上尿路结石CT值预测结石成分在体外冲击波碎石术治疗中的临床应用

目的:研究上尿路结石CT值预测结石成分在体外冲击波碎石术治疗中的临床应用价值。方法:上尿路结石患者84例,通过随机抽签法将其均分成实验组和对照组。对照组予以常规体外冲击波碎石术治疗,实验组则对患者的结石成分进行CT值预测,随后进行相应的体外冲击波碎石术治疗。分别对比两组以草酸钙、羟基磷灰石、胱氨酸、尿酸为主的结石CT值情况,比较两组在体外冲击次数、一次碎石成功率以及并发症发生率等方面的差异。结果:实验组与对照组以草酸钙、羟基磷灰石、胱氨酸、尿酸为主的结石CT值均呈逐渐下降趋势,且经单因素方差分析可得:各组间对比差异有统计学意义(均P<0.05)。实验组与对照组的体外冲击次数分别为(1160.23±164.08)次、(1483.18±192.74)次,实验组更低(P<0.05)。实验组与对照组的一次碎石成功率分别为90.48%(38/42)、73.81%(31/42),实验组更高(P<0.05)。实验组与对照组的并发症发生率分别为4.76%(2/42)、19.05%(8/42),实验组更低(P<0.05)。结论:在上尿路结石CT值预测结石成分的基础上予以体外冲击波碎石术治疗,有利于减少体外冲击次数,提高一次碎石成功率,降低并发症发生风险。

跨模态医学图像预测综述

医学影像技术与设备的进步在生物医学领域的各项研究中发挥着重要作用.跨模态医学图像预测旨在由一种模态图像预测另一种模态图像.本文详细综述了由MRI预测CT图像、7T-Like图像重构、PET预测及其他医学模态预测研究,阐述了各类模态预测的必要性及存在的挑战,说明各类预测方法的特点并进行性能比较,最终得出结论:基于深度学习的跨模态预测在预测精度和预测时间两方面更具优势.

高血压脑出血患者短期预后的影响因素及BAT评分的预测效果

目的 分析高血压脑出血患者短期预后的影响因素及非增强CT 5分预测法(BAT)评分的预测效果。方法 2016年1月—2020年12月在中国人民解放军南部战区海军第二医院治疗的618例高血压脑出血患者,将其中术后28 d内死亡的62例患者设为死亡组,其余556例存活的患者设为存活组。分析高血压脑出血患者术后28 d内死亡的影响因素,并采用受试者操作特征(ROC)曲线分析BAT评分对高血压脑出血患者术后28 d内死亡的预测价值。结果 术前24 h格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分<6分、BAT评分≥4分、首次CT距发病时间短、合并术后24 h并发症为高血压脑出血患者术后28 d内死亡的影响因素(P<0.05)。ROC曲线分析显示,BAT评分预测高血压脑出血患者术后28 d内死亡的ROC曲线下面积(AUC)为0.892(P<0.01),95%CI为0.789~0.932,最佳截断值为4分,敏感度为88.29%,特异度为81.43%。结论 术前24 h GCS评分、BAT评分、首次CT距发病时间、术后24 h并发症为高血压脑出血患者术后28 d内死亡的影响因素,且BAT评分对患者预后有较佳的预测价值。

生成对抗网络在医学图像跨模态重建中的应用及展望

医学图像跨模态重建是指基于被试某一种模态图像,预测同一被试的另一种模态图像,以实现更精准的个体化医疗。生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)是医学图像跨模态重建中最常见的深度学习技术,该技术通过从遵循真实数据分布的隐式分布中生成医学图像,进而快速重建出其他模态医学图像数据。随着临床对多模态影像数据需求的剧增,GAN技术在磁共振成像、计算机断层扫描和正电子发射型计算机断层扫描等多种不同的医学图像模态之间的跨模态重建任务中均得到广泛的应用,在脑、心等不同部位实现精准高效的跨模态图像重建。此外,虽然GAN在跨模态重建中取得了一定的成功,但其在稳定性、泛化能力和准确度方面仍需要进一步的改进。