目的经颅超声成像技术作为高效率、低成本且无创的诊断手段,已逐步应用于帕金森病患者认知功能障碍诊断。由于经颅超声图像信噪比低、成像质量差、目标组织复杂且相似度高,需要依赖专业医生手动检测。但是人工检测不仅费时费力,还可能因为操作者的主观因素影响,造成检测结果出现差异性。针对这一问题,提出了一种基于Swin Transformer和多尺度深度特征融合的YOLO-SF-TV(YOLO network based on Swin Transformer and multiscale deep feature fusion for third ventricle)模型用于经颅超声图像三脑室检测,以提高临床检测准确率,辅助医生进行早期诊断。方法YOLO-SF-TV模型在YOLOv8的基础上使用基于窗口注意力的Swin Transformer作为模型特征提取网络,并引入空间金字塔池化合模块SPP-FCM(spatial pyramid pooling fast incorporating CSPNet and multiple attention mechanisms)扩大网络感受野,并增强多尺度特征融合能力。在网络的多尺度特征融合部分结合深度可分离卷积和多头注意力机制,提出了PAFPN-DM(path aggregation and feature pyramid network with depthwise separable convolution)模块,并对主干特征输出层增加多头注意力机制,以提高网络对不同尺度特征图中全局和局部重要信息的理解能力。同时,将传统卷积替换为深度可分离卷积模块,通过对每个通道单独卷积提高网络对不同通道的敏感性,以保证模型准确度的同时降低训练参数和难度,增强模型的泛化能力。结果在本文收集的经颅超声三脑室图像数据及对应标签的数据集上进行实验,并与典型的目标检测模型对比。实验结果表明,本文提出的YOLO-SF-TV在经颅超声三脑室目标上的平均精确度均值(mean average precision,mAP)达到98.69%,相比于YOLOv8提升了2.12%,与其他典型模型相比检测精度达到最优。结论本文提出的YOLO-SF-TV模型在经颅超声图像三脑室检测问题上表现优秀,SPP-FCM模块和PAFPN-DM模块可以增强模型检测能力,提高模型泛化性和鲁棒性。同时,本文制作的数据集将有助于推动经颅超声三脑室图像检测问题的研究。
目的探讨协同护理管理模式下多元化手功能锻炼对脑梗死手部功能障碍患者康复效果的影响。方法前瞻性选取2021年7月至2023年1月于南昌大学第二附属医院诊治的脑梗死手部功能障碍患者100例为研究对象,根据分层随机抽样法将其分为联合组(n=50)和对照组(n=50)。对照组患者行常规治疗和康复训练,联合组患者在对照组的基础上联合协同护理管理模式下多元化手功能锻炼。比较两组患者干预前后的Fugl-Meyer运动功能评估(Fugl-Meyer assessment,FMA)量表、脑卒中专用生活质量量表(stroke-specific quality of life scale,SS-QOL)、视觉模拟评分法(visual analogue scale,VAS)评分及康复依从性和康复训练满意度。结果干预3个月后,两组患者的FMA量表评分和SS-QOL评分均显著高于本组干预前,VAS评分和肿胀程度均显著低于本组干预前(P<0.05),联合组患者的FMA量表评分和SS-QOL评分均显著高于对照组,VAS评分和肿胀程度均显著低于对照组(P<0.05);联合组患者的肌力、康复依从性、康复满意度均显著高于对照组(P<0.05)。结论协同护理管理模式下多元化手功能锻炼可改善脑梗死手部功能障碍患者的肢体运动功能和生活质量,缓解疼痛和肿胀程度,提高患者的康复依从性,值得临床推广使用。
目的探讨多发性硬化(MS)和视神经脊髓炎谱系疾病(NMOSD)脊髓结构的改变及其与临床残疾之间的关系。方法该研究为横断面研究。回顾性分析2018年1月至2021年10月来自7个医疗中心的124例MS患者(MS组)、101例水通道蛋白4抗体阳性的NMOSD患者(NMOSD组)以及110名健康对照(HC组)的临床和影像学资料。所有受检者均接受3D T 1WI检查,分割并测量上颈髓平均横截面积(MUCCA)。所有受检者均完成了基线和随访的扩展残疾状态量表(EDSS)评分,以及基线25英尺步行实验(T25FW)和九孔钉测试(NHPT)。根据随访EDSS评分将患者分为EDSS进展和未进展。3组间的MUCCA比较使用协方差分析,将年龄和性别作为协变量予以控制,组间两两比较采用HSD检验。采用单因素线性回归、单变量logistic模型筛选预测MS组和NMOSD组基线临床残疾状态或EDSS进展的候选预测因子,采用L1正则化多因素线性回归分析预测基线临床残疾状态或EDSS进展独立预测因子。将独立预测因子联合建立logistic回归模型,采用受试者操作特征和曲线下面积(AUC)分析模型评估EDSS进展的效能。结果144例患者完成随访EDSS评分,随访时间3.30(1.10,6.42)年,其中MS组82例、NMOSD组62例。以性别和年龄作为协变量,MS组、NMOSD组、HC组MUCCA总体差异具有统计学意义(P=0.001),其中MS组的MUCCA小于HC组,差异具有统计学意义(t=-2.54,P=0.007);NMOSD组的MUCCA小于HC组,差异具有统计学意义(t=-2.80,P=0.002);MS组与NMOSD组MUCCA的差异无统计学意义(t=-0.40,P=0.882)。在MS组中,MUCCA是基线EDSS评分(β=-0.03)、基线T25FW评分(β=-0.09)和基线NHPT评分(β=-0.30)的独立预测因子。在NMOSD组中,MUCCA(β=-0.08)、年龄(β=0.06)、基线EDSS评分(β=-0.43)是EDSS进展的独立预测因子,三者构建的logistic回归模型预测EDSS进展的AUC为0.82。结论MS和NMOSD两种疾病患者脊髓均发生显著萎缩。上颈段脊髓萎缩能预测MS患者的残疾程度,并能预测NMOSD患者临床残疾的进展。
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