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Development and validation of an endoscopic images-based deep learning model for detection with nasopharyngeal malignancies

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Cancer Communications 2018年第1期38卷 632-642页

作者： Chaofeng li Bingzhong Jing liangru Ke Bin li Weixiong Xia Caisheng He Chaonan Qian Chong Zhao Haiqiang Mai Mingyuan Chen Kajia Cao Haoyuan Mo ling Guo Qiuyan Chen linquan Tang Wenze Qiu Yahui Yu Hu liang Xinjun Huang Guoying liu Wangzhong li lin Wang Rui Sun Xiong Zou shanshan Guo Peiyu Huang Donghua Luo Fang Qiu Yishan Wu yijun Hua Kuiyuan liu Shuhui Lv Jingjing Miao Yanqun Xiang Ying Sun Xiang Guo Xing Lv State Key Laboratory of Oncology in South China Collaborative Innovation Center of Cancer MedicineGuangzhou 510060P.R.China Department of Information Sun Yat-Sen University Cancer CenterGuangzhou 510060P.R.China Department of Radiology Sun Yat-Sen University Cancer CenterGuangzhou 510060P.R.China Department of Nasopharyngeal Carcinoma Sun Yat-Sen University Cancer CenterGuangzhou 510060P.R.China Precision Medicine Center Sun Yat-Sen University Cancer CenterGuangzhou 510060P.R.China Department of Radiotherapy Sun Yat-Sen University Cancer CenterGuangzhou 510060P.R.China Guangdong Key Laboratory of Nasopharyngeal Carcinoma Diagnosis and Therapy Guangzhou 510060P.R.China

Background:Due to the occult anatomic location of the nasopharynx and frequent presence of adenoid hyperpla-sia,the positive rate for malignancy identification during biopsy is low,thus leading to delayed or missed diagnosis for nasopharyngeal malignancies upon initial ***,we aimed to develop an artificial intelligence tool to detect nasopharyngeal malignancies under endoscopic examination based on deep ***:An endoscopic images-based nasopharyngeal malignancy detection model(eNPM-DM)consisting of a fully convolutional network based on the inception architecture was developed and fine-tuned using separate training and validation sets for both classification and ***,a total of 28,966 qualified images were *** these images,27,536 biopsy-proven images from 7951 individuals obtained from January 1st,2008,to December 31st,2016,were split into the training,validation and test sets at a ratio of 7:1:2 using simple ***,1430 images obtained from January 1st,2017,to March 31st,2017,were used as a prospective test set to compare the performance of the established model against oncologist *** dice similarity coef-ficient(DSC)was used to evaluate the efficiency of eNPM-DM in automatic segmentation of malignant area from the background of nasopharyngeal endoscopic images,by comparing automatic segmentation with manual segmenta-tion performed by the ***:All images were histopathologically confirmed,and included 5713(19.7%)normal control,19,107(66.0%)nasopharyngeal carcinoma(NPC),335(1.2%)NPC and 3811(13.2%)benign *** eNPM-DM attained an overall accuracy of 88.7%(95%confidence interval(CI)87.8%-89.5%)in detecting malignancies in the test *** the prospective comparison phase,eNPM-DM outperformed the experts:the overall accuracy was 88.0%(95%CI 86.1%-89.6%)vs.80.5%(95%CI 77.0%-84.0%).The eNPM-DM required less time(40 s vs.110.0±5.8 min)and exhibited encouraging performance in

关键词： Nasopharyngeal malignancy Deep learning Differential diagnosis Automatic segmentation

基于内镜图像深度学习的鼻咽恶性肿瘤检测模型的建立与验证

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癌症 2019年第7期38卷 317-328页

作者： Chaofeng li Bingzhong Jing liangru Ke Bin li Weixiong Xia Caisheng He Chaonan Qian Chong Zhao Haiqiang Mai Mingyuan Chen Kajia Cao Haoyuan Mo ling Guo Qiuyan Chen linquan Tang Wenze Qiu Yahui Yu Hu liang Xinjun Huang Guoying liu Wangzhong li lin Wang Rui Sun Xiong Zou shanshan Guo Peiyu Huang Donghua Luo Fang Qiu Yishan Wu yijun Hua Kuiyuan liu Shuhui Lv Jingjing Miao Yanqun Xiang Ying Sun Xiang Guo Xing Lv 华南肿瘤学国家重点实验室肿瘤医学协同创新中心中国广东广州510060 中山大学肿瘤防治中心信息科中国广东广州510060 中山大学肿瘤防治中心放射科中国广东广州510060 中山大学肿瘤防治中心鼻咽肿瘤科中国广东广州510060 精准医学中心中山大学肿瘤防治中心中国广东广州 510060 中山大学肿瘤防治中心放射治疗科中国广东广州 510060 广东省鼻咽癌诊治研究重点实验室中国广东广州510060

背景与目的由于鼻咽部解剖位置隐匿且腺体增生频发,活检时恶性肿瘤的阳性率较低,从而导致初诊时鼻咽恶性肿瘤确诊延时或漏诊。本文旨在建立一种人工智能工具——基于深度学习的内镜检查,来检测鼻咽恶性肿瘤。方法建立了一种基于内镜图... 详细信息

背景与目的由于鼻咽部解剖位置隐匿且腺体增生频发,活检时恶性肿瘤的阳性率较低,从而导致初诊时鼻咽恶性肿瘤确诊延时或漏诊。本文旨在建立一种人工智能工具——基于深度学习的内镜检查,来检测鼻咽恶性肿瘤。方法建立了一种基于内镜图像的鼻咽恶性肿瘤检测模型(endoscopic imagesbased nasopharyngeal malignancies detection model,eNPM-DM),该模型由基于空间结构的全卷积网络构成,采用单独训练集和验证集对分类和分割进行微调。总共收集了28,966张合格图像。其中,自2008年1月1日至2016年12月31日,从7951例个体中获得了27,536张经活检证实的图像,按照7∶1∶2的比例随机分为训练、验证和测试集。此外,将2017年1月1日到2017年3月31日获得的1430张图像纳入预测集,用以对建立模型的性能与肿瘤专家的评价进行比较。以鼻咽镜图像为背景,对自动分割和专家手工分割进行比较,采用dice相似系数(dice similarity coefficient,DSC)评价eNPM-DM从鼻咽部内镜图像的背景中自动分割出恶性肿瘤区域的效率。结果所有图像经过病理组织学验证,包括正常对照5713(19.7%)例、鼻咽癌(nasopharyngeal carcinoma,NPC)19,107(66.0%)例、其他恶性肿瘤335(1.2%)例和3811(13.2%)例良性病变。在测试集中,eNPM-DM检测恶性肿瘤的总准确率达88.7%[95%置信区间(confidence interval,CI):87.8%–89.5%]。在预测比较阶段,eNPM-DM表现优于专家:总准确率分别为88.0%(95%CI:86.1%–89.6%)和80.5%(95%CI:77.0%–84.0%)。eNPM-DM耗时更短(40 s vs. 110.0±5.8 min),且从背景中自动分割出鼻咽恶性肿瘤区域方面表现优秀,测试集和预测集中的平均DSC分别为0.78±0.24和0.75±0.26。结论 eNPM-DM在鼻咽肿块良性/恶性诊断分类方面优于肿瘤学家评估,并且实现了从鼻咽内镜图像背景中对恶性区域自动分割。

关键词：鼻咽恶性肿瘤深度学习鉴别诊断自动分割

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浅析吴鞠通酸甘化阴法之运用

辽宁中医杂志 2022年第4期49卷 37-39页

作者：周鸿雲陈炜赵琼林文静刘茜玮管志伟李珊珊河南中医药大学儿科医学院/第一附属医院河南郑州450046 河南中医药大学第二临床医学院/第二附属医院河南郑州450046 成都中医药大学附属医院/临床医学院四川成都610072 北京中医药大学针灸推拿学院北京100029

酸甘化阴法是中医学传统特色治则治法,吴鞠通所著《温病条辨》中酸甘化阴法理论的临床运用颇具特色,具有独特的代表性。吴氏创立三焦辨证,根据温病上、中、下三焦病邪初、中、后期阴伤程度不同,将顾护津液视为温病治疗第一要义,其使用... 详细信息

酸甘化阴法是中医学传统特色治则治法,吴鞠通所著《温病条辨》中酸甘化阴法理论的临床运用颇具特色,具有独特的代表性。吴氏创立三焦辨证,根据温病上、中、下三焦病邪初、中、后期阴伤程度不同,将顾护津液视为温病治疗第一要义,其使用贯穿温病治疗始终。吴氏以性味配伍理论为指导,选取生脉散、麦冬麻仁汤、人参乌梅汤等酸甘化阴分治上、中、下三焦病证,同时以灵活多样的酸甘化阴辛甘化阳、酸甘化阴酸苦泄热、酸甘化阴辛淡为阳等酸甘化阴复法,适应温病三焦实际存在的寒热虚实夹杂的复杂病机,灵活展现了酸甘化阴法及其复法的临床运用,具有极大的临床指导意义,值得深入探讨。

关键词：温病条辨酸甘化阴三焦辨证

中国胆囊癌流行病学特征与诊治及预后分析(附6 159例报告)

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中华消化外科杂志 2022年第1期21卷 114-128页

作者：孙旭恒王一钧张薇耿亚军李永盛任泰李茂岚王许安吴向嵩吴文广陈炜陈涛何敏王辉杨林华邹路蒲鹏杨明杰刘照南陶雯琦冯佳毅贾子衡郑志元钟丽静钱源滢董平王雪峰顾钧刘连新钱叶本顾剑峰柳咏崔云甫孙备李兵邵成浩姜小清马强郑进方刘昌军曹宏陈晓亮李其云王琳王昆华张磊郑林辉朱春富蔡鸿宇曹景玉朱海宏刘军党学义刘建生张学利徐军明费哲为杨晓平杨佳华张再洋王旭林王益郝继辉张启瑜金慧涵刘昌韩玮闫军武步强戴朝六吕文才全志伟彭淑牖龚伟刘颖斌上海交通大学医学院附属仁济医院胆胰外科上海市肿瘤研究所癌基因及相关基因国家重点实验室上海市胆道疾病研究重点实验室上海200127 上海交通大学医学院附属新华医院普通外科上海200092 中国科学技术大学附属第一医院(安徽省立医院)肝胆外科合肥230001 安徽医科大学第一附属医院肝胆胰外科合肥230022 常熟市第一人民医院普外科常熟215500 常州市中医医院肿瘤科常州213003 哈尔滨医科大学附属第二医院胆胰外科哈尔滨150001 哈尔滨医科大学附属第一医院肝胆胰腺外科哈尔滨150001 哈尔滨医科大学附属肿瘤医院肝胆胰外科哈尔滨150081 海军军医大学第二附属医院(上海长征医院)普通外科四科上海200003 海军军医大学东方肝胆外科医院胆道一科上海200438 海南省人民医院肝脏外科海口570311 湖南师范大学附属第一医院(湖南省人民医院)肝胆外科长沙410000 吉林大学中日联谊医院新民院区肝胆外科长春130499 江西省人民医院肝胆外科南昌330006 江西省肿瘤医院腹部肿瘤外科南昌330029 空军军医大学西京医院肝胆胰脾外科西安710032 昆明医科大学第一附属医院胃肠外科昆明650032 兰州大学第一医院普通外科五科兰州730020 南昌大学第一附属医院急诊科南昌330006 南京医科大学附属常州第二人民医院肝胆胰外科常州213004 南通市肿瘤医院肝胆外科南通226361 青岛大学附属医院肝胆胰外科青岛266000 青海省人民医院普通外科西宁810007 山东第一医科大学附属省立医院(山东省立医院)器官移植肝胆外二科济南250021 山西省肿瘤医院普通外科一病区太原030009 山西医科大学第一医院普通外科太原030001 上海交通大学附属第六人民医院南院上海市奉贤区中心医院普通外科上海201499 上海交通大学附属第一人民医院普通外科上海200080 上海交通大学医学院附属新华医院崇明分院普通外科上海200092 上海市浦东医院普外科上海201399 上海中医药大学附属普陀医院普通外科上海200062 绍兴第二医院全科医学科绍兴312099 台州市立医院肝胆外科台州318000 太仓市第一人民医院胃肠外科太仓215413 天津市肿瘤医院胰腺肿瘤科天津300181 温州医科大学附属第一医院肝胆胰外科温州325000 无锡市第二人民医院肝胆外科无锡214002 西安交通大学第一附属医院肝胆外科西安710061 新疆医科大学第一附属医院胰腺外科乌鲁木齐830054 徐州市中心医院肝胆胰脾外科徐州221009 长治医学院附属和平医院肝胆外科长治046099 中国医科大学附属盛京医院肝胆脾外科沈阳110004 大连医科大学附属大连市友谊医院肝胆外科大连116100 浙江大学医学院附属第二医院肝胆胰外科杭州310009

目的探讨2010—2017年中国胆囊癌临床流行病学特征、诊断、治疗与预后情况。方法采用单病种回顾性登记队列研究方法。基于“真实世界研究”理念,收集2010年1月至2017年12月中国胆囊癌研究小组(CRGGC)建立的中国胆囊癌多中心回顾性临床... 详细信息

目的探讨2010—2017年中国胆囊癌临床流行病学特征、诊断、治疗与预后情况。方法采用单病种回顾性登记队列研究方法。基于“真实世界研究”理念,收集2010年1月至2017年12月中国胆囊癌研究小组(CRGGC)建立的中国胆囊癌多中心回顾性临床资料数据库中42家医院收治的6159例胆囊癌患者的临床病理资料。观察指标:(1)病例来源情况。(2)年龄与性别分布情况。(3)诊断情况。(4)外科治疗与预后情况。(5)综合治疗与预后情况。随访数据由CRGGC对各协作中心的临床随访数据进行收集整理,主要结局指标为手术治疗患者手术之日或未手术患者确诊之日起,至结局事件发生或随访截至时间的总体生存时间。正态分布的计量资料以x±s表示,组间比较采用t检验;偏态分布的计量资料以M(Q1,Q3)或M(范围)表示,组间比较采用U检验。计数资料以绝对数和(或)百分比表示,组间比较采用χ^(2)检验。单因素分析采用强迫引入Logistic回归模型,将P<0.1的因素引入多因素分析。多因素分析采用逐步后退Logistic回归模型。采用寿命表法计算生存率,采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线,采用Log-rank检验进行生存分析。结果(1)病例来源情况:42家医院中,三级甲等医院35家,三级乙等医院7家;胆囊癌收治高流量医院16家,非高流量医院26家。42家医院地域分布:中部地区9家,东北地区5家,东部地区22家,西部地区6家。6159例患者地域分布:2154例(34.973%)来自中部地区,705例(11.447%)来自东北地区,1969例(31.969%)来自东部地区,1331例(21.611%)来自西部地区。6159例患者总体院均诊断与治疗数为(18.3±4.5)例/年;其中4974例(80.760%)来源于高流量医院,院均诊断与治疗患者数为(38.8±8.9)例/年;1185例(19.240%)来源于非高流量医院,院均诊断与治疗患者数为(5.7±1.9)例/年。(2)年龄与性别分布情况:6159例患者确诊年龄为64(56,71)岁;其中男性2247例(36.483%),确诊年龄为64(58,71)岁;女性3912例(63.517%),确诊年龄为63(55,71)岁。性别比例为女性:男性=1.74∶1。3886例(63.095%)患者确诊年龄为56~75岁。不同性别患者确诊年龄比较,差异有统计学意义(Z=-3.99,P<0.001)。(3)诊断情况:6159例患者中,初步诊断为胆囊癌2503例(40.640%),初步诊断非胆囊癌3656例(59.360%)。未手术患者2110例(34.259%),其中初步诊断为胆囊癌200例(9.479%),初步诊断为非胆囊癌1910例(90.521%)。手术患者4049例(65.741%),其中初步诊断为胆囊癌2303例(56.878%),初步诊断为非胆囊癌1746例(43.122%)[术中诊断为胆囊癌774例(19.116%)、术后诊断为胆囊癌972例(24.006%)]。6159例患者中,初步诊断前行超声、CT、磁共振成像(MRI)检查分别为2521例(40.932%)、2335例(37.912%)、1114例(18.087%),行血清癌胚抗原(CEA)、CA19-9、CA125检测分别为3259例(52.914%)、3172例(51.502%)、4016例(65.205%)。同一例患者可行多种检查。单因素分析结果显示:来源医院地区(东部地区、西部地区),年龄(≥72岁),收治医院胆囊癌患者流量,初步诊断前超声检查,初步诊断前CT检查,初步诊断前MRI检查,初步诊断前CEA检测,初步诊断前血清CA19-9检测,初步诊断前血清CA125检测均是影响胆囊癌患者初步诊断为胆囊癌的相关因素(优势比=1.45、1.98,0.69,0.68,2.43,0.41,1.63,0.41,0.39,0.42,95%可信区间为1.21~1.74、1.64~2.40,0.59~0.80,0.60~0.78,2.19~2.70,0.37~0.45,1.43~1.86,0.37~0.45,0.35~0.43,0.38~0.47,P<0.05)。多因素分析结果显示:来源医院地区(东部地区、西部地区),性别,年龄(≥72岁),收治医院胆囊癌患者流量,初步诊断前超声检查,初步诊断前CT检查,初步诊断前血清CA19-9检测是影响胆囊癌患者初步诊断为胆囊癌的独立影响因素(优势比=1.36、1.42,0.89,0.67,1.85,1.56,1.57,0.39,95%可信区间为1.13~1.64、1.16~1.73,0.79~0.99,0.57~0.78,1.60~2.14,1.38~1.77,1.38~1.79,0.35~0.43,P<0.05)。

关键词：胆道肿瘤术前诊断外科治疗辅助治疗流行病学影响因素预后