机(LightGBM)机器学习算法构建MVI术前预测模型。观察指标:(1)训练集及验证集患者临床病理资料分析。(2)影响训练集患者肿瘤MVI危险因素分析。(3)机器学习算法预测模型构建及其术前预测肿瘤MVI准确性比较。正态分布的计量资料以±s表示,组间比较采用配对t检验。计数资料以绝对数表示,组间比较采用χ2检验。单因素和多因素分析采用Logistic回归模型。结果(1)训练集及验证集患者临床病理资料分析:训练集和验证集患者性别(男,女)分别为157、36例和78、6例,两组比较,差异有统计学意义(χ2=6.028,P<0.05)。(2)影响训练集患者肿瘤MVI危险因素分析:训练集193例患者中,MVI阳性108例,MVI阴性85例。单因素分析结果显示:年龄、肿瘤数目、肿瘤直径、卫星病灶、肿瘤边界、甲胎蛋白(AFP)、碱性磷酸酶(ALP)和纤维蛋白原水平是影响肿瘤MVI的相关因素(比值比=0.971,2.449,1.368,4.050,2.956,4.083,2.532,1.996,95%可信区间为0.943~1.000,1.169~5.130,1.180~1.585,1.316~12.465,1.310~6.670,2.214~7.532,1.016~6.311,1.323~3.012,P<0.05)。多因素分析结果显示:AFP>20μg/L、肿瘤多发、肿瘤直径越大、肿瘤边界不光滑是影响肿瘤MVI的独立危险因素(比值比=3.680,3.100,1.438,3.628,95%可信区间为1.842~7.351,1.334~7.203,1.201~1.721,1.438~9.150,P<0.05),而年龄越大,MVI发生风险越低(比值比=0.958 展开更多
关键词 肝肿瘤 微血管侵犯 预测 机器学习 轻量级梯度提升机
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原发性肝癌大数据建设初步探索 被引量:9
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作者 王垒 郭鹏飞 +5 位作者 杨远 张翔 陈振伟 周伟平 刘景丰 吴孟超 《中华肝胆外科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期695-698,共4页
搜集海军军医大学第三附属医院、福建医科大学孟超肝胆医院及92家肝病医联体单位电子病历系统、医院信息系统、实验室信息管理系统、医学影像存档与通讯系统及样本库等肝癌临床数据,采用动态的数据提取-转化-加载流程,结合临床科研需求... 搜集海军军医大学第三附属医院、福建医科大学孟超肝胆医院及92家肝病医联体单位电子病历系统、医院信息系统、实验室信息管理系统、医学影像存档与通讯系统及样本库等肝癌临床数据,采用动态的数据提取-转化-加载流程,结合临床科研需求及大数据治理标准,构建原发性肝癌大数据(PLCBD)。PLCBD初步纳入原发性肝癌患者33 709例,包含人口信息学、病史、诊断等17个子库,1 421条维度。PLCBD建设实现了全程可视化,保证了数据的准确性和规范性,能够满足肝癌临床与科研需要。 展开更多
关键词 临床数据 实验室信息管理系统 附属医院 医联体 原发性肝癌 军医大学 医学影像存档与通讯系统 大数据治理
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基于可解释人工智能的临床决策支持系统:孟超肝病外脑 被引量:3
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作者 方国旭 郭鹏飞 +5 位作者 范鉴慧 丁宗仁 张清华 魏光亚 李海涛 刘景丰 《中华消化外科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期70-80,共11页
近年来,人工智能机器学习与深度学习技术有了飞跃的进步,利用临床决策支持系统进行辅助诊断与治疗是智慧医疗发展的必然趋势。临床医务工作者通常在追求模型高准确性的同时忽略模型的可解释性,导致使用者对系统缺乏信任感,阻碍临床决策... 近年来,人工智能机器学习与深度学习技术有了飞跃的进步,利用临床决策支持系统进行辅助诊断与治疗是智慧医疗发展的必然趋势。临床医务工作者通常在追求模型高准确性的同时忽略模型的可解释性,导致使用者对系统缺乏信任感,阻碍临床决策支持系统的落地应用。笔者团队从可解释人工智能的角度出发,在构建肝病领域的临床决策支持系统上进行初步探索,在追求模型高准确性的同时,采用数据治理技术、内在可解释性模型、对复杂模型的事后可视化、设计人机交互和提供基于临床指南的知识图谱与数据来源等方法赋予系统可解释性。 展开更多
关键词 肝脏疾病 人工智能 临床决策支持系统 数据治理 可解释
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人工智能在原发性肝癌外科治疗中的应用现状与展望 被引量:7
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作者 刘红枝 刘景丰 《临床肝胆病杂志》 CAS 北大核心 2022年第1期10-14,共5页
原发性肝癌是最常见和最致命的恶性肿瘤之一,外科治疗是其最主要的根治性手段,然而其术后复发率高、预后差。近年来,以人工智能为代表的新兴技术加速创新,日益融入原发性肝癌诊断和治疗全过程,推动人工智能在原发性肝癌外科治疗领域落... 原发性肝癌是最常见和最致命的恶性肿瘤之一,外科治疗是其最主要的根治性手段,然而其术后复发率高、预后差。近年来,以人工智能为代表的新兴技术加速创新,日益融入原发性肝癌诊断和治疗全过程,推动人工智能在原发性肝癌外科治疗领域落地应用对精准肝脏外科高质量发展具有重要意义。目前,研究人员应用人工智能技术在原发性肝癌决策制订、术前评估、手术实施、术后管理及辅助治疗等方面进行了广泛探索。本文针对人工智能在原发性肝癌外科治疗中的应用进展进行综述,以期促进人工智能应用在临床诊疗中加速落地、提高临床服务能力并最终改善患者预后。 展开更多
关键词 肝肿瘤 人工智能 外科手术
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肝病和肝癌大数据平台建设体系及其初步应用 被引量:8
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作者 刘景丰 刘红枝 +2 位作者 陈振伟 李海涛 郭鹏飞 《中华消化外科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期46-51,共6页
肝病与肝癌是威胁我国人民生命健康的常见疾病,大数据和人工智能已成为提高临床诊断与治疗水平和服务能力的重要支撑。然而,大数据的发展应用尚不成熟,主要存在以下问题:(1)海量健康医疗数据种类繁多,来源各异,但较为分散,缺乏一体化数... 肝病与肝癌是威胁我国人民生命健康的常见疾病,大数据和人工智能已成为提高临床诊断与治疗水平和服务能力的重要支撑。然而,大数据的发展应用尚不成熟,主要存在以下问题:(1)海量健康医疗数据种类繁多,来源各异,但较为分散,缺乏一体化数据存储与分析平台。(2)不同医疗中心之间数据标准不同,数据概念亦存在较大差异,以及个人表达习惯等问题,均导致数据难以处理,无法充分融合。因此,大规模健康医疗数据并不等同于健康医疗大数据。笔者团队结合东南肝胆健康大数据研究所在肝病与肝癌领域大数据平台建设方面的实践经验,提出肝病与肝癌大数据平台建设标准化体系,包括大数据联盟统筹建设大数据平台、完善的大数据标准体系、标准化数据治理流程及结合循证医学与新兴技术的大数据应用。该体系可为健康医疗大数据产业高质量发展提供全新模型,并可推广复制到其他专病领域,为建设健康中国贡献力量。 展开更多
关键词 肝疾病 肝肿瘤 大数据 人工智能 临床决策支持系统
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基于全偏振成像的数字病理方法 被引量:1
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作者 董洋 张冯頔 +10 位作者 姚悦 力超 陈丽红 尹洪芳 何宏辉 刘小龙 冯晓彬 曾楠 廖然 刘景丰 马辉 《中国科学:生命科学》 CSCD 北大核心 2023年第4期480-504,共25页
数字病理技术能够对病理切片进行高分辨率数字化,并利用计算机和数据技术对数字化图像进行定量分析和特征识别,以便降低病理医师的工作强度,提高诊断客观性和准确性,实现病理辅助诊断.全偏振显微成像是正在迅速发展的一类成像技术,具有... 数字病理技术能够对病理切片进行高分辨率数字化,并利用计算机和数据技术对数字化图像进行定量分析和特征识别,以便降低病理医师的工作强度,提高诊断客观性和准确性,实现病理辅助诊断.全偏振显微成像是正在迅速发展的一类成像技术,具有不依赖染色、不造成损伤、富含亚细胞超分辨微观结构特征信息等优点,可在不同解剖学层次和空间尺度针对生物医学样本的微观结构进行定量表征,或对生命过程进行原位、在体的动态观测,在临床病理诊断等领域已经展示出了十分诱人的应用潜力.本文从数字病理图像分析技术的概念和方法出发,简要介绍偏振成像方法以及基于偏振成像技术的数字病理图像分析方法的前瞻性研究成果,目的是展示偏振数字病理的概念、技术、方法和初步应用,并展望其潜在的应用前景和未来发展方向. 展开更多
关键词 数字化病理 偏振成像 偏振特征提取 机器学习
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基于大数据平台的肝细胞癌自动化中国分期模型研究 被引量:5
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作者 王垒 曾建兴 +2 位作者 陈振伟 郭鹏飞 刘景丰 《中华肝脏外科手术学电子杂志》 CAS 2020年第2期148-152,共5页
目的借助大数据平台构建肝细胞癌(肝癌)自动化中国分期模型。方法基于福建医科大学孟超肝胆医院东南肝胆健康大数据研究所原发性肝癌大数据平台(PLCBD)结构化的信息化系统,利用数据库视图方式,快速提取体力活动状态(PS)评分、肝功能Chil... 目的借助大数据平台构建肝细胞癌(肝癌)自动化中国分期模型。方法基于福建医科大学孟超肝胆医院东南肝胆健康大数据研究所原发性肝癌大数据平台(PLCBD)结构化的信息化系统,利用数据库视图方式,快速提取体力活动状态(PS)评分、肝功能Child-Pugh分级、肝外转移、血管侵犯、肿瘤数量、肿瘤大小等数据,采用CASE-WHEN条件判断语句构建自动化肝癌中国分期模型,并采用网页开发实现可视化。随机抽取PLCBD资料完整数据100例进行测试,由肝癌自动化中国分期模型进行自动分期,同时由4位肝胆外科主治医师及6位住院医师对测试病例进行人工分期,以多学科讨论作为金标准,观察模型的准确性和实用性。自动分期和两组人工分期比较采用单因素方差分析。结果通过数据库视图可实现PS评分、Child-Pugh分级、肝外转移、血管侵犯、肿瘤数量、肿瘤大小等分期相关维度提取,并基于上述6个方面大数据成功构建肝癌自动化中国分期模型。自动分期用时3 s,主治医师平均用时(40±6)min,住院医师用时(100±8)min,三者差异有统计学意义(F=227.90,P<0.05)。自动分期、主治医师和住院医师准确率分别为100%,(98.5±0.5)%和(96.0±3.5)%,三者差异无统计学意义(F=1.00,P>0.05)。结论借助大数据平台可以成功构建肝癌自动化中国分期模型,该模型高效、准确。 展开更多
关键词 肝细胞 肿瘤分期 大数据 数据库
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深度学习在原发性肝癌相关诊断模型中的应用与前景 被引量:3
8
作者 张清华 李海涛 +2 位作者 方国旭 郭鹏飞 刘景丰 《临床肝胆病杂志》 CAS 北大核心 2022年第1期20-25,共6页
深度学习是机器学习通过大量数据训练及分析来模拟人脑的学习行为而获得新的知识和技能。随着医学技术的进步,医学领域积累了大量的数据,对数据的研究有助于深入了解数据内的联系与规律,从而有助于预测人类疾病的发生与预后。深度学习... 深度学习是机器学习通过大量数据训练及分析来模拟人脑的学习行为而获得新的知识和技能。随着医学技术的进步,医学领域积累了大量的数据,对数据的研究有助于深入了解数据内的联系与规律,从而有助于预测人类疾病的发生与预后。深度学习通过找出数据中隐藏的信息,在医学领域中的应用日益突出。原发性肝癌是发病率和死亡率很高的恶性肿瘤,预后差,复发率高,如何早期诊断、及时治疗、预测复发等一直是研究重点之一。本文从肝癌发生风险预测、术后复发与生存风险预测等方面闸述深度学习在肝癌诊断及复发方面的应用进展。 展开更多
关键词 肝肿瘤 深度学习 机器学习
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孟超肝病外脑2.0在人工智能临床诊疗领域的应用初探
9
作者 李海涛 刘红枝 +3 位作者 方国旭 郭鹏飞 陈振伟 刘景丰 《临床肝胆病杂志》 CAS 北大核心 2023年第12期2901-2907,共7页
目的 探讨孟超肝病外脑2.0版在临床诊疗中的初期应用。方法 使用福建医科大学孟超肝胆医院东南肝胆健康大数据研究所大数据智能信息化系统自动抓取2021年6月9日—21日入院的内外科在院病例共160例,以慢性乙型肝炎辅助诊断、肝纤维化解... 目的 探讨孟超肝病外脑2.0版在临床诊疗中的初期应用。方法 使用福建医科大学孟超肝胆医院东南肝胆健康大数据研究所大数据智能信息化系统自动抓取2021年6月9日—21日入院的内外科在院病例共160例,以慢性乙型肝炎辅助诊断、肝纤维化解读、慢性乙型肝炎分期模型、肝硬化辅助诊断、肝硬化辅助分期、原发性肝癌辅助诊断、原发性肝癌BCLC分期、原发性肝癌中国分期、Child-Pugh评分、APRI评分等智能辅助诊断工具为测试内容,评价孟超肝病外脑2.0人工智能结论的完整性、准确性。结果 所有辅助诊断工具在测试时间内提取到规范的关键维度完整率为94.17%。抓取数据的准确性方面,人工智能报告结构化准确率为97.55%;文本处理准确率为91.61%。结论 孟超肝病外脑2.0为医学专科大数据平台建设提供一种创新模式,在初期临床诊疗中作为一种辅助诊断工具,具有较高准确率。 展开更多
关键词 人工智能 孟超肝病外脑 决策支持系统 临床
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大数据和人工智能在原发性肝癌筛查与诊断中的应用 被引量:1
10
作者 刘红枝 刘景丰 《中华肝脏外科手术学电子杂志》 CAS 2023年第1期1-5,共5页
原发性肝癌(肝癌)是世界范围内常见的恶性肿瘤。GLOBOCAN 2020统计数据显示,肝癌年新发病例数居恶性肿瘤第6位,年致死病例数居恶性肿瘤第3位[1]。手术治疗是肝癌根治性治疗的重要手段,但其术后复发率高,5年生存率仅19.6%[2]。近年来,随... 原发性肝癌(肝癌)是世界范围内常见的恶性肿瘤。GLOBOCAN 2020统计数据显示,肝癌年新发病例数居恶性肿瘤第6位,年致死病例数居恶性肿瘤第3位[1]。手术治疗是肝癌根治性治疗的重要手段,但其术后复发率高,5年生存率仅19.6%[2]。近年来,随着医疗数字化、信息化、智能化的不断发展,围绕肝癌诊断、治疗和科研产生了海量的健康医疗数据,包括电子病历系统、影像检查系统、手术视频库、病理图像库、生物信息学资料等数据共同构成涵盖多元数据资源的肝癌临床与科研大数据。构建肝癌大数据平台并将人工智能等先进技术应用于临床场景是提升肝癌诊断和治疗水平、改善患者远期预后的重要手段。近年来国内外学者利用大数据与人工智能在肝癌筛查及诊断方面开展了探索与实践,取得了丰富成果。本研究对肝癌大数据与人工智能在肝癌筛查及诊断中的应用现状作一阐述。 展开更多
关键词 肝肿瘤 肝细胞 筛查 诊断 大数据 人工智能
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计算机视觉技术辅助超声检查在肝脏疾病诊治中的应用前景
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作者 方国旭 谢文婷 +5 位作者 陈开志 陈斯琦 陈敏泳 廖祥文 唐丽娜 刘景丰 《中华消化外科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期462-467,共6页
超声检查具有无辐射、无创、低成本、高效的优点,是最常用的肝脏影像学检查方法。计算机视觉技术应用于超声图像智能分析已成为智慧医疗领域的研究热点。通过大规模数据训练,构建基于机器学习算法的超声组学智能分析模型,可辅助临床诊... 超声检查具有无辐射、无创、低成本、高效的优点,是最常用的肝脏影像学检查方法。计算机视觉技术应用于超声图像智能分析已成为智慧医疗领域的研究热点。通过大规模数据训练,构建基于机器学习算法的超声组学智能分析模型,可辅助临床诊断与治疗,提高诊断的效率和准确性。笔者结合文献,评述计算机视觉技术辅助超声检查在评估肝脏弥漫性病变、肝脏局灶性病变、肝癌微血管侵犯、肝癌术后复发及肝动脉化疗栓塞术后治疗反应等方面的应用前景。 展开更多
关键词 肝疾病 计算机视觉技术 人工智能 超声 影像学检查
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生物信息学在肝细胞癌风险预测中的应用 被引量:2
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作者 方国旭 张清华 +2 位作者 黄永迎 王建民 刘景丰 《临床肝胆病杂志》 CAS 北大核心 2022年第1期15-19,共5页
生物信息学是一门交叉科学,通过综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具,来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义。随着基因组学测序技术的不断发展,产生大量的生物学数据资源,从大数据中挖掘所蕴藏的生物学意义,已成为了当... 生物信息学是一门交叉科学,通过综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具,来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义。随着基因组学测序技术的不断发展,产生大量的生物学数据资源,从大数据中挖掘所蕴藏的生物学意义,已成为了当前亟待解决的主要任务之一。本文主要归纳总结基于特征基因的肝癌风险预测模型,为肝癌的早期检测、预后和治疗方案的优化提供新观点。 展开更多
关键词 肝细胞 生物信息学 预测
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基于全偏振成像和机器学习的肝细胞癌与肝内胆管癌鉴别诊断研究
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作者 林丽燕 董佳 +5 位作者 肖伟进 彭然 吴方君 马辉 力超 刘景丰 《临床外科杂志》 2023年第2期164-167,共4页
目的探讨全偏振成像和机器学习在肝细胞癌与肝内胆管癌鉴别诊断中的作用。方法利用全偏振显微镜对术后经病理确诊为低分化肝细胞癌和低分化肝内胆管癌病例各8例进行偏振成像;病理医生根据HE切片选取3块感兴趣区域,测量每块区域的穆勒矩... 目的探讨全偏振成像和机器学习在肝细胞癌与肝内胆管癌鉴别诊断中的作用。方法利用全偏振显微镜对术后经病理确诊为低分化肝细胞癌和低分化肝内胆管癌病例各8例进行偏振成像;病理医生根据HE切片选取3块感兴趣区域,测量每块区域的穆勒矩阵,并根据穆勒矩阵参数提取分析方法计算出一系列的偏振基准参数;将偏振特征参数输入到人工神经网络模型中,采用了8折交叉验证方法对模型进行三分类的训练和验证。结果模型结果显示,基于图像偏振特征区分肝细胞癌、肝内胆管癌与除了癌变细胞以外的其他组织的准确率为0.8463,灵敏度为0.8107。结论基于全偏振成像和机器学习构建的肝细胞癌和肝内胆管癌诊断模型具有重要的病理辅助诊断价值。 展开更多
关键词 肝细胞癌 肝内胆管癌 全偏振成像 人工神经网络
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一体化风险预测平台在肝癌临床诊疗中的初步应用 被引量:1
14
作者 刘红枝 林孔英 +3 位作者 曾建兴 郭鹏飞 李海涛 刘景丰 《中国数字医学》 2022年第2期61-65,共5页
目的:介绍一种原发性肝癌一体化风险预测平台,实现风险预测模型在临床诊疗工作中的转化应用,提升精准诊疗水平。方法:基于肝癌大数据科研平台及机器学习算法,构建多种肝癌风险预测模型,并利用数据存储与分析平台融合多源异构数据,通过... 目的:介绍一种原发性肝癌一体化风险预测平台,实现风险预测模型在临床诊疗工作中的转化应用,提升精准诊疗水平。方法:基于肝癌大数据科研平台及机器学习算法,构建多种肝癌风险预测模型,并利用数据存储与分析平台融合多源异构数据,通过可视化界面展示肝癌风险预测结果。结果:一体化风险预测平台可结合临床诊疗流程,将微血管侵犯及术后复发预测风险等多个预测模型整合于同一平台,自动计算预测结果,在提高工作效率的同时避免计算烦琐带来的系统误差。结论:一体化风险预测平台可实现风险预测模型的可视化、自动化,与临床诊疗流程无缝衔接,促进风险预测模型落地应用,为肝癌临床决策提供指导。 展开更多
关键词 原发性肝癌 风险预测 机器学习 大数据 人工智能
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基于大数据平台的慢性乙型肝炎病毒感染者无创性肝纤维化人工智能模型的评估
15
作者 周丽娜 方建凯 +6 位作者 林春 潘晨 刘景丰 孙芳 周锐 陈振伟 郭鹏飞 《慢性病学杂志》 2021年第9期1313-1316,1320,共5页
目的对比肝穿刺金标准,评估天冬氨酸氨基转移酶和血小板比率指数(aspartate aminotransferase-to-platelet ratio index,APRI)、肝纤维化4因子指数(fibrosis 4,FIB-4)、肝纤维化解读3种无创性肝纤维化人工智能模型对慢性乙型肝炎病毒(he... 目的对比肝穿刺金标准,评估天冬氨酸氨基转移酶和血小板比率指数(aspartate aminotransferase-to-platelet ratio index,APRI)、肝纤维化4因子指数(fibrosis 4,FIB-4)、肝纤维化解读3种无创性肝纤维化人工智能模型对慢性乙型肝炎病毒(hepatitis B virus,HBV)感染者肝纤维化的诊断价值。方法基于福建医科大学孟超肝胆医院东南肝胆健康大数据研究所创建的APRI、FIB-4、肝纤维化人工智能模型,利用慢性乙肝大数据平台结构化的信息系统,快速提取220例患者的性别、年龄、总胆红素、丙氨酸氨基转移酶、天冬氨酸氨基转移酶、血小板、肝脏硬度值及肝穿刺病理纤维化分期等数据,综合判断每个患者的肝纤维化程度,并以肝穿刺病理的纤维化分期作为金标准,评估上述3种人工智能模型对肝纤维化判断的准确性和时效性。结果相对肝穿刺的纤维化程度分期,APRI、FIB-4、肝纤维化解读3种人工智能模型单独评估慢性HBV感染者肝纤维化的一致性不高,分别为87.73%、83.18%和82.27%,但三者综合判断的一致性可提高到94.10%,同时其借助大数据平台优势自动提取数据,迅速便捷,准确率均为100.00%,而通过临床医师对上述3种评估方法进行人工计算后得出纤维化程度的判断,准确率均有所下降,分别为96.81%,96.36%,97.73%,而且耗时明显增加,差异均有统计学意义(P<0.01)。结论基于大数据平台创建的慢性HBV感染者无创性肝纤维化人工智能模型可以更加便捷、准确地判断慢性HBV感染者的肝纤维化程度,一定程度上减少不必要的有创检查,并指导临床决策。 展开更多
关键词 慢性乙型肝炎病毒感染 肝纤维化评估 大数据
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