目的探讨双能X线骨密度扫描(dual energy X-ray absorptiometry,DXA)技术诊断早期偏侧性帕金森病(Parkinson’s disease,PD)的临床价值。方法选取2019年9月至2022年3月就诊于上海健康医学院附属周浦医院诊断为早期偏侧性PD的患者80例为P...目的探讨双能X线骨密度扫描(dual energy X-ray absorptiometry,DXA)技术诊断早期偏侧性帕金森病(Parkinson’s disease,PD)的临床价值。方法选取2019年9月至2022年3月就诊于上海健康医学院附属周浦医院诊断为早期偏侧性PD的患者80例为PD组,另选同期年龄、性别及体重指数(body mass index,BMI)相匹配的健康体检者60例为对照组。采用双能X线骨密度扫描仪测定所有纳入对象的股骨颈骨密度、髋部总骨密度、腰椎总骨密度,并检测血清25-羟维生素D[25-hydroxyvitamin D,25(OH)D]水平,比较两组骨密度、25(OH)D水平,分析PD组骨质疏松发生的危险因素。结果PD组腰椎总骨密度、股骨颈骨密度、髋部总骨密度、25(OH)D水平均低于对照组,差异有显著性(P<0.05)。PD组中27.5%(22例)患者出现骨质疏松,骨质疏松发生率高于对照组,差异有显著性(P<0.05)。多因素logistic回归分析显示年龄、女性、低BMI、低25(OH)D水平是早期偏侧性PD患者发生骨质疏松的危险因素。结论DXA能检测出偏侧性PD患者在病程早期阶段的骨密度,结合血清25(OH)D水平的降低等因素,对存在危险因素的患者应进行必要的早期预防和及时干预措施,以减少骨质疏松的发生,降低骨折风险。展开更多
文摘目的 开发基于深度卷积神经网络的肺结核病灶检测模型,并评估其在肺结核大规模人群筛查及临床检测中的应用价值。方法 回顾性收集2019年3月至2020年7月于喀什地区第一人民医院影像中心就诊的1217例患者的影像数据,随机分为3个数据集,以7∶2∶1的比例在改进的RetinaNet肺结核病灶检测模型上进行训练、验证和测试,并收集两个肺结核公开数据集数据共800例,用于模型的外部验证。检测模型通过构造针对小病灶敏感的损失函数,引入注意力机制和多尺度特征提取等技巧,优化对微小病灶和隐匿性病灶的检出率。结果 改进的RetinaNet模型仅在测试集的曲线下面积(Area Under the Cure,AUC)略低于原始RetinaNet模型,其他数据集的AUC和准确度均高于原始RetinaNet模型。同时改进的RetinaNet模型在外部中心的公开数据集进行模型评价时,诊断性能较测试集和验证集表现更好(AUC为0.879,准确度为0.847)。放射科医生在人工智能(Artificial Intelligence,AI)系统辅助下对肺结核病进行诊断时的灵敏度、特异性、准确度较无AI系统辅助的诊断水平均有明显提升。在有AI系统辅助下放射科医生对于病例的影像数据进行阅片时间显著短于无AI系统辅助时(P<0.001)。结论 深度学习能用于快速检测和定位胸片中的肺结核病灶,并给出相应的置信指数和病灶位置信息,可大批量筛查肺结核高风险人群,大幅度地提高医疗资源匮乏地区放射科医生的工作效率和肺结核诊断的准确度。
文摘目的探讨双能X线骨密度扫描(dual energy X-ray absorptiometry,DXA)技术诊断早期偏侧性帕金森病(Parkinson’s disease,PD)的临床价值。方法选取2019年9月至2022年3月就诊于上海健康医学院附属周浦医院诊断为早期偏侧性PD的患者80例为PD组,另选同期年龄、性别及体重指数(body mass index,BMI)相匹配的健康体检者60例为对照组。采用双能X线骨密度扫描仪测定所有纳入对象的股骨颈骨密度、髋部总骨密度、腰椎总骨密度,并检测血清25-羟维生素D[25-hydroxyvitamin D,25(OH)D]水平,比较两组骨密度、25(OH)D水平,分析PD组骨质疏松发生的危险因素。结果PD组腰椎总骨密度、股骨颈骨密度、髋部总骨密度、25(OH)D水平均低于对照组,差异有显著性(P<0.05)。PD组中27.5%(22例)患者出现骨质疏松,骨质疏松发生率高于对照组,差异有显著性(P<0.05)。多因素logistic回归分析显示年龄、女性、低BMI、低25(OH)D水平是早期偏侧性PD患者发生骨质疏松的危险因素。结论DXA能检测出偏侧性PD患者在病程早期阶段的骨密度,结合血清25(OH)D水平的降低等因素,对存在危险因素的患者应进行必要的早期预防和及时干预措施,以减少骨质疏松的发生,降低骨折风险。