基于乳腺超声动态影像的深度学习模型建立与初步应用

目的建立基于乳腺超声动态影像的深度学习模型方法,探讨其效能。方法对506例乳腺肿块患者行乳腺超声扫查,存储实时动态图像,导入多功能影像标注平台,采用基于深度学习的端到端的肿块检出网络对原始动态序列图像进行分析提取,训练建立最优化深度学习模型,并对模型的效能进行测试验证。结果平均每序列假阳性个数0.1、0.2、0.5,交并比为0.2和0.5时,基于深度学习模型的单帧乳腺超声影像的肿块检出敏感性分别为76.6%、84.2%、86.0%;基于深度学习模型的多帧乳腺超声影像的肿块检出敏感性分别为77.2%、91.8%、95.3%;平均每序列的假阳性个数0.2、0.5,多帧乳腺超声影像的肿块检出敏感性均较单帧乳腺超声影像的肿块检出敏感性高,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论基于乳腺超声动态影像的深度学习模型能提高乳腺超声影像的肿块检出敏感性。

三维斑点追踪技术评价-30°头低位心肌功能适应性改变的研究

目的利用三维斑点追踪技术(3D-STE)优势,探究模拟短期失重状态下心脏功能的调节变化特点。方法15名男性青年志愿者进行-30°头低位卧床45min实验,分别在实验前后及头低位状态第15、30、45min进行常规心脏超声和三维斑点追踪检查。结果左心室整体纵向应变(GLS)在30min后与安静时刻对比应变率显著降低(P<0.05),且第30min时GLS与心输出量(CO)、左心室射血分数(LVEF)存在负相关(r=-0.49、-0.62,P<0.05),整体圆周应变(GCS)、整体面积应变(GAS)及扭力在实验过程中均未发生明显改变。结论头低位过程中,心肌收缩减低,尤其以纵向运动减少为著。GLS比GCS和GAS更为敏感反映心脏收缩功能的改变,该指标可作为3D-STE评价-30°HDT的敏感指标。

多普勒超声在血液透析患者自体动静脉内瘘评估中的应用

作为血液透析患者血管通路的首选,动静脉内瘘的建立与维护对血液透析治疗至关重要。多普勒超声因具有无创、可重复、可实时检测等特点,在进行动静脉内瘘术前评估、筛选造瘘血管、评估内瘘成熟度、识别术后早期并发症、及时辅助血管腔内介入治疗等方面的应用越来越广泛。本文综述了超声在自体动静脉内瘘评估中的应用进展。