多模态联合技术在甲状腺结节诊断中的临床应用价值

目的:探讨多模态联合技术在甲状腺结节诊断中的临床应用价值为临床诊断提供科学依据。方法:2018年1月1日—2022年12月31日,选取在甘肃省武威肿瘤医院就诊的甲状腺结节患者258例,分析多模态联合技术对甲状腺结节良恶性的临床诊断价值。结果:258例患者中,甲状腺恶性结节患者的最大直径明显小于良性结节患者的最大直径;在超声诊断的基本特征比较中,良性结节患者与恶性结节患者的纵横比、内部回声、边界形态、钙化程度、血流分布比较,差异均有统计学意义(χ^(2)值分别为9.664、15.949、101.347、15.607、7.583,P值均<0.05);病理活检确诊为良性结节患者与恶性结节患者的常规超声、实时超声弹性评分比较,差异均有统计学意义(χ^(2)值分别为161.55、99.361,P值均<0.01)。常规超声+实时超声弹性评分诊断甲状腺良恶性结节效能最优、灵敏度最高。结论:常规超声联合实时超声弹性评分技术对甲状腺结节良恶性诊断在临床中具有重要意义,可在医疗条件相对薄弱的地区推广和应用。

诊断直肠癌术后吻合口复发的多模态联合影像学研究

目的:探讨多模态CT和MRI联合应用影像学对直肠癌患者术后吻合口复发的诊断价值。方法:选取2018年6月—2021年9月包头市肿瘤医院收治的直肠癌手术后怀疑吻合口复发的30例患者作为研究对象,由三位放射科诊断医师用CT、MRI、多模态CT和MRI联合应用分别对所有患者图像随机进行独立评价,以病理学诊断结果为金标准,应用受试者工作特征曲线(ROC)进行分析,比较三组诊断直肠癌术后吻合口复发的灵敏度、特异度、准确度和诊断效能差异。结果:本研究中,入组病例30例,复发者18例,未复发者12例;CT诊断结果为16例真阳性,4例假阳性,2例假阴性,8例真阴性;阳性预测值为80%,阴性预测值为80%,灵敏度为88.9%,特异度为66.7%,准确性为80%,Kappa值为0.571;MRI诊断17例真阳性,2例假阳性,1例假阴性,10例真阴性;阳性预测值为89.5%,阴性预测值90.9%,灵敏度为94.4%,特异度为83.3%,准确性为90%,Kappa值为0.789;多模态CT和MRI联合应用诊断出17例真阳性,1例假阳性,1例假阴性,11例真阴性,阳性预测值为94.4%,阴性预测值为91.7%,灵敏度为94.4%,特异度为91.7%,准确性为93.3%,Kappa值为0.861。ROC曲线分析显示CT诊断直肠癌术后吻合口复发的曲线下面积(AUC)为0.778,MRI的AUC为0.889,多模态CT和MRI联合的AUC为0.931。多模态CT和MRI联合应用影像学可以提高诊断高危直肠癌术后吻合口复发的诊断效能。结论:利用多模态CT和MRI联合应用影像学技术,与单一影像学技术相比,能够精准全面评估高危直肠癌患者术后吻合口复发情况,提高吻合口复发的早诊率、灵敏度、特异度、准确度和诊断效能,值得临床推广应用。

临床护理路径在重型颅脑损伤多模态微创联合监测中的应用

重型颅脑损伤患者生命体征及血流动力学极不稳定,如何控制颅内压及稳定血流动力学是临床治疗中的重要环节,而有效的颅内压及血流动力学监测则为临床治疗成功的前提。目前重型颅脑损伤多模态功能监测技术及理念,特别是微创联合监测技术已为多数学者所认可[1],脉搏指数连续心排血量(PICCO)及颅内压(ICP)等微创监测技术亦已为大家所接受[2]。

基于多模态瑜伽动作姿态检测的设计研究

为了科学评价线上瑜伽教学中学生的动作姿态,把基于深度信息的人机交互技术融合进体育课堂教学,用以解决瑜伽线上教学的相关难题。笔者在人体姿态检测的基础上基于多模态思想设计了瑜伽姿态动作评分模型。利用RGB摄像头采集瑜伽的姿态动作图,即普通的RGB彩色图像,利用骨骼提取模型从RGB图像中提取骨骼数据。将RGB图像数据和骨骼数据输入联合模型中,联合模型将输出瑜伽动作的类别以及这种动作的评分,并对提出方法的有效性进行了对比实验分析和验证。对比实验结果表明:多模态数据在多模态联合模型中表现出较大的优势,集合了RGB数据和骨骼数据的优势,可以快速准确地完成瑜伽动作的分类和评价。

基于3G网络与GNSS的多模态组合无线定位技术研究

目前3G网络提供无线定位服务功能,但其定位精度有限。本文提出了以3G无线定位配合GNSS全球卫星定位系统来进行位置服务的多模态联合定位技术,详细地介绍了这种定位技术的基本原理以及网络结构,研究了其通信流程以及定位算法,能为高精度无线定位技术的研究提供参考。

基于深度学习的多模态新闻数据主题发现研究

【目的】基于多模态学习方法,对新闻中文本和图片相结合内容,构建多模态主题模型,自动挖掘新闻中的潜在主题。【方法】采用结合词嵌入的主题模型,从图片和文本两方面进行主题建模,并且使用多模态联合表征学习和协同表征学习的方法进行特征融合。最后,对发现的多模态新闻主题进行可视化分析,结合N15News数据集进行实证研究。【结果】实验结果表明,相对于仅使用文本特征的Label-ETM,多模态主题建模方法可以获得更好的主题的可解释性和多样性。这说明多模态主题建模方法具有一定的可行性与合理性。【局限】本文假设新闻中的图片和文字在语义和主题上是相关的,在弱相关和不相关领域多模态融合方法仍需要改善。【结论】多模态主题建模可以发现不同模态数据之间的联系,提高发现主题的多样性。

DTI定量参数对脑肿瘤病理分级的研究

探讨DTI在脑肿瘤分级中的应用价值,通过对FA值和ADC值的测量分析,发现DTI定量参数与脑肿瘤级别的关系,为临床应用提供信息。对19例经病理证实的不同等级脑肿瘤患者按肿瘤等级分组,对肿瘤实质区与对侧区正常脑组织的FA值和ADC值行配对t检验,比较肿瘤实质区与对侧区正常脑组织的差异;另就高、低级别脑肿瘤FA值和ADC值做独立样本t检验,分析差异。脑肿瘤患者组内肿瘤实质区较对侧正常脑组织FA值及ADC值均具有显著差异。低级别脑肿瘤较高级别脑肿瘤ADC值更低,且差异显著。脑肿瘤实质区FA值和ADC值可以帮助脑肿瘤区域与正常脑组织的界定,但对于脑肿瘤分级的应用价值尚有待考究。多模态图像的联合分析方法将成为脑肿瘤级别无创划分的新热点。