基于深度学习的儿童肺炎检测模型建立及应用

目的:基于深度学习根据儿童胸部X光正位数字影像构建肺炎自动判别模型,辅助临床诊断,提高影像诊断效率。方法:首先通过选取公开数据集5856张儿童胸片(肺炎4273张,正常1583张),分为训练集、验证集和测试集,基于Resnet-50神经网络构建儿童肺炎自动判别模型,利用验证集选取最优模型,在测试集上做内部独立验证。进一步收集6家医疗单位共611张儿童胸片(肺炎300张,正常311张)进行外部验证,并根据验证结果对模型进行微调后再次测试,使模型更适合临床使用。结果:基于深度学习技术和公开数据集数据构建儿童肺炎自动判别模型,准确率为98.48%,精确率为99.54%,召回率为98.81%,F1-score为98.86%,AUC为0.999。外部验证初始结果准确率为59.90%,选用部分外部验证数据微调模型后,独立测试准确度提升至85.00%。结论:基于深度学习根据公开数据集构建肺炎自动判别模型具有可行性,准确率达98.48%,在实际临床使用时应根据具体使用条件选取适量数据集对模型进行微调。

支气管镜智能导航金标植入技术虚拟仿真教学实验软件的研发应用

目的探讨支气管镜智能导航金标植入技术的虚拟仿真教学软件在放射治疗领域临床应用的必要性和可行性。方法使用Unity3D引擎开发3D虚拟操作及交互系统,运用3Dmax、Maya等工具,以SQL作为数据库支持,场景采用现在主流的次时代制作流程,针对金标植入中的重难点系统分为12个步骤,10个知识点进行仿真展示演练,采用内部测试与远程评价测试,通过获取每位测试者的测试情况,根据测试结果进行系统应用价值的分析。结果截至2022年5月1日,系统访问量高达2 409,参与实验测试人数425人次,实验完成率为100%,实验通过率为96.5%,获得167位实验者评价,涵盖福建医科大学多级医学影像技术系、医学影像学等相关专业学生及放疗相关工作人员,获得一致好评。结论支气管镜智能导航金标植入技术的虚拟仿真教学实验软件在学生的教学和相关专业人员的培训中具有应用价值。

经皮肝穿刺植入可回收金标在射波刀追踪治疗的实验研究

目的评估一种肝脏金标植入新方法在兔肝脏内固定及取出的可行性,以期用于射波刀金标追踪治疗。方法分为活体实验和离体实验。活体实验对10只家兔麻醉后,经皮肝穿刺植入3颗金标,10 d后植入设有外置套管和固定细线的第4颗金标,以射波刀分别对参照组(第1颗和第2颗)和套管组(第1颗和第4颗)配准后追踪,施照结束后,评估金标植入成功率、配准精度及取出的安全性。离体实验在离体的肝脏进行金标拉力测试,测量弹簧圈金标和无弹簧圈金标取出时所受阻力。结果实验过程中金标没有出现远处转移的情况,植入与回收成功率均为100%。操作过程家兔未发生明显相关并发症和术后并发症。所有金标均成功追踪,套管组的配准平移偏差在头脚方向和前后方向高于参照组(Z=-11.77、-4.57,P<0.05),而左右方向低于参照组(Z=-2.52,P<0.05)。金标拉力测试结果显示弹簧圈金标拉力为(2.23±0.85)N,无弹簧圈金标拉力为(0.81±0.13)N,差异有统计学意义(Z=-2.31,P<0.05)。结论螺旋线圈结构金标在穿刺针道内的固定效果好,细线限制了金标肝外远处移位,套管为金标回收建立通道,整体操作简单易行。