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高欣

作品数:10 被引量:70H指数:3
供职机构:苏州大学附属第一医院更多>>
发文基金:苏州市“科教兴卫工程”青年科技项目国家自然科学基金苏州市科技发展计划更多>>
相关领域:医药卫生自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 8篇期刊文章
  • 1篇专利

领域

  • 8篇医药卫生
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇胰腺
  • 3篇胰腺炎
  • 3篇腺炎
  • 3篇内镜
  • 3篇急性胰腺炎
  • 2篇血清
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇食管
  • 2篇网络
  • 2篇卷积
  • 2篇卷积神经网络
  • 1篇胆管
  • 1篇胆管梗阻
  • 1篇胆瘘
  • 1篇蛋白
  • 1篇血清炎性因子
  • 1篇炎性
  • 1篇炎性因子
  • 1篇胰管

机构

  • 9篇苏州大学
  • 2篇苏州大学附属...
  • 1篇江苏大学

作者

  • 9篇高欣
  • 5篇许春芳
  • 3篇吴爱荣
  • 2篇沈佳庆
  • 2篇钱丽娟
  • 2篇许春舫
  • 1篇郭凌川
  • 1篇赵鑫
  • 1篇夏婷婷
  • 1篇李瑶
  • 1篇刘卫硕
  • 1篇王超
  • 1篇胡可伟
  • 1篇贾振宇
  • 1篇徐志华

传媒

  • 1篇山东医药
  • 1篇海南医学
  • 1篇中国医学物理...
  • 1篇南开大学学报...
  • 1篇胃肠病学和肝...
  • 1篇上海交通大学...
  • 1篇中国医疗设备
  • 1篇中华危重病急...

年份

  • 4篇2023
  • 1篇2022
  • 2篇2019
  • 1篇2017
  • 1篇2015
10 条 记 录,以下是 1-9
排序方式:
180例原发性胃肠道淋巴瘤的临床特征及预后分析被引量:13
2019年
目的探讨原发性胃肠道淋巴瘤(primary gastrointestinal lymphoma,PGIL)的临床特点并分析影响其预后的相关因素。方法收集2006年1月至2016年1月于苏州大学附属第一医院就诊的PGIL患者,分析其临床特征及预后,并进行相关统计学分析。结果共180例患者纳入此研究,男102例,女78例,中位发病年龄为59岁。PGIL临床表现多样,较常见的为:腹痛、腹胀、消化道出血、体质量减轻、大便习惯或性状改变。胃淋巴瘤101例,其最常见的发病部位为胃窦(66例,65.34%),首次胃镜检查活检准确率为43.30%;肠道淋巴瘤79例,其中小肠44例(55.70%),结直肠35例(44.30%),首次结直肠镜检查活检准确率为24.00%。在180例患者中B细胞淋巴瘤为160例,其中以弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)(57.22%)及黏膜相关淋巴组织(MALT)淋巴瘤(19.44%)多见;T细胞淋巴瘤为20例。根据Ann Arbor改良分期,ⅠE期病例49例,ⅡE期48例,Ⅲ期28例,Ⅳ期55例。PGIL的3年生存率为57.39%,其中年龄>60岁、病变位于小肠、临床分期处于Ⅲ/Ⅳ期、IPI指数≥3、LDH表达高水平、T细胞源性及单纯手术的患者其预后较差,临床分期为影响PGIL患者预后的独立危险因素。生存分析结果显示,手术联合化疗的预后要优于单纯手术,且与临床分期有关。结论PGIL好发于中老年男性,以胃淋巴瘤最为常见,其中DLBCL和MALT淋巴瘤是最常见的病理类型。年龄>60岁、病变位于小肠、临床分期处于Ⅲ/Ⅳ期、IPI指数≥3、LDH表达高水平、T细胞源性及单纯手术的预后较差。手术联合化疗适用于临床分期处于Ⅲ/Ⅳ期的患者。
李瑶高欣贾振宇许春舫
关键词:原发性胃肠道淋巴瘤预后因素
基于XGBoost算法的机器学习模型在早期预测重症急性胰腺炎中的应用
2023年
目的基于极端梯度提升(XGBoost)算法建立重症急性胰腺炎(SAP)早期预测机器学习模型,并探讨其预测效能。方法采用回顾性队列研究方法,选择2020年1月1日至2021年12月31日苏州大学附属第一医院、苏州大学附属第二医院及苏州大学附属常熟医院收治的急性胰腺炎(AP)患者,根据病历系统与影像系统收集患者的人口学信息、病因、既往史及入院48 h内临床指标和影像学资料,并计算改良CT严重指数评分(MCTSI)、Ranson评分、急性胰腺炎严重程度床旁指数(BISAP)及急性胰腺炎风险评分(SABP)。将苏州大学附属第一医院及苏州大学附属常熟医院的数据集按照8:2随机分为训练集和验证集,基于XGBoost算法,在采用五折交叉验证、损失函数进行超参数调整的基础上构建SAP预测模型。将苏州大学附属第二医院的数据集作为独立的测试集,通过受试者工作特征曲线(ROC曲线)评价XGBoost模型的预测效能,并与传统AP相关病情严重程度评分进行比较;同时对特征变量进行重要性排序,采用沙普利加和解释法(SHAP)对模型进行可视化解释。结果最终共纳入1183例AP患者,其中129例(10.9%)发生SAP。苏州大学附属第一医院和苏州大学附属常熟医院患者中,训练集786例,验证集197例;苏州大学附属第二医院的200例患者作为测试集。3组数据集分析均显示,进展为SAP的患者存在呼吸功能异常、凝血功能异常、肝肾功能异常、血脂代谢异常等病理表现。基于XGBoost算法构建SAP预测模型;ROC曲线分析显示,该模型预测SAP的准确度达到0.830,ROC曲线下面积(AUC)为0.927,较MCTSI、Ranson、BISAP、SABP等传统评分系统明显提高(准确度分别为0.610、0.690、0.763、0.625,AUC分别为0.689、0.631、0.875、0.770)。基于XGBoost模型的特征变量重要性分析显示,模型中权重排名前10位的指标依次为胸腔积液(0.119)、白蛋白(Alb,0.049)、三酰甘油(TG,0.036)、Ca2+(0.
高欣林嘉希吴爱荣顾慧媛刘晓琳殷民月周芝润张儒发许春芳朱锦舟
关键词:重症急性胰腺炎
基于深度卷积神经网络的Barrett食管内镜图片分类模型的建立被引量:1
2022年
目的·利用深度卷积神经网络算法,构建Barrett食管内镜图片分类模型并评估其分类能力。方法·收集苏州大学附属第一医院消化内镜中心及HyperKvasir数据库中的内镜下食管图片共806张,其中正常食管图片412张、Barrett食管图片394张。随机将所有图片分为训练集(85%)与验证集(15%)。利用于ImageNet数据库进行预训练的4种深度卷积神经网络[Xception、NASNet Large(NASNetL)、ResNet50V2(ResNet)及BigTransfer(BiT)],分别在训练集中进行迁移学习,建立Barrett食管内镜图片分类模型,并使用梯度加权分类激活映射对该4个模型的分类结果进行可视化解释。随后,于验证集中评价模型的分类能力。同时,收集高、低年资医师对验证集数据的分类结果,将其与模型的分类结果进行对比,进一步评估模型的分类能力。结果·成功构建了基于深度卷积神经网络的Barrett食管内镜图片的4个分类模型。利用梯度加权分类激活映射,以热力图形式实现了对模型分类结果的可视化解释。在验证集数据中,各模型均拥有较高的分类准确性与精确性,其平均分类准确性为0.852,平均分类精确性为0.846。NASNetL模型相较其余3种模型,拥有最高分类准确性(0.873)及最高分类精确性(0.867),是表现最优的模型。该模型对Barrett食管内镜图片的分类能力近似高年资医师,其分类准确性略低于高年资医师(0.881)而高于低年资医师(0.855);同时,该模型与高年资医师(Kappa=0.712,P=0.000)、低年资医师(Kappa=0.695,P=0.000)均具有较好的分类一致性。结论·利用深度卷积神经网络迁移学习构建的Barrett食管内镜图片分类模型具有较好的分类能力。
林嘉希汪盛嘉赵鑫高欣殷民月朱锦舟
关键词:BARRETT食管消化内镜卷积神经网络
急性胰腺炎患者血清外泌体在NLRP3炎症小体介导的细胞焦亡中的作用机制研究
2023年
为了探究急性胰腺炎血清外泌体对于NLRP3炎症小体介导的细胞焦亡的作用机制.首先选取2021年1月至2023年1月苏州大学附属第一医院收治的85名急性胰腺炎患者为研究对象,根据急性生理与慢性健康状况II(APACHE-II)评分分为轻症组45例和重症组40例,两组患者外周血中NLRP3表达采用蛋白质印记检验,IL-1β和IL-18浓度采用ELISA检验,表面分子CD63和TSG101的水平采用流式法检验.结果表明:与轻症组相比,重症组患者APACHE-II评分显著升高,外周血NLRP3蛋白表达、IL-1β和IL-18浓度、CD63和TSG101水平均上升,且NLRP3蛋白表达与急性胰腺炎患者的APACHE-II评分呈正相关.在细胞层面,以AR42J细胞作为对照组,取急性胰腺炎重症组患者外周血分离后的外泌体与AR42J细胞共培育作为外泌体共培育组,比较两组细胞的NLRP3、caspase-1、caspase-4、caspase-5、Cleaved-Caspase11、GSDMD-FL和GSDMD-N表达、细胞上清中IL-1β和IL-18浓度.结果表明:与对照组相比,外泌体共培育组细胞的NLRP3、caspase-1、caspase-4、caspase-5、Cleaved-Caspase11、GSDMD-FL和GSDMD-N表达均上调,且细胞上清中IL-1β和IL-18水平上升.综上所述,急性胰腺炎患者血清外泌体分泌水平与疾病严重程度相关,通过介导NLRP3炎症小体激活可促进细胞焦亡,为探究临床上急性胰腺炎的致病机制奠定分子基础.
顾慧媛沈佳庆高欣许春芳石玉琪
关键词:急性胰腺炎
一种可复性胆管梗阻大鼠模型的制备方法
本申请属于实验动物领域,具体涉及一种用于大鼠人工胆道构建的静脉置管针以及一种可复性胆管梗阻大鼠模型的制备方法。本发明所述用于大鼠人工胆道构建的静脉置管针其末端呈“T”型,可用于大鼠人工胆道的构建。本发明所述可复性胆管梗阻...
戴晨光许春芳徐志华唐雅琼沈佳庆王超吴爱荣夏婷婷钱丽娟高欣石玉琪朱锦舟
文献传递
苏州地区146例消化系统神经内分泌肿瘤流行病学和临床病理特征分析被引量:6
2015年
目的探讨苏州地区消化系统神经内分泌肿瘤(NEN)的流行病学和临床病理特征。方法研究对象为苏州大学附属第一医院2009~2013年确诊的消化系统NEN患者。采用回顾性调查方法,分析其流行病学与临床病理特征。结果同期检出消化系统NEN患者146例,总检出率为0.09%,其中男78例、女68例;发病年龄(54.13±15.30)岁,其中60~69岁占28.77%(42例);病变部位以胃(30.14%)和直肠(28.08%)最为常见,其中男性多发部位依次为胃、直肠和食管,女性依次为直肠、胃和胰腺;病理分型为神经内分泌瘤(NET)63例,神经内分泌癌(NEC)78例,混合性腺神经内分泌癌(MANEC)5例;嗜铬蛋白A(Cg A)染色阳性率77.10%,突触素(SYN)染色阳性率95.62%,Cg A联合SYN染色阳性率99.17%。结论 2009~2013年苏州地区消化系统NEN检出率逐年上升,60~69岁高发,病变部位以胃和直肠(28.08%)最为常见,Cg A与SYN联合检测可以提高NEN检出率。
高欣许春舫郭凌川刘卫硕
关键词:神经内分泌肿瘤流行病学临床病理特点嗜铬蛋白A突触素
基于纹理特征的AutoML在NBI-ME判断食管癌分期中的应用被引量:1
2023年
目的探讨基于纹理特征的自动化机器学习(Automated Machine Learning,AutoML)在窄带成像技术结合放大内镜(Narrow-Band Imaging-Magnification Endoscopy,NBI-ME)图片中区分早期和进展期食管鳞癌的应用。方法收集苏州大学附属第一医院内镜中心食管鳞癌NBI-ME图片1507张,随机分为训练集(1264张)和验证集(243张)。使用MATLAB软件,提取整张内镜图片,共计32个纹理特征变量。将上述变量载入H2O平台进行AutoML二分类建模。另收集苏州大学附属第二医院内镜图片(278张)作为外部测试集。同时邀请1名低年资和1名高年资内镜医生对外部测试集进行判读。采用受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线下面积(Area Under Curve,AUC)和准确度(Accuracy,ACC)等评估鉴别效能。结果基于RF算法的AutoML模型在外部测试集中表现最优,其AUC为0.975,ACC为0.939,显著优于其他模型,包括传统的GLM(AUC:0.776、ACC:0.687)和XGBoost模型(AUC:0.968、ACC:0.863);同时也优于低年资内镜医生(AUC:0.868、ACC:0.871)和高年资内镜医生(AUC:0.919、ACC:0.921)。结论基于内镜图片纹理特征的AutoML模型在食管早癌和进展期癌区别中展现出优秀的鉴别能力。
何宇薛雨涵周亦佳殷民月林嘉希高欣高欣朱锦舟
关键词:纹理特征放大内镜窄带成像
基于深度卷积神经网络的上消化道内镜解剖分类模型构建
2023年
目的:利用深度卷积神经网络构建上消化道内镜解剖分类模型。方法:收集苏州大学附属第一医院消化内镜中心4183张胃镜图片,按照8:2的比例随机分为训练集和验证集;同时收集江苏大学附属金坛医院270张胃镜图片作为测试集。以上图片标注上消化道解剖位置(包括食管、贲门、胃底、胃体、胃角、胃窦、幽门、十二指肠球部及降部)。选择ImageNet数据库中预训练的Xception、NASNet Large(NASNet)和ResNet50V2(ResNet)3个深度卷积神经网络,在训练集及验证集中训练,构建上消化道图片解剖部位分类模型。使用梯度加权分类激活映射对模型的分类结果进行可视化解释。在验证集和测试集中评价模型分类能力。结果:成功构建了基于深度卷积神经网络的上消化道内镜解剖分类的3个模型,各模型均具备较高的分类能力。在验证集中,平均分类准确性为0.980,平均分类召回率为0.894,平均分类精确度为0.920;其中,ResNet模型表现最优,其分类准确性(0.982)、分类召回率(0.905)和分类精确度(0.933)最高。在测试集中,平均分类准确性为0.988,平均分类召回率为0.942,平均分类精确度为0.950;其中,NASNet模型表现最优,其分类准确性(0.992)、分类召回率(0.959)和分类精确度(0.970)最高。梯度加权分类激活映射以热力图形式对模型分类结果提供可视化解释。结论:利用深度卷积神经网络,构建的上消化道内镜解剖分类模型具有较好的分类能力。
许郭婷吴爱荣林嘉希高欣高欣顾慧媛许春芳朱锦舟
关键词:上消化道胃镜模型构建
益生菌联合早期肠内营养治疗对重症急性胰腺炎患者血清炎性因子、肠黏膜屏障功能的影响被引量:49
2017年
目的探讨益生菌联合早期肠内营养治疗对重症急性胰腺炎(SAP)患者血清炎性因子、肠黏膜屏障功能的影响。方法选择苏州大学附属第一医院消化科及重症医学科于2015年9月至2017年6月期间收治的34例SAP患者为研究对象,根据随机数表法分为观察组与对照组,每组17例,对照组予早期肠内营养支持治疗,观察组在此基础上联合应用双歧三联活菌胶囊治疗,疗程均为14 d。比较两组患者治疗前后的血清炎性因子[C反应蛋白(CRP)及血清肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、白细胞介素-6(IL-6)]和肠功能屏障指标[内毒素及二胺氧化酶(DAO)]的变化。结果治疗后,观察组患者的血清CRP、TNF-α、IL-6水平分别为(69.27±21.42)mg/L、(33.47±12.45)pg/m L、(112.73±24.21)pg/m L,明显低于对照组的(101.52±24.12)mg/L、(48.97±14.61)pg/m L、(143.76±27.28)pg/m L,差异均有统计学意义(P<0.05);观察组患者的血浆内毒素及DAO水平分别为(3.25±1.12)EU/m L、(2.98±0.84)ng/L,明显低于对照组的(4.78±1.28)EU/m L、(4.01±1.05)ng/L,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论益生菌联合早期肠内营养应用于重症急性胰腺炎患者的治疗,可有效改善肠黏膜屏障功能、降低炎症反应。
顾慧媛高欣钱丽娟许春芳
关键词:益生菌肠内营养炎性因子
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