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心脏磁共振短轴电影成像影像组学鉴别肥厚型心肌病与健康对照

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上海交通大学学报（医学版） 2024年第1期44卷 79-86页

作者：刘启明卢启帆柴烨子姜萌卜军上海交通大学医学院附属仁济医院心内科上海200127

目的·分析肥厚型心肌病(hypertrophic cardiomyopathy,HCM)患者与健康对照人群的心脏磁共振(cardiac magnetic resonance,CMR)短轴电影(cine)成像影像组学特征差异,并对2类人群进行分类。方法·纳入2018年1月—2021年12月就诊于上海交... 详细信息

目的·分析肥厚型心肌病(hypertrophic cardiomyopathy,HCM)患者与健康对照人群的心脏磁共振(cardiac magnetic resonance,CMR)短轴电影(cine)成像影像组学特征差异,并对2类人群进行分类。方法·纳入2018年1月—2021年12月就诊于上海交通大学医学院附属仁济医院心内科的HCM患者100例,以2∶1比例随机选取同时期健康对照(healthy control,HC)50例,在放射科医师规范操作下完成CMR检查。通过CVI 42后处理软件完成对入组人员左心室心功能及形态学的测量与评估,主要包括左心室射血分数(left ventricular ejection fraction,LVEF)、舒张末期左心室容积(left ventricular end-diastolic volume,LVEDV)和舒张末期左心室心肌质量(left ventricular end-diastolic mass,LVEDM)。并从CMR短轴电影成像中获取舒张末期心肌区域3D影像组学特征。分析影像组学特征在2类人群中的分布,并构建机器学习模型对2类人群进行分类。结果·共提取3D影像组学特征107个。在排除高度一致的特征后采用最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)模型进行5折交叉验证后,仍有11个系数非0的特征;利用K-best方法选择排序靠前的8个用于后续建模分析,其中4个特征在2组人群中差异具有统计学意义(均P<0.05)。随后构建支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)模型用于判别2类人群。结果显示:单一特征模型(一阶:熵)最大曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.833(95%CI 0.695~0.968);多特征模型(SVM算法)最高准确率为83.3%,其对应的AUC为0.882(95%CI 0.705~0.980)。结论·HCM患者与HC人群在左心室功能和左心室形态上均有显著差异,同时3D心肌影像组学特征也有显著差异。尽管单一特征模型可以鉴别2类人群,但联合多特征构建的模型有更好的分类效果。

关键词：心脏磁共振影像组学肥厚型心肌病电影序列短轴图像

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人工智能辅助测量心肌应变的研究进展

上海交通大学学报（医学版） 2024年第6期44卷 773-778页

作者：李昕欣边懿泽赵航姜萌上海交通大学医学院附属仁济医院心内科上海200127

心肌应变是反映应力作用下整体或局部心肌形变程度的无量纲参数,可以量化检测心肌损伤,指导心脏疾病的早期诊断、干预与预后评估。心脏超声、心脏CT、心脏磁共振均可被用来进行应变成像与分析,其中二维斑点追踪超声心动图是当下应用最... 详细信息

心肌应变是反映应力作用下整体或局部心肌形变程度的无量纲参数,可以量化检测心肌损伤,指导心脏疾病的早期诊断、干预与预后评估。心脏超声、心脏CT、心脏磁共振均可被用来进行应变成像与分析,其中二维斑点追踪超声心动图是当下应用最为广泛的心肌应变检测手段。但由于人工分析心肌应变存在观察者间差异且所使用的成像系统和分析软件各有不同,测得的应变值在不同供应商中一致性和可重复性欠佳,限制了心肌应变参数的临床应用。而人工智能可以通过自动应变计算和图像质量评估等方式在一定程度上克服应变测量的缺陷,具备广阔的发展前景。该文重点介绍人工智能在超声、磁共振等影像学手段中辅助测量心肌应变的研究进展,及其在疾病诊断与患者预后评估中的应用,希望助力于提高应变测量的效率和一致性,推动心肌应变常规应用于临床,在心肌损伤及心功能评估中发挥增量作用。然而,目前大部分研究涉及的样本量较小,并且缺乏外部验证,其结果的可靠性还需进一步证实。

关键词：心肌应变人工智能心肌损伤

机器学习预测乳腺癌新辅助治疗后炎症代谢状态改变的模型评价

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上海交通大学学报（医学版） 2024年第9期44卷 1169-1181页

作者：吴其蓁刘启明柴烨子陶政宇王依楠郭欣宁姜萌卜军上海交通大学医学院附属仁济医院心内科上海200127

目的·通过机器学习方法,采用临床常见实验室指标及心脏彩色多普勒超声指标,在乳腺癌患者中探究早期识别并预测新辅助治疗后发生与代谢状态改变相关的心血管疾病高风险患者的方案。方法·连续入选2020年9月—2022年9月在上海交通大学医... 详细信息

目的·通过机器学习方法,采用临床常见实验室指标及心脏彩色多普勒超声指标,在乳腺癌患者中探究早期识别并预测新辅助治疗后发生与代谢状态改变相关的心血管疾病高风险患者的方案。方法·连续入选2020年9月—2022年9月在上海交通大学医学院附属仁济医院乳腺外科确诊的原发性浸润性乳腺癌女性患者。收集并记录患者的一般情况、实验室检查结果及心脏彩色多普勒超声结果。经过特征提取后,分别应用梯度增强(gradient boost,GB)、支持向量机(support vector machine,SVM)、决策树(decision tree,DT)、K-近邻(K-nearest neighbour,KNN)及随机森林(random forest,RF)5种机器学习方法构建新辅助治疗后患者炎症代谢状态改变预测模型,并比较5种模型的预测性能。结果·最终纳入232例有效临床数据,其中135例为新辅助治疗前,97例为完成4个周期的新辅助治疗后。特征提取筛选出白细胞计数、血红蛋白、高密度脂蛋白、白细胞介素-2受体和白细胞介素-8这5项特征。在多特征分析中,白细胞计数+血红蛋白+高密度脂蛋白的受试者操作特征曲线下面积高于白细胞介素-2受体+白细胞介素-8(RF:0.928 vs 0.772;GB:0.900 vs 0.792;SVM:0.941 vs 0.764;KNN:0.907 vs 0.762;DT:0.799 vs 0.714),并且在RF、SVM、GB模型中的曲线下面积(0.928、0.941、0.900)及准确率(0.914、0.897、0.776)较高;与RF、GB模型(P=0.122,P=0.097)相比,SVM模型在训练集数据上校准度较好(P=0.394)。结论·SVM模型可通过纳入白细胞计数、血红蛋白、高密度脂蛋白、白细胞介素-2受体、白细胞介素-8这5项临床常见指标,在乳腺癌患者中建立早期预测新辅助治疗后代谢状态改变相关心血管疾病风险的预测模型,可能有助于临床上建立基于患者炎症代谢状态的个体化筛查方案。

关键词：乳腺癌新辅助治疗机器学习支持向量机

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冠心病患者体成分与心肺适能的相关性

上海交通大学学报（医学版） 2024年第1期44卷 72-78页

作者：李阳马珺都屹泓许莉陈菡芬邱训涵姜萌卜军上海交通大学医学院附属仁济医院心内科上海200127

目的·探究冠心病患者体成分与心肺适能(cardiopulmonary fitness,CRF)的相关性。方法·选取2022年10月至2023年6月于上海交通大学医学院附属仁济医院行择期经皮冠状动脉介入治疗的冠心病患者(冠心病组)以及健康体检者(健康对照组)。所... 详细信息

目的·探究冠心病患者体成分与心肺适能(cardiopulmonary fitness,CRF)的相关性。方法·选取2022年10月至2023年6月于上海交通大学医学院附属仁济医院行择期经皮冠状动脉介入治疗的冠心病患者(冠心病组)以及健康体检者(健康对照组)。所有受试者均在同一日接受心肺运动试验(cardiopulmonary exercise testing,CPET)测定CRF,以及生物电阻抗分析(bioelectrical impedance analysis,BIA)测定身体成分。结果·共纳入冠心病患者191例、健康体检者188例。2组基线特征差异均无统计学意义。与健康对照组相比,冠心病患者CRF指标均显著降低(均P<0.05);在体成分指标中,冠心病组躯干肌肉质量(trunk muscle mass,TMM)显著低于健康对照组(P<0.01),躯干脂肪质量(trunk fat mass,TFM)显著高于健康对照组(P<0.01)。相关性分析显示,冠心病组TMM(R=0.538)、下肢肌肉质量(lower limbs muscle mass,LMM)(R=0.754)、下肢脂肪质量(lower limbs fat mass,LFM)(R=0.593)与每千克体质量峰值摄氧量(VO_(2peak)/kg)呈正相关(均P<0.01),TFM(R=−0.563)与VO_(2peak)/kg呈负相关(P<0.01)。其余体成分指标与VO_(2peak)/kg之间相关性均无统计学意义。依据VO_(2peak)/kg将冠心病患者分为低CRF组、中CRF组和高CRF组,结果发现3组患者LMM、TMM、LFM、TFM之间差异均存在统计学意义(均P<0.05)。多元线性回归分析提示年龄、性别、TMM、TFM、LMM、LFM均是冠心病患者VO_(2peak)/kg的相关因素。冠心病患者的VO_(2peak)/kg随着TMM、LMM、LFM的升高而升高,随着年龄和TFM的升高而下降,女性相比于男性患者VO_(2peak)/kg更低。结论·冠心病患者的CRF显著低于健康人群,TFM更高,TMM更低;在冠心病患者中,CRF与TFM呈负相关,与TMM、LMM以及LFM呈正相关。

关键词：冠心病心肺适能体成分

B淋巴细胞刺激因子和增殖诱导配体在神经免疫性疾病中的作用

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中华神经科杂志 2024年第6期57卷 661-669页

作者：丁婕管阳太上海交通大学医学院附属仁济医院神经内科上海200127

B淋巴细胞刺激因子(BLyS)和增殖诱导配体(APRIL)是肿瘤坏死因子超家族成员,两者有较强同源性。作为淋巴细胞共刺激因子,能调节多种生物学功能,可调节细胞分化、增殖、存活和效应功能,特别是在调节B细胞和T细胞等免疫功能中发挥重要作用... 详细信息

B淋巴细胞刺激因子(BLyS)和增殖诱导配体(APRIL)是肿瘤坏死因子超家族成员,两者有较强同源性。作为淋巴细胞共刺激因子,能调节多种生物学功能,可调节细胞分化、增殖、存活和效应功能,特别是在调节B细胞和T细胞等免疫功能中发挥重要作用。BLyS/APRIL在视神经脊髓炎谱系疾病、多发性硬化、重症肌无力等神经免疫性疾病的发生发展中起重要作用。本文旨在提升对BLyS/APRIL及其在神经免疫性疾病中作用的认识。

关键词： B细胞活化因子增殖诱导配体神经免疫性疾病发病机制视神经脊髓炎谱系疾病

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机器学习在急性冠脉综合征风险评估中的应用

中华心血管病杂志 2024年第3期52卷 311-315页

作者：赵晨旭钟方元董建勋葛恒卜军上海交通大学医学院附属仁济医院心内科上海200127

对急性冠脉综合征(ACS)患者的预后风险评估是ACS诊疗中非常重要的内容,但依然不够精准。人工智能的机器学习可以用于建立比传统统计学方法更精确和个体化的预后风险统计模型,近年来在医疗领域有了迅速进展。该文介绍利用机器学习构建预... 详细信息

对急性冠脉综合征(ACS)患者的预后风险评估是ACS诊疗中非常重要的内容,但依然不够精准。人工智能的机器学习可以用于建立比传统统计学方法更精确和个体化的预后风险统计模型,近年来在医疗领域有了迅速进展。该文介绍利用机器学习构建预后模型的基本原理和方法,并对其在ACS预后评估中的临床应用现状进行综述。

关键词：人工智能机器学习急性冠脉综合征风险评估

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结直肠癌诊治和预防研究的热点问题

中华内科杂志 2024年第1期63卷 17-20页

作者：陈萦晅房静远上海交通大学医学院附属仁济医院消化内科上海200001

结直肠癌是我国及全球发病率和病死率较高的恶性肿瘤,其发生、发展与环境因素和遗传因素相互作用有关。本文就结直肠癌领域国内外学者在基础研究以及结直肠癌筛查、预防和治疗、人工智能、免疫治疗等方面进展和热点问题进行综述。

关键词：结直肠肿瘤消化系统疾病

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非酒精性脂肪性肝病与乳腺癌的相关性研究

中华健康管理学杂志 2024年第5期18卷 392-395页

作者：奚志峰范竹萍上海交通大学医学院附属仁济医院肝脏外科上海200127 上海交通大学医学院附属仁济医院消化内科上海200127

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一,而非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)是全球最常见的慢性肝病之一,两种高发疾病之间的关系近年来开始受到研究者们的关注。非酒精性脂肪性肝病被越来越多的研究证实是乳腺癌发病的高危因素,同时也会影响乳腺... 详细信息

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一,而非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)是全球最常见的慢性肝病之一,两种高发疾病之间的关系近年来开始受到研究者们的关注。非酒精性脂肪性肝病被越来越多的研究证实是乳腺癌发病的高危因素,同时也会影响乳腺癌患者的预后,目前NAFLD如何影响乳腺癌发生发展的机制尚未明确,本研究就两者之间的相关研究进展进行综述。

关键词：非酒精性脂肪肝乳腺癌相关性

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住院患者慢性病共病现状调查及流行病学分析

上海交通大学学报（医学版） 2024年第4期44卷 462-468页

作者：郝明秀陈鸿伟王俊琳唐吟菡吴芸芸金玉华胡耀敏上海交通大学医学院附属仁济医院老年医学科上海200127

目的·分析慢性病共病的现状及分布特征,为进一步加强共病患者对疾病自我管理,实施全程、全方位的共病管理提供参考依据。方法·选取2020年12月—2023年2月上海交通大学医学院附属仁济医院老年科2045例住院患者,收集患者一般生命体征、... 详细信息

目的·分析慢性病共病的现状及分布特征,为进一步加强共病患者对疾病自我管理,实施全程、全方位的共病管理提供参考依据。方法·选取2020年12月—2023年2月上海交通大学医学院附属仁济医院老年科2045例住院患者,收集患者一般生命体征、实验室检查指标及患病情况等资料,分析慢性病及共病的流行病学患病分布特征。结果·调查人群慢性病发生率为99.6%,共病患者占94.2%。患病率排名前5位的慢性病依次为高血压(43.68%)、糖尿病(24.81%)、恶性肿瘤(21.48%)、高脂血症(18.38%)和冠心病(11.99%)。其中男性高血压、糖尿病、冠心病、慢性阻塞性肺病、脑卒中、慢性肾脏病检出率均明显高于女性(P<0.05)。共病患者中,合并5种慢性病的患者比例最高(11.99%),其次为合并7种慢性病(10.26%)、6种慢性病(10.04%)。在不同年龄段患者中,50~59岁的患者共病发生率最高(27.78%)。合并2种慢性病的人群中,50~59岁的患者比例高达40.82%。男性患者发生共病的比例(95.37%)高于女性(93.77%),但差异无统计学意义(P=0.125);合并2种和5种慢性病的男性患者比例分别为70.41%和60.63%,均显著高于女性患者(29.59%和39.37%)。其中冠心病与糖尿病、高血压与冠心病、高血压与糖尿病的发病具有相关性(r=0.24,r=0.27,r=0.35,均P<0.05)。结论·中老年人群慢性病及共病患病率较高,并且随着年龄的增长,共病数量明显增加。

关键词：老年人老龄化共病慢性病流行病学