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基于相似注意力的医学超声影像协同分割: 2023年; 目的探究医学超声影像研究可准确分割组织图像的自动分割算法。方法提出一种端到端协同分割网络模型,其由孪生编解码器、相似性学习模块和注意力学习模块组成。对输入的一对超声图片先经过编码器提取特征,由相似性学习模块优化特征,再由注意力模块增强特征,最后通过解码器输出对组织前景的自动预测结果,并在包含了3类组织(胎儿、甲状腺、乳腺)的多类别超声图像数据集上对本文提出的方法进行了验证。结果针对像素准确度、精确率和Jaccard相似系数这3种评价指标,分别取得了97.25%的像素准确度,94.51%的精确率和0.90的Jaccard相似系数,并进一步通过对比实验和消融实验验证了本文所提出方法的准确性和有效性。结论提出的协同分割模型对多类别医学超声影像均有较高的分割精度,能够快速准确获得组织区域,有助于计算机辅助诊断。; 叶浩然陈芳谢彦廷万鹏; 关键词：自动分割算法

基于最优传输的多中心自闭症谱系障碍诊断: 2020年; 融合来自多个中心的医学数据能够增加样本数量,有助于研究自闭症谱系障碍(Autism spectrum disorder,ASD)的病理变化。因此,如何有效地利用多中心数据,提高对ASD诊断的准确性受到了越来越多的关注。然而,以往的大部分研究忽略了多中心数据的异质性(如受试者群体和扫描参数的不同),这可能会降低模型在多中心数据上对疾病诊断的性能。为了解决这一问题,提出一种基于联合分布最优传输(Joint distribution optimal transport,JDOT)的领域自适应模型鉴别ASD。选择一个中心作为目标域,其余的中心作为源域,假设两个域的联合特征、标签空间分布之间存在非线性映射,利用最优传输方法交替优化传输矩阵和分类器。结果表明,在多中心静息态功能磁共振成像(resting state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI)数据上,该模型能够有效提高对ASD鉴别的准确性。; 张俊艺万鹏王明亮张道强; 关键词：自闭症谱系障碍领域自适应多中心

基于机器学习的超声造影分析综述被引量：1: 2023年; 超声造影(Contrast-enhanced ultrasound,CEUS)通过外周静脉注入超声造影剂,显著增强来自肿瘤微血管的血流信号,便于临床医生以实时、动态的方式评估肿瘤血管生成、周边浸润等,广泛应用于多器官病变诊断、预后评估和治疗方案规划等方面。近年来,以深度学习为代表的机器学习方法快速发展,为动态超声造影智能分析带来新的机遇。深度学习方法很大程度上拓宽了超声造影临床应用范围,提高了其诊疗效能。但与常规超声影像类似,超声造影仍然存在斑点噪声、呼吸运动干扰和标准化程度低等问题,使得动态灌注时间、空间信息挖掘面临挑战。本文系统性回顾了近年来超声造影智能分析相关工作,涵盖良恶性鉴别、恶性分级、疗效预测和诊疗方案选择等方面应用,总结了当前影像组学及深度学习方法在超声造影分析领域的最新进展,并指出当前研究的局限性和未来发展方向。; 万鹏刘晗赵俊勇薛海燕刘春蕊邵伟孔文韬张道强; 关键词：超声造影疾病诊断

基于传输的超声造影序列度量学习用于甲状腺结节的识别: 2023年; 目的建立甲状腺超声造影血流灌注相似性度量学习方法,对临床常见的甲状腺结节进行分类诊断。方法收集2017年1月至2020年12月南京鼓楼医院145例甲状腺结节超声造影病例,经手术病理明确诊断,包括20例结节性甲状腺肿,33例甲状腺滤泡状腺瘤,68例甲状腺微小乳头状癌和24例甲状腺乳头状癌。引入时序约束最优传输构建甲状腺超声造影度量学习(TCSML)方法,自动对齐局部造影增强模式并量化为动态血流灌注差异,并与已有的12种度量学习或多视图学习方法比对并辅助甲状腺结节进行分型鉴别。结果在与已有的12种度量学习或多视图学习方法的对比中,该TCSML模型的平均诊断准确度75.14%,灵敏度68.85%,精准度78.85%和F1分数69.79%,高于其他学习方法(均P<0.05)。模型的最优输入序列长度为7,最佳时序正则系数为0.05,最优特征投影维度为40,最优结构化范数约束为0.004。结论该模型能够有效辅助临床医生初步判断甲状腺分型类别,并提供主要的局部增强模式,为超声医生提供直观地诊断参考。; 刘春蕊万鹏孔文韬张道强姚静; 关键词：甲状腺结节血管造影术

基于Web的设计更改管理信息系统的研究与实现被引量：4: 2005年; 针对一些航空厂、所对于型号的研制存在技术状态不清、更改失控的情况,开发了“技术资料更改管理信息系统”,该系统解决了图纸和数据库中信息不一致的问题以及对设计文件的管理问题。; 万鹏童明波; 关键词：WEB 数据库 CAD

基于CT图像的双重注意力网络急性胰腺炎诊断方法被引量：3: 2022年; 作为消化系统最常见的疾病之一,急性胰腺炎的医学影像仍使用简单的手工特征进行分析,效率与精度较低,与其危害性并不相称。由于胰腺的解剖变异性以及各种并发症,急性胰腺炎的影像表现复杂,不同患者不同种类的病灶差异大,基于CT影像的急性胰腺炎诊断难度较大。本文提出一种基于双重注意力网络用于诊断急性胰腺炎,该网络使用全局特征为不同阶段的局部特征生成局部注意力特征,使不同阶段的注意力特征关注不同尺度的病灶,最终通过融合对全局注意力特征进行分类。同时在生成注意力特征时,使用通道域注意力调整通道间的依赖,提高模型的表示能力。在真实的急性胰腺炎数据集上的实验结果表明,本文提出的网络取得了更好的急性胰腺炎诊断精度,相对原模型,灵敏度与曲线下面积(Area under the curve,AUC)分别至少提升了3.4%,3.2%;相较其他注意力机制如SENet对ResNet模型的改进,AUC提升2.7%。; 张进一万鹏孙亮张道强; 关键词：急性胰腺炎多尺度 CT

基于临床和超声特征的术前诊断肝内胆管癌列线图的构建与评估: 2024年; 目的建立和评估基于临床和超声特征的诊断肝内胆管癌的列线图。方法回顾性分析2016年1月至2022年8月南京大学医学院附属鼓楼医院因肝占位性病变拟行肝切除术的723例肝癌患者资料。最终入组399例患者,其中男性284例,女性115例,年龄(60.5±10.5)岁。399例患者中肝细胞癌198例、肝内胆管癌201例。399例患者通过计算机产生随机数的方法以7∶3随机分为训练集(n=279)和测试集(n=120)。单因素和多因素logistic回归分析肝内胆管癌的影响因素,根据多因素logistic回归分析结果,使用R软件建立术前诊断肝内胆管癌的列线图。采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线评估列线图诊断肝内胆管癌的能力。决策曲线分析模型给患者带来的净收益。结果多因素logistic回归分析示病灶形状不规则、胆管扩张、女性、肝硬化、糖类抗原242>10 U/ml、糖类抗原125>30 U/ml和甲胎蛋白>10μg/L是肝内胆管癌的影响因素(均P<0.05)。基于上述因素构建列线图。列线图在训练集和测试集诊断肝内胆管癌的ROC曲线下面积分别是0.966、0.956,校准曲线显示该模型的预测效果与实际情况的一致性良好。决策曲线分析显示在多数合理阈值概率,列线图比所有患者都诊断为肝细胞癌或肝内胆管癌更有效,即可以获得净获益。结论基于临床和超声特征构建的术前诊断肝内胆管癌列线图诊断效果良好。; 刘春蕊薛海燕刘晗万鹏姚静孔文韬周正扬; 关键词：胆管上皮癌列线图超声

基于代价敏感Faster R-CNN的脑CT影像出血诊断方法被引量：2: 2022年; 脑出血是一种在患者颅内突然发生的重急症,常伴随有强烈的症状和较高致死率,基于脑CT影像对脑出血进行自动化快速诊断具有重要意义。其中,临床上有效应用的实现不仅要求诊断结果的准确性、诊断速度和结果解释能力,尤其要重视出血漏检情形。因此本文提出代价敏感的Faster R‑CNN模型,通过自动调节模型中锚的训练样本比例以及在损失函数中引入衡量阳性样本重要性的超参数等方式,更多地关注阳性样本和漏检情形提升检测效果,最后通过定位的具体目标区域来诊断脑内出血情况。经多次实验选择性能最优的网络结构和合适的超参数,利用多项指标度量最终模型的检测和诊断效果。实验结果表明,代价敏感的FasterR‑CNN方法能够从减少漏检的角度上更好地识别出血区域,进而提高不平衡代价下的脑出血诊断效果。; 祝小惟万鹏张道强程乐王毅; 关键词：CT图像疾病诊断

基于临床、常规超声及超声造影的列线图术前鉴别肝细胞癌和肝内胆管癌: 2024年; 目的建立和验证基于临床及超声影像特征的列线图术前鉴别肝细胞癌(HCC)和肝内胆管癌(ICC)。方法回顾性分析2016年1月至2023年12月南京大学医学院附属鼓楼医院因肝占位入院的462例患者的临床和超声资料,包括HCC 262例(56.7%),ICC 200例(43.3%)。按7∶3比例随机分为训练集(n=324)和验证集(n=138)。单因素分析初步筛选训练集中HCC组与ICC组两组间差异有统计学意义的变量,行LASSO回归选取系数较高的变量,纳入Logistic回归,分析预测病理为ICC的独立危险因素。R软件绘制基于上述危险因素的列线图。采用ROC曲线、校准曲线评估列线图鉴别ICC的能力,决策曲线(DCA)分析模型给患者带来的净收益。结果单因素分析示训练集ICC组与HCC组中年龄、性别、肝硬化、HBsAg(+)、ALP>185 U/L、CA19-9>27 kU/L、CA242>10 kU/L、形状(不规则)、边界、胆管扩张、门静脉癌栓、动脉期增强方式、廓清时间<60 s、瘤内静脉等差异有统计学意义(均P<0.05)。LASSO回归分析选取系数靠前的10个特征,Logistic回归分析示性别、CA19-9>27 kU/L、CA242>10 kU/L、形状(不规则)、胆管扩张、廓清时间<60 s、瘤内静脉、动脉期增强方式是预测ICC的独立危险因素(均P<0.05)。基于以上危险因素建立的列线图在训练集和验证集的ROC曲线下面积分别为0.963和0.914。训练集中该模型的特异度、敏感度分别为0.926、0.917,验证集中分别为0.875、0.871。校准曲线示模型的预测效果与实际情况的符合度良好。DCA曲线显示在多数合理阈值概率可以获得净收益。结论基于临床、常规超声及超声造影特征的列线图对术前鉴别ICC具有较好的预测价值,可为临床提供有价值的诊断依据。; 刘春蕊薛海燕刘晗万鹏孔文韬周正扬姚静; 关键词：超声造影肝内胆管癌肝细胞癌列线图

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