基于深度学习方法检测皮肤镜图像中黑色素瘤的研究进展与展望

阐述了通过皮肤镜图像对黑色素瘤进行计算机辅助检测需要解决的问题,介绍了卷积神经网络、残差网络和迁移学习方法。在此基础上,从病灶分割与病灶分类2个方面分析了基于深度学习方法检测黑色素瘤的研究成果,明确了算法的改进和数据集的完善对黑色素瘤检测准确性的提高具有重要作用。指出了利用患者多模态数据进行检测和发展能利用智能手机进行检测的深度学习算法是未来的重点研究方向,为深化黑色素瘤自动检测研究、推动自动检测方法应用于临床诊断提供了基础。

皮肤颜色对黑色素瘤检测中深度学习算法性能的影响研究

目的:研究数据集中图像的皮肤背景颜色对黑色素瘤检测过程中深度学习算法性能的影响。方法:从海量带标签的皮肤镜图像中区分白色皮肤图像和黄色皮肤图像2类数据集,并将2类数据集分别按一定比例划分为训练集、验证集和测试集。将白色皮肤图像和黄色皮肤图像2类数据集在ResNet-152网络和相同的超参数下进行训练、验证和测试,测试结果通过敏感度、特异度、准确度、平均精度和ROC的AUC等5项指标进行评估。最后在白色皮肤数据训练得到的模型上对黄色皮肤图像的测试集进行检测,并与测试集和训练集均来自黄色皮肤图像的结果进行对比。结果:在网络模型与超参数相同的前提下,测试集与训练集来自同类数据集(均为黄色皮肤图像)时,测试结果5项指标之差均不大于1%;测试集与训练集来自不同类的数据集(测试集为黄色皮肤图像,训练集为白色皮肤图像)时,准确度、敏感度和平均精度3项指标较测试集与训练集来自同类数据集时下降幅度超过1%。结论:当测试数据与模型训练数据为2种不同皮肤颜色图像时,模型性能下降明显,皮肤颜色对深度学习算法检测黑色素瘤的性能有显著影响。为了提高黄种人黑色素瘤自动检测算法性能,需要收集更多黄种人皮肤镜图像数据。

纤维支气管镜模拟器用于麻醉医师教学的现状分析及改进策略

纤维支气管镜(简称纤支镜)广泛应用于气道管理中,其熟练使用需要长时间的学习和实践,模拟教学在纤支镜的教学中发挥重要的作用。纤支镜插管培训系统包括熟悉纤支镜结构、在插管模型和训练箱等模拟工具上练习,然后在全麻和清醒的临床患者进行插管。近年来纤支镜模拟器逐渐成为一种高仿真、高效的训练工具。目前国内外研究表明使用纤支镜模拟器能显著提升纤支镜的培训效果,极大提高了操作的灵活性、准确度和速度,并增强了操作者的信心。纤支镜模拟器培训的医师在操作用时、碰壁次数、红视时间、观察到目标结构的比例等方面均优于传统方法。文章针对目前纤支镜模拟器在麻醉医师教学中的不足提出了解决方案,以探索设计出更合理、更完善的综合培训系统,全面提升纤支镜技术水平。

进行性血管淋巴管瘤1例及其皮肤镜、共聚焦显微镜特征

患者男,12岁,左股外侧簇集性暗红色丘疹2年余,逐渐增多。皮损组织病理示:轻度角化过度,棘层轻度肥厚,真皮浅层多发扩张血管和淋巴管,部分可见红细胞和蛋白样物质;皮肤镜下可见淡红色背景上界限清楚,大小不等的,圆形或椭圆形棕红色斑,散在黑褐色斑;共聚焦显微镜下可见真皮浅层多发大小不等低折光腔隙,腔隙内缘光滑平整,有些腔内一侧可见多数点状闪烁高折光小点。诊断:进行性血管淋巴管瘤。

某部士兵甲沟炎流行病学调查及危险因素分析

目的:调查某部士兵甲沟炎流行病学情况,分析患甲沟炎的危险因素。方法:以问卷调查形式调查研究2个基层部队单位72例士兵,分析甲沟炎流行病学特点及引起甲沟炎的危险因素。结果:被调查士兵中,患甲沟炎27例(占37.5%),患病2次及以上14例(占19.4%)。入伍<2年的义务兵患甲沟炎18例,占患病士兵总数的66.7%。修剪指(趾)甲后发生嵌甲与甲沟炎的发生非常显著相关(P<0.01),鞋子较紧、指(趾)甲变形增厚、患有甲真菌病等与甲沟炎的发生显著相关(P<0.05);以上4项危险因素中,修剪指(趾)甲后嵌甲和鞋子较紧的OR值均较高。吸烟、指(趾)外伤等与患甲沟炎无显著相关性(P>0.05)。结论:甲沟炎是基层部队的常见疾病,尤其以入伍2年以内的义务兵高发。健康教育应重点涵盖此类人群,搞好个人卫生,普及正确的修剪指(趾)甲方法,及时报告鞋子是否合适,并积极治疗甲真菌病,切实做好基层部队的健康保障。