CT影像组学列线图预测胃癌内镜活检与术后病理学分型差异

目的评估基于CT影像组学的列线图预测胃癌内镜活检与术后病理Lauren分型差异的价值。方法回顾性分析126例经手术病理确诊的胃癌患者,根据内镜活检与术后病理结果是否一致将其分为一致组(n=77)与不一致组(n=49),同时按2∶1比例分为训练集与验证集。筛选临床预测因子,构建临床预测模型;于静脉期CT图像提取影像组学特征,采用L1正则化方法对特征进行筛选,以决策树、随机森林、逻辑回归3种机器学习(ML)算法构建影像组学模型;基于临床及最佳影像组学ML模型构建列线图;评估各模型及列线图的预测效能及其临床价值。结果患者年龄、血小板计数、动脉期CT值是预测胃癌内镜活检与术后病理分型不一致的独立因子。3种ML模型中,随机森林预测效能较好,其在训练集与验证集中的曲线下面积(AUC)分别为0.835及0.724。临床模型、影像组学模型及列线图在训练集的AUC分别为0.764、0.835及0.884,在验证集分别为0.760、0.724及0.841;列线图在训练集与验证集均显示出较好的拟合度及临床实用性。结论基于CT影像组学列线图用于预测胃癌内镜活检与术后病理Lauren分型不一致性具有潜在临床应用价值。

光谱CT平扫定量参数鉴别诊断乳腺良、恶性病变

目的观察光谱CT平扫定量参数鉴别诊断乳腺良、恶性病变的价值。方法回顾性分析110例女性乳腺占位性病变患者的胸部光谱CT资料,包括53例共53处恶性病变(恶性组)和57例共60处良性病变(良性组);对比组间光谱CT平扫定量参数的差异,包括虚拟单能级40~100 keV下CT值、有效原子序数(Eff-Z)及光谱曲线斜率(λHU)。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),分析光谱CT平扫单一定量参数CT_(40 keV)、CT_(70 keV)、Eff-Z、λHU及其联合鉴别诊断乳腺良、恶性病变的效能。结果40~100 keV下,恶性组CT值及Eff-Z均高于、而λHU小于良性组(P均<0.001)。单一CT_(40 keV)、CT_(70 keV)、Eff-Z及λHU鉴别乳腺良、恶性病变的AUC分别为0.90、0.80、0.87及0.87;四者联合的AUC为0.91,其敏感度为84.9%,特异度为88.3%,准确率为85.0%。结论根据光谱CT平扫定量参数可有效鉴别诊断乳腺良、恶性病变。

乳房X线片深度学习联合临床特征列线图预测乳腺癌表达人表皮生长因子受体2(HER-2)状态

目的观察深度学习(DL)术前乳房X线片(MG)联合临床特征列线图预测乳腺癌表达人表皮生长因子受体2(HER-2)状态的价值。方法回顾性分析265例HER-2检测结果均为(++)的单发乳腺癌患者的MG和临床资料,包括93例HER-2阳性、172例HER-2阴性;按8∶2比例将其分为训练集(n=211,含74例HER-2阳性、137例HER-2阴性)和验证集(n=54,19例HER-2阳性、35例HER-2阴性)。以单因素及多因素logistic回归分析临床资料,筛选乳腺癌表达HER-2状态的独立预测因素,以之构建临床模型。将头足位和内外斜位MG输入孪生DL网络,获得肿瘤ROI图像,并输入至ResNet50网络提取DL特征,通过全连接层进行特征融合,共获得2048个DL特征,经Softmax分类器输出二分类结果,得到DL评分(Deep-score),构建DL模型。以Deep-score和独立临床预测因素构建联合模型,并绘制列线图;以校准曲线评估其校准度。应用受试者工作特征(ROC)曲线评估各模型预测乳腺癌表达HER-2状态的效能,以决策曲线分析(DCA)评估其临床获益。结果雌激素受体状态(OR=3.63)和Ki-67表达水平(OR=2.84)为乳腺癌表达HER-2状态的临床独立预测因子(P均<0.05);基于此并联合Deep-score构建的联合模型的预测结果与实际结果的一致性良好,其在训练集的AUC(0.97)高于临床模型及DL模型(AUC=0.75、0.96,Z=7.15、2.03,P均<0.05),在验证集的AUC(0.88)高于临床模型(AUC=0.70,Z=5.76,P<0.01)而与DL模型差异无统计学意义(AUC=0.86,Z=1.50,P=0.33)。联合模型在训练集的临床净收益高于临床模型及DL模型,在验证集的临床净收益高于临床模型而与DL模型相当。结论MG DL联合临床特征列线图可有效预测乳腺癌表达HER-2状态。

对软件项目风险四轮定位

关注项目风险，掌握风险管理的知识与技能，从项目组织、职责、流程与制度上建立一套风险管理机制是确保项目成功的前提与保障。

中远尝鲜ITIL

管理不是等级高低,而是责任。—彼得·德鲁克物质奖励和精神鼓励都需要,发挥潜力比制定目标更重要。—通用电器公司总裁杰克·韦尔奇提出有消极作用的意见比提出建设性意见总要容易得多。—哈佛大学约韩.斯坦布朗勒所有组织都会因目标、追求的结果和获取成果的方式的不同而有所不同。—哈佛商学院拉塞尔.罗布如果独裁者知道所有问题的所有答案,那么独裁制度是最有效的管理方式。但没有独裁者能做到这一点,将来也没有人能做到。—曾任通用总裁的小阿尔弗雷德.普雷查德.

浅析BIM技术在超高层钢结构施工中的应用

城市现代化建设的不断推进,结构复杂多样,造型迥异的各类超高层建筑成为一个又一个城市以及区域的地标性建筑。而复杂多样的建筑结构也对现有的施工技术带来了极大的挑战,这也催化了整个建筑行业的又一次革名—BIM技术的开发以及应用。随着BIM技术在行业内的不断开发,促使了建筑行业产生了重大的变革。本文通过对陕西国际体育之窗超高层项目钢结构施工的特点进行分析,总结了BIM技术在超高层钢结构施工中从深化设计阶段到现场施工阶段的实际应用,为BIM技术的推广提供借鉴。

狭小空间大跨度钢桁架快速施工技术

大跨度空间钢结构因较好的空间利用及良好的视觉效果在近年来得到广泛的应用,现代城市商业综合体大跨度结构施工往往受到场地、工期等不利因素掣肘。通过分析陕西国际体育之窗(全运会赛事指挥和新闻媒体中心)工程项目施工过程经验,从方案选择,安装思路确定到过程施工分析,阐述了该项目解决城市内狭小空间里进行大跨度桁架快速施工问题的过程,确保实现质量安全,工期时效性和经济效益。

基于无人机垂直摄影的测量施工技术

摄影测量的最突出的特点就是不接触物体,直接对摄影像片上进行测绘处理和解译。所以它对自然条件的要求就没那么严格,并且影响可以反应最真实、最客观的物体,所以我们可以从中获取物体的各种有效的信息。基本任务是在拍摄相片的同时,建立像点和物点间的几何关系。当这种关系被严格的建立以后,就可以从摄影影像严格的获取到被测物体的基本信息。现代化测量工具在智慧数字工地建造过程中,无人机使用越来越普及,无人机摄影测量成为传统测量的一种强有力的补充手段,具备灵活高效、低成本、高精度的特点,而且可以在一些作业人员测量施工受限的区域进行定位测量,大大提高了测量施工效率。在体育之窗项目3#楼屋面钢结构塔冠施工的过程中,巧妙的利用了这一特点,对项目现场实际埋件位置进行了二次定位,解决了受限条件下,传统测量设备无法测量,造成钢结构深化和钢构件加工不精准,进而致使安装偏差过大或者无法安装的问题。

浸润性乳腺癌锥光束乳腺CT平扫影像特征与分子亚型及免疫组织化学受体的相关性研究

目的探讨浸润性乳腺癌锥光束乳腺CT(CBBCT)影像学特征与分子亚型及免疫组织化学受体之间的相关性。方法回顾性分析129例2020年10月至2021年11月经术后病理证实为浸润性乳腺癌患者的临床病理资料,并且术前均行CBBCT平扫。由两名有多年读片经验的放射科医师用乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类标准评估CBBCT图像特征。采用独立样本t检验和卡方检验分析CBBCT特征与分子亚型及受体状态之间的关系,采用Cramer’s V系数评价相关程度,P<0.05为差异具有统计学意义。结果乳腺癌分子亚型与病变内是否含肿块具有显著相关性(V=0.33,P<0.05),Luminal A型、Luminal B型及三阴性乳腺癌多表现为肿块样病变。乳腺癌分子亚型与病变内是否含钙化具有相关性(V=0.27,P<0.05),三阴性乳腺癌多表现为非钙化样病变。肿块样病变中,Ki-67低增殖组较Ki-67高增殖组肿块边缘多表现为毛刺,肿块形态多表现为不规则;激素受体阳性较激素受体阴性肿块边缘多表现为毛刺,肿块形态多表现为不规则;雌激素受体(ER)阴性肿块[(2.91±0.98)cm]明显大于ER阳性肿块[(2.38±1.27)cm],差异均具有统计学意义(P<0.05)。结论浸润性乳腺癌CBBCT影像学表现与其分子亚型及免疫组织化学受体具有一定的相关性。

免费“垒砌”防火墙

防火墙作为主要的信息安全产品,通过控制和监测网络之间的信息交换和访问行为,可以在很大程度上解决黑客非法入侵、内部服务器惨遭破坏等问题。但是,防火墙的配置较为复杂,加之不菲的价格,往往让资金短缺的中小企业望而却步。