SOSNet:一种非对称编码器-解码器结构的非小细胞肺癌CT图像分割模型

非小细胞肺癌严重损害人类健康,早期非小细胞肺癌CT(Computed Tomography)图像中的肿瘤结节体积小,不易发现,极易造成漏诊和误诊.为了精确分割非小细胞肺癌CT图像中的小体积肿瘤结节,本文提出SOSNet(Small Object Segmentation Networks)自动分割模型,利用ResNet(Residual Network)基础层和空洞卷积构造非对称编码器-解码器结构作为分割主网络,利用轴向取反注意力模块ARA(Axial Reverse Attention)逐步擦除背景中对分割有影响的结构,再使用结构细化模块SR(Structure Refinement)对主网络输出的粗略特征图进行结构细化,从而实现非小细胞肺癌肿瘤结节分割.在非小细胞肺癌公开数据集的实验测试表明,本文提出的小目标自动分割模型SOSNet可以有效分割出非小细胞肺癌CT图像中的小体积肿瘤结节,其mDice(mean-Dice)、mIoU(mean Intersection over Union)、Sensitivity、F1、Specificity、平均绝对误差MAE(Mean Absol...     

一种基于活动轮廓模型的PET-CT肺肿瘤分割方法

针对PET-CT肺肿瘤分割中存在的没有充分将医生临床经验融入到算法设计的问题,该文利用PET高斯分布先验,结合区域可伸缩拟合(RSF)模型和最大似然比分类(MLC)准则,提出一种基于变分水平集的混合活动轮廓模型RSF_ML。进一步,借鉴人工勾画肺肿瘤过程中融合图像的重要价值,提出了基于RSF_ML的PET-CT肺肿瘤融合图像分割方法。实验表明,所提出方法较好地实现了有代表性的非小细胞肺肿瘤(Non-Small Cell Lung Cancer, NSCLC)的精确分割,主客观结果优于对比方法,可为临床提供有效的计算机辅助分割结果。     

钴60多野适形放射治疗晚期非小细胞肺癌临床研究

目的：探讨立体定向放射治疗晚期非小细胞肺癌的近期疗效和放疗副反应。方法：采用钴60多野适形放射治疗系统（-刀）治疗58例（82个病灶）晚期非小细胞肺癌患者。50%等剂量线覆盖PTV,95%等剂量线包绕100%GTV,照射剂量以50%等剂量线作为处方剂量,单次剂量3Gy至5Gy,1次/天,5次/周,共照射8次至14次,总剂量30Gy至50Gy。结果：55例78个病灶根据CT复查肿瘤退缩情况确定CR为21.8%,PR为69.2%,总有效率为91.0%;临床获益率为76.5%;1年以上生存率为38.5%。结论：SRT使肿瘤局部受到准确照射,周围正常组织损伤小,近期疗效满意。     

一种基于CT影像的肺癌病灶检测新方法

 肺癌病灶的检测一直是重要与困难的工作,本文提出了一种基于三维CT影像的肺结节计算机辅助检测新方法.基于自适应阈值等方法分割肺实质区域;由于肺血管是肺结节检测的重要干扰,建立一种形变模型精确分割并过滤肺内血管组织;基于Hessian矩阵特征值构造可选择形状滤波器检测疑似结节,并进一步过滤剩余的细小血管组织;提取多个结节特征,并采用基于规则分类器进行分类.实验结果表明,该方法可以有效帮助医生提高肺癌疾病的诊断准确率.     

肺癌患者化疗的治疗报告

为了减轻病员住院经济负担、探讨肺癌在门诊化疗的可行性及疗效 ,我院专家门诊从 1998～ 1999年对 2 3例中晚期肺癌不能手术治疗患者 (其中非小细胞癌 2 0例、小细胞肺癌 3例均经纤维支气管镜活检证实 )。根据细胞类型制定不同化疗方案并配合应用沙星力康辅助化疗 ,取得较为满意疗效 ,全部病例均取得部分缓解 ,未发生明显化疗毒副反应 ,如期完成 1～ 3个疗程化疗 ,现将我们点滴体会报告如下。1　化疗方案1 1　非小细胞性肺癌采用治疗方案环磷酰胺 40 0ｍｇ/Ｍ2 生理盐水 10 0ｍｌ静滴。阿霉素40ｍｇ/Ｍ2 生理盐水 10 0ｍｌ静滴。顺铂 40ｍ…     

区域影像辅助诊断中心建设的实践与思考

区域影像辅助诊断中心的建立和应用,不仅有利于提高基层医疗卫生服务机构的医疗服务水平,更有利于提升普通患者的就医体验。浦东新区围绕医改就基于医疗联合体模式的区域影像辅助诊断中心的建设进行了一些研究性的探索。本文对已有的试点建设方案进行了分析和总结,并思考基于区域卫生信息平台建设区域影像辅助诊断中心的方案。     

基于胸部CT图像的肺癌识别方法的研究

 针对医学影像中小结节容易被漏诊的问题,提出了基于胸部CT图像的肺癌计算机辅助诊断新方法.首先从胸部CT图像分割出关心区域(ROI);然后提取ROI的特征;其次采用RS理论选择有效特征;最后基于这些有效特征建立面向不同需求的肺癌识别模型.即如果需要快速诊断,则利用SONN建立肺癌识别模型;如果需要进行准确诊断,则利用SPAM建立肺癌识别模型和非肺癌识别模型,并根据待识别样本与模型的相似度判断所属类别.但是当相似度较小时,则利用HMM进一步识别.通过实验验证了该方法的有效性.     

非小细胞肺癌新辅助化疗后的光镜和电镜观察

目的：评价非小细胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）术前化疗后的疗效和观察其病理学的表现。方法：随机选择２２例ＮＳＣＬＣ病人,其中１１例术前行ＭＶＰ方案化疗１～２个周期,外科手术切除标本进行光镜和电镜的观察并评定其疗效,与临床评价进行比较。结果：化疗组有不同程度的病理变化,原发灶的肿瘤细胞显示不同程度的变性和坏死,化疗反应率Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ级分别为０．０％、６３．６％和３６．４％,总有效率（Ⅰ级和Ⅱ级）为６３．６％（７／１１）,低分化肿瘤患者的有效率占总有效率的８５．７％（６／７）,临床评价与病理学评价的符合率为７２．７％,两种评价方法之间无显著性差异（Ｐ〉０．０５）,在非化疗组没有明显的肿瘤细胞的消失。结论：对非小细胞肺癌术前行ＭＶＰ方案辅助化疗与单纯手术相比有更好的治疗效果,伴有纤维化的变性和坏死是原发灶化疗后的主要表现形式,超     

生存分析在电信客户流失中的应用

近年来电信行业发展迅猛,电信市场趋于饱和,在目前的市场环境下,预测电信客户的流失及流失时间有利于挽留客户,减少客户损失。针对电信客户流失的预测,文中采用KM与Cox的电信客户生存分析模型预测电信客户流失的时间,将KM分析模型用于电信客户流失的组间比较;运用Cox风险比例模型对多因素进行分析,全面预测电信客户的生存时间。通过构建生存分析模型可实现对潜在流失客户及客户流失时间的预测,从而制定相应的有效方案挽留目标。     

LANSCLC预后因素的临床研究

目的：观察74例局部晚期非小细胞肺癌（locally advanced non-small cell lung cancer,LANSCLC）患者综合治疗后的1年、2年和3年总生存率,总结临床因素对患者疗效及预后的影响。方法：收集74例在重庆医科大学附属第一医院肿瘤科施行化疗和放射治疗的LANSCLC患者病史及随访资料,计算生存率,筛选预后不良因素。结果：全组治疗后1年,2年,3年总生存率（0S）为79.7%,2年总生存率为49.0%,3年总生存率为18.8%,中位生存时间为24个月。单因素和多因素分析显示放化疗方式及手术与否各组间患者的生存率曲线分布差异有统计学意义（p〈0.05）;而不同化疗方案,化疗周期数各组间患者的生存率曲线分布差异无统计学意义（p〉0.05）。结论：放化疗结合方式,手术与否对LANSCLC患者预后有影响。     

基于CT征象量化分析的肺结节恶性度分级

为了提高肺结节恶性度分级的计算精度及可解释性,该文提出一种基于CT征象量化分析的肺结节恶性度分级方法。首先,融合影像组学特征和通过卷积神经网络提取的高阶特征构造分析CT征象所需的特征集; 接着,在混合特征集的基础上利用进化搜索机制优化集成学习分类器,实现对7种肺结节征象的识别和量化打分; 最后,将7种CT征象的量化打分输入到一个利用差分进化算法优化产生的多分类器,实现肺结节恶性度的分级计算。在实验研究中使用LIDC-IDRI数据集中的2000个肺结节样本进行进化集成学习器和恶性度分级器的训练和测试。实验结果显示对7种CT征象的识别准确率可达0.9642以上,肺结节恶性度分级的准确率为0.8618,精确率为0.8678,召回率为0.8617,F1指标为0.8627。与多个典型算法的比较显示,该文方法不但具有较高的准确率,而且可对相关CT征象进行量化分析,使得对恶性度的分级结果更具可解释性。     

基于CT征象量化分析的肺结节恶性度分级

为了提高肺结节恶性度分级的计算精度及可解释性,该文提出一种基于CT征象量化分析的肺结节恶性度分级方法.首先,融合影像组学特征和通过卷积神经网络提取的高阶特征构造分析CT征象所需的特征集; 接着,在混合特征集的基础上利用进化搜索机制优化集成学习分类器,实现对7种肺结节征象的识别和量化打分; 最后,将7种CT征象的量化打分输入到一个利用差分进化算法优化产生的多分类器,实现肺结节恶性度的分级计算.在实验研究中使用LIDC-IDRI数据集中的2000个肺结节样本进行进化集成学习器和恶性度分级器的训练和测试.实验结果显示对7种CT征象的识别准确率可达0.9642以上,肺结节恶性度分级的准确率为0.8618,精确率为0.8678,召回率为0.8617,F1指标为0.8627.与多个典型算法的比较显示,该文方法不但具有较高的准确率,而且可对相关CT征象进行量化分析,使得对恶性度的分级结果更具可解释性.     

一种硅油填充术眼内硅油乳化过程模拟可视化方法

眼科中治疗孔源性视网膜脱离(RRD)的玻璃体切割联合硅油填充术中,预测术后硅油乳化情况,并根据其确定术中适宜硅油填充量和最终取出时间是手术成功的关键.然而手术流程中医生无法直接观察眼球内部结构,很难对填充物质进行定量分析,手术完成后亦对硅油乳化状态缺乏可视化认知.该文提出一种基于光滑粒子流体动力学的体积不可压缩多相流体...     

Evaluation of Feature Robustness Against Technical Parameters in CT Radiomics: Verification of Phantom Study with Patient Dataset

Recent advances in radiomics have shown promising results in prognostic and diagnostic studies with high dimensional imaging feature analysis. However, radiomic features are known to be affected by technical parameters and feature extraction methodology. We evaluate the robustness of CT radiomic features against the technical parameters involved in CT acquisition and feature extraction procedures using a standardized phantom and verify the feature robustness by using patient cases. ACR phantom was scanned with two tube currents, two reconstruction kernels, and two fields of view size. A total of 47 radiomic features of textures and first-order statistics were extracted on the homogeneous region from all scans. Intrinsic variability was measured to identify unstable features vulnerable to inherent CT noise and texture. Susceptibility index was defined to represent the susceptibility to the variation of a given technical parameter. Eighteen radiomic features were shown to be intrinsically unstable on reference condition. The features were more susceptible to the reconstruction kernel variation than to other sources of variation. The feature robustness evaluated on the phantom CT correlated with those evaluated on clinical CT scans. We revealed a number of scan parameters could significantly affect the radiomic features. These characteristics should be considered in a radiomic study when different scan parameters are used in a clinical dataset.

     

92例老年胰腺癌的临床资料及预后分析

目的探讨影响老年胰腺癌患者生存时间的预后因素。方法对112例老年胰腺癌患者的临床参数、治疗方法及生存时间进行回顾性研究,并进行单因素及多因素预后分析。结果92例老年胰腺癌患者获访,1、2、3年生存率分别为20%、6%、4%,中位生存期为5个月。Kaplan-Meier生存率曲线分析:TNM分期Ⅰ期、Ⅱ期患者的生存率高于Ⅲ期、Ⅳ期的患者(P=0.001),根治性手术患者高于姑息手术患者,姑息手术患者高于未手术患者(P=0.000),放化疗可以提高生存率(P=0.001)。Cox多因素分析:TNM分期、手术方式及放化疗是长期生存的独立预后因素,性别、肿瘤部位、吸烟、饮酒、合并糖尿病与生存时间无关。结论TNM分期、手术方式及是否进行放化疗可能是影响老年胰腺癌患者长期生存的重要因素。     

原发性中枢神经系统淋巴瘤18例临床分析

目的：分析探讨原发性中枢神经系统淋巴瘤（primary central nervous system lymphoma,PCNSL）的临床特征、磁共振表现、治疗方法及预后。方法：回顾性分析我院2005年至2010年收治的18例PCNSL患者的临床资料。结果：临床表现复杂多样,以高颅压、癫痫发作以及局灶性神经功能缺失等常见;磁共振表现多为低T1、高T2信号影,增强常呈明显均匀强化,常发生于幕上,可单发或多发,极少发生囊变、出血或钙化;单纯手术3例,术后全脑放疗3例,联合化疗、放疗12例,联合治疗的患者生存期明显延长。结论：PCNSL的临床特征及磁共振表现均缺乏特异性,术前难以确诊,单纯手术治疗效果较差,联合化疗、放疗能明显延长患者的生存期。     

Texture analysis of aggressive and nonaggressive lung tumor CE CT images

This paper presents the potential for fractal analysis of time sequence contrast-enhanced (CE) computed tomography (CT) images to differentiate between aggressive and nonaggressive malignant lung tumors (i.e., high and low metabolic tumors). The aim is to enhance CT tumor staging prediction accuracy through identifying malignant aggressiveness of lung tumors. As branching of blood vessels can be considered a fractal process, the research examines vascularized tumor regions that exhibit strong fractal characteristics. The analysis is performed after injecting 15 patients with a contrast agent and transforming at least 11 time sequence CE CT images from each patient to the fractal dimension and determining corresponding lacunarity. The fractal texture features were averaged over the tumor region and quantitative classification showed up to 83.3% accuracy in distinction between advanced (aggressive) and early-stage (nonaggressive) malignant tumors. Also, it showed strong correlation with corresponding lung tumor stage and standardized tumor uptake value of fluoro deoxyglucose as determined by positron emission tomography. These results indicate that fractal analysis of time sequence CE CT images of malignant lung tumors could provide additional information about likely tumor aggression that could potentially impact on clinical management decisions in choosing the appropriate treatment procedure.     

基于多模型融合方法的肺结节良恶性分类

针对CT图像中肺结节因边缘模糊、特征不明显造成的分类效果有偏差的问题,本文提出一种嵌入注意力机制的多模型融合方法(简称MSMA-Net)。该方法先将原始CT图像进行肺实质分割和裁剪操作后得到两种不同尺寸的图像,然后分别输入到空间注意力模型和通道注意力模型进行训练,其中,空间注意力模型着重于提取肺结节在CT图像中的空间位置信息,通道注意力模型着重于提取肺结节的细节特征。最后将两个模型提取的特征进行融合,用于得出良恶性分类结果。经过大量实验表明,这种多模型融合方法能很好地提取到肺结节在CT图像中的位置信息和自身的边缘特征,在LIDC数据集的基础上,该方法在准确率,敏感性,特异性分别达到了96.28%,96.72%,96.17%,相较于传统的网络模型取得了更好的分类效果。     

基于深度学习的高分辨率食管测压图谱中食管收缩活力分类

高分辨率食管测压技术(HRM)作为检测食管动力障碍性疾病(EMD)的金标准,已广泛应用于临床试验以辅助医生进行诊断治疗.随着患病率的上升,HRM图像的数据量爆炸式增长,加之EMD的诊断流程较为复杂,临床上EMD误诊事件时有发生.为了提高EMD诊断的准确性,希望搭建一个计算机辅助诊断(Computer Aided Dia...     

Surface normal overlap: a computer-aided detection algorithm with application to colonic polyps and lung nodules in helical CT

We developed a novel computer-aided detection (CAD) algorithm called the surface normal overlap method that we applied to colonic polyp detection and lung nodule detection in helical computed tomography (CT) images. We demonstrate some of the theoretical aspects of this algorithm using a statistical shape model. The algorithm was then optimized on simulated CT data and evaluated using a per-lesion cross-validation on 8 CT colonography datasets and on 8 chest CT datasets. It is able to achieve 100% sensitivity for colonic polyps 10 mm and larger at 7.0 false positives (FPs)/dataset and 90% sensitivity for solid lung nodules 6 mm and larger at 5.6 FP/dataset.