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腺样体刮除术治疗小儿鼾症的疗效观察
被引量：
11
1
作者
陆冬凌
张发岐
《实用医学杂志》
CAS
2005年第20期2317-2318,共2页
目的:探讨腺样体刮除术对治疗小儿鼾症的临床疗效。方法:对36例可疑患者行鼻咽侧位片,鼻内窥镜检查,确诊为腺样体肥大引起患儿鼾症的主要原因后,在全麻、鼻内窥镜下行腺样体刮除术。结果:全部患儿术后随诊3个月至1年,治愈29例(80.6%),好...
目的:探讨腺样体刮除术对治疗小儿鼾症的临床疗效。方法:对36例可疑患者行鼻咽侧位片,鼻内窥镜检查,确诊为腺样体肥大引起患儿鼾症的主要原因后,在全麻、鼻内窥镜下行腺样体刮除术。结果:全部患儿术后随诊3个月至1年,治愈29例(80.6%),好转7例(19.4%),未见复发病例。结论:腺样体肥大可引起小儿鼾症,行腺样体切除是治疗小儿鼾症的有效手术方法。
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关键词
打鼾
扁桃体炎
腺样体切除术
腺样体肥大
腺样体刮除术
小儿鼾症
疗效观察
治疗
鼻
内窥镜检查
鼻咽侧位片
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职称材料
基于深度学习方法对儿童腺样体肥大进行准确诊断和分级
被引量：
7
2
作者
王军
何生
+3 位作者
张智星
梁敏茜
姜增誉
李健丁
《放射学实践》
CSCD
北大核心
2022年第9期1143-1149,共7页
目的:评估深度学习方法在鼻咽侧位X线片上自动测量儿童腺样体肥大的可行性、准确性和可靠性。方法:X线图像被人工标注并分为训练、验证和测试数据集。利用训练集和验证集对多分类U-Net和Res U-Net深度学习网络进行训练,然后分别用两种...
目的:评估深度学习方法在鼻咽侧位X线片上自动测量儿童腺样体肥大的可行性、准确性和可靠性。方法:X线图像被人工标注并分为训练、验证和测试数据集。利用训练集和验证集对多分类U-Net和Res U-Net深度学习网络进行训练,然后分别用两种方法对测试集图像进行分割。将两种方法的分割结果进行比较,选择出最佳的分割方法,并利用Matlab所构建的测量模型自动测量腺样体/鼻咽腔(A/N)比值。将自动测量方法(AMS)测得的A/N值分别与由主任医师、主治医师、住院医师手工测量的A/N值进行比较。以主任医师的测量结果为标准,计算AMS、主治医师、住院医师的准确率。结果:与U-Net相比,Res U-Net在测试集有更好的分割性能,并获得了总体上与主治医师水平相当,但比住院医师更准确的A/N结果。在对正常、中度肥大和病理性肥大腺样体的分级中,AMS的准确率分别为93.75%、93.02%和96.00%,主治医师的准确率分别为100%、83.72%和96.00%,而住院医师的准确率分别为68.75%、69.77%和84.00%。统计学分析结果显示,在正常组、中度肥大组以及病理性肥大组中AMS与主任医师、主治医师的测量结果差异均无统计学意义(P值均>0.05);AMS与住院医师在正常组和中度肥大组中的测量结果差异有统计学意义(P<0.05),在病理性肥大组中差异无统计学意义(P>0.05)。AMS所需的测量时间分别为主任医师、主治医师和住院医师手工测量时间的22%、21%和18%,AMS与主任医师、主治医师、住院医师的测量时间比较差异均有统计学意义(P值均<0.05)。结论:基于Res U-Net的自动测量方法可以快速测量腺样体A/N比值,达到主治医师的测量水平,且能够提高住院医师的测量水平,辅助各级医师减少测量所需时间,有助于临床快速、精确诊断。
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关键词
腺样体肥大
A/N比值
鼻
咽
侧
位
X线
片
放射摄影术
深度学习
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职称材料
题名
腺样体刮除术治疗小儿鼾症的疗效观察
被引量：
11
1
作者
陆冬凌
张发岐
机构
暨南大学第五附属医院清远市人民医院
出处
《实用医学杂志》
CAS
2005年第20期2317-2318,共2页
文摘
目的:探讨腺样体刮除术对治疗小儿鼾症的临床疗效。方法:对36例可疑患者行鼻咽侧位片,鼻内窥镜检查,确诊为腺样体肥大引起患儿鼾症的主要原因后,在全麻、鼻内窥镜下行腺样体刮除术。结果:全部患儿术后随诊3个月至1年,治愈29例(80.6%),好转7例(19.4%),未见复发病例。结论:腺样体肥大可引起小儿鼾症,行腺样体切除是治疗小儿鼾症的有效手术方法。
关键词
打鼾
扁桃体炎
腺样体切除术
腺样体肥大
腺样体刮除术
小儿鼾症
疗效观察
治疗
鼻
内窥镜检查
鼻咽侧位片
分类号
R766 [医药卫生—耳鼻咽喉科]
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职称材料
题名
基于深度学习方法对儿童腺样体肥大进行准确诊断和分级
被引量：
7
2
作者
王军
何生
张智星
梁敏茜
姜增誉
李健丁
机构
山西医科大学第一医院影像科
山西医科大学医学影像学院
出处
《放射学实践》
CSCD
北大核心
2022年第9期1143-1149,共7页
文摘
目的:评估深度学习方法在鼻咽侧位X线片上自动测量儿童腺样体肥大的可行性、准确性和可靠性。方法:X线图像被人工标注并分为训练、验证和测试数据集。利用训练集和验证集对多分类U-Net和Res U-Net深度学习网络进行训练,然后分别用两种方法对测试集图像进行分割。将两种方法的分割结果进行比较,选择出最佳的分割方法,并利用Matlab所构建的测量模型自动测量腺样体/鼻咽腔(A/N)比值。将自动测量方法(AMS)测得的A/N值分别与由主任医师、主治医师、住院医师手工测量的A/N值进行比较。以主任医师的测量结果为标准,计算AMS、主治医师、住院医师的准确率。结果:与U-Net相比,Res U-Net在测试集有更好的分割性能,并获得了总体上与主治医师水平相当,但比住院医师更准确的A/N结果。在对正常、中度肥大和病理性肥大腺样体的分级中,AMS的准确率分别为93.75%、93.02%和96.00%,主治医师的准确率分别为100%、83.72%和96.00%,而住院医师的准确率分别为68.75%、69.77%和84.00%。统计学分析结果显示,在正常组、中度肥大组以及病理性肥大组中AMS与主任医师、主治医师的测量结果差异均无统计学意义(P值均>0.05);AMS与住院医师在正常组和中度肥大组中的测量结果差异有统计学意义(P<0.05),在病理性肥大组中差异无统计学意义(P>0.05)。AMS所需的测量时间分别为主任医师、主治医师和住院医师手工测量时间的22%、21%和18%,AMS与主任医师、主治医师、住院医师的测量时间比较差异均有统计学意义(P值均<0.05)。结论:基于Res U-Net的自动测量方法可以快速测量腺样体A/N比值,达到主治医师的测量水平,且能够提高住院医师的测量水平,辅助各级医师减少测量所需时间,有助于临床快速、精确诊断。
关键词
腺样体肥大
A/N比值
鼻
咽
侧
位
X线
片
放射摄影术
深度学习
Keywords
Adenoid hypertrophy
A/N ratio
Lateral nasopharyngeal X-ray
Radiography
Deep learning
分类号
R725.6 [医药卫生—儿科]
R814.3 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
腺样体刮除术治疗小儿鼾症的疗效观察
陆冬凌
张发岐
《实用医学杂志》
CAS
2005
11
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职称材料
2
基于深度学习方法对儿童腺样体肥大进行准确诊断和分级
王军
何生
张智星
梁敏茜
姜增誉
李健丁
《放射学实践》
CSCD
北大核心
2022
7
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职称材料
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