斑点追踪技术在评估主动脉瓣狭窄患者左心室功能中的临床应用价值

斑点追踪技术(STI)能够追踪心肌的运动轨迹,且价格便宜、无辐射、可重复性高,能够在主动脉瓣狭窄(AS)病程早期检测出心肌应变能力的下降,从而指导临床作出治疗决策。本文就STI在AS患者左心室功能评估、手术疗效评价、术后并发症预测和预后评估的应用进行综述。

超声成像技术在睾丸扭转缺血再灌注损伤评估中的应用研究进展

睾丸扭转又称精索扭转,是常见的阴囊急症之一,是指睾丸和精索本身的解剖异常或活动度加大而引起的扭转,扭转时精索内血管发生扭转,造成睾丸血液运行不畅,可引起睾丸缺血、坏死,导致患者生殖能力受损或缺失。每年18岁以下青少年睾丸扭转的发病率约为3.8/10万[1]。研究表明,扭转6 h内是治疗黄金时间,6 h内得到有效治疗的睾丸挽救成功率为90%~100%[2]。

基于自动乳腺全容积成像冠状面超声图像的影像组学模型预测乳腺肿瘤良恶性的价值

目的分析基于自动乳腺全容积成像(ABVS)冠状面超声图像的影像组学模型预测乳腺肿瘤良恶性的临床价值。方法选取我院经病理证实的乳腺肿瘤患者152例,基于ABVS冠状面超声图像的感兴趣区(ROI)提取影像组学特征,进行筛选后构建随机森林、支持向量机、多层感知器、决策树、逻辑回归、K-近邻6种影像组学模型;绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析并比较各影像组学模型与不同年资超声医师(医师A具有2年工作经验、医师B具有5年工作经验)对乳腺肿瘤良恶性的诊断效能。结果最终纳入28个最优特征构建影像组学模型,其中随机森林模型对乳腺肿瘤良恶性的诊断效能最高,其曲线下面积为0.87,高于超声医师A和超声医师B的曲线下面积(0.76和0.83)。结论应用基于ABVS冠状面超声图像的影像组学模型预测乳腺肿瘤良恶性具有良好的价值。

基于新型非易失内存的远程零拷贝文件系统

为提升物联网与边缘计算应用中前端节点间的数据访问效率,提出了一种新型远程零拷贝文件系统。该文件系统无须借助特殊硬件,可直接基于通用网卡设备实现零拷贝的数据传输框架;充分利用新型非易失内存的随机访问特性,尽可能减少数据缓存和拷贝,提高数据访问的吞吐量。建立缓冲区池,精简并融合传统网络栈和存储栈,从而缩短文件访问路径,减少软件冗余,降低数据访问延迟。最终提供高带宽、低延迟的远程数据访问性能。测试结果表明,远程零拷贝文件系统比传统网络文件系统减少了42.26%~99.19%的读写延迟,细粒度访问下的吞吐量最高可提升1297倍,显著降低了处理器开销和缓存失效次数。