目的:评价基于深度学习的继发性肺结核CT辅助诊断模型在临床应用中的价值。方法:回顾性收集2018年12月至2023年4月在重庆市公共卫生医疗救治中心接受胸部CT平扫的2004例患者的病例资料,分为肺部正常组(544例)、普通肺部感染组(526组)和...目的:评价基于深度学习的继发性肺结核CT辅助诊断模型在临床应用中的价值。方法:回顾性收集2018年12月至2023年4月在重庆市公共卫生医疗救治中心接受胸部CT平扫的2004例患者的病例资料,分为肺部正常组(544例)、普通肺部感染组(526组)和继发性肺结核组(934例)。按照随机分组(通过R语言的sample函数实现训练集和测试集的完全随机分组)的方式,将数据集划分为训练集(1402例,70.0%)和测试集(602例,30.0%)。所有图像采用肺野自动分割算法,获得肺野区域。进一步采用BasicNet和DenseNet算法进行三组间的分类研究。采用曲线下面积(area under curve,AUC)、敏感度、特异度和准确率评价模型的分类性能。最后,在测试数据中,将最优模型与3位不同年资的放射科医生的诊断结果进行比较。结果:602例独立测试集中,DenseNet模型的性能优于BasicNet模型,两种模型的平均AUC、敏感度、特异度和准确率分别为92.1%和89.4%、79.7%和74.0%、89.4%和86.6%、86.2%和83.3%。其中,DenseNet模型的诊断性能优于低年资医生(准确率分别为90.7%和89.1%,Kappa=0.677),与中年资和高年资医生的诊断水平(准确率分别为90.7%、92.2%和95.3%,Kappa值分别为0.746和0.819)保持高度一致性。结论:DenseNet模型能较准确地识别继发性肺结核,与放射科中年资医师的诊断水准相当,可以作为继发性肺结核的辅助诊断工具。展开更多
目的观察运动伪影校正技术(MFT)对于改善肾动脉瘤锥形束CT(CBCT)图像质量的价值。方法前瞻性选取20例拟接受经导管动脉栓塞治疗的肾动脉瘤患者,于CBCT引导下行肾动脉造影,采用MFT处理运动伪影;对MFT校正前、后图像质量进行主、客观评价...目的观察运动伪影校正技术(MFT)对于改善肾动脉瘤锥形束CT(CBCT)图像质量的价值。方法前瞻性选取20例拟接受经导管动脉栓塞治疗的肾动脉瘤患者,于CBCT引导下行肾动脉造影,采用MFT处理运动伪影;对MFT校正前、后图像质量进行主、客观评价,评估其显示肾动脉、载瘤动脉及靶区血管树情况,测算单位密度像素平均值(mean)、标准差(SD)及血管边缘锐化误差率。结果MFT校正后,肾动脉瘤最大密度投影图像显示肾动脉、重建CBCT图像显示载瘤动脉均明显优于校正前(P均<0.05);利用Flightplan for Liver软件可自动提取清晰的血管树;肾动脉瘤CBCT图像SD及血管边缘锐化误差率明显减小而mean明显增加(P均<0.05)。结论MFT可有效改善肾动脉瘤CBCT图像质量。展开更多
文摘目的:评价基于深度学习的继发性肺结核CT辅助诊断模型在临床应用中的价值。方法:回顾性收集2018年12月至2023年4月在重庆市公共卫生医疗救治中心接受胸部CT平扫的2004例患者的病例资料,分为肺部正常组(544例)、普通肺部感染组(526组)和继发性肺结核组(934例)。按照随机分组(通过R语言的sample函数实现训练集和测试集的完全随机分组)的方式,将数据集划分为训练集(1402例,70.0%)和测试集(602例,30.0%)。所有图像采用肺野自动分割算法,获得肺野区域。进一步采用BasicNet和DenseNet算法进行三组间的分类研究。采用曲线下面积(area under curve,AUC)、敏感度、特异度和准确率评价模型的分类性能。最后,在测试数据中,将最优模型与3位不同年资的放射科医生的诊断结果进行比较。结果:602例独立测试集中,DenseNet模型的性能优于BasicNet模型,两种模型的平均AUC、敏感度、特异度和准确率分别为92.1%和89.4%、79.7%和74.0%、89.4%和86.6%、86.2%和83.3%。其中,DenseNet模型的诊断性能优于低年资医生(准确率分别为90.7%和89.1%,Kappa=0.677),与中年资和高年资医生的诊断水平(准确率分别为90.7%、92.2%和95.3%,Kappa值分别为0.746和0.819)保持高度一致性。结论:DenseNet模型能较准确地识别继发性肺结核,与放射科中年资医师的诊断水准相当,可以作为继发性肺结核的辅助诊断工具。
文摘目的观察运动伪影校正技术(MFT)对于改善肾动脉瘤锥形束CT(CBCT)图像质量的价值。方法前瞻性选取20例拟接受经导管动脉栓塞治疗的肾动脉瘤患者,于CBCT引导下行肾动脉造影,采用MFT处理运动伪影;对MFT校正前、后图像质量进行主、客观评价,评估其显示肾动脉、载瘤动脉及靶区血管树情况,测算单位密度像素平均值(mean)、标准差(SD)及血管边缘锐化误差率。结果MFT校正后,肾动脉瘤最大密度投影图像显示肾动脉、重建CBCT图像显示载瘤动脉均明显优于校正前(P均<0.05);利用Flightplan for Liver软件可自动提取清晰的血管树;肾动脉瘤CBCT图像SD及血管边缘锐化误差率明显减小而mean明显增加(P均<0.05)。结论MFT可有效改善肾动脉瘤CBCT图像质量。