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50例缺血性结肠炎患者的临床特点分析

胃肠病学和肝病学杂志 2020年第3期29卷 305-308页

作者：殷民月许春芳苏州大学附属第一医院消化内科江苏苏州215006

目的探讨缺血性结肠炎(ischemic colitis,IC)的临床特点,提高对该病的认识,做到早诊断、早治疗。方法回顾性分析2013年1月至2019年6月在苏州大学附属第一医院确诊的50例IC住院患者的临床资料。结果50例IC患者年龄(63.14±9.83)岁,多见于... 详细信息

目的探讨缺血性结肠炎(ischemic colitis,IC)的临床特点,提高对该病的认识,做到早诊断、早治疗。方法回顾性分析2013年1月至2019年6月在苏州大学附属第一医院确诊的50例IC住院患者的临床资料。结果50例IC患者年龄(63.14±9.83)岁,多见于50~70岁年龄段(70.0%),以女性居多(62.0%),50例中饮酒者占12.0%,吸烟者占10.0%。临床表现主要有便血(92.0%)、腹痛(92.0%),有时可见腹泻(18.0%)、呕吐(18.0%)、发热(10.0%)、便秘(6.0%);多伴有高血压(34.0%)、糖尿病(20.0%)、肾囊肿(10.0%)、脑血管疾病(10.0%)等基础疾病及口服降压药、降血糖药、激素等药物史,12例有腹部手术史,4例有结肠炎史,4例有肠息肉史;5例合并房颤,4例合并肺结核,3例合并肾上腺疾病,2例合并特发性血小板减少性紫癜,2例合并动脉粥样硬化。2例合并风湿性心脑病,2例合并慢性肾病,1例合并肝血管瘤,1例合并白癜风,1例合并甲亢,1例合并痛风,1例合并深静脉血栓。结肠镜下病变多呈节段性分布,多有充血、水肿、糜烂,树枝状血管影,也可有溃疡,附着黄白苔。所有患者经内科治疗好转出院,以其首次诊断为IC为起点,随访至今,共有3例复发。结论IC的症状呈多样性、非典型性,全面了解IC患者的高危因素及早期结肠镜和活检检查有助于早期识别IC。

关键词：缺血性结肠炎临床特点结肠镜合并症

血清尿酸肌酐比值与甘油三酯葡萄糖乘积指数联合模型对老年2型糖尿病合并非酒精性脂肪性肝病的预测作用

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南京医科大学学报（自然科学版） 2023年第6期43卷 836-841页

作者：崔祺苑朱锦舟郑赟林嘉希殷民月刘璐贺明庆苏州大学附属第一医院老年医学科江苏苏州215006 苏州大学附属第一医院消化内科江苏苏州215006

目的:探讨血清尿酸肌酐比值(serum uric acid creatinine ratio,SUA/Scr)与甘油三酯葡萄糖乘积指数(triglyceride⁃glucose index,TyG)对老年2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)合并非酒精性脂肪性肝病(non⁃alcoholic fatty liver dis⁃ease,NAFLD)的预测价值。方法:回顾性分析2021年1月—2022年6月于苏州大学附属第一医院老年医学科就诊的年龄大于60岁的300例T2DM患者的临床资料,按照有无NAFLD分为T2DM合并NAFLD组(n=146)和单纯T2DM组(n=154)。分别比较两组基线资料特征,采用单因素和多因素回归分析T2DM合并NAFLD组的独立危险因素。构建受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估TyG、SUA/Scr、TyG联合SUA/Scr对老年T2DM合并NAFLD的预测效能。结果:老年T2DM合并NAFLD组的体重指数、收缩压、舒张压、空腹C肽、空腹血糖、空腹胰岛素、丙氨酸氨基转移酶、天门冬氨酸氨基转移酶、谷氨酰转肽酶、低密度脂蛋白胆固醇、甘油三酯、总胆固醇、血尿酸、TyG、SUA/Scr均高于单纯T2DM组(P0.05)。Logistic分析显示TyG(OR=3.524,95%CI:2.276~5.457,P<0.001)和SUA/Scr(OR=1.725,95%CI:1.415~2.104,P<0.001)为老年T2DM合并NAFLD的独立危险因素。ROC曲线显示,TyG预测老年T2DM合并NAFLD的AUC为0.732(95%CI:0.676~0.789),最佳截断点为7.24,灵敏度和特异度分别为80.8%和58.4%。SUA/Scr预测老年T2DM合并NAFLD的AUC为0.734(95%CI:0.678~0.789),最佳截断点5.44,灵敏度和特异度分别为58.9%和75.3%。两者联合预测老年T2DM合并NAFLD的AUC为0.800(95%CI:0.750~0.849),灵敏度和特异度分别为71.9%和77.9%。结论:SUA/Scr和TyG对预测老年T2DM合并NAFLD的发生具有一定价值,且联合检测的预测价值更高。

关键词：非酒精性脂肪肝 2型糖尿病尿酸肌酐比值甘油三酯葡萄糖乘积指数

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急性胰腺炎机器学习模型的研究进展

临床肝胆病杂志 2023年第12期39卷 2978-2984页

作者：殷民月朱锦舟刘璐高静雯林嘉希许春芳苏州大学附属第一医院消化内科江苏苏州215000

急性胰腺炎是一种需要早期干预的消化系统急症,当进展为中度重症或重症急性胰腺炎时,患者病死率显著升高。机器学习凭借强大的计算和学习能力,充分利用临床数据对急性胰腺炎进行早期预测,取得了显著成果。本文综述机器学习在预测急性胰... 详细信息

急性胰腺炎是一种需要早期干预的消化系统急症,当进展为中度重症或重症急性胰腺炎时,患者病死率显著升高。机器学习凭借强大的计算和学习能力,充分利用临床数据对急性胰腺炎进行早期预测,取得了显著成果。本文综述机器学习在预测急性胰腺炎严重程度、并发症和死亡中的研究进展,为进一步通过人工智能协助急性胰腺炎临床诊疗提供理论依据和新思路。

关键词：急性胰腺炎人工智能有监督机器学习无监督机器学习

功能性便秘临床症状与肛门直肠测压特征的相关性研究

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实用临床医药杂志 2023年第2期27卷 67-72页

作者：徐岚谢忱殷民月陈文杰许春芳苏州大学附属第一医院消化内科江苏苏州215000

目的分析功能性便秘(FC)症状与基于高分辨率肛门直肠测压(HR-ARM)诊断的肛门直肠动力、感觉异常的相关性。方法前瞻性收集2020年6月—2021年12月在苏州大学附属第一医院行HR-ARM的FC患者资料,检查前记录便秘症状的发生情况并填写症状评... 详细信息

目的分析功能性便秘(FC)症状与基于高分辨率肛门直肠测压(HR-ARM)诊断的肛门直肠动力、感觉异常的相关性。方法前瞻性收集2020年6月—2021年12月在苏州大学附属第一医院行HR-ARM的FC患者资料,检查前记录便秘症状的发生情况并填写症状评分系统(CSS)总分,分析症状与HR-ARM参数和HR-ARM结果的相关性。结果排便费力患者较无排便费力患者肛管残余压高(t=2.359,P=0.021),肛管松弛率低(t=-2.996,P=0.004),直肠推进压高(t=3.099,P=0.003)。粪便干硬患者的直肠推进压低于粪便柔软患者,差异有统计学意义(t=-2.440,P=0.017)。需要辅助排便的患者较无需辅助排便的患者肛管残余压高(t=2.249,P=0.027),急迫便意阈值低(U=451.000,P=0.013)。腹胀患者初始感觉阈值低于无腹胀患者,差异有统计学意义(U=532.500,P=0.016)。HR-ARM结果显示,与无排便费力的患者比较,排便费力患者不协调性排便的发生率较高,差异有统计学意义(χ^(2)=4.697,P=0.030)。CSS总分与肛管残余压呈正相关(r=0.263,P=0.019),与肛管松弛率呈负相关(r=-0.386,P<0.001)。结论FC患者的排便费力症状主要与不协调性排便有关,并非排便推进力不足导致。肛管残余压高、肛管松弛率低的FC患者表现出更严重的便秘症状,2个参数可以更好地评估FC病理生理学异常情况。

关键词：功能性便秘临床症状肛门直肠测压不协调性排便肛管松弛率肛管残余压

基于PBL+CBL教学法在消化内镜操作教学中的应用

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现代医药卫生 2022年第8期38卷 1409-1411页

作者：朱锦舟殷民月刘晓琳贺明庆朱曼辉苏州大学附属第一医院消化内科江苏苏州215000 苏州大学附属第一医院老年医学科江苏苏州215000 苏州大学附属理想眼科医院病理科江苏苏州215000

目的以进修医生消化内镜操作教学为例,对比传统授课与基于以问题为基础的教学法(PBL)+以案例为基础的教学法(CBL)(PBL+CBL)授课模式。方法纳入传统教学模式进修的30名学员为传统组,以基于PBL+CBL教学模式的30名学员作为试验组。对比两... 详细信息

目的以进修医生消化内镜操作教学为例,对比传统授课与基于以问题为基础的教学法(PBL)+以案例为基础的教学法(CBL)(PBL+CBL)授课模式。方法纳入传统教学模式进修的30名学员为传统组,以基于PBL+CBL教学模式的30名学员作为试验组。对比两组考核成绩和教学质量调查问卷结果。结果试验组学员认为教学模式有趣、可锻炼解决临床问题的能力、激励学习动机、鼓励表达己见及提高团队合作能力的占比均优于传统组(P=0.020、0.010、0.039、0.015、0.039)。试验组在理论成绩、病例分析成绩、总成绩三方面均明显优于传统组(P=0.002、<0.001、<0.001)。校对了年龄、性别后,线性回归分析发现:采用PBL+CBL模式可提高总成绩17.6分(β=17.604,P<0.001)。logistic回归分析发现:采用PBL+CBL模式可显著提高优秀率(OR=14.198,P<0.001)。结论基于PBL+CBL授课方式在学员对授课质量反馈方面和学员考核成绩方面均优于传统授课方式。

关键词：消化内镜问题向导学习案例向导学习逻辑回归分析线性回归分析

自动化机器学习在预测重症监护病房感染患者死亡中的应用

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中国急救医学 2023年第10期43卷 768-775页

作者：周亦佳何宇薛雨涵林嘉希殷民月韦瑶朱锦舟于倩倩苏州大学苏州医学院江苏苏州215000 苏州大学附属第一医院消化内科江苏苏州215000 苏州大学附属第一医院重症医学科江苏苏州215000 江苏大学附属金坛医院江苏常州213200

目的探索自动化机器学习(AutoML)在预测重症监护病房(ICU)感染患者死亡中的应用。方法以2019~2020年四川省自贡市重症监护病房开源数据库中感染患者作为研究对象,基于H 2O平台建立AutoML死亡预测模型。算法包括梯度提升模型(GBM)、极端... 详细信息

目的探索自动化机器学习(AutoML)在预测重症监护病房(ICU)感染患者死亡中的应用。方法以2019~2020年四川省自贡市重症监护病房开源数据库中感染患者作为研究对象,基于H 2O平台建立AutoML死亡预测模型。算法包括梯度提升模型(GBM)、极端梯度增强算法(XGBoost)、广义线性模型(GLM)、深度学习(DL)、随机森林(RF)。数据集按照3∶1随机分为训练集和验证集,训练集用于模型的构建,验证集用于评价模型效果。模型表现指标为受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC),此外通过变量重要性排序、Shapley加法解释图(SHAP)、部分依赖关系和独立模型局部解释(LIME)等方法来解释模型。结果共计1151和380例患者分别被纳入训练集和验证集来进行AutoML建模。在验证集中,基于XGBoost算法的AutoML模型表现最优,拥有最高的AUC(0.753)和最高的准确率(0.713),优于第2名GBM模型(AUC 0.748)、第3名GLM模型(AUC 0.745)。在XGBoost模型中,重要的变量包括诊断疾病、活化部分凝血活酶时间(APTT)、胱抑素C(CysC)、年龄、肌酸激酶同工酶(CK-MB)、脑利钠肽(BNP)、国际标准化比值(INR)、钾离子(K^(+))、白蛋白(ALB)、乳酸(Lac)。结论通过AutoML建模在预测ICU感染患者死亡结局应用中呈现较好表现。AutoML在临床研究中具有良好的应用前景,但该模型仍需要进行广泛的外部验证。

关键词：自动化机器学习重症监护室深度学习感染极端梯度增强算法(XGBoost) 诊断疾病活化部分凝血活酶时间胱抑素C

基于DeepLab V3+深度神经网络的结直肠息肉内镜图像分割

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中国医学物理学杂志 2023年第8期40卷 944-949页

作者：朱世祺徐昶周鑫刘璐林嘉希殷民月刘晓琳许春芳朱锦舟苏州大学附属第一医院消化内科江苏苏州215006 苏州市消化病临床医学中心江苏苏州215006 江苏大学附属金坛医院消化内科江苏常州213200

目的:基于深度神经网络DeepLab V3+建立结直肠息肉内镜图像语义分割模型。方法:选取Hyper-Kvasir数据库1000张、苏州大学附属第一医院500张结直肠息肉内镜图像,分为训练集(n=1200)和验证集(n=300),同时收集江苏大学附属金坛医院肠息肉... 详细信息

目的:基于深度神经网络DeepLab V3+建立结直肠息肉内镜图像语义分割模型。方法:选取Hyper-Kvasir数据库1000张、苏州大学附属第一医院500张结直肠息肉内镜图像,分为训练集(n=1200)和验证集(n=300),同时收集江苏大学附属金坛医院肠息肉图像作为测试集(n=220)。对内镜图像进行分割标记,载入以DeepLab V3+为框架的深度神经网络中训练,建立语义分割模型。结果:在内部验证集中,该模型的准确性(ACC)达97.2%,平均交并比(MIoU)达85.8%,Dice系数达0.924。在外部测试集中,ACC达98.0%,MIoU达80.1%,Dice系数达0.890。结论:基于DeepLab V3+深度神经网络,构建结直肠息肉内镜图像的语义分割模型,具有良好的预测性能,可作为检测结直肠息肉的有效工具。

关键词：语义分割深度学习 DeepLab V3+ 结直肠息肉

基于XGBoost算法的机器学习模型在早期预测重症急性胰腺炎中的应用

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中华危重病急救医学 2023年第4期35卷 421-426页

作者：高欣林嘉希吴爱荣顾慧媛刘晓琳殷民月周芝润张儒发许春芳朱锦舟苏州大学附属第一医院消化内科苏州市消化病临床医学中心江苏苏州215006 苏州大学附属第二医院妇产科江苏苏州215000 苏州大学附属常熟医院消化内科江苏苏州215500

目的基于极端梯度提升(XGBoost)算法建立重症急性胰腺炎(SAP)早期预测机器学习模型,并探讨其预测效能。方法采用回顾性队列研究方法,选择2020年1月1日至2021年12月31日苏州大学附属第一医院、苏州大学附属第二医院及苏州大学附属常熟医... 详细信息

目的基于极端梯度提升(XGBoost)算法建立重症急性胰腺炎(SAP)早期预测机器学习模型,并探讨其预测效能。方法采用回顾性队列研究方法,选择2020年1月1日至2021年12月31日苏州大学附属第一医院、苏州大学附属第二医院及苏州大学附属常熟医院收治的急性胰腺炎(AP)患者,根据病历系统与影像系统收集患者的人口学信息、病因、既往史及入院48 h内临床指标和影像学资料,并计算改良CT严重指数评分(MCTSI)、Ranson评分、急性胰腺炎严重程度床旁指数(BISAP)及急性胰腺炎风险评分(SABP)。将苏州大学附属第一医院及苏州大学附属常熟医院的数据集按照8:2随机分为训练集和验证集,基于XGBoost算法,在采用五折交叉验证、损失函数进行超参数调整的基础上构建SAP预测模型。将苏州大学附属第二医院的数据集作为独立的测试集,通过受试者工作特征曲线(ROC曲线)评价XGBoost模型的预测效能,并与传统AP相关病情严重程度评分进行比较;同时对特征变量进行重要性排序,采用沙普利加和解释法(SHAP)对模型进行可视化解释。结果最终共纳入1183例AP患者,其中129例(10.9%)发生SAP。苏州大学附属第一医院和苏州大学附属常熟医院患者中,训练集786例,验证集197例;苏州大学附属第二医院的200例患者作为测试集。3组数据集分析均显示,进展为SAP的患者存在呼吸功能异常、凝血功能异常、肝肾功能异常、血脂代谢异常等病理表现。基于XGBoost算法构建SAP预测模型;ROC曲线分析显示,该模型预测SAP的准确度达到0.830,ROC曲线下面积(AUC)为0.927,较MCTSI、Ranson、BISAP、SABP等传统评分系统明显提高(准确度分别为0.610、0.690、0.763、0.625,AUC分别为0.689、0.631、0.875、0.770)。基于XGBoost模型的特征变量重要性分析显示,模型中权重排名前10位的指标依次为胸腔积液(0.119)、白蛋白(Alb,0.049)、三酰甘油(TG,0.036)、Ca2+(0.034)、凝血酶原时间(PT,0.031)、全身炎症反应综合征(SIRS,0.031)、C-反应蛋白(CRP,0.031)、血小板计数(PLT,0.030)、乳酸脱氢酶(LDH,0.029)和碱性磷酸酶(ALP,0.028),说明上述指标对于XGBoost模型预测SAP具有重要意义。基于XGBoost模型的SHAP贡献度分析显示,当患者出现胸腔积液及Alb降低时,SAP发生风险明显增加。结论基于机器学习XGBoost算法建立了SAP预测模型,该模型可在入院48 h内对AP患者进展为重症的风险进行预测,且具有良好的准确性。

关键词：极端梯度提升算法机器学习重症急性胰腺炎预测模型

经胸片预训练的膝关节X线深度学习模型在骨质疏松诊断中的应用

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中国医疗设备 2023年第11期38卷 16-21页

作者：李林斌张涵殷民月朱嘉诚朱锦舟何劲徐中华江苏大学附属金坛医院骨科江苏常州213200 苏州大学附属第一医院消化内科江苏苏州215006

目的基于膝关节X线图像,采用深度卷积神经网络和迁移学习方法构建模型,以探讨其在骨质疏松诊断中的应用效果。方法收集江苏大学附属金坛医院的膝关节X线正位片,按比例8∶2分为训练集(400张)与内部验证集(100张)。从ImageNet网站上选取Re... 详细信息

目的基于膝关节X线图像,采用深度卷积神经网络和迁移学习方法构建模型,以探讨其在骨质疏松诊断中的应用效果。方法收集江苏大学附属金坛医院的膝关节X线正位片,按比例8∶2分为训练集(400张)与内部验证集(100张)。从ImageNet网站上选取ResNet、Xception、NASNet及EfficientNet 4个深度卷积神经网络,并冻结其首次预训练的参数,作为单次训练组的模型框架;从Kermany-Chest X-Ray2017胸片数据集随机选取5856张图像,对这4个神经网络进行二次预训练,作为二次训练组的模型框架。分别利用两组模型框架针对金坛医院的膝关节X线图像进行目标训练、构建骨质疏松的分类模型。从Wani-Knee X-Ray2021数据集随机选取85张图像作为外部测试集。根据模型在内部验证与外部测试集中的表现评价其分类能力。结果二次训练组的模型准确度均高于单次训练组。4个深度卷积神经网络中,EfficientNet模型性能显著优于另外3个模型。二次训练组的EfficientNet模型在内部验证集中准确度为0.918,F1值为0.918,受试者工作特征曲线下面积(Area Under Curve,AUC)为0.932;在外部测试集中准确度为0.824,F1值为0.848,AUC为0.846。结论经胸片二次预训练建立的膝关节X线深度学习模型,在骨质疏松分类应用中,优于单次预训练模型。使用深度卷积神经网络迁移学习技术有助于小样本数据集更准确地进行分类、预测等任务。

关键词：骨质疏松深度学习人工智能预训练迁移学习 X线