简介：摘要目的探讨基于CT的影像组学预测早期急性胰腺炎（AP）进展的价值。方法回顾性分析2013年11月至2021年2月皖南医学院弋矶山医院109例根据新修订的亚特兰大分类诊断为AP的患者，根据随诊结果分为进展组（40例）和非进展组（69例）。所有患者初次发病1周内行腹部平扫及增强CT扫描。采用计算机完全随机方法将患者按7∶3的比例分为训练集（77例，进展组28例，非进展组49例）和验证集（32例，进展组12例，非进展组20例）。在平扫、动脉期、静脉期和延迟期图像上，对胰腺实质全部层面沿胰腺边缘手动勾画感兴趣区并进行三维融合，采用AK软件提取纹理特征，使用最小冗余最大相关和最小绝对收缩和选择算子回归分析对纹理特征降维，建立平扫、动脉期、静脉期、延迟期和4个序列联合的影像组学标签。采用多因素logistic回归分析，联合临床特征和CT特征建立临床模型，联合临床、CT特征和影像组学标签建立综合模型。使用受试者操作特征（ROC）曲线评价各模型预测早期AP进展的效能，应用决策曲线分析（DCA）评估模型的临床应用价值。结果在训练集中，logistic回归结果显示边缘是AP进展的独立预测因子（OR=0.16，P=0.033），联合血钙建立临床模型，其在训练集和验证集中的曲线下面积（AUC）分别为0.69、0.70。在平扫、动脉期、静脉期、延迟期和联合序列图像中分别提取了14、11、13、13、9个最优纹理特征，其中延迟期影像组学标签在训练集和验证集中均有相对更好的预测效能，ROC曲线下面积（AUC）均为0.85。基于延迟期影像组学标签（OR=2.22，P<0.001）及边缘（OR=0.02，P=0.042）建立综合模型，在训练集和验证集中AUC分别为0.90、0.86。DCA显示综合模型和延迟期影像组学标签均具有较好的净收益。结论基于CT影像组学模型预测早期AP患者病情进展具有较高的价值，明显优于临床模型。

简介：摘要：当前，随着科学技术的进步，电力自动化技术已经在电力工程中得到了广泛应用。电力自动化技术在电力工程的运用，为电力工程的安全运行提供了良好的操作环境，也使得电力工程完成了远程的控制与管理。实际工作中要了解与掌握自动化技术的操作流程，运用自动化的技术对管理的结构加以不断的优化，在确保电能质量的前提下，减少成本的消耗，将为电力企业的发展创造更多的效应。本文在此从电力系统自动化技术的发展现状出发，对电力系统自动化技术在电力工程中的具体应用做了一定的分析。

简介：摘要目的探讨基于常规磁共振成像（MRI）影像组学模型预测垂体大腺瘤质地价值。方法回顾性分析2014年12月至2019年12月皖南医学院弋矶山医院经手术病理证实的101例垂体大腺瘤患者完整资料，根据术中垂体瘤质地分为质软组（n=58）与质硬组（n=43），按照7∶3比例随机将患者分为训练组（n=72）和验证组（n=29）。所有患者均行垂体常规MRI扫描。使用ITK-SNAP软件逐层手动勾画T1加权像（T1WI）、T2加权像（T2WI）和T1WI增强图像上肿瘤感兴趣区（ROI）并进行三维融合，然后导入AK软件提取纹理特征；利用最小冗余最大相关（mRMR）和最小绝对值收敛和选择算子（LASSO）回归分析进行特征选择和建立影像组学标签，并用100次留组交叉验证（LGOCV）验证模型的可靠性，绘制受试者工作特征（ROC）曲线评价模型的预测能力；应用决策曲线分析（DCA）评估模型的临床应用价值。结果T1WI、T2WI、T1WI增强和联合序列模型在训练组和验证组中预测垂体大腺瘤质地曲线下面积（AUC）（95%CI）分别为0.91(0.84~0.98）和0.90(0.78~1.00)、0.86(0.78~0.95）和0.83(0.64~1.00)、0.90(0.83~0.97）和0.89(0.77~1.00）以及0.92(0.85~0.98）和0.91(0.79~1.00)。DCA表明T1WI、T2WI、T1WI增强和联合序列模型均具有较好净获益。结论常规MRI的T1WI、T2WI、T1WI增强和联合序列模型均具有很高预测垂体大腺瘤质地的效能，为探索预测垂体大腺瘤质地提供了一种新的定量分析方法。

简介：摘要近年来，随着我国经济的发展，电力行业也得到了长足的发展。而电力自动化技术是实现电力系统的自动化控制和远程监测的技术保障，将电力自动化技术运用到电力工程建设中，实现对电力系统的远程监控和管理，为电力系统的运行创造良好的条件。因此要提高电力自动化技术在电力工程中的应用水平，有效推动电力企业的发展和进步。本文在此从几个不同的方面对电力工程中电力自动化技术的几个重要应用做了一定的探讨。