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一个基于深度学习的眼病和肺炎两大类疾病的AI诊断系统

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科学新闻 2019年第2期 33-33页

作者： Daniel S.Kermany Michael Goldbaum Wenjia Cai Carolina C.S.Valentim huiying liang Sally L.Baxter Alex McKeown Ge Yang Xiaokang Wu Fangbing Yan Justin Dong Made K.Prasadha Jacqueline Pei Magdalene Y.L.Ting Jie Zhu Christina li Sierra Hewett Jason Dong Ian Ziyar Alexander Shi Runze Zhang Rui Hou William Shi Xin Fu Yaou Duan Viet A.N. Huu Cindy Wen Edward D. Zhang Charlotte L. Zhang Oulan li Xiaobo Wang Michael A. Singer Xiaodong Sun Jie Xu Ali Tafreshi M. Anthony Lewis Huimin Xia 张康美国加州大学圣地亚哥分校人类基因组医学研究所

文章简介本研究开发了一个基于深度学习框架能诊断致盲性视网膜疾病的人工智能(AI)诊断工具。而且,该AI诊断工具还可用于诊断小儿肺炎。这是一项将AI应用于医疗领域的重磅研究成果,有望高精确诊断多种可治疗性疾病。在眼科治疗中,视网膜... 详细信息

文章简介本研究开发了一个基于深度学习框架能诊断致盲性视网膜疾病的人工智能(AI)诊断工具。而且,该AI诊断工具还可用于诊断小儿肺炎。这是一项将AI应用于医疗领域的重磅研究成果,有望高精确诊断多种可治疗性疾病。在眼科治疗中,视网膜OCT(光学相干断层扫描)

关键词： AI 深度学习

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鳗鲡嗜水气单胞菌分离及其感染防治

福建畜牧兽医 2024年第6期46卷 15-18页

作者：庄建军李忠琴刘玉芳乔欣君集美大学水产学院福建厦门361021 鳗鲡现代产业技术教育部工程研究中心福建厦门361021 厦门惠盈动物科技有限公司福建厦门361023

从发病的养殖水样及鳗鲡体表溃烂处组织分离出一株M-1菌株,经16S r RNA测序鉴定为嗜水气单胞菌。对该菌进行溶血性、药物敏感性试验,结果表明:该菌株具有溶血性,并对链霉素、庆大霉素表现敏感,而对四环素、青霉素G、左氟沙星、诺氟沙星... 详细信息

从发病的养殖水样及鳗鲡体表溃烂处组织分离出一株M-1菌株,经16S r RNA测序鉴定为嗜水气单胞菌。对该菌进行溶血性、药物敏感性试验,结果表明:该菌株具有溶血性,并对链霉素、庆大霉素表现敏感,而对四环素、青霉素G、左氟沙星、诺氟沙星等6种抗生素表现出耐药性。在鳗鲡感染试验中,表现出具有较强的致病性,注射约107CFU/mL病原菌液0.5 mL,72 h内致死率达100%。在养殖防治模拟试验中,20%戊二醛溶液和10%聚维酮碘溶液的防治效果与庆大霉素接近,可大幅度杀灭水体中的嗜水气单胞菌,从而降低鳗鲡死亡率。从健康、绿色养殖长远角度来看,建议采用20%戊二醛溶液、10%聚维酮碘溶液不易导致增强耐药性的杀菌药物。

关键词：鳗鲡嗜水气单胞菌药物敏感性耐药性

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基于CT临床放射组学列线图与深度学习鉴别非典型肺错构瘤和肺腺癌

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安徽医科大学学报 2024年第2期59卷 344-350页

作者：王传彬李翠平曹锋郜言坤钱宝鑫董江宁吴兴旺安徽医科大学第一附属医院放射科合肥230022 中国科学技术大学附属第一医院(安徽省立医院)影像科合肥230031 北京汇医慧影医疗科技有限公司北京100192

目的探讨临床放射组学列线图(CRN)和深度学习卷积神经网络(DCNN)对非典型肺错构瘤(APH)和非典型肺腺癌(ALA)的鉴别诊断价值。方法从两家医疗机构回顾性收集307例患者。机构1的患者按照7∶3的比例随机分为训练集(n=184:APH=97,ALA=87)... 详细信息

目的探讨临床放射组学列线图(CRN)和深度学习卷积神经网络(DCNN)对非典型肺错构瘤(APH)和非典型肺腺癌(ALA)的鉴别诊断价值。方法从两家医疗机构回顾性收集307例患者。机构1的患者按照7∶3的比例随机分为训练集(n=184:APH=97,ALA=87)和内部验证集(n=79:APH=41,ALA=38),机构2的患者作为外部验证集(n=44:APH=23,ALA=21)。分别建立CRN模型和DCNN模型,并采用德隆检验和受试者工作特性曲线(ROC)对两种模型的性能进行比较。通过人-机竞赛评估人工智能(AI)在肺结节Lung-RADS分类中的价值。结果 DCNN模型在训练集和内、外部验证集中的曲线下面积(AUC)均高于CRN模型(0.983 vs 0.968、0.973 vs 0.953、0.942 vs 0.932),但差异无统计学意义(P=0.23、0.31、0.34)。在放射科医师-AI竞争实验中,AI倾向于下调APH组中更多的Lung-RADS类别,并肯定ALA中更多的Lung-RADS类别。结论 DCNN及CRN在区分APH和ALA方面具有较高价值,前者表现更优;AI在评价肺结节的Lung-RADS分类方面优于放射科医师。

关键词：错构瘤肺腺癌列线图深度学习人工智能计算机断层扫描

高原地区新型冠状病毒肺炎重症患者(重型/危重型)诊疗专家共识

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中华重症医学电子杂志 2022年第4期8卷 340-346页

作者：刘玲李绪言徐永昊赵慧颖罗巧侠欧晓峰宋雷程渊周娟曾以萍刘爱华边巴穷达张烁吕杰王玺鲁燕云陈佰绪达珍俞云邵佳中华医学会重症医学分会重症呼吸学组西藏医学会高原医学暨心血管专业委员会中国医师协会重症医学医师分会格桑罗布康焰邱海波江苏省重症医学重点实验室、东南大学附属中大医院重症医学科南京210009 首都医科大学附属北京朝阳医院呼吸与危重症医学科、北京市呼吸疾病研究所北京100020 广州医科大学附属第一医院重症医学科、国家呼吸医学中心广州510120 北京大学人民医院重症医学科北京100044 西藏自治区第三人民医院肺一科拉萨850000 四川大学华西医院重症医学科成都610041 中国医学科学院、北京协和医学院、国家心血管病中心、阜外医院冠心病中心北京100037 北京大学第一医院呼吸和危重症医学科北京100034 西藏民族大学附属医院内科陕西咸阳712082 西藏自治区人民政府驻成都办事处医院呼吸与危重症医学科成都610041 北京医院风湿免疫科北京100730 西藏自治区人民医院呼吸与危重症科拉萨850000 北京大学第一医院急诊科北京100034 西藏自治区第二人民医院、西藏大学第一附属医院重症医学科拉萨850001 西藏自治区妇产儿童医院儿科拉萨850000 不详

高原地区海拔高、合并慢性高原病等基础疾病多,常常存在基础疾病导致的低氧血症,使得新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎)重症患者的临床识别和诊断困难。为规范高原新冠肺炎的诊疗行为,笔者依据新冠肺炎诊疗方案(试行第九版)、国内外最新... 详细信息

高原地区海拔高、合并慢性高原病等基础疾病多,常常存在基础疾病导致的低氧血症,使得新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎)重症患者的临床识别和诊断困难。为规范高原新冠肺炎的诊疗行为,笔者依据新冠肺炎诊疗方案(试行第九版)、国内外最新研究进展及专家意见,针对高原新冠肺炎诊疗实践中常见的重要问题,采用共识会议的方法形成本共识,为高原地区新冠肺炎重症患者的规范诊疗提供依据。

关键词：高原地区新型冠状病毒肺炎重症患者专家共识

基于CT影像组学诺模图预测微小甲状腺结节良恶性

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山东大学耳鼻喉眼学报 2020年第3期34卷 32-39页

作者：武欣欣李静静毛宁郑桂彬郑海涛崔景景贾传亮初同朋牟亚魁宋西成青岛大学附属烟台毓璜顶医院耳鼻咽喉头颈外科山东烟台264000 滨州医学院临床医学院山东烟台264003 青岛大学附属烟台毓璜顶医院影像科山东烟台264000 青岛大学附属烟台毓璜顶医院大数据与人工智能实验室山东烟台264000 青岛大学附属烟台毓璜顶医院甲状腺外科山东烟台264000 慧影医疗科技(北京)有限公司北京100192 青岛大学附属烟台毓璜顶医院泰山学者实验室山东烟台264000

目的探讨基于CT的影像组学诺模图对≤1 cm甲状腺结节良恶性的预测价值。方法回顾性收集2019年1月至8月烟台毓璜顶医院收治的160例符合条件的甲状腺结节患者(良性56例、恶性104例)的影像学及临床资料,随机将其分为训练集(n=127)和验证集(... 详细信息

目的探讨基于CT的影像组学诺模图对≤1 cm甲状腺结节良恶性的预测价值。方法回顾性收集2019年1月至8月烟台毓璜顶医院收治的160例符合条件的甲状腺结节患者(良性56例、恶性104例)的影像学及临床资料,随机将其分为训练集(n=127)和验证集(n=33)。从患者的平扫和增强CT动脉期图像中分别提取影像组学特征。在训练集中,采用单因素方差分析(ANOVA)和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)筛选与良恶性结节相关影像组学特征并构建影像组学标签,结合所选特征与其加权系数乘积的线性组合生成影像组学标签得分(影像组学评分)。采用ANOVA筛选独立临床危险因素,并采用多因素Logistic回归结合影像组学评分筛选最终预测因素构建影像组学诺模图。使用受试者工作特性(ROC)曲线评价模型预测效能。结果19个与甲状腺结节状态相关的特征组成的影像组学标签取得了良好的预测效果,并计算影像组学评分。多因素Logistic回归结果显示,甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS分级)、影像组学评分为甲状腺结节良恶性预测相关的独立危险因素。纳入这2种因素的影像组学诺模图在训练集(AUC:0.835;95%置信区间[CI]:0.776,0.884)和验证集中(AUC:0.793;95%CI:0.642,0.901)均显示出较好的鉴别能力。结论所提出的影像组学诺模图是一种结合影像组学特征和临床危险因素的无创预测工具,对≤1 cm甲状腺结节良恶性预测具有较高效能,显著优于常规影像学方法。

关键词：甲状腺结节甲状腺影像报告和数据系统计算机断层扫描影像组学诺模图

基于云平台的ADDH影像协同标注系统研究与实现

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中国医疗设备 2021年第3期36卷 33-37页

作者：张文娟柴象飞魏胜梅邹小广夏雨薇贺嘉嘉周广全李文强郭辉喀什地区第一人民医院网络信息中心新疆喀什844000 喀什地区第一人民医院党政办新疆喀什844000 喀什地区第一人民医院关节骨科新疆喀什844000 慧影医疗科技(北京)有限公司北京100192 广州中医药大学第一附属医院网络数据信息科广东广州510000

目的研究并实现一套云端成人发育性髋关节发育不良(Adult Developmental Dysplasia of the Hip,ADDH)影像协同标注系统,建立ADDH影像标准化标注数据库。方法利用异构平台数据共享与跨区域协同等技术,采用B/S云端架构,根据ADDH临床诊断... 详细信息

目的研究并实现一套云端成人发育性髋关节发育不良(Adult Developmental Dysplasia of the Hip,ADDH)影像协同标注系统,建立ADDH影像标准化标注数据库。方法利用异构平台数据共享与跨区域协同等技术,采用B/S云端架构,根据ADDH临床诊断工作需求,研究服务于医学影像数据共享及跨区域协同标注模式的ADDH影像标注系统。结果实现了高可用、高并发,且支持不同医疗机构间影像与临床信息的共享及调阅,满足多人同时在线协同标注及多盲审核的ADDH影像标注系统。结论该系统填补了目前ADDH影像协同标注与管理系统的空白,为临床诊断带来便利的同时,将临床影像数据赋能为可用于人工智能产品开发的数据资产,具有较高的实用价值和应用前景。

关键词：成人发育性髋关节发育不良影像协同标注异构平台数据共享跨区域协同 B/S架构