简介:摘要目的探讨超声造影成像特征在磁共振引导聚焦超声(magnetic resonance guided focused ultrasound, MRgFUS)治疗子宫肌瘤患者术前筛查中的作用。方法回顾性分析2018年1月至2021年3月于空军军医大学西京医院行MRgFUS治疗的子宫肌瘤患者28例(共32个病灶)的术前超声造影特征。评价病灶的二维灰阶超声成像的回声强度、超声造影成像灌注强度、灌注分布、造影剂进入模式、动脉期病灶内是否有迂曲走行的血管、环样灌注及灌注消退等7个指标与消融坏死范围的关系。结果术前二维灰阶超声显示68.75%(22/32)病灶呈低回声;术前超声造影检查显示81.25%(26/32)病灶呈等/低增强,65.63%(21/32)病灶灌注不均匀,68.75%(22/32)可见有迂曲走行的血管,71.88%(23/32)可见周边环状增强,75%(24/32)造影延迟相呈快退。以上6个指标对子宫肌瘤消融率≥50%有影响,差异有统计学意义(均P<0.05)。结论超声造影成像可评价子宫肌瘤内血流特征,为子宫肌瘤MRgFUS消融术前筛选提供重要信息。
简介:摘要目的应用三维斑点追踪技术(3D-STI)与常规超声心动图评价肥厚型心肌病(HCM)亲属中携带肌小节基因突变但无左室肥厚者的左心室功能特征,为早期诊断提供影像学依据。方法选取2013年2月至2017年4月在空军军医大学西京医院肥厚型心肌病诊治中心就诊的HCM患者亲属中携带肌小节基因突变但无左心室肥厚者91例为基因阳性表型阴性组(G+/P-组);同时纳入性别年龄匹配的未携带突变基因且无左室肥厚的亲属100例,即基因阴性表型阴性(G-/P-组)作为对照。对所有入选研究对象行3D-STI及常规超声分析,比较两组差异并评估超声参数对肌小节基因突变携带者的诊断效能。结果与G-/P-组相比,G+/P-组左房前后径(LAD)增大,等容舒张时间(IVRT)延长,E/e′增大,e′降低,三维整体纵向和径向应变(GLS和GRS)降低(均P<0.05);ROC曲线分析显示,GLS≤19.9%(曲线下面积0.861,敏感性61.4%,特异性98.5%)和IVRT≥75.5 ms(ROC曲线下面积0.762,敏感性61.4%,特异性72.6%)对亲属携带肌小节基因突变的诊断效能最佳(均P<0.05)。结论HCM亲属中,携带肌小节基因突变者在未出现左室肥厚时就已经出现左室舒张功能减低和左室纵向、径向收缩功能减退,且GLS和IVRT对携带肌小节基因突变的HCM亲属诊断效能最佳。
简介:摘要:介绍济南二机床12000千牛闭式四点单动多连杆机械压力机工作台安全光电扫描仪国产化改造升级
简介:摘要目的构建基于深度学习的人工智能内镜超声(endoscopic ultrasonography,EUS)胆管扫查辅助分站系统,以期辅助医师学习多站成像技术,提高操作水平。方法回顾性收集武汉大学人民医院和武汉协和医院2016年5月—2020年10月522例EUS视频资料,基于视频截取图像,获得来自武汉大学人民医院的3 000张白光胃镜、31 003张超声胃镜图像和来自武汉协和医院的799张超声胃镜图像,用于EUS胆管扫查系统的模型训练和模型测试。模型包括:白光胃镜图像过滤模型,标准站图像与非标准站图像区分模型和EUS胆管扫查标准图像分站模型,用以将标准图像分为肝窗、胃窗、球窗、降窗。然后从测试集中随机抽取110张图像进行人机大赛,比较专家、高级内镜医师与人工智能模型对胆管扫查多站成像每个站点识别的准确度。结果白光胃镜图像过滤模型准确率为100.00%(1 200/1 200),标准站图像与非标准站图像区分模型准确率为93.36%(2 938/3 147),EUS胆管扫查标准图像分站模型在内部测试集中各分类的准确率分别为肝窗97.23%(1 687/1 735),胃窗96.89%(1 681/1 735),球窗98.73%(1 713/1 735),降窗97.18%(1 686/1 735);外部测试集中准确率分别为肝窗89.61%(716/799),胃窗92.74%(741/799),球窗90.11%(720/799),降窗92.24%(737/799)。人机大赛中,模型分站的正确率为89.09%(98/110),高于内镜医师[85.45%(94/110),74.55%(82/110),85.45%(94/110)],接近专家水平[92.73%(102/110),90.00%(99/110)]。结论本研究构建了一种基于深度学习的EUS胆管扫查系统,可以较为准确地实时辅助内镜医师进行标准多站扫查,提高EUS完整性及操作质量。
简介:摘要目的构建基于深度学习的超声内镜下消化道黏膜下肿物(SMT)诊断系统,为诊断SMT提供帮助。方法纳入2019年1月1日至2021年12月15日于武汉大学人民医院消化内镜中心行超声内镜检查术(EUS)和内镜黏膜下剥离术的245例经病理诊断证实的SMT患者,共收集3 400张EUS图像。选取2 722张EUS图像用于训练病灶分割模型,2 209张图像用于训练胃肠道间质瘤与平滑肌瘤病灶分类模型;分别选取283、191张图像作为独立测试集对病灶分割和分类模型进行评估;选取30张EUS图像作为独立数据集进行人机比赛以比较病灶分类模型与6名内镜医师的病灶分类准确度。采用交并比和Dice系数等指标评估病灶分割模型性能,采用准确度评估病灶分类模型性能。采用卡方检验进行统计学分析。结果病灶分割模型的平均交并比为0.754,Dice系数为0.835,精确率、召回率和F1指数分别为95.2%、98.9%和97.0%。在病灶分割的基础上,病灶分类模型的准确度由未分割时的70.2%提高至92.1%。人机比赛结果显示,分类模型鉴别胃肠道间质瘤与平滑肌瘤的准确度为86.7%(26/30),优于6名内镜医师中的4名医师[分别为56.7%(17/30)、56.7%(17/30)、53.3%(16/30)、60.0%(18/30)],差异均有统计学意义(χ2=7.11、7.36、8.10、6.13,均P<0.05);另2名医师的分类准确度分别为76.7%(23/30)、73.3%(22/30),与模型比较差异均无统计学意义(均P<0.05)。结论该系统在将来有望用于超声内镜下SMT的辅助诊断,为后续治疗决策的选择提供有力依据。