简介：摘要：随着医疗技术的发展，医学影像技术在疾病诊断和治疗中扮演着越来越重要的角色。本文主要探讨了图像处理与分析算法在医学影像技术学中的应用，重点分析了算法的优化策略及其在临床诊断中的有效性。通过对现有算法的评估，本文提出了一系列改进措施，旨在提高算法的准确性和效率，从而更好地服务于临床实践。本文的研究不仅有助于推动医学影像技术的发展，也为临床医生提供了更为精确的诊断工具。

简介：目的探讨肾上腺素对THP-1源巨噬细胞三磷酸腺苷结合盒转运体A1（ABCA1）与清道夫受体AI（SR-AI）mRNA表达的影响。方法不同浓度肾上腺素（1pmol／L～1μmol／L）处理THP-1源巨噬细胞24h，运用逆转录多聚酶链反应检测其ABCAl与SR-AImRNA表迭。结果1pmol／L～10nmol／L的肾上腺素对受试基因mRNA的表达与相应对照组比较其差异无统计学意义（P〉0．05）。而100nmol／L及1μmol／L的肾上腺素上调SR-AImRNA水平和下调ABCA1mRNA水平，与各自对照组比较其差异有统计学意义（P〈0．05）。结论肾上腺素上调THP-1源性巨噬细胞SR-AImRNA水平，下调其ABCA1mRNA水平。

简介：

简介：摘要目的应用机器学习中的随机森林算法探讨中国女性尿失禁（UI）发病的危险因素，并评价各危险因素对于UI发病的预测效果。方法采用多阶段分层整群抽样，在全国调查55 477例成年女性UI情况；基线调查于2014年2月至2016年1月完成，2018年6月至12月电话随访；最终纳入基线无UI且随访UI诊断指标数据完整的对象。采用欠采样技术，按照1∶1的比例从随访时未发生UI的人群中随机抽取与随访对新发UI相等人数作为对照，将这些调查对象的研究数据按照7∶3的比例随机分成训练集和测试集。将单因素分析中P<0.2的候选变量，带入训练集并采用随机森林算法建模，在训练集筛选UI发病的危险因素，根据重要性对危险因素排序，并在测试集中验证。结果共30 658例（55.26%，30 658/55 477）完成随访，中位随访时间3.7年。纳入本研究的24 985例基线无UI的对象中，随访调查UI发病人数为1 757例（7.03%，1 757/24 985），其中压力性UI 1 117例（4.47%，1 117/24 985），急迫性UI 243例（0.97%，243/24 985），混合性UI 397例（1.59%，397/24 985）。随机森林模型固定特征数量为2个、决策树数量为300棵时，平均袋外估计误差率最低，此时模型分类准确率为64.3%，敏感度为64.2%，特异度为64.4%。根据Gini系数平均下降量，得到预测UI发病的前10位影响因素依次为：年龄、分娩次数、分娩方式、体质指数（BMI）、绝经状态、糖尿病史、教育程度、盆腔手术史、城乡分布、婚姻状况。结论应用机器学习中的随机森林算法，从复杂的多因素中识别出预测中国女性UI发病的前10位影响因素，依次为：年龄、分娩次数、分娩方式、BMI、绝经状态、糖尿病史、教育程度、盆腔手术史、城乡分布、婚姻状况。

简介：摘要目的基于随机森林算法构建儿童重症腺病毒肺炎(severe adenovirus pneumonia，SAP)的临床预测模型，并对其进行验证。方法采用观察性研究设计，回顾性分析2019年1月至2021年1月天津市儿童医院收治的542例腺病毒肺炎患儿的临床、实验室及影像学资料。将研究对象随机分为训练集和验证集(8∶2)。训练集通过随机森林算法筛选SAP的预测因子建立预测模型，并通过列线图将预测模型可视化表达。在验证集中利用受试者工作特征(ROC)曲线和敏感性、特异性、误判率、混淆矩阵对其进行验证。结果训练集患儿439例，其中重症型187例(42.60%)，验证集患儿103例，其中重症型44例(42.71%)。训练集中单核细胞百分比(M%)、PLT、AST、IL-6、热峰、肺部大片炎性实变、肺部斑片状阴影是影响SAP的独立预测因子。模型区分度验证发现训练集和验证集的ROC曲线下面积分别为0.95(95%CI：0.92~0.98)和0.92(95%CI：0.82~0.99)。训练集的准确度、灵敏度、特异性、阳性预测值和阴性预测值分别为0.994、1.000、0.987、0.998、1.000；验证集的分别为0.752、0.990、0.514、0.945、0.857。结论该预测模型具有较好的判别能力，早期的临床及血液学指标有助于提高儿童SAP的识别和筛选，具有一定的临床价值。

简介：为了在超声波图像中提取颈动脉斑块边缘,我们提出了一种基于GVF-测地线模型的图像分割算法。由于超声波图像含有大量噪声,首先使用加权均值空间平滑滤波器对图像进行预处理;再人工画出初始轮廓,分别采用GVF-Snake模型、GVF-测地线模型和改进后的GVF-测地线模型对图像进行分割,比较其结果。实验结果表明,改进后的方法分割精度很高,能够在颈动脉斑块边缘提取中取得非常好的效果。

简介：摘要目的提出一种基于霍夫变换(HT)的新算法提高射波刀自动质量保证(AQA)测试胶片影像分析的准确性与稳定性，并探讨胶片图像的扫描分辨率对测试结果的影响。方法获取9对胶片对AQA模体进行分析测试，首先利用中值滤波对灰度化后的胶片影像预处理，去除噪声干扰；再使用全局阈值对图像进行二值化分割，对分割后的图像进行边缘检测并利用HT提取胶片边缘直线，将胶片图像变换至正确位置；最后利用边缘检测和HT提取出影像中射野投影圆和钨球投影圆的圆心，通过分析同心度最终得到AQA测试的误差分析结果。结果所有样本分别使用本算法与原软件算法所得等中心误差结果差异无统计学意义(P>0.05)，其标准差差异有统计学意义(P＝0.027)；表明本算法在保证了胶片分析准确性的同时具有更好的稳定性。两种方法均不能通过采用分辨率更高的胶片影像来提高分析结果的准确性和稳定性。结论本算法排除了胶片扫描摆位误差造成的干扰，为射波刀系统AQA工作提供了一种更稳定的途径。

简介：摘要利用神经网络进行心电图识别时，存在神经网络网络结构、初始权值以及网络的动量因子、学习参数难以确定，易陷入局部极小、过拟合等问题。遗传算法具有很强的全局寻优能力，能以较大的概率找到全局最优解，提出一种改进的GA-BP混合训练算法，优化神经网络的权值和结构，应用于自动识别心电图，收到良好的效果。

简介：摘要目的探讨CT薄层扫描骨算法重建技术在颅底骨折检查中的优越性及临床价值。方法对60例颅脑外伤可疑颅底骨折的患者行常规CT扫描后，对其颅底影像进行骨算法薄层重建，并与常规扫描所得颅底影像进行比较。结果60例脑外伤患者在常规CT扫描仅有25例显示骨折线．行薄层骨算法重建后60例均可见到明确骨折线，同时能够更清晰的显示筛窦、蝶窦及乳突气房积液情况。结论CT扫描骨算法重建技术简便易行，对颅底骨折的诊断明显优于常规CT扫描，在临床中具备较大的应用价值。

简介：目的与滤波反投影法（FBP）相比,观察正弦图确认的迭代重建算法（SAFIRE）可否改善肥胖患者冠状动脉CTA（CTCA）图像质量及有效降低辐射剂量。方法连续收集49例接受CTCA的肥胖患者,对其中39例使用常规序列扫描（120kV,A组）,分别选用FBP（FBP亚组）和SAFIRE（SAFIRE亚组）重建;对另10例使用低剂量扫描序列（100kV,B组）,SAFIRE重建。比较各组间主观（冠状动脉评分）和客观图像质量（图像噪声,SNR,CNR）的差异。结果SAFIRE亚组的图像噪声、SNR、CNR比均优于FBP亚组和B组（P〈0.05）,但FBP亚组的图像主观评分与B组差异无统计学意义。B组的有效辐射剂量[（4.36±0.75）mSv]明显小于A组[（8.83±1.74）mSv]（P〈0.01）。结论与FBP相比,SAFIRE可显著提高相同剂量水平的CTCA图像质量,并能在降低约50%辐射剂量的条件下保证图像质量。

简介：摘要目的探讨三维后装治疗计划中一种逆向剂量优化算法(GBPO)的实现方法和结果。方法GBPO使用标准的二次目标函数，优化代码基于LBFGS算法。回顾性选择了7例使用不同施源器治疗的宫颈癌患者和15例使用了三管施源器治疗的宫颈癌患者，先用等剂量线定性评估GBPO计划的质量，然后统计剂量体积直方图(DVH)参数(CTV D100%、V150%，危及器官D0.1cm3、D1.0cm3、D2.0cm3)，评估GBPO计划、IPSA计划和Graphic计划之间的差异。结果对于使用不同施源器的7例患者，GBPO都可以优化出适形的剂量分布，GBPO计划、IPSA计划和Graphic计划之间靶区和危及器官的DVH参数相近。对于使用了三管施源器的15例患者，GBPO计划和IPSA计划之间DVH参数也相近，GBPO计划和Graphic计划之间危及器官DVH参数也相近，但是GBPO计划CTV的D100%高于Graphic计划(P<0.01)，V150%低于Graphic计划(P<0.01)。结论采用逆向剂量优化算法GBPO制订的计划在靶区覆盖和危及器官保护方面与IPSA计划相似，GBPO可集成在三维后装治疗计划系统中。

简介：摘要：本文研究了一种基于三维图割算法的肝脏分割方法，旨在解决肝脏CT图像分割的挑战。该方法首先利用三维图割算法对CT图像进行肝脏区域分割，通过定义能量函数和使用图割算法，将图像分割为肝脏和背景两个区域。然后，通过快速迭代的方式，对单张肝脏分割结果进行迭代，最终实现对整个肝脏的准确分割。该方法的关键创新点在于利用三维图割算法进行分割，这种算法能够考虑图像中的三维信息，提高分割的准确性和连续性。同时，通过快速迭代的方式，能够快速完成肝脏的分割，减少计算时间和资源消耗。该方法能够实现快速、准确且自动化的肝脏分割。与传统的分割方法相比，该方法具有更高的自动化程度和分割准确性。通过获取完整的肝脏图像信息，该方法为后续的重建和医学诊断提供了有力的辅助。

简介：摘要：在医疗诊断过程当中，内窥镜作为一种重要的微创检查方式得到了广泛运用，但受到成像条件、人体组织环境等客观因素的影响，导致内窥镜成像的亮度、清晰度与对比度可能存在一定问题。因此，本文以现代医用内窥镜成像原理作为切入点，分析了实验室内窥镜图像数据集建立过程，基于直方图处理、暗通道先验、图像增强以及运行时间描述等角度对内窥镜图像增强算法进行了梳理，同时对算法增强结果进行了分析，以期为有关从业者提供参考。

简介：摘要：近年来，社会进步迅速，我国的现代化建设的发展也有了进步。随着现在经济水平的提升，越来越多的人注重身体的体检。CT体检对于病变尤其是对早期病变的筛查体现的尤为重要。身体康健的人群的体检相比于门诊患者的检查，他们更注重检出的阳性病变，并且体检人群的检查具有一定的周期性，大幅度的剂量辐射很容易给身体带来无法逆转的损伤。近年来随着螺旋CT检查的普及和其对于微小病灶检出的敏感性，螺旋CT在胸部疾病的检查中越来越广泛，可是由于CT的辐射剂量相较于普通X线摄影要高出很多，在检查出微小病变的同时，较高的放射剂量也成为了诱发人体疾病的潜在危险因素。于是，在保证图像质量满足临床要求的前提下减少放射剂量已经成为当下热门的研究热点。降低辐射剂量的方法有很多如降低管电压、减低管电流、自动管电流调制技术、增加螺距等等，但都会出现图像噪声大的特点。

简介：摘要：本文探讨了手术室人员排班算法优化对准时手术率的影响。通过分析现有排班算法的不足，提出了一种新的优化算法，并评估其在实际应用中的效果。研究发现，优化后的排班算法能够显著提高手术室的准时手术率，减少手术延误，提升手术室的整体效率。本文的研究结果为手术室管理提供了新的思路和方法，有助于提高医疗服务质量。

简介：摘要：

简介：摘要目的分析基于5G+AI的远程动态实时心电监护技术在老年慢性疾病患者中的应用价值。方法描述性研究。选取2019年1月至2020年12月于湖南省人民医院佩戴远程动态实时监护的年龄≥65岁的老年慢性疾病患者，观察佩戴期间危急值和心电信号采集传输预警的频次、正确率，并分析危急值心电事件的临床影响因素。结果共监测6 662例老年患者，预警2 024例(30.4%)，拨出电话2 223个，预警2 291次事件。其中，危急值心电事件共预警827例，预警事件1 044次，预警不准确4次，危急值预警准确率99.6%；心电信号采集传输预警告知1 247次，电极脱落预警616次(实时处置成功351次)。阵发性或持续性心房颤动、心房扑动会增加老年患者危急值心电事件的发生风险(OR＝2.236，95%CI：1.892~2.643，P<0.001)，慢性心功能不全也增加老年患者危急值心电事件的发生风险(OR＝1.871，95%CI：1.591~2.202，P<0.001)。结论远程动态实时心电监护技术在老年慢性疾病患者中的有效应用，可提高其佩戴动态心电监护的依从性、提升监护的敏感性与时效性。阵发性或持续性心房颤动、心房扑动和慢性心功能不全是老年患者出现危急值心电事件的影响因素。

简介：【摘要】目的：探讨分析在针对肺部磨玻璃结节患者临床诊断时，将HRCT肺结节靶扫描联合人工智能AI分析应用于其中，并分析患者的影像学特征。方法：选择2020年4月至2022年6月间在我院中收入的40名肺部磨玻璃结节的患者作为研究对象，研究人员针对患者均采用HRCT肺结节靶扫描联合人工智能AI分析进行诊断，分析患者的HRCT肺结节靶扫描联合人工智能AI分析图像特征，分析HRCT肺结节靶扫描联合人工智能AI分析诊断准确度。结果：在本次研究结果中显示，40例患者中通过HRCT肺结节靶扫描联合人工智能AI分析诊断确诊患者36例，确诊率为90.00%。恶性结节表现为不规则形、边界模糊、分叶、毛刺、空泡征。结论：研究分析在恶性结节中，不规则形状、边界模糊、分叶、毛刺以及空泡征等特征较为突出。研究结果表明，HRCT肺结节靶扫描联合人工智能AI分析诊断在肺部磨玻璃结节的鉴别诊断中具有较高的敏感性和特异性，能够有效地辅助医生进行早期诊断和治疗决策，提高了临床工作的准确性和效率。

简介：摘要开关柜是电力系统的一种重要设备，本文针对开关柜运行状态，开发了一种基于模糊神经网络算法的开关柜状态评估系统，首先建立因素集合和评语集，然后确定评判因素的权重向量，再根据隶属函数，建立模糊关系矩阵，得到出综合评判向量，最后利用神经网络实现诊断。

简介：摘要目的比较多种机器学习算法在早期肝细胞癌（HCC）术后复发预测中的效能。方法回顾性分析2009年5月至2019年12月南京医科大学第一附属医院收治的882例接受根治性手术切除的早期HCC患者的临床资料，其中男性701例，女性181例，年龄（57.3±10.5）岁（范围：21~86岁）。将患者按2∶1随机分为训练集（588例）和测试集（294例）。构建的机器学习预测模型包括随机生存森林（RSF）、梯度提升机、弹性网络-Cox回归和Cox回归模型。采用一致性指数（C-index）衡量模型预测的准确性、综合Brier分数量化模型的预测误差、校准曲线反映模型的拟合情况。比较机器学习模型、竞争模型和HCC分期系统的预测效能。所有模型均在独立的测试集内进行验证。结果训练集内患者中位无复发生存时间为61.7个月，测试集内患者中位无复发生存时间为61.9个月，两组患者无复发生存情况的差异无统计学意义（χ²=0.029，P=0.865）。RSF模型由5个常用临床病理学特征构成：白蛋白-胆红素分级、血清甲胎蛋白、肿瘤数目、肝切除方式和微血管侵犯。在训练集和测试集中，RSF模型的C-index值分别为0.758（95%CI：0.725~0.791）和0.749（95%CI：0.700~0.797），综合Brier分数分别为0.171和0.151。RSF模型对早期HCC复发预测的准确性优于其他3种机器学习模型、竞争模型（ERASL模型）及HCC分期系统（巴塞罗那分期、中国肝癌的分期方案、TNM分期），差异均有统计学意义（P值均<0.01）。校准曲线提示，RSF模型的预测概率与实际观察值具有较好的一致性。RSF模型可将早期HCC患者的复发风险分为低危、中危和高危组，在训练集和测试集内三组患者无复发生存情况的差异有统计学意义（P<0.01）。RSF模型对早期HCC术后复发风险的分层明显优于TNM分期。结论本研究构建的RSF模型集合了5个常用临床病理学特征，可较为准确地预测复发风险。