检索结果-内蒙古大学图书馆

中华疾病控制杂志 2024年第9期28卷 1083-1089页

作者：丁宏梅张明亚胥小琴张宏秀南京医科大学第一附属医院妇产科南京210029 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京市鼓楼区凤凰社区卫生服务中心妇保科南京210024 泰州市第四人民医院妇产科泰州225300

目的建立基于机器学习的人乳头瘤病毒(human papilloma virus,HPV)预测模型,确定与高危型人乳头瘤病毒(high-risk human papilloma virus,HR-HPV)持续感染相关的因素,为早期预警HR-HPV持续感染人群提供帮助。方法收集4407例于2017年9月... 详细信息

目的建立基于机器学习的人乳头瘤病毒(human papilloma virus,HPV)预测模型,确定与高危型人乳头瘤病毒(high-risk human papilloma virus,HR-HPV)持续感染相关的因素,为早期预警HR-HPV持续感染人群提供帮助。方法收集4407例于2017年9月―2019年9月在泰州市4所卫生机构参与HPV检测,并于2020年9月―2022年9月按照要求参与HPV随访者的临床资料。将队列研究中4407例研究对象的人口特征作为机器学习模型输入,2次HPV检查结果的变化过程作为输出,建立基于机器学习的预测模型,包括随机森林(random forest,RF)和多层感知机(multilayer perceptron,MLP),预测研究对象的HPV随访结果。采用单因素Cox比例风险回归模型和多因素Cox比例风险回归模型对583例初筛HR-HPV阳性病例进行统计分析,分析HR-HPV持续感染的特征及转归的影响因素。结果RF预测模型准确率为84.3%,MLP准确率为80.5%。HR-HPV持续阳性率的前5位病毒型别为HPV58、多重感染、HPV31、HPV33、HPV52。多因素Cox比例风险回归模型研究显示,初中及以下学历人群HR-HPV感染转阴风险是高中及以上学历人群的1.72倍(HR=1.72,95%CI:1.03~2.87,P=0.037),未绝经人群HR-HPV感染转阴风险是绝经人群的2.11倍(HR=2.11,95%CI:1.10~4.06,P=0.025)。结论机器学习和Cox比例风险回归模型可提前预警HR-HPV持续感染人群,对HR-HPV感染女性后续管理和宫颈癌防控有重要的临床价值。

关键词：机器学习 Cox比例风险回归模型高危型人乳头瘤病毒持续性感染子宫颈癌

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基于磁共振灌注加权成像和支持向量机鉴别脑泡型包虫病与脑转移瘤

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磁共振成像 2022年第4期13卷 26-31页

作者：努尔比耶姆·阿布力克木杨静刘珺迪高欣王刚赵晶晶张亚菲吉思慧姜春晖丁爽王云玲刘文亚贾文霄王俭新疆医科大学第一附属医院影像中心磁共振室乌鲁木齐830000 浙江大学医学院附属第一医院北仑分院放射科宁波315800 上海大学计算机工程与科学学院上海200444

目的探讨磁共振灌注加权成像(perfusion weighted imaging,PWI)及支持向量机(support vector machine,SVM)在脑泡型包虫病(cerebral alveolar echinococcosis,CAE)和脑转移瘤(brain metastase,BMT)鉴别诊断的效能。材料与方法回顾性收集经病理或临床诊断为CAE与BMT的病例各15例,测量两组病灶实性区、灶周水肿和对侧相对正常实质灌注参数,包括相对脑血容量(relative cerebral blood volume,rCBV)、相对脑血流量(relative cerebral blood flow,rCBF)、平均通过时间(mean transit time,MTT)和达峰时间(time to peak,TTP),评估各参数诊断CAE与BMT的效能,并基于灌注参数,运用SVM等机器学习方法鉴别两种疾病。结果CAE病灶实性区rCBF,rCBV诊断曲线下面积(area under curve,AUC)为0.739,0.710,BMT病灶实性区rCBF,rCBV诊断AUC为0.960,0.913,CAE与BMT病灶实性区rCBF和rCBV的诊断效率高于MTT和TTP;CAE与BMT病灶实性区rCBF、rCBV、TTP值差异有统计学意义(P<0.01)。CAE水肿区与BMT水肿区rCBF、rCBV值差异有统计学意义(P<0.01);基于病灶实性区灌注参数,运用SVM分类器可提高鉴别准确率。结论PWI可为CAE与BMT的鉴别诊断提供客观依据。SVM分类方法可提高PWI鉴别两种病灶的准确率。

关键词：脑泡型包虫病脑转移瘤磁共振成像灌注加权成像支持向量机

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基于深度学习测量X线片髋关节外侧中心边缘角和Sharp角评估髋关节发育不良

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中国医学影像技术 2022年第11期38卷 1710-1714页

作者：林奕军杨光耀蒋耀先常晓丹大连大学附属中山医院放射科辽宁大连116001 齐齐哈尔市第一医院CT诊断室黑龙江齐齐哈尔161000 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 重庆医科大学附属儿童医院放射科重庆400014

目的探讨基于深度学习测量X线片髋关节外侧中心边缘(LCE)角和Sharp角评估髋关节发育不良的价值。方法回顾性收集384例成人双髋关节正位数字化X线片。由2名影像科医师标注髋臼关键点和股骨轮廓用于模型训练,经十折交叉验证得到预测结果... 详细信息

目的探讨基于深度学习测量X线片髋关节外侧中心边缘(LCE)角和Sharp角评估髋关节发育不良的价值。方法回顾性收集384例成人双髋关节正位数字化X线片。由2名影像科医师标注髋臼关键点和股骨轮廓用于模型训练,经十折交叉验证得到预测结果;以设定程序自动测量双侧髋关节LCE角和Sharp角,由上述医师于X线片中手动测量LCE角和Sharp角并诊断髋关节发育不良及交界性发育不良。对比手动测量与自动测量LCE角、Sharp角结果的差异;观察手动测量与自动测量的相关性;以组内相关系数(ICC)评估测量结果的一致性;采用受试者工作特征(ROC)曲线评估自动测量LCE角、Sharp角诊断髋关节发育不良的效能。结果共测量768侧髋。手动测量与自动测量左侧LCE角、右侧LCE角、右侧Sharp角结果差异无统计学意义(P均>0.05),手动测量左侧Sharp角小于自动测量结果(P<0.05)。对左、右侧LCE角及左、右侧Sharp角,手动测量与自动测量结果的ICC分别为0.944、0.904、0.890及0.887,r值分别为0.948、0.924、0.910及0.887(P均<0.05)。共诊断73侧髋关节发育不良、93侧交界性髋关节发育不良。基于自动测量诊断髋关节发育不良的敏感度为87.67%(64/73),准确率为95.57%(734/768);诊断交界性发育不良的敏感度为66.67%(62/93),准确率为91.54%(703/768)。自动测量LCE角(阈值为25.24°)和Sharp角(阈值为43.47°)诊断髋关节发育不良的曲线下面积(AUC)分别为0.928和0.906(P均<0.05)。结论基于深度学习自动测量X线片中双侧髋关节LCE角和Sharp角可诊断髋关节发育不良。

关键词：髋关节放射摄影术深度学习

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机构伦理审查信息化管理系统的建设与实践

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中国医学伦理学 2024年第2期37卷 219-223页

作者：张露远李翀邓志勇李红英朱晓旭陈旻吕维玲周蓦江苏大学附属昆山市第一人民医院伦理办公室江苏昆山215300 苏州大学附属第一医院科技处/伦理办公室江苏苏州215006 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215000 福建医科大学卫生管理学院福建福州350122 河南大学淮河医院伦理办公室河南开封475000 苏州市立医院本部伦理办公室江苏苏州215000

随着社会进步,科技研发活动全球化发展,医疗机构伦理委员会审查项目日益增多,电子信息化的建设及管理显得异常重要。在机构伦理审查电子信息化建设的过程中应基于科技伦理治理的新政策,考虑机构伦理委员会的制度和标准操作规程,并结合... 详细信息

随着社会进步,科技研发活动全球化发展,医疗机构伦理委员会审查项目日益增多,电子信息化的建设及管理显得异常重要。在机构伦理审查电子信息化建设的过程中应基于科技伦理治理的新政策,考虑机构伦理委员会的制度和标准操作规程,并结合工作实际制定合理的流程,简化人工操作,提高项目管理的准确性,做到精细化管理,方便研究者、伦理委员会秘书及委员的沟通交流。

关键词：机构伦理委员会伦理审查信息化科技伦理治理

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基于卷积神经网络的超声造影图像去噪方法

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吉林大学学报（理学版） 2021年第5期59卷 1256-1259页

作者：车颖冯皛郑宏亮大连医科大学附属第一医院辽宁大连116011 辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116029

针对超声造影图像包含大量噪声的问题,提出一种基于卷积神经网络的超声图像去噪方法.首先,通过图像平移、翻转、旋转等数据增强方法扩充稀缺的超声造影图像样本数量;其次,通过重叠切割小图像块,进一步扩充样本数量;最后,以图像块和人工... 详细信息

针对超声造影图像包含大量噪声的问题,提出一种基于卷积神经网络的超声图像去噪方法.首先,通过图像平移、翻转、旋转等数据增强方法扩充稀缺的超声造影图像样本数量;其次,通过重叠切割小图像块,进一步扩充样本数量;最后,以图像块和人工噪声为输入训练集,训练基于卷积网络结构的去噪模型.实验结果表明,该方法可有效扩展至不同大小的超声造影图像,对于超声造影图像去噪后的峰值信噪比高于传统的图像去噪方法.

关键词：超声造影图像卷积神经网络数据增强图像去噪

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人工智能知识图谱和图像分类用于胸部后前位X线片质量控制

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中国医学影像技术 2024年第6期40卷 922-927页

作者：王倩宋亮亮韩啸刘明张标赵士博谷宗运黄莉莉李传富李小虎余永强安徽医科大学第一附属医院放射科安徽合肥230022 安徽中医药大学医药信息工程学院安徽合肥230012 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230093 合肥综合性国家科学中心人工智能实验室安徽合肥230088 安徽省影像诊断质控中心安徽合肥234099

目的观察人工智能(AI)知识图谱和图像分类对胸部后前位X线片(简称胸片)质量控制(QC)的价值。方法回顾性分析安徽省影像云平台中595家医疗机构共9236幅胸片,构建包含21个分类标签的QC知识图谱。先由10名技师据此对胸片进行2轮单人QC和1... 详细信息

目的观察人工智能(AI)知识图谱和图像分类对胸部后前位X线片(简称胸片)质量控制(QC)的价值。方法回顾性分析安徽省影像云平台中595家医疗机构共9236幅胸片,构建包含21个分类标签的QC知识图谱。先由10名技师据此对胸片进行2轮单人QC和1轮多人QC,分别将结果记为A、B、C;再以AI算法进行分类评估,将结果记为D。最后由1名QC专家对C、D进行审核并确定最终QC结果,以之为参考评估上述4种QC效果。结果AI算法用于胸片QC的曲线下面积(AUC)均≥0.780,平均AUC为0.939。A、B、C、D胸片QC的平均精确率分别为81.15%、85.47%、91.65%、92.21%。结论AI知识图谱和图像分类技术可有效用于胸部后前位X线片QC。

关键词：胸部人工智能质量控制 X线

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基于卷积神经网络的白光内镜下早期胃癌检测

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安徽医科大学学报 2023年第2期58卷 285-291页

作者：晋晶张倩倩 Bill Dong 马涛王曦梅雪灿宋绍方彭杰吴艾久董兰芳孔德润安徽医科大学第一附属医院消化内科合肥230022 安徽省消化病重点实验室合肥230022 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 合肥中纳医学仪器有限公司合肥230088

目的开发一种基于区域卷积神经网络(Mask R-CNN)的内镜下自动检测早期胃癌(EGC)系统。方法首先从安徽医科大学第一附属医院获得3579张和892张EGC白光图像(WLI),分别进行训练和测试。随后前瞻获取10个WLI实时视频以测试动态性能。另外再... 详细信息

目的开发一种基于区域卷积神经网络(Mask R-CNN)的内镜下自动检测早期胃癌(EGC)系统。方法首先从安徽医科大学第一附属医院获得3579张和892张EGC白光图像(WLI),分别进行训练和测试。随后前瞻获取10个WLI实时视频以测试动态性能。另外再随机选取400张WLI图像,用于Mask R-CNN系统和内镜医师对照。诊断能力以准确率、敏感度、特异度、阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV)进行评估。结果在WLI图像诊断中,Mask R-CNN系统准确率、敏感度和特异度分别为90.25%、91.06%和89.01%,与病理诊断差异无统计学意义。在WLI视频中,诊断EGC的准确率为90.27%,实时测速可达35帧/s。在对照实验中,Mask R-CNN系统的敏感度明显高于高年资组医师(93.00%vs 80.20%,χ^(2)=7.059,P<0.001),特异度高于低年资组医师(82.67%vs 71.87%,χ^(2)=9.955,P<0.001),总体准确率高于中年资组医师(85.25%vs 78.00%,χ^(2)=7.009,P<0.001)。结论在WLI下,Mask R-CNN系统检测EGC的性能良好,在实际临床应用中有较大潜力。

关键词：人工智能区域卷积神经网络白光内镜早期胃癌

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基于图卷积网络的脑胶质瘤核磁共振图像分割

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计算机系统应用 2024年第8期33卷 231-239页

作者：李歆王雪真洪金省钟婧时鹏福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 福建医科大学附属第一医院放疗科福州350001 福建医科大学肿瘤临床医学院&福建省肿瘤医院放射诊断科福州350014 福建师范大学数字福建环境监测物联网实验室福州350117

近年来基于卷积神经网络(CNN)的图像分割应用已十分广泛,在特征提取的部分取得了很大进展.然而随着卷积层数越来越深,感受野不断增大,使模型丢失局部特征信息进而影响模型性能.使用图卷积网络(GCN)处理图数据结构的信息,能够在保留局部... 详细信息

近年来基于卷积神经网络(CNN)的图像分割应用已十分广泛,在特征提取的部分取得了很大进展.然而随着卷积层数越来越深,感受野不断增大,使模型丢失局部特征信息进而影响模型性能.使用图卷积网络(GCN)处理图数据结构的信息,能够在保留局部特征同时不随层数的加深而丢失局部信息.本文主要研究将基于CNN结构的对称全卷积网络(U-Net)特征提取与基于GCN的图像分割结合,提取全局与局部、浅层与深层的多尺度特征集应用于多模态脑胶质瘤核核磁共振(MR)序列图像分割,可分为两个阶段:第1阶段利用U-Net对多模态脑核磁共振胶质瘤MR序列图像进行特征提取,通过多个池化层实现多尺度特征提取及上采样进行特征融合,其中底层输出较低级别特征,高层输出更加抽象的高级特征;第2阶段通过膨胀邻域及稀疏化处理将U-Net获得的特征图数据转化为GCN所需的图结构数据,将图像分割问题转化为图节点分类问题,最后通过余弦相似度量对图结构数据进行分类.在BraTS 2018公开数据库上的实验结果取得分割准确度0.996、灵敏度0.892的效果.相比其他深度学习模型,本方法通过多尺度特征融合,利用GCN建立高低级别特征的拓扑连接,确保局部信息不丢失以取得较好的分割效果,能够胜任临床脑胶质瘤核磁共振图像的分析需求,进而有效提高脑胶质瘤诊断精度.

关键词：脑胶质瘤核磁共振图像图像分割图卷积网络

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语义微调和跨模态检索增强的中文医学报告生成

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中国图象图形学报 2025年第5期30卷 1286-1302页

作者：李恒泰刘慧陈公冠闫子申盛玉瑞张彩明山东财经大学计算机与人工智能学院山东省数字经济轻量智算与可视化重点实验室(山东财经大学) 山东第一医科大学第一附属医院放射科山东大学软件学院

目的医学报告生成旨在根据医学影像生成准确的诊断结果，以减轻医生负担、提高临床工作效率。然而，中文医学报告生成在准确理解医学影像及规范描述医学报告方面仍存在局限，并存在幻觉问题。为应对上述挑战，提出一种基于语义微调和... 详细信息

目的医学报告生成旨在根据医学影像生成准确的诊断结果，以减轻医生负担、提高临床工作效率。然而，中文医学报告生成在准确理解医学影像及规范描述医学报告方面仍存在局限，并存在幻觉问题。为应对上述挑战，提出一种基于语义微调和跨模态检索增强的中文医学报告生成模型FRCM。方法基于多模态大模型LLaVA，对其视觉编码器和大语言模型进行领域适配与微调，并提出一种通用数据与垂域数据协同训练策略：利用通用数据提高模型对复杂指令的理解能力，利用垂域数据使模型具备医学图像—文本对齐能力及专业的中文医学报告生成能力。在推理阶段，提出一种新的跨模态检索增强策略，利用引导知识有效缓解模型的幻觉问题，进一步提高模型生成医学报告的准确性和鲁棒性。结果在中文数据集MIMIC-CXR上，与XrayGLM和XrayPULSE模型相比，FRCM在双语评估替代指标BLEU-n的BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4、基于最长公共子序列的召回率指标ROUGE-L、显式顺序翻译评价指标METEOR和基于共识的图像描述评估指标CIDEr这7个指标上分别提升了10.4%、10.1%、9.7%、9.1%、6.6%、9.4%和38.4%。与LLaVA和Qwen-VL上微调过的模型相比，FRCM在BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4和CIDEr这5个指标上的得分分别提升了4.1%、3.1%、3.3%、3.6%和25.1%。消融实验结果表明，FRCM使用的训练方法和关键组件能够有效提升模型的性能。实验通过3个案例分析，进一步证明FRCM生成的中文医学报告在准确性和信息丰富度上优于对比模型。结论本文通过设计多模态大模型训练与推理策略，综合了语义微调和检索增强的优点，生成了更加详细且准确的中文医学报告。

关键词：中文医学报告生成多模态大模型(LMM) 检索增强语义微调知识引导

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宽体探测器CT不同扫描模式在甲状腺检查中的应用

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中国中西医结合影像学杂志 2024年第3期22卷 327-332页

作者：张军鹏崔丁也申敏刘慧邓凯山东省公共卫生临床中心放射科山东济南250102 山东第一医科大学第一附属医院/山东省千佛山医院放射科山东济南250014 山东财经大学计算机科学与技术学院山东济南250014 山东省数字媒体技术重点实验室山东济南250014

目的:探讨宽体探测器CT轴扫与螺旋扫描对甲状腺图像质量及辐射剂量的影响。方法:将90例患者随机分为A、B、C 3组,每组各30例,A、B组采用轴扫,C组采用螺旋扫描。增强扫描时,A、C组在阈值触发3 s后扫描,B组在阈值触发4 s后扫描,其余扫描... 详细信息

目的:探讨宽体探测器CT轴扫与螺旋扫描对甲状腺图像质量及辐射剂量的影响。方法:将90例患者随机分为A、B、C 3组,每组各30例,A、B组采用轴扫,C组采用螺旋扫描。增强扫描时,A、C组在阈值触发3 s后扫描,B组在阈值触发4 s后扫描,其余扫描参数均相同。对3组图像的动、静脉期正常甲状腺组织、颈总动脉、颈内静脉、胸锁乳突肌的CT值、噪声值(SD)及空气噪声值,以及曝光时间、容积剂量指数(CTDIvol)、剂量长度乘积(DLP)、有效剂量(ED)、图像SNR和CNR进行客观统计分析,并对图像的整体图像质量、伪影进行主观评价。结果:轴扫较螺旋扫描曝光时间、CTDIvol、DLP、ED均明显减少(均P<0.001)。图像质量方面,A组动脉期甲状腺CT值较C组低(P'<0.017),B组与C组差异无统计学意义(P'>0.017);3组图像中甲状腺组织的SD值、SNR、CNR差异均无统计学意义(均P'>0.017)。主观评价方面,A组动脉期整体图像质量评分较C组低(P=0.045),B组与C组差异无统计学意义,余动静脉期3组图像在整体图像质量与伪影评分差异均无统计学意义(均P>0.05)。结论:应用宽体探测器CT轴扫对甲状腺进行扫描,相较螺旋扫描可明显减少曝光时间,降低辐射剂量,图像质量差异无统计学意义;适当延迟增强扫描动脉期起始时间,组织强化效果更明显,图像质量更佳。

关键词：宽体探测器体层摄影术,X线摄影术甲状腺图像质量辐射剂量

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