超声与胸部X线检查对新生儿呼吸窘迫综合征的诊断效能研究

目的探讨超声与胸部X线检查对新生儿呼吸窘迫综合征的诊断效能以及成像特点。方法回顾性分析山东省聊城市人民医院2018年4月至2020年4月收治的56例新生儿呼吸窘迫综合征患儿的临床资料,根据疾病严重程度分为轻症新生儿呼吸窘迫综合征组(轻症组)30例、重症新生儿呼吸窘迫综合征组(重症组)26例。分别对两组患儿进行超声检查和胸部X线检查,比较两种诊断方法的准确性,总结新生儿呼吸窘迫综合征的超声成像特点。结果与重症组相比,轻症组患儿的胎龄较长、出生体重较重,差异有显著性(P<0.05)。超声检查的灵敏度及阳性预测值高于胸部X线检查,差异有显著性(P<0.05)。无论是轻症还是重症新生儿呼吸窘迫综合征,超声检查均可见明显的肺部实质性病变、胸膜线异常、肺水肿及A线消失等表现。结论超声检查诊断新生儿呼吸窘迫综合征的准确性优于胸部X线检查。

胸部正位片人工智能自动质控系统模型的研究与应用

目的 基于人工智能图像识别技术在医学影像领域的应用,构建一套人工智能自动质控系统。方法 通过U-Net框架,VGG16架构完成对胸部数字X线摄影术(Digital Radiography,DR)正位胸片的语义分析,结合制定的人工智能评片质控标准,构建人工智能自动质控系统,并进行应用检验。结果 U-Net的预测结果与手动标注的区域相似度极高(肺野96.73%,肩胛骨98.02%,锁骨98.71%);VGG16架构对异物的分辨能力最终测试精度为87.58%。在集中质控评价300份数据中,质量管理小组一级片232份、二级片62份、三级片6份、废片0份,人工智能质控系统一级片228份、二级片67份、三级片5份、废片0份,机器质控与人工质控的一致性较强(Kappa=0.901,P<0.001)。结论 胸部正位片人工智能自动质控系统模型可以高效、准确、客观地实现影像的自动智能质控,前端质控提高了拍片质量;集中质控可以批量完成图像质控工作,节约人员成本。