小肠深段内镜检查在克罗恩病诊断中的价值

目的探讨胶囊内镜(CE)、双气囊小肠镜(DBE)进行的小肠深段内镜检查(DSBE)在克罗恩病(CD)诊断中的价值。方法归纳并分析2004年01月～2008年12月5年间南方医院确诊且接受CE、DBE检查的54例CD患者的消化道内镜及相关临床资料。结果患者行DSBE的主要指征为疑似CD(42.6%)及不明原因性消化道出血(25.9%)。小肠深段病变的镜下形态以非特异性为主,多呈节段性分布。小肠DSBE明显优于钡剂影像检查;DSBE病变检出率(92.6%)高于结肠镜检查(75.9%,P=0.017),其所提供的CD特征性表现,如节段性肠段分布、肠腔变形,较结肠镜检查明显增加。DSBE能显著改善患者的诊断情况,但倾向于提供疑似CD的指导性判断。结论 DSBE有助于小肠段CD病变的检出及受累范围的评估,为CD的诊断、鉴别和复查等提供依据和指向;适当选用DSBE并将其结果与常规影像、胃肠镜及临床等资料综合、分析,将增强DSBE在CD诊治中的作用及有效性。

深部热疗在妇科肿瘤术后早期炎性肠梗阻中的应用

目的观察深部热疗在妇科肿瘤术后早期炎性肠梗阻中的疗效。方法将43例患者分为深部热疗组(25例)和基础治疗组(18例),观察两组患者的临床症状及疗效。结果深部热疗组治愈率为96%,基础治疗组治愈率66%。两组比较有显著性差异(P<005)。且患者排气、排便时间及正常进食时间均较基础治疗组提前,差异有统计学意义(P<005)。结论深部热疗配合基础保守治疗在治疗妇科肿瘤术后早期炎性肠梗阻疗效确切,且有时间优势。

深度卷积神经网络用于小肠胶囊内镜检查诊断的研究进展

无线胶囊内镜是诊断小肠疾病的主要手段,但存在内镜图像分析耗时、耗力的问题。本文介绍人工智能深度学习、尤其是深度卷积神经网络在小肠胶囊内镜检查自动辅助诊断方面的应用进展,包括对小肠溃疡及糜烂、血管扩张、消化道出血、小肠寄生虫病等多种疾病的诊断价值。

深度残差神经网络在腹部平片检出小肠梗阻中的应用

目的通过深度残差神经网络(ResNet38)对腹部立位平片进行学习,从中检出小肠梗阻。方法本研究使用的训练集和测试集数据来源于西安交通大学第一附属医院及陕西省核工业二一五医院,独立验证集数据来源于陕西省核工业二一五医院。由2名经验丰富的影像科诊断医师依据腹部立位平片小肠梗阻的4种征象分别对来源于2家医院的3298张腹部立位平片进行分类,意见不一致时讨论达到共识,其中小肠梗阻569例(17.3%),非小肠梗阻2729例(82.7%)。对2组数据采用完全随机分组的方法组成训练集2305张和测试集993张(训练集∶测试集=2.3∶1),其中训练集小肠梗阻405例(17.6%),非小肠梗阻1900例(82.4%);测试集小肠梗阻164例(16.5%),非小肠梗阻829例(83.5%)。训练集和测试集小肠梗阻的诊断均以有丰富经验的影像科医师的评判为标准。验证集共861张腹部立位平片,其中小肠梗阻99例(11.5%),非小肠梗阻762例(88.5%),以手术结果及临床诊断为金标准。本研究使用ImageNet 2012年大规模视觉识别挑战赛数据集(ILSVRC2012)对深度残差神经网络(ResNet38)进行预训练;用训练集数据对深度残差神经网络(ResNet38)再训练建立诊断模型;测试集主要用于学习算法过程中,调整算法的参数来修正网络,从而使得网络模型效能更优。结果本研究开发的小肠梗阻诊断模型在测试集上敏感性为84.1%,特异性为65.0%,受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.83(95%CI为0.82~0.92);在验证集上的敏感性为89.9%,特异性为68.0%,ROC曲线下面积为0.87(95%CI为0.82~0.92),AUC为0.87。结论对深度残差神经网络进行有限的数据训练,可以获得一个有效的用于在腹部立位平片上检出小肠梗阻的诊断模型。