1、2024年12期：基于超聲心動(dòng)圖左心房參數(shù)列線圖識(shí)別心房顫動(dòng)

　　摘要：目的 觀察基于超聲心動(dòng)圖左心房（LA）參數(shù)列線圖識(shí)別心房顫動(dòng)（AF）的價(jià)值。方法 回顧性納入66例成年AF患者及65名非AF者，隨機(jī)將其分為訓(xùn)練集（n=79）與測(cè)試集（n=52）,行LA四維容積超聲心動(dòng)圖檢查，并以四維左心房自動(dòng)定量（4D LAQ）技術(shù)測(cè)量LA容積及應(yīng)變參數(shù)。比較訓(xùn)練集AF組（n=38）與非AF組（n=41）超聲心動(dòng)圖參數(shù)，構(gòu)建用于識(shí)別AF的logistic回歸模型，采用受試者工作特征（ROC）曲線及其曲線下面積（AUC）評(píng)估模型識(shí)別AF的效能；基于logistic回歸模型繪制列線圖，以校準(zhǔn)曲線評(píng)估校準(zhǔn)度，采用決策曲線分析（DCA）評(píng)估臨床收益。結(jié)果 訓(xùn)練集中，相比非AF組，AF組LA內(nèi)徑（LAD）、LA最小容積(LAVmin)、LA最大容積(LAVmax)、LA最大容積指數(shù)(LAVImax)均增加，而左心室射血分?jǐn)?shù)（LVEF）、LA排空容量（LAEV）、LA排空分?jǐn)?shù)（LAEF）及LA儲(chǔ)存期縱向應(yīng)變（LASr）、LA儲(chǔ)存期周向應(yīng)變（LASr＿c）應(yīng)變大小均降低（P均<0.05）。LASr[OR（95...

　　關(guān)鍵詞： 心房顫動(dòng);心房功能,左;超聲心動(dòng)描記術(shù),四維;列線圖;

　　2、2024年11期：超聲心動(dòng)圖評(píng)估嬰兒室間隔完整型肺動(dòng)脈閉鎖與手術(shù)決策及術(shù)后右心室發(fā)育

　　摘要：目的 觀察基于超聲心動(dòng)圖參數(shù)選擇不同手術(shù)方式治療嬰兒室間隔完整型肺動(dòng)脈閉鎖(PA/IVS)與術(shù)后評(píng)價(jià)右心室(RV)發(fā)育的價(jià)值。方法 回顧性分析接受基于超聲心動(dòng)圖參數(shù)選擇的不同手術(shù)方式治療，包括肺動(dòng)脈(PV)成形術(shù)(A組，n=25)、PV成形+RV流出道疏通或+體肺分流術(shù)(B組，n=15),以及體肺分流術(shù)+房間隔擴(kuò)大術(shù)(C組，n=6)的46例PA/IVS嬰兒，比較組間術(shù)前及術(shù)后1、6個(gè)月右心發(fā)育狀況。結(jié)果 B組就診日齡小于、C組則大于A組(P均<0.05)。術(shù)前B、C組三尖瓣(TV)瓣環(huán)徑、TV瓣環(huán)徑Z值及TV/二尖瓣(MV)瓣環(huán)徑比值均小于A組，B組RV/左心室(LV)上下徑比值大于、C組PV瓣環(huán)徑Z值小于A組(P均<0.05);且B組PV瓣環(huán)徑Z值及RV/LV上下徑比值均大于C組(P均<0.05)。術(shù)后1個(gè)月，B、C組TV瓣環(huán)徑、TV瓣環(huán)徑Z值、TV/MV瓣環(huán)徑比值，以及C組PV瓣環(huán)徑、PV瓣環(huán)徑Z值及RV/LV上下徑比值均小于A組(P均<0.05);且C組PV瓣環(huán)徑、PV瓣環(huán)徑Z值及RV/LV上下徑比值均小于B組(P均<0.05)。術(shù)后6個(gè)月，A、B組...

　　關(guān)鍵詞： 室間隔完整型肺動(dòng)脈閉鎖;肺動(dòng)脈瓣;超聲心動(dòng)描記術(shù);

　　3、2024年10期：動(dòng)態(tài)對(duì)比增強(qiáng)MRI評(píng)估化學(xué)治療用于兔VX2惡性骨腫瘤模型早期效果

　　摘要：目的 觀察動(dòng)態(tài)對(duì)比增強(qiáng)MRI（DCE-MRI）評(píng)估化學(xué)治療（簡(jiǎn)稱化療）用于兔VX2惡性骨腫瘤模型早期效果的價(jià)值。方法 以30只實(shí)驗(yàn)兔成功建立VX2惡性骨腫瘤模型，以其中14只為化療組，經(jīng)靜脈注射順鉑7 mg/kg體質(zhì)量，以另16只為對(duì)照組，經(jīng)靜脈注射等量生理鹽水。分別于造模2周后（干預(yù)前）及干預(yù)后3天采集平掃M(jìn)RI及DCE-MRI,對(duì)MRI與病理所見進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)對(duì)照，獲取瘤體區(qū)域容積轉(zhuǎn)移常數(shù)(Ktrans)、速率常數(shù)(Kep)、血管外細(xì)胞外容積分?jǐn)?shù)（Ve）及血漿容積分?jǐn)?shù)(Vp),以及微血管密度（MVD）。比較組內(nèi)干預(yù)前、后MRI結(jié)果，以及干預(yù)后組間MRI結(jié)果，以受試者工作特征（ROC）曲線及曲線下面積（AUC）評(píng)估各參數(shù)判斷是否曾接受化療的效能，分析干預(yù)后DCE-MRI各參數(shù)與MVD的相關(guān)性。結(jié)果 化療組干預(yù)前、后平掃M(jìn)RI所見腫瘤最大徑差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）。相比干預(yù)前，化療組實(shí)體瘤區(qū)域Ktrans、Kep均降低、對(duì)照組均升高（P均<...

　　關(guān)鍵詞： 骨腫瘤;腫瘤治療方案;動(dòng)物實(shí)驗(yàn);磁共振成像;

　　4、2024年09期：人工智能用于兒童骨關(guān)節(jié)影像學(xué) 研究進(jìn)展

　　摘要：近年來(lái)，人工智能(AI)在醫(yī)學(xué)影像學(xué)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力，其在兒童骨關(guān)節(jié)的應(yīng)用主要集中于識(shí)別和分析圖像、檢測(cè)與分類病變、建立智能輔助診斷系統(tǒng)等方面。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、影像組學(xué)結(jié)合自然語(yǔ)言處理等技術(shù)的不斷發(fā)展和突破，AI正在推動(dòng)兒童骨關(guān)節(jié)影像學(xué)邁向新高度。本文就AI用于兒童骨關(guān)節(jié)影像學(xué)研究進(jìn)展進(jìn)行綜述。

　　關(guān)鍵詞： 兒童;骨發(fā)育;骨疾病;人工智能;

　　5、2024年08期：術(shù)前CT影像組學(xué)模型預(yù)測(cè)體內(nèi)泌尿系結(jié)石成分

　　摘要：目的 觀察術(shù)前CT影像組學(xué)模型預(yù)測(cè)體內(nèi)泌尿系結(jié)石成分的價(jià)值。方法 回顧性分析543例尿石癥患者，根據(jù)結(jié)石成分將其分為一水草酸鈣結(jié)石組(A組，n=373)、無(wú)水尿酸結(jié)石組(B組，n=86)、碳酸磷灰石組(C組，n=30)、尿酸銨結(jié)石組(D組，n=28)及六水磷酸銨鎂結(jié)石組(E組，n=26);同時(shí)按7∶3比例劃分訓(xùn)練集與測(cè)試集�；�于泌尿系平掃CT提取并篩選影像組學(xué)特征，采用最小絕對(duì)收縮和選擇算子算法分別構(gòu)建用于預(yù)測(cè)體內(nèi)泌尿系結(jié)石成分的二分類(與A～E組結(jié)石成分對(duì)應(yīng)為模型A～E)及五分類模型；繪制受試者工作特征曲線，計(jì)算曲線下面積(AUC),評(píng)估二分類模型的效能；以準(zhǔn)確率、精確率、召回率及F1分?jǐn)?shù)分析五分類模型的效能。結(jié)果 二分類模型預(yù)測(cè)相應(yīng)體內(nèi)泌尿系結(jié)石成分效能均良好，其在訓(xùn)練集的AUC為0.860～0.948,在測(cè)試集為0.856～0.933。五分類模型預(yù)測(cè)訓(xùn)練集泌尿系結(jié)石成分的準(zhǔn)確率、精確率、召回率及F1分?jǐn)?shù)分別為82.25%、83.79%、46.23%及0.596,在測(cè)試集分別為80.63%、75.26%、43.48%及0.551。結(jié)論 術(shù)前CT影像組學(xué)二分類模型預(yù)測(cè)體內(nèi)泌尿系結(jié)石成...

　　關(guān)鍵詞： 尿路結(jié)石癥;體層攝影術(shù),X線計(jì)算機(jī);影像組學(xué);

　　6、2024年07期：基于CT影像組學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)急性期創(chuàng)傷性腦損傷嚴(yán)重程度

　　摘要：目的 觀察基于CT平掃(NCCT)影像組學(xué)特征建立的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型預(yù)測(cè)急性期創(chuàng)傷性腦損傷(TBI)嚴(yán)重程度的價(jià)值。方法 回顧性收集600例TBI為觀察組，以另外65例TBI為外部驗(yàn)證集；另前瞻性納入50例TBI為前瞻性驗(yàn)證集。根據(jù)出院時(shí)格拉斯哥預(yù)后評(píng)分(GOS)將觀察組患者分為高危亞組(n=240)與低危亞組(n=360)。由醫(yī)師A、B以相同標(biāo)準(zhǔn)分別評(píng)估觀察組患者，基于首診臨床及NCCT資料以邏輯回歸(LR)法建立人工模型，預(yù)測(cè)急性期TBI嚴(yán)重程度。按7∶3比例將觀察組分為訓(xùn)練集(n=420,含168例高危、252例低危)與測(cè)試集(n=180,含72例高危、108例低危),基于訓(xùn)練集NCCT提取及篩選影像組學(xué)特征，采用LR、支持向量機(jī)(SVM)、隨機(jī)森林(RF)、K近鄰(KNN)4種ML法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，分別于測(cè)試集、外部驗(yàn)證集(含34例高危、31例低危TBI)及前瞻性驗(yàn)證集(含21例高危、29例低危TBI)進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果 醫(yī)師A、B判斷觀察組急性期TBI嚴(yán)重程度的曲線下面積(AUC)分別為0.606及0.771,人工模型的AUC為0.824�；�于訓(xùn)練集NCCT篩選出的6個(gè)最佳影像...

　　關(guān)鍵詞： 腦損傷;機(jī)器學(xué)習(xí);影像組學(xué);

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