膀胱癌淋巴结转移术前评估研究进展

膀胱癌是泌尿系统常见的恶性肿瘤,相对于淋巴结阴性的患者,淋巴结阳性患者预后极差。术前淋巴结状态的准确评估可为治疗决策提供有用信息,如盆腔淋巴结清扫范围和新辅助化疗的应用等。然而当前临床主要依靠影像学检查与病理检查对膀胱癌患者的淋巴结状态进行评估,但敏感性较低,易导致部分患者分期过高或分期不足。针对膀胱癌淋巴结转移的术前精准评估问题,本文着重从临床诊断、影像学方法、影像组学以及基因组学等方法进行回顾分析,并对术前从不同层面预测膀胱癌淋巴结转移方法的应用前景进行展望。

一种NG-DSL系统的低复杂度时频同步算法

下一代数字用户线(NG-DSL,Next Generation Digital Subscriber Line)技术使用高载波数与高正交振幅的OFDM调制方式,这对信号同步提出了更高的要求.提出了一种新的基于数据辅助型的符号定时算法——基于最小能量差的符号定时同步算法.该算法通过变步长搜索的方法,利用较少的步骤准确快速搜索到最小值,大大降低算法复杂度,最后对算法进行综合性能比较,仿真结果表明,新算法具有复杂度低,在NG-DSL环境下定时准确并且具有抗双绞线信道拖尾干扰能力强的特点,这些特点能够较好地满足NG-DSL对于符号定时同步算法的要求.

基于深度网络术前评估膀胱癌患者淋巴结状态的模型构建

目的针对术前膀胱癌患者淋巴结状态影像学检查敏感度低、病理检查有创等问题,构建基于影像与深度学习的膀胱癌淋巴结转移预测模型,实现对术前淋巴结状态的准确预测。方法首先,从癌症影像档案数据库下载膀胱癌患者的影像数据和临床数据,经数据清洗最终纳入80例膀胱癌患者数据,其中,淋巴结阳性27例,阴性53例;其次,基于Pytorch深度学习框架构建用于术前评估膀胱癌淋巴结转移的ResNet18卷积神经网络;最后,将数据集按照7∶3的比例划分为训练集和测试集,通过调整网络结构和超参数,提高网络预测效能。结果本研究构建的深度学习模型在膀胱癌淋巴结转移预测方面取得良好效果,在测试集中受试者工作特征曲线下面积达到94%,敏感度达到98%,明显高于既往研究结果。结论本研究基于术前CT影像与ResNet18构建的深度学习模型,能够实现对膀胱癌淋巴结转移的准确预测,有望为临床医师制定最佳治疗决策提供重要依据。