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慢性阻塞性肺疾病(COPD)由于其发病率高和死亡率而代表了一个重大的全球健康问题,预计到2030年,它被评为全球第三大死亡原因(1)。吸烟与COPD的发病率密切相关,尤其是在像中国这样的亚洲地区,高烟草消费量会导致更高的患病率。在中国,超过13%的40岁以上的人出现了COPD,2018年估计患者总数约为9990万(2)。该疾病的特征是无法完全可逆的气流阻塞,并可能影响不同水平的呼吸系统,并具有异质性临床表现(3)。尽管肺活量测定学仍然是COPD诊断和分期的传统方法,但成像方式(例如定量计算机断层扫描(QCT))可能会提供更全面的诊断和治疗见解。尤其是在2019年冠状病毒疾病(Covid-19)大流行期间,由于气溶解病毒传播的风险,应谨慎使用肺功能测试程序(4)。因此,QCT等创新的诊断工具已获得了知名度。QCT可以安全地评估COPD的严重性,包括肺气肿和气道阻塞,提供潜在的初步筛查工具和个性化COPD治疗指南(5)。
抽象背景/目的:肝细胞癌(HCC)是一种普遍的癌症,主要是由于其晚期诊断而在全球范围内显着促进死亡率。早期检测是至关重要但充满挑战的。这项研究利用深度学习(DL)技术的潜力,仅采用您看一次(Yolo)结构,以增强计算机断层扫描(CT)图像中HCC的检测,旨在改善早期诊断,从而改善患者的结果。材料和方法:我们使用了来自122名患者的1290个CT图像的数据集,根据标准的70:20:10分割,用于训练,验证和测试阶段。基于YOLO的DL模型接受了这些图像的培训,随后进行了验证和测试阶段,以全面评估该模型的诊断能力。结果:该模型表现出非凡的诊断准确性,精度为0.97216,召回0.919,总体精度为95.35%,显着超过了传统的诊断方法。它达到了95.83%的特异性和94.74%的敏感性,证明了其在临床环境中的有效性以及降低遗漏诊断和不必要的干预措施的潜力。结论:用于检测CT扫描中HCC的YOLO体系结构的实施显示了很大的希望,表明DL模型很快可能成为肿瘤学诊断的标准工具。关键词:人工智能,计算机断层扫描,深度学习,肝细胞癌,肝癌随着人工智能技术的不断发展,预计其整合到医疗保健系统中,将提高肿瘤学诊断的准确性和效率,增强早期检测和治疗策略,并可能提高患者的存活率。
帕拉纳大学联邦大学(CHC-UFPR),库里蒂巴1号,巴西心脏医院(HCOR)1,SP-巴西叙利亚黎巴嫩医院,SP,SP-Brazil Paulo,SP-Brazil Derman Derman Derman Hospiti Paulo(HCFMUSP)Lotus radiologia ltda,6RibeirãoPreto,SP -SP-巴西联邦大学圣保罗大学(UNIFESP),7SãoPaulo,SP-巴西DASA-巴西DASA-美国S/A,A,A,A,S/A,SP -8 S/A,SP -Brazil bazil brazibi brazibi frunderwosibi s/a s/a,pr brazil flun -pr brazil flun -pr brazil flun prin, RJ - Brazil Hospital Antonio Pedro, 11 Niterói, RJ - Brazil Brazil Faculty of Medicine of ABC, 13 Santo André, SP - Brazil Cancer Institute of the State of São Paulo, 14 São Paulo, SP - Brazil University of São Paulo (USP), 15 Ribeirão Preto, SP - Brazil Nc Diagnostic Nucleus, 16 Maringá, PR -巴西欧米茄诊断,17Maringá,PR-巴西PARANá,18Maringá,PR-巴西Procape,19 Recife,20 Puritiba,PR-巴西帕拉纳大学联邦大学(CHC-UFPR),库里蒂巴1号,巴西心脏医院(HCOR)1,SP-巴西叙利亚黎巴嫩医院,SP,SP-Brazil Paulo,SP-Brazil Derman Derman Derman Hospiti Paulo(HCFMUSP)Lotus radiologia ltda,6RibeirãoPreto,SP -SP-巴西联邦大学圣保罗大学(UNIFESP),7SãoPaulo,SP-巴西DASA-巴西DASA-美国S/A,A,A,A,S/A,SP -8 S/A,SP -Brazil bazil brazibi brazibi frunderwosibi s/a s/a,pr brazil flun -pr brazil flun -pr brazil flun prin, RJ - Brazil Hospital Antonio Pedro, 11 Niterói, RJ - Brazil Brazil Faculty of Medicine of ABC, 13 Santo André, SP - Brazil Cancer Institute of the State of São Paulo, 14 São Paulo, SP - Brazil University of São Paulo (USP), 15 Ribeirão Preto, SP - Brazil Nc Diagnostic Nucleus, 16 Maringá, PR -巴西欧米茄诊断,17Maringá,PR-巴西PARANá,18Maringá,PR-巴西Procape,19 Recife,20 Puritiba,PR-巴西
摘要:小儿患者的头部外伤是全球且持续不断的问题。这是儿童死亡率和发病率的第一原因。所有年龄段的孩子都容易受到头部外伤的影响,并且该地区的解剖学特征使他们属于培养严重创伤性脑损伤的高风险类别。男孩是意外头部创伤的经常受害者,他们的伤害比女孩中遇到的受害者更为严重。创伤的机制是我们发现的病变类型的决定因素。创伤性伤害分为两类,主要和继发性。主要的创伤性伤害可能严重且威胁生命,需要记录其存在才能设定正确的治疗行为。由于它们的重要性,此绘画审查重点关注它们,并且此处使用的图像是从我们医院数据库中选择的。重要的是要区分可能遇到的每种不同伤害。同时,建议放射科医生要记住,对于五岁以下的儿童,一些非事故成像发现似乎与意外头部创伤中发现的儿童相吻合。关键词:小儿意外头部创伤,创伤性脑损伤,硬膜外血肿,硬膜下血肿,创伤性蛛网膜下腔出血,出血性皮质挫伤
结果分别分别为37例和71例患者,分别为低和高的KI-67表达。ct 40 KeV-VP,CT 70 KeV-VP,CT 100 KEV-VP和Z EFF相关参数明显更高,但是与具有高KI-67表达式状态的基团表达状态较低的组中,与IC相关的参数较低,而其他分析的参数则没有显示两组之间的统计差异。Spearman的相关性分析表明,CT 40 KEV-VP,CT 70 KEV-VP,CT 100 KEV-VP,Z EFF,Z EFF和N Z EFF与KI-67状态呈负相关,而IC和NIC与KI-67状态呈正相关。ROC分析表明,光谱参数的多变量模型在识别KI-67状态[曲线下的面积(AUC)= 0.967;灵敏度为95.77%;特异性91.89%)]。然而,单变量模型的区分功能是中等的(AUC值0.630-0.835)。此外,NZ Eff
2D数字乳房摄影中微钙化(MC)的抽象准确表征是降低与不确定MC的回调相关的诊断不确定性的必要步骤。MC的定量分析可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。 但是,MC的自动识别和分割,具有高误报率仍然具有挑战性。 我们提出了2D全场数字乳房X线照片(FFDMS)和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。 候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。 回归卷积网络,经过训练,可以在MC附近输出具有较高响应的功能,选择构成实际MC的对象。 该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。 然后,我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。 我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模,以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。 与最新的比较方法相比,我们的方法比联合的均值相交(每图像为0.670±0.121,而每图像0.524±0.034),每个MC对象的交点比每个MC对象(0.607±0.250)(0.607±0.250 ves 0.363±0.278)和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。 使用我们的方法生成的特征优于比较方法(0.763对0.710 AUC),将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。但是,MC的自动识别和分割,具有高误报率仍然具有挑战性。我们提出了2D全场数字乳房X线照片(FFDMS)和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。回归卷积网络,经过训练,可以在MC附近输出具有较高响应的功能,选择构成实际MC的对象。该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。然后,我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模,以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。与最新的比较方法相比,我们的方法比联合的均值相交(每图像为0.670±0.121,而每图像0.524±0.034),每个MC对象的交点比每个MC对象(0.607±0.250)(0.607±0.250 ves 0.363±0.278)和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。使用我们的方法生成的特征优于比较方法(0.763对0.710 AUC),将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。
摘要:高级孔隙形态 (APM) 泡沫元件几乎是球形的泡沫元件,具有坚固的外壳和多孔的内部结构,主要用于压缩载荷应用。为了确定内部结构的变形及其在压缩过程中的变化与其机械响应之间的关系,进行了原位时间分辨 X 射线计算机微断层扫描实验,其中在加载过程中对 APM 泡沫元件进行 3D 扫描。当机械响应与样品的内部变形相关时,同时施加机械载荷和射线成像使人们对 APM 泡沫样品的变形行为有了新的认识。研究发现,在出现第一个剪切带之前,APM 元件的刚度达到最高。在此之后,APM 元件的刚度降低,直到内部孔壁之间第一次自接触为止,从而使样品刚度朝向致密化区域增加。
非癌性肌肉骨骼疾病 注意:在急诊室、观察室、紧急护理中心或住院期间进行的程序无需授权。 用于审查的医疗记录文件 健康服务的福利覆盖范围由会员特定福利计划文件和可能要求覆盖特定服务的适用法律决定。可能需要医疗记录文件来评估会员是否符合覆盖的临床标准,但不保证覆盖所要求的服务;请参阅标题为“用于审查的医疗记录文件”的协议。 适用代码 以下程序和/或诊断代码列表仅供参考,可能并不全面。本政策中的代码列表并不意味着代码描述的服务是覆盖的或不覆盖的健康服务。健康服务的福利覆盖范围由会员特定福利计划文件和可能要求覆盖特定服务的适用法律决定。包含代码并不意味着任何报销权利或保证索赔支付。其他政策和指南可能适用。
多发性硬化症 (MS) 是一种影响中枢神经系统 (CNS) 的神经退行性疾病。在 MS 中,免疫系统会攻击大脑和脊髓中的神经纤维和髓鞘。其后果是整个 CNS 出现炎症、脱髓鞘和轴突变性,破坏神经细胞过程并改变大脑中的电信息。确诊 MS 很困难,尤其是在疾病的早期阶段,此时症状可能很轻微、零星,甚至类似于其他疾病状况。诊断基于 McDonald 标准,包括从神经系统检查和神经系统症状史中提取的临床、放射学和实验室参数 [1]。McDonald 标准的初始版本于 2001 年提出,并经过多次修订。最新标准可追溯到 2017 年。要根据 2017 年 McDonald 标准诊断为 MS,个人必须有证据表明中枢神经系统因炎症而受到损伤,并且炎症在空间和时间上不断扩散。当神经损伤出现在中枢神经系统的多个部位或神经系统的多个区域时,就会发生空间播散。具体而言,McDonald 2017 标准确定病变应出现在神经系统以下四个区域中的至少两个:大脑的脑室周围、近皮质或皮质、幕下区域和脊髓。当神经损伤发生在患者病史的多个时间点时,就会发生时间播散。损伤可以通过第二次疾病恶化、新病变的出现或相同区域损伤发生在不同时间的证据(例如,不再活跃发炎的旧病变周围出现新的炎性病变)来证明。大脑和脊髓的磁共振成像 (MRI) 用于检测 MS 损伤的典型斑块或疤痕。钆增强病变是活动性炎症区域,因此可以使用钆 MRI 来区分活动性和非活动性病变。此外,脑脊液 (CSF) 中存在寡克隆带 (OB) 表明存在中枢神经系统炎症。患有临床孤立综合征 (CIS) 的个体经历过一次 MS 症状发作,因此不符合时间播散标准。对于这些个体,OB 已被确定为复发的独立预测因素。因此,McDonald 2017 标准将 OB 检测呈阳性确立为充分标准,即使在仅在其病史的一个时间点显示明显损伤的患者中,也可以取代时间播散标准。不幸的是,MRI 和 CSF 评估耗时、昂贵且具有侵入性。例如,磁共振设备价格昂贵,图像采集时间可能为 10 到 30 分钟。钆注射有副作用,例如注射部位疼痛、恶心、瘙痒、头晕和头痛。脑脊液样本是通过腰椎穿刺采集的,在局部麻醉下大约需要半小时。它可以被描述为令人不快和痛苦的,副作用可能包括穿刺区域感染和头痛。出于这些原因,值得探索补充或替代标准,以便在经过适当验证后将其纳入麦当劳标准。