基于深度学习的三维乳腺超声影像自适应分割

针对传统乳腺超声影像分割算法存在准确率低、精度低且耗时长等问题,提出基于深度学习的三维乳腺超声影像自适应分割算法。首先预处理图像,采用深度多示例学习方法检测病变图像块,删除正常图像块。然后对乳腺超声影像数据集扩增处理,用于神经网络训练。其次构建残差卷积神经网络模型,设计残差学习单元,结合扩增数据集形成特征映射,采用softmax函数训练网络并进行特征块判断,并结合阈值设置实现三维乳腺超声影像自适应分割。实验结果表明,该算法能更细致地完成图像分割,算法平均运行耗时为52.3 s,图像分割精度为95.5%,且F1分数值高,整体性能佳,为卷积神经网络分割应用提供参考。

基于卷积神经网络和多信息融合的三维乳腺超声分类方法

乳腺肿瘤超声图像的自动分类对于提高医生的工作效率和降低漏诊率具有十分重要的意义。新型的三维乳腺超声数据包含更多的可用于诊断的信息,但由于超声成像机理导致不同方向上的图像表现不同。针对该种乳腺超声数据,利用卷积神经网络结构的灵活性和自动学习的特性,提出3种改进的卷积神经网络模型,使其分别可以接受横截面图像输入、横截面和冠状面的双图像输入、图像和文本信息同时输入,并研究不同信息的融合对于提升乳腺肿瘤自动分类准确率的影响。在研究中,采用880幅图像(良性401幅,恶性479幅)及其标注信息进行5折交叉验证实验,得到各模型的准确率及AUC。实验结果表明,设计的模型可以适应图片与文本信息的输入,多信息融合的模型比只接受图像输入的模型准确率提升2.91%,达到75.11%的准确率和0.829 4的AUC。这些模型的提出,为多信息融合的卷积神经网络分类应用提供参考。

乳腺三维超声容积成像领域专利竞争态势分析

目的通过对乳腺三维超声容积成像领域的专利分析揭示全球专利竞争态势。方法本研究以智慧芽数据库收录的专利为研究对象,采用专利计量分析的方法结合定性分析,从专利竞争态势、技术来源地、技术开发机构、技术开发热点四个角度对专利技术发展态势进行分析。结果乳腺三维超声容积成像领域专利申请持续活跃,共有专利申请96组,三方专利申请17组,发明专利授权40组;美国是主要的技术来源地,技术开发领先机构集中于欧美发达国家;技术开发热点主要集中在图像处理及分析、诊断及检测等研究。结论本研究从情报学角度为乳腺三维超声容积成像领域的技术开发提供基于数据和事实的研究证据。

基于文献计量学的乳腺三维超声容积成像科学研究竞争态势分析

目的评价全球乳腺三维超声容积成像科学研究竞争态势。方法在Web of Science数据库中检索乳腺三维超声容积成像相关的所有论文,基于此进行文献计量学分析,展示全球历年论文数量变化情况,主要国家和机构的发文数量和发文影响力,了解国际合作情况及高影响力论文的机构和国家分布。结果全球乳腺三维超声容积成像论文共计219篇,篇均被引频次为11.9,论文数量波动上涨,国际合作以美国最频繁。发文量排名前五位的国家依次是中国(66篇)、美国(57篇)、韩国(32篇)、荷兰(31篇)和德国(26篇),其中美国的总被引频次(942次)和篇均被引频次(16.5次/篇)均最高。发文量排名前五位的机构依次是拉德堡德大学(26篇)、台湾大学(18篇)、首尔国立大学(13篇)、密歇根大学(11篇)和复旦大学(11篇),美国通用电气公司和德国西门子公司分别以9篇和7篇跻身全球前十位,美国加州大学的总被引频次(374次)和篇均被引频次(46.8次/篇)均居全球首位。被引频次排名全球前十位的论文有5篇来自美国,2篇来自中国,2篇来自德国,1篇来自日本。结论全球乳腺三维超声容积成像相关研究数量不多,呈波动增多态势,以中国论文数量最多,美国论文影响力最大,论文产出机构虽以高校和医院为主,但通用电气和西门子两家公司也进入全球前列。我国虽研究产出相对较多,但研究成果影响力较弱。

超声下数字乳腺三维断层摄影技术联合全视野数字化乳腺摄影与单独DBT在乳腺癌诊断中的价值对比

目的:探讨超声下数字乳腺三维断层摄影技术(DBT)联合全视野数字化乳腺摄影技术(FFDM)与单独DBT在乳腺癌诊断中的价值,为乳腺癌的临床诊断提供理论与实践依据.方法:以病理诊断为金标准选取哈励逊国际和平医院于2017年10月至2018年12月收治的乳腺癌(均为女性)患者300例进行前瞻性研究,在准确获取所有受试者乳腺密度类型、病灶大小、钙化灶及组织类型等指标的基础上采用COMBO模式获得FFDM及DBT图像,并对DBT联合FFDM与单独DBT诊断的两种图像进行判断,并将其各项数据纳入SPSS19.0和Medcalc12.0软件处理,分析两种诊断方法的灵敏度、特异度和准确度和评价(受试者工作特征ROC曲线)这两种检测方法在乳腺肿物中的诊断准确度.结果:经统计分析发现,A、B、C、D组中的DBT+FFDM检测结果与单纯的DBT检测相比A组(ACR1、ACR2)、B组(≤10mm和>30mm)无显著差异(P>0.05),其他指标相比DBT+FFDM检测结果均显著优于单纯DBT检测,差异显著(P<0.05).统计发现,≤40岁、>50岁和已绝经者的DBT+FFDM检测与单纯DBT诊断结果均无显著差异(P>0.05),而40~50岁和未绝经者的DBT+FFDM检测结果显著优于单纯DBT诊断,差异显著(P<0.05).将表1、表2中P<0.05的各项指标纳入Medcalc12.0软件处理和绘制其ROC曲线下面积(AUC)来看,DBT+FFDM诊断的AUC=0.937,95%CI为0.878~1.024,而单纯DBT诊断的AUC=0.781,95%CI为0.715~0.843,两者相比DBT+FFDM诊断准确性更高(P<0.05).结论:在乳腺癌的临床诊断中科学、合理的予以DBT联合FFDM诊断的准确率与单纯DBT诊断效果相比更高,能更好的应用于临床检测,是乳腺癌检查及相关乳腺疾病诊断的首选检查方法,可为临床该病的临床诊治提供更准确的影像诊断结果、缩短病患检测时间和降低临床诊断费用,临床应用价值较好.

乳腺三维超声对乳腺肿块良恶性的诊断分析

目的:分析乳腺三维超声对乳腺肿块良恶性的诊断。方法:选择本院在2016年1月—2017年1月收治的选择本院在乳腺肿块30例患者作为研究对象,采用二维+三维超声图像对患者进行诊断,并通过病例分析及手术对其进行证实。从而了解三维超声对于乳腺肿块良恶性诊断的实际价值。结果:三维超声在乳腺肿块良恶性的良性诊断过程中,其敏感度表现为(72.7%),特异度是(86.3%),并通过手术及实例例证其准确度高达(90%)。结论:三维超声技术作为当前一种较为先进的诊断技术,将其应用在乳腺肿块的良恶性诊断过程中,提供了较为准确的诊断依据,同时结合二维超声,大大提高了乳腺肿块的诊断准确率,因此可在临床推广应用。

国产乳腺彩色三维多普勒超声市场问卷调查分析

目的对比分析国产与进口乳腺彩色三维多普勒超声(简称乳腺三维彩超)在市场供给服务方面的优劣,发现国产设备在市场供给服务上问题,总结原因并提出改进建议,推动国产化高品质乳腺三维彩超的发展,振兴民族品牌,提升国产医疗器械品牌的市场竞争力和市场影响力。方法选取辽宁省内八个市县区区域内所辖的所有三级医疗机构、二级医疗机构、社区卫生服务中心、乡镇卫生院、部分民营医疗机构及妇幼保健机构的全部可用于乳腺疾病筛查的彩超的市场供给服务信息进行调查,采用对设备使用人员发放问卷,现场填写的方式进行数据采集,确保对每台乳腺三维彩超在配置、使用、故障、售后、维修、培训等市场供给服务方面做出准确、客观、真实的评价,并对采集的数据建立数据库及进行数据分析。结果国产乳腺三维彩超配置比例明显低于进口乳腺三维彩超,市场占有率不足进口设备的一半。进口设备主要配置在三级、二级医疗机构,国产设备主要配置在乡镇卫生院,社区服务中心等基层医疗机构。国产与进口乳腺三维彩超在市场供给服务情况方面相比较,在设备满足临床需求度、设备发生故障频率与使用可及性、设备售后服务及维修满意度、设备技术培训满意度方面上总体无明显差异。在设备改进提升需求方面中的设备技术功能的改进与创新、售后服务提升、质量提升、设备安全防护方面总体无明显差异。对进口设备在改善设备操作便利程度的需求高于国产设备。结论国产乳腺三维彩超在满足市场需求和临床诊疗需求上总体与进口乳腺三维彩超无明显差异,但在品牌定位及地域分布上均不平衡,国产设备仍以中低端产品为主,主要配置在基层医疗机构,故应加大对优秀国产设备的扶持,引导民族品牌的创建和宣传,提高国产品牌的市场占有率,扭转高端医疗器械长期以来依赖进口的局面,对我国医疗设备产业及医疗卫生事业的发展都有着十分重要的意义。

基于ClinicalTrials.gov的全球乳腺三维超声容积成像临床试验注册现状分析

通过ClinicalTrials.gov注册平台对乳腺三维超声容积成像临床试验数据进行采集、分析,采用文献计量学的方法,从注册数量、研究类型、适应证和申办者等角度对该领域临床试验注册现状进行研究。研究结果显示,全球乳腺三维超声容积成像临床试验共有39项,主要开展于美国;其中,实验性研究和观察性研究数量基本相同;临床试验的适应证主要为乳腺癌和乳腺囊肿等乳腺病变,其申办者共有25个,接近一半是高校及科研院所,约四分之一是企业。截至检索时间,我国在该注册平台尚无乳腺三维超声容积成像临床试验的注册记录,分析该领域临床试验注册现状,可为我国相关临床转化研究提供参考及证据支持。

常规手持式超声联合三维自动化乳腺超声在乳腺病灶良恶性病变诊断中的应用价值

目的:对常规超声联合三维自动化乳腺超声(ABUS)在乳腺病灶良恶性病变诊断中的作用进行探讨。方法:对医院收治的120例乳腺占位患者(150个病灶)临床资料进行回顾性分析,所有患者均先进行常规手持式超声(HHUS)检查,再联合ABUS进行检查。比较HHUS与HHUS+ABUS发现的病灶数目和大小,将病理结果作为金标准,比较两种诊断方法的灵敏度、特异度和准确率,利用受试者工作特征(ROC)曲线分析两种诊断方法的诊断价值。结果:120例患者中,HHUS检查发现127个病灶,病灶前后径(10.34±1.36)mm,左右径(15.83±1.73)mm,上下径(5.48±0.86)mm;灵敏度为82.54%,特异度为85.96%,准确率为87.5%,ROC曲线下面积(AUC)值为0.899。HHUS+ABUS检查发现148个病灶,病灶前后径(10.51±1.38)mm,左右径(15.92±1.71)mm,上下径(5.44±0.87)mm;灵敏度为93.55%,特异度为96.55%,准确率为95.83%,ROC曲线下面积为0.927,差异有统计学意义(t=2.743,4.673,4.891,3.188,P<0.05)。结论:常规超声检查与三维自动化乳腺超声联合应用于乳腺病灶良恶性的诊断中,具有更好的诊断价值,临床上对乳腺病灶的诊断可推广应用HHUS+ABUS的诊断模式。

乳腺三维超声成像联合钼靶摄影在乳腺癌诊断中的应用价值探讨

目的探讨乳腺三维超声成像联合钼靶摄影在乳腺癌诊断中的应用价值。方法回顾性分析我科室2015年6月—2016年6月100例病理证实的乳腺癌患者的乳腺三维超声成像、传统乳腺超声成像及钼靶摄影影像资料,比较其在诊断准确率上的差异。结果乳腺三维超声成像对乳腺癌诊断准确率高于钼靶摄影,但两者比较,差异无统计学意义(P>0.05)。乳腺三维超声成像联合钼靶摄影诊断乳腺癌的敏感性、特异性及准确率均优于单独应用乳腺三维超声成像或钼靶摄影(P<0.05)。结论乳腺三维超声成像联合钼靶摄影在乳腺癌诊断中具有更佳的应用前景,能够显著提升乳腺癌诊断准确率,提倡二者联合应用,取长补短,确保医疗安全。

多模态超声在乳腺良恶性肿瘤鉴别中的价值

目的探讨多模态超声联合应用在乳腺肿瘤良恶性鉴别诊断方面的价值。方法 55例乳腺肿物患者的62个病灶分别进行常规超声、乳腺三维超声(ABVS)、超声造影检查,经手术病理或穿刺活检病理证实,评估各诊断方法及联合应用后的敏感性、特异性、准确性、阳性及阴性预测值。结果术后病灶病理结果示,良性25个(40.3%),恶性37个(59.7%)。常规超声对病灶的诊断敏感性、特异性、准确性、阳性及阴性预测值:81.08%、84.00%、82.25%、88.23%、75.00%;ABVS:83.78%、88.00%、85.48%、91.17%、78.57%;超声造影:83.78%、84.00%、83.87%、88.57%、77.78%;三者联合:89.18%、92.00%、90.32%、94.28%、85.19%,与单一技术比较差异有统计学意义(P<0.05)。结论多模态超声联合应用可以提高乳腺肿瘤的良恶性鉴别诊断能力。

三维ABUS图像多平面联合显示平台的MATLAB实现方法

西门子公司的创新型三维自动化乳腺超声(ABUS)系统已获得国内外医院的广泛应用,但其成像结果只能通过配套的SIEMENS ABUS Workplace影像工作站进行显示。由于该影像工作站长期被临床检查所占用,很难满足医生额外的教学和科研阅片需求。同时,该影像工作站专用于乳腺病变诊断,无法扩展面向下肢静脉曲张、腹壁疝诊断等拓展应用的定制功能。为了解决这两个问题,本文在深入分析ABUS系统DICOM文件结构的基础上,提出了基于MATLAB的三维ABUS图像多平面联合显示平台实现方法,该方法对三维ABUS图像的处理和分析具有很大的应用优势和临床价值。

乳腺三维超声成像的文献计量和可视化分析

目的:研究乳腺三维超声成像领域的发展态势并识别研究热点。方法:本研究选取PubMed数据库中乳腺三维超声成像领域的论文为研究对象,采用文献计量学方法,结合可视化分析工具,从论文数量、生命周期、国家/地区分布及合作、机构分布及合作、研究热点等多个角度对乳腺三维超声成像领域进行研究。结果:乳腺三维超声成像领域共发表论文213篇;25个国家/地区在该领域开展研究,其中美国发文量全球排名第一位;全球有100多个机构开展研究,主要以医院和大学为主;识别出研究热点有4个,分别是:乳腺肿瘤的三维弹性成像研究,乳腺X线图像的计算机辅助诊断方法研究,乳腺癌的磁共振成像诊断研究,乳腺肿瘤超声图像特征的算法研究。结论:乳腺三维超声成像领域近几年发展较快,其研究热点主要围绕乳腺癌诊断的相关研究。

基于ABUS图像的轻量型切口疝补片计算机辅助检测与评估算法

由于人工检阅自动化三维乳腺超声(ABUS)图像极其耗时,而且极易出现对微弱异常区域的漏诊.为了提高ABUS图像检阅效率并减少漏诊,提出一套基于ABUS图像的轻量型切口疝补片计算机辅助检测与评估算法.算法首先使用纹理特征萃取算法自动量化提取三维感兴趣容积中的待分类区域的相关纹理特征参数,以便用于对补片和筋膜的区分;然后,针对二维纹理参数对切口疝补片术后卷曲、收缩等空间变换较为敏感的问题,引入三维纹理参数和三维位置参数来提高轻量型补片分类识别算法的鲁棒性;最后,使用类间距算法和顺序前进搜索法来进行特征选择,并使用支持向量机进行分类识别.算法可有效降低人工阅片的工作强度,辅助医生识别ABUS扫描区域内有无轻量型补片,并对补片相关诊断项目做出辅助评估.