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基于深度迁移学习的肺癌病理诊断
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作者 赵丹 车南颖 +13 位作者 宋志刚 刘灿城 王朗 石怀银 董宇杰 林海峰 穆晶 英兰 杨庆婵 高亚南 陈玮姗 王书浩 徐葳 金木兰 《结核病与胸部肿瘤》 2020年第4期304-309,共6页
目的探索建立基于深度迁移学习的人工智能肺癌辅助诊断系统并评估其应用价值。方法收集2016至2019年之间首都医科大学附属北京胸科医院保存的519例肺部组织切片(包括正常肺、腺癌、鳞状细胞癌和小细胞癌).扫描成数字切片,分为316张训练... 目的探索建立基于深度迁移学习的人工智能肺癌辅助诊断系统并评估其应用价值。方法收集2016至2019年之间首都医科大学附属北京胸科医院保存的519例肺部组织切片(包括正常肺、腺癌、鳞状细胞癌和小细胞癌).扫描成数字切片,分为316张训练集和203张内部测试集。训练集由病理医师进行标注,使用基于ResNet-50的DeepLabv3图像分割模型建立肺部癌区像素级识别模型。在模型训练过程中,将胃部癌区识别模型的参数作为初始值,通过迁移学习策略对肺部癌区识别模型参数进行二次训练优化。再分别利用首都医科大学附属北京胸科医院的203张内部测试集以及从美国癌症影像档案(TCIA)数据库获得的1081张外部测试集对已建立的辅助诊断模型进行验证。结果在较少样本量的情况下,迁移学习模型比普通模型显示出更好的识别准确度[曲线下面积(AUC)值0.988:0.971.Kappa值0.852:0.832]。此外,对外部测试集,该研究建立的迁移学习模型诊断AUC值为0.968.Kappa 0.828.表示该模型具有很好的推广性。结论该研究建立的人工智能肺癌病理辅助诊断方法具有较好的准确性和外部推广性。随着病理人工智能研究的不断深人,迁移学习方法有助于缩短诊断模型训练周期,提高诊断模型的准确性。 展开更多
关键词 肺肿瘤 人工智能 诊断 鉴别 迁移学习
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BALB/c小鼠多重耐药鲍曼不动杆菌肺部感染模型的建立和评估 被引量:1
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作者 柴媛 王俊瑞 +2 位作者 英兰 王继春 朝鲁门其其格 《微生物与感染》 CAS 2022年第2期71-80,共10页
本研究旨在构建小鼠多重耐药鲍曼不动杆菌肺部感染模型,评估模型小鼠各项炎性指标的变化特征,为研究多重耐药鲍曼不动杆菌的体内致病性提供参考。首先采用聚合酶链反应(polymerase chain reaction,PCR)检测拟建模用鲍曼不动杆菌的毒力... 本研究旨在构建小鼠多重耐药鲍曼不动杆菌肺部感染模型,评估模型小鼠各项炎性指标的变化特征,为研究多重耐药鲍曼不动杆菌的体内致病性提供参考。首先采用聚合酶链反应(polymerase chain reaction,PCR)检测拟建模用鲍曼不动杆菌的毒力基因分布特征,然后通过感染秀丽隐杆线虫筛选建模菌株。结果显示,A5株携带更多的毒力基因,致病性也更强,被选为建模菌株。给小鼠注射环磷酰胺建立免疫抑制,雾化吸入A5株菌液(高、低密度组),监测小鼠状态、肺组织改变、肺组织和肺泡灌洗液(bronchoalveolar lavage fluid,BALF)中菌落计数、外周血白细胞和中性粒细胞计数、细胞因子等的变化。结果显示,感染A5株的小鼠较对照组状态更差,肺充血水肿,肺组织和BALF中出现鲍曼不动杆菌增殖。与低密度组相比,高密度组小鼠外周血白细胞和中性粒细胞增加更明显(白细胞F=78.630,P=0.000;中性粒细胞:F=4.762,P=0.053)。与对照组相比,感染A5株的小鼠血清白细胞介素6(interleukin 6,IL-6)水平升高并趋于稳定(F=14.382,P=0.001),而肿瘤坏死因子α(tumor necrosis factorα,TNF-α)水平持续升高(F=4.558,P=0.032),高密度组与低密度组TNF-α变化趋势不完全一致。结果提示,本研究成功构建了小鼠多重耐药鲍曼不动杆菌肺部感染模型,且模型小鼠出现了明显的感染症状,接种菌量与小鼠感染程度呈正相关。 展开更多
关键词 多重耐药鲍曼不动杆菌 动物模型 肺部感染
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基于深度迁移学习的肺癌病理诊断 被引量:7
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作者 赵丹 车南颖 +13 位作者 宋志刚 刘灿城 王朗 石怀银 董宇杰 林海峰 穆晶 英兰 杨庆婵 高亚南 陈玮姗 王书浩 徐葳 金木兰 《中华病理学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1120-1125,共6页
目的探索建立基于深度迁移学习的人工智能肺癌辅助诊断系统并评估其应用价值。方法收集2016至2019年之间首都医科大学附属北京胸科医院保存的519例肺部组织切片(包括正常肺、腺癌、鳞状细胞癌和小细胞癌),扫描成数字切片,分为316张训练... 目的探索建立基于深度迁移学习的人工智能肺癌辅助诊断系统并评估其应用价值。方法收集2016至2019年之间首都医科大学附属北京胸科医院保存的519例肺部组织切片(包括正常肺、腺癌、鳞状细胞癌和小细胞癌),扫描成数字切片,分为316张训练集和203张内部测试集。训练集由病理医师进行标注,使用基于ResNet-50的DeepLab v3图像分割模型建立肺部癌区像素级识别模型。在模型训练过程中,将胃部癌区识别模型的参数作为初始值,通过迁移学习策略对肺部癌区识别模型参数进行二次训练优化。再分别利用首都医科大学附属北京胸科医院的203张内部测试集以及从美国癌症影像档案(TCIA)数据库获得的1081张外部测试集对已建立的辅助诊断模型进行验证。结果在较少样本量的情况下,迁移学习模型比普通模型显示出更好的识别准确度[曲线下面积(AUC)值0.988∶0.971,Kappa值0.852∶0.832]。此外,对外部测试集,该研究建立的迁移学习模型诊断AUC值为0.968,Kappa=0.828,表示该模型具有很好的推广性。结论该研究建立的人工智能肺癌病理辅助诊断方法具有较好的准确性和外部推广性。随着病理人工智能研究的不断深入,迁移学习方法有助于缩短诊断模型训练周期,提高诊断模型的准确性。 展开更多
关键词 肺肿瘤 人工智能 诊断 鉴别 迁移学习
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多重耐药纹带棒杆菌BALB/c小鼠肺部感染模型的建立和评估 被引量:1
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作者 柴媛 王艳艳 +3 位作者 卢选成 英兰 吕莹莹 王俊瑞 《中华微生物学和免疫学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期941-949,共9页
目的建立多重耐药纹带棒杆菌小鼠肺部感染模型,对感染小鼠肺部病理改变及炎性指标变化进行评价,为更好认识纹带棒杆菌致病性提供实验依据。方法采用腹腔注射环磷酰胺的方法构建BALB/c小鼠免疫抑制状态,利用超声雾化方法将纹带棒杆菌混悬... 目的建立多重耐药纹带棒杆菌小鼠肺部感染模型,对感染小鼠肺部病理改变及炎性指标变化进行评价,为更好认识纹带棒杆菌致病性提供实验依据。方法采用腹腔注射环磷酰胺的方法构建BALB/c小鼠免疫抑制状态,利用超声雾化方法将纹带棒杆菌混悬液(高浓度组:109 CFU/ml;低浓度组:108 CFU/ml)感染BALB/c小鼠。分别在感染后24、48、72和96 h观察小鼠状态,检测小鼠肺组织病理学改变、肺组织和支气管肺泡灌洗液(BALF)中细菌菌落计数及血清IL-6、TNF-α水平的变化。结果实验组小鼠于感染纹带棒杆菌后状态变差、体重下降。感染后24和48 h,小鼠肺组织外观呈明显充血、水肿状态;肺组织HE染色结果显示肺部炎性改变程度随感染时间延长不断加重,感染后96 h小鼠肺间质重度充血,大量炎细胞浸润。与低浓度组小鼠相比,各感染时间点高浓度组小鼠肺组织炎性改变程度更为严重。小鼠外周血白细胞及中性粒细胞计数在感染后24 h开始增高,96 h达到峰值。感染后24 h,肺组织及BALF中纹带棒杆菌大量增殖,并且高浓度组小鼠BALF中菌落计数明显高于低浓度组[(15.13±0.70)×105 CFU/ml vs(30.83±1.10)×105 CFU/ml,F=1253.498,P=0.000]。与对照组相比,实验组小鼠各感染时间点血清IL-6水平均高于对照组,但高低浓度组实验小鼠TNF-α水平变化趋势不完全一致。结论本研究成功构建了纹带棒杆菌BALB/c小鼠肺部感染模型。免疫抑制小鼠在纹带棒杆菌攻击下呈现典型肺部感染病理表现。临床样本特别是下呼吸道标本中分离到多重耐药纹带棒杆菌时应给予更多关注。 展开更多
关键词 纹带棒杆菌 动物模型 肺部感染
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