机器学习结合影像组学特征对脑梗死取栓术后对比剂外渗与脑出血的鉴别

目的:探讨基于CT平扫影像组学和机器学习模型鉴别急性缺血性脑梗死机械取栓后脑实质对比剂外渗和脑出血的价值。方法:回顾性分析93例接受机械取栓的急性缺血性脑梗死患者,共155个脑实质高密度区,按7∶3比例随机分为训练集(108个)和验证集(47个)。使用A.K.软件对CT平扫图像上出现的高密度区勾画ROI并提取纹理特征。采用特征相关性分析和基于互信息的特征进行降维,保留相关性最强的特征。采用逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)、线性支持向量分类(LinearSVC)、伯努利贝叶斯分类器(BernoulliNB)构建相应的机器学习鉴别模型。采用ROC曲线评价各机器学习模型区分对比剂外渗与脑出血的诊断效能。结果:在1316个影像组学特征中,最终筛选出5个特征用于构建LR、SVM、LinearSVC、BernoulliNB模型。在训练集中,LR、SVM、LinearSVC及BernoulliNB模型的AUC分别为0.781、0.757、0.784及0.669;在验证集中,各相应模型的AUC分别为0.793、0.705、0.795及0.517。在训练集中,各机器学习模型的AUC比较,差异均无统计学意义(均P>0.05);在验证集中,BernoulliNB与LR及LinearSVC模型的AUC差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论:基于CT平扫图像构建的LR、SVM、LinearSVC机器学习模型可有效鉴别急性缺血性脑梗死机械取栓后脑实质对比剂外渗和脑出血,且诊断效能佳,可辅助评估临床早期取栓后脑出血转化情况,指导临床及时进行干预。

CT影像组学特征联合三维体积因素预测肺腺癌的侵袭性

目的 探讨亚实性结节CT影像组学联合三维体积因素预测浸润性腺癌(IAC)和原位腺癌(AIS)/微浸润性腺癌(MIA)的能力.方法 回顾性分析2017年1月至2020年12月CT表现为亚实性结节且病理证实为肺腺癌患者242例,按照7:3比例随机分为训练集与验证集,使用3D slicer进行整体结节及实性成分三维体积勾画并提取影像特征,标准化处理后通过F检验筛选最优特征并建立影像组学模型.患者一般资料比较采用t检验、χ^(2)检验或U检验,有统计学意义变量进行多因素分析并联合影像组学建立联合模型,通过受试者工作特征曲线(ROC)评价两种预测模型效能.结果 IAC组的年龄、整体结节体积、实性成分体积、实性成分体积比例均大于AIS/MIA组(P<0.05).多因素分析显示实性体积比例及影像组学分数是预测肺腺癌侵袭性的独立危险因素.影像组学模型和联合诊断两个模型中的AUC在训练队列中分别为0.836、0.854,在验证队列中分别为0.883、0.930,在训练队列和验证队列中,联合诊断模型效能最佳.结论 随着实性成分体积的增加,肺腺癌的侵袭性将增强.基于CT影像组学联合实性成分体积比例对肺腺癌侵袭性的预测具有较高的诊断价值.

肺结节超高分辨率CT靶扫描影像组学联合机器学习在原位腺癌与微浸润腺癌鉴别中的价值

目的基于肺结节超高分辨率CT(UHRCT)靶扫描影像组学特征,分别采用Logistic回归(LR)和支持向量机(SVM)构建机器学习模型,以鉴别磨玻璃结节(GGN)中的原位腺癌(AIS)和微浸润腺癌(MIA)。方法回顾性分析手术病理证实肺腺癌的198例患者(AIS 56例;MIA 142例),按分层抽样将患者随机分为训练组(n=138)和验证组(n=60)。手动分割GGN,从中提取影像组学特征。采用最小冗余最大相关性算法和套索算法对影像组学特征进行降维,分别使用LR和SVM构建预测模型。采用受试者操作特征(ROC)曲线评价模型的预测性能。结果在训练组中,LR和SVM曲线下面积(AUC)分别为0.787(95%CI:0.712~0.863)和0.896(95%CI:0.842~0.951)。在验证组中,LR和SVM的AUC分别为0.824(95%CI:0.713~0.936)和0.839(95%CI:0.734~0.945)。结论基于肺结节UHRCT靶扫描影像组学结合机器学习能较好鉴别AIS与MIA,为患者GGN个性化分析提供潜在方法。

先天性单侧肺静脉闭锁的胸部影像特征

目的探讨先天性单侧肺静脉闭锁(UPVA)的胸部影像特征。方法回顾性分析2例UPVA病人的临床表现、影像特征,并复习相关文献。结果胸部平片和CT平扫表现为患侧胸廓小,纵隔向患侧偏移;同侧肺呈弥漫网格、蜂窝状改变;患侧肺门、纵隔区见软组织团块影,其肺侧缘呈现沿支气管血管束的尖状突起。CT血管成像表现为左心房患侧缘光滑,无肺静脉结构;其他处无成形的肺静脉异位引流。结论 UPVA的临床表现缺乏特异性,胸部影像表现具有一定的特征,"纵隔摆动"是本病的一个少见影像征象。

脑动脉瘤破裂风险影像评估的人工智能研究

随着影像技术的快速发展和应用,未破裂脑动脉瘤的检出率呈逐年上升趋势,这类动脉瘤是否需预防性治疗存在争议。近年来,大量研究尝试从临床资料、动脉瘤形态学特征和血流动力学信息中挖掘并构建可预测脑动脉瘤破裂风险的模型,人工智能(AI)技术逐步应用其中且表现优异。现就AI在脑动脉瘤破裂风险影像评估方面的应用进行综述,以期提高临床对AI在脑动脉瘤破裂风险评估中应用前景的认识。

迪士尼动画的跨文化传播

2010年11月,迪士尼乐园正式宣布落户上海,这标志着中国内地第一个、亚洲第三个、世界第六个迪士尼主题乐园正式成立。而随着上海迪士尼魔法王国主题乐园开放日期的临近,社会各界对其的关注度更是有增无减,这不由地让我们思考究竟是什么时候、通过什么方式,使迪士尼早已在全球范围内成为动画王国的最佳代言。本文主要将视线放在中国,从起源发展,现象原因,到思考和策略,浅析迪士尼动画成功的跨文化传播。

基于CT平扫的影像组学模型在预测老年人腰椎骨质疏松中的价值

目的:探讨基于腰椎CT平扫影像组学模型在中老年人腰椎骨质疏松中的诊断价值。方法:选取2020年7月至2020年10月温州医科大学附属第二医院绝经后女性和50岁以上男性66例(骨质疏松症43例,未患骨质疏松症23例),所有患者均行腰椎CT平扫。在纳入患者的腰1~4椎体中,共有237个腰椎符合研究标准,骨质疏松腰椎95个,非骨质疏松腰椎142个。根据腰椎是否存在骨质疏松为标准,将所有腰椎按照分层随机抽样方法以7:3的比例分为训练组和验证组。应用3D Slicer软件在腰椎CT平扫图像上逐层勾画腰椎椎体骨松质以获得三维感兴趣区(ROI),并以单个腰椎椎体为单位提取影像组学特征。使用最大相关-最小冗余(mRMR)对训练组的影像组学特征降维并保留10个特征,然后应用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)Logistic回归算法从保留的特征中选择最优特征子集用于建立影像组学模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)评估影像组学模型的预测效能。采用校准曲线评估影像组学模型预测腰椎骨质疏松的结果与双能X线吸收测定法(DXA)诊断结果的拟合度。结果:在提取的1316个影像组学特征中,最终获得7个与腰椎骨质疏松显著相关的影像组学特征用于构建影像组学模型。ROC曲线显示影像组学模型预测腰椎骨质疏松的AUC在训练组和验证组分别为0.908(95%CI=0.863~0.952)和0.935(95%CI=0.873~0.996)。校准曲线评估显示影像组学模型在训练组和验证组中均有较好的拟合度。结论:基于腰椎CT平扫的影像组学模型可作为评估中老年人腰椎骨质疏松的一种无创性辅助工具,有利于协助临床决策,改善患者预后。

基于急诊CT平扫影像组学在预测腹主动脉综合征中的价值

目的:探讨基于急诊CT平扫影像组学在腹主动脉综合征(AS)中的诊断价值。方法:收集2012年8月至2020年10月于温州医科大学附属第二医院行腹部CT平扫和增强的急诊患者145例。根据是否患有腹部AS,将所有患者按分层抽样法以7:3分为训练集和验证集。逐层手动勾画CT平扫图像上的腹主动脉并从中提取影像组学特征。经特征筛选后构建影像组学标签,并以此计算每位患者的影像组学评分(Radscore)。采用单因素和多因素Logistic回归分析寻找预测腹部AS的临床危险因素。最后使用多因素Logistic回归构建基于临床危险因素和Rad-score的联合模型,绘制列线图。使用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的诊断性能。结果:单因素和多因素Logistic回归分析显示,腹痛(OR=0.48,95%CI=0.19~1.22,P=0.12)、钙化斑内移(OR=8.76,95%CI=3.27~23.45,P<0.001)是腹部AS的危险因素,其构建的临床模型在验证集的ROC曲线下面积(AUC)为0.79。8个影像组学特征被选择用于构建影像组学标签,其在验证集的AUC为0.88。将该标签与临床模型结合获得联合模型,其在验证集的AUC为0.89。临床决策曲线显示,联合模型的临床实用性最优。结论:基于腹部CT平扫影像组学和临床危险因素构建的列线图能较好地预测急诊患者是否患有腹部AS。

上海市住房保障体系的完善研究——基于剩余支付能力模型和住房过滤模型

经过探索和实践,上海初步构建廉租住房、共有产权保障住房(即经济适用住房)、公共租赁住房、征收安置住房(即动迁商品房)"四位一体"、租售并举的住房保障体系。尽管保障房建设成为保民生的重点,我国保障房建设体系中依然存在诸多问题。本文通过建模的方式运用,用以说明住房支付能力的剩余收入模型和以住房过滤模型为基础,分析货币补贴这种住房保障方式,结合上海市房地产市场近年的实际运行状况以及保障房建设工作的实证分析,并为了完善、合理化城镇低收入家庭住房保障体系的构建提出建议。

可逆性胼胝体压部病变综合征的临床特点及MRI表现

目的 探讨可逆性胼胝体压部病变综合征(RESLES)的临床特点及MRI表现.方法 回顾性分析11例临床基本资料完整的RESLES患者,所有患者均行颅脑MRI平扫及扩散加权成像(DWI)检查,其中4例加扫增强序列.结果 11例患者中,儿童及青少年7例,成人4例.9例患者以发热起病,伴有头晕、头痛、恶心、呕吐等症状,其中言语不清、行走不稳及惊厥发作各1例;2例为呕吐起病,伴意识不清及抽搐1例,惊厥发作1例.所有患者MRI图像均可见胼胝体压部(SCC)的孤立性病变,T1WI呈等或稍低信号,T2WI呈稍高信号,DWI呈明显高信号,ADC呈低信号,平均ADC值约0.34×10^-3mm^2/s.所有患者均在治疗后在1个月内复查,临床症状及SCC病变均消失.结论 RESLES好发于儿童和青少年,多有前驱感染病史,多以发热、呕吐起病,偶有中枢神经系统症状;MRI多表现为具有特异性的SCC孤立性可逆性病变,MRI在本病的诊断及预后评价中具有重要意义.

浅析对于新闻传播学的几点认识

当下,世界性的的新闻已经逐渐发展到你中有我、我中有你的激烈竞争阶段,这时新闻策划的好与坏就变得特别重要。本文主要探讨新闻策划在新闻传播学的重要作用,从新闻策划的角度对如提高何新闻传播质量提出了几点认识。