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外周联合中枢双靶磁刺激促进脑卒中运动功能障碍康复专家共识被引量：17: 1; 作者朱光跃陈思韵 +16 位作者霍聪聪李鑫陈玉辉何晓阔胡瑞萍黄勇刘浩吕泽平毛梦钗沈霞沈滢孙莉敏陶吉明王永慧窦祖林李增勇许东升《中国康复医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期880-884,共5页; 重复外周磁刺激(repetitive peripheral magnetic stimulation,rPMS)作为一种远隔神经肌肉刺激模式正在运用于临床,发挥双向的神经激活作用,其疗效也在临床研究中得到证实[1]。rPMS常与重复经颅磁刺激(repetitive transcranial magnetic... 展开更多; 关键词重复经颅磁刺激运动功能障碍神经肌肉刺激双靶点脑卒中临床应用规范化; 在线阅读下载PDF 职称材料

非侵入性经颅电刺激在认知康复中的应用进展: 2; 作者张云鹤单春雷 +1 位作者迪丽努尔·麦麦提艾力李源莉《中国康复医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期998-1002,共5页; 认知功能障碍是脑损伤后常见的一种临床症状,包括有:失认症、失用症、失语症、偏侧忽略症、体象障碍、注意障碍、记忆障碍、执行功能障碍和智力障碍等。脑卒中、阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)、精神类等疾病常伴有认知功能障... 展开更多; 关键词体象障碍失用症注意障碍阿尔茨海默病认知功能障碍认知康复智力障碍记忆障碍; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于超声内镜影像组学和机器学习的胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤鉴别方法被引量：3: 3; 作者王卓然张贤达 +17 位作者曹羽成张玲龚婷婷马烨波段晓倩郭康丽李军陈媛张健涛叶本功丁进朱建伟刘枫胡端敏周春华邹多武李庆利陈建刚《海军军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期21-28,共8页; 目的建立并验证基于超声内镜影像组学和机器学习的胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤的鉴别方法。方法纳入符合标准的患者435例,采集胃肠道间质瘤(257例)与非胃肠道间质瘤(包括胃平滑肌瘤145例、神经鞘瘤33例)超声内镜图像共3279张,按患者比... 展开更多; 关键词胃肠道间质瘤超声内镜影像组学机器学习主成分分析极致梯度提升树; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的4种肺部超声征象分类: 4; 作者段晓倩陈建刚 +6 位作者王茵秦伟曹羽成马烨波王卓然魏高峰沈梦君《海军军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期901-907,共7页; 目的探究基于深度残差网络ResNet152对4种常见肺部超声征象的分类。方法前瞻性收集2020年6月至9月在同济大学附属上海市肺科医院超声科进行超声检查患者的超声图像,分别采集A线、B线、胸腔积液、肺实变的肺部超声图像各1500张。选择其... 展开更多; 关键词肺超声检查深度学习深度残差网络四分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名外周联合中枢双靶磁刺激促进脑卒中运动功能障碍康复专家共识被引量：17: 1; 作者朱光跃陈思韵霍聪聪李鑫陈玉辉何晓阔胡瑞萍黄勇刘浩吕泽平毛梦钗沈霞沈滢孙莉敏陶吉明王永慧窦祖林李增勇许东升; 机构同济大学上海中医药大学中医智能康复教育部工程研究中心国家康复辅具研究中心中山大学附属第三医院同济大学附属同济医院厦门大学附属第一医院翔安院区复旦大学附属华山医院上海市普陀区中心医院潍坊医学院康复医学院国家康复辅具研究中心附属康复医院同济大学附属养志康复医院南京医科大学第一附属医院上海中医药大学附属曙光医院山东大学齐鲁医院; 出处《中国康复医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期880-884,共5页; 基金国家重点研发计划项目(2020YFC2004200)。; 文摘重复外周磁刺激(repetitive peripheral magnetic stimulation,rPMS)作为一种远隔神经肌肉刺激模式正在运用于临床,发挥双向的神经激活作用,其疗效也在临床研究中得到证实[1]。rPMS常与重复经颅磁刺激(repetitive transcranial magnetic Stimulation,rTMS)联合使用,形成了外周联合中枢双靶点磁刺激[2]。但目前rPMS及其与rTMS联合临床应用尚无统一认识,缺乏规范化。; 关键词重复经颅磁刺激运动功能障碍神经肌肉刺激双靶点脑卒中临床应用规范化; 分类号 R743.3 [医药卫生—神经病学与精神病学] R493 [医药卫生—康复医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名非侵入性经颅电刺激在认知康复中的应用进展: 2; 作者张云鹤单春雷迪丽努尔·麦麦提艾力李源莉; 机构复旦大学脑科学研究院上海中医药大学中医智能康复教育部工程研究中心; 出处《中国康复医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期998-1002,共5页; 基金国家自然科学基金面上项目(81874035)。; 文摘认知功能障碍是脑损伤后常见的一种临床症状,包括有:失认症、失用症、失语症、偏侧忽略症、体象障碍、注意障碍、记忆障碍、执行功能障碍和智力障碍等。脑卒中、阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)、精神类等疾病常伴有认知功能障碍。认知功能障碍是脑疾病诊断和治疗中最困难的问题之一。; 关键词体象障碍失用症注意障碍阿尔茨海默病认知功能障碍认知康复智力障碍记忆障碍; 分类号 R493 [医药卫生—康复医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于超声内镜影像组学和机器学习的胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤鉴别方法被引量：3: 3; 作者王卓然张贤达曹羽成张玲龚婷婷马烨波段晓倩郭康丽李军陈媛张健涛叶本功丁进朱建伟刘枫胡端敏周春华邹多武李庆利陈建刚; 机构华东师范大学上海市多维度信息处理重点实验室上海交通大学医学院附属瑞金医院消化内科苏州大学附属第二医院消化内科同济大学附属上海市第十人民医院消化内镜中心浙江大学医学院附属金华医院消化内科安康市汉滨区第一医院消化内科上海中医药大学中医智能康复教育部工程研究中心; 出处《海军军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期21-28,共8页; 基金上海市科学技术委员会科技创新行动计划(21Y11908100,21S31903500)。; 文摘目的建立并验证基于超声内镜影像组学和机器学习的胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤的鉴别方法。方法纳入符合标准的患者435例,采集胃肠道间质瘤(257例)与非胃肠道间质瘤(包括胃平滑肌瘤145例、神经鞘瘤33例)超声内镜图像共3279张,按患者比7∶3分为训练集和测试集。采用Pyradiomics软件提取肿瘤影像组学特征,并应用主成分分析(PCA)、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)、极致梯度提升树(XGBoost)、随机森林、递归式特征消除(RFE)算法设计特征筛选方案,基于所选特征通过支持向量机分类器建立模型。通过ROC曲线评估各模型对胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤的预测效能。结果由最终筛选得到的超声内镜影像组学特征建立影像组学模型,基于5种特征筛选方案(PCA、PCA+LASSO、PCA+XGBoost、PCA+随机森林、PCA+RFE)建立的预测模型的AUC分别为0.581、0.870、0.874、0.860、0.661。结论PCA+XGBoost的特征筛选方案效果最佳,基于上述影像组学和机器学习方法鉴别胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤的模型可用于患者的术前预测。; 关键词胃肠道间质瘤超声内镜影像组学机器学习主成分分析极致梯度提升树; Keywords gastrointestinal stromal tumor endoscopic ultrasound radiomics machine learning principal component analysis extreme gradient boosting; 分类号 R735 [医药卫生—肿瘤] R445.1 [医药卫生—影像医学与核医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的4种肺部超声征象分类: 4; 作者段晓倩陈建刚王茵秦伟曹羽成马烨波王卓然魏高峰沈梦君; 机构华东师范大学通信与电子工程学院上海中医药大学中医智能康复教育部工程研究中心同济大学附属上海市肺科医院超声科海军军医大学(第二军医大学)海军医学系医工交叉协同创新中心; 出处《海军军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期901-907,共7页; 基金上海市科学技术委员会科研计划项目(19DZ2203300) 上海市2021年度“科技创新行动计划”医学创新研究专项(21Y11902500) 上海市肺科医院2020年度院级临床研究项目(FKLY20015)。; 文摘目的探究基于深度残差网络ResNet152对4种常见肺部超声征象的分类。方法前瞻性收集2020年6月至9月在同济大学附属上海市肺科医院超声科进行超声检查患者的超声图像,分别采集A线、B线、胸腔积液、肺实变的肺部超声图像各1500张。选择其中清晰、未被骨骼遮挡、征象单一的图像,最终入选A线图像1388张、B线图像1375张、胸腔积液图像1384张、肺实变图像1398张。采用深度残差网络ResNet152进行分类模型的训练和验证,并在完全独立于训练集和验证集的测试集上测试模型的泛化能力。以精确率、准确度、特异度、召回率和F1指数评价深度分类模型的分类性能,并通过混淆矩阵直观地展示分类结果。结果基于深度残差网络的分类模型分类A线、B线、胸腔积液和肺实变4种征象的精确率分别为97.51%、87.31%、85.42%、93.70%,召回率分别为90.38%、86.97%、94.25%、91.18%。4种肺征象的整体分类精确率为90.99%,准确度为90.70%,特异度为96.85%,F1指数为90.50%,表现出优秀的分类特性。结论基于深度残差网络的肺部超声分类模型表现出较高的分类特性,有潜力辅助超声医师做出诊断。; 关键词肺超声检查深度学习深度残差网络四分类; Keywords lung ultrasonography deep learning deep residual network four kinds of classification; 分类号 R445.12 [医药卫生—影像医学与核医学] R563 [医药卫生—呼吸系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	外周联合中枢双靶磁刺激促进脑卒中运动功能障碍康复专家共识	朱光跃陈思韵霍聪聪李鑫陈玉辉何晓阔胡瑞萍黄勇刘浩吕泽平毛梦钗沈霞沈滢孙莉敏陶吉明王永慧窦祖林李增勇许东升	《中国康复医学杂志》 CAS CSCD 北大核心	2023	17	在线阅读下载PDF 职称材料
2	非侵入性经颅电刺激在认知康复中的应用进展	张云鹤单春雷迪丽努尔·麦麦提艾力李源莉	《中国康复医学杂志》 CAS CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于超声内镜影像组学和机器学习的胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤鉴别方法	王卓然张贤达曹羽成张玲龚婷婷马烨波段晓倩郭康丽李军陈媛张健涛叶本功丁进朱建伟刘枫胡端敏周春华邹多武李庆利陈建刚	《海军军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度学习的4种肺部超声征象分类	段晓倩陈建刚王茵秦伟曹羽成马烨波王卓然魏高峰沈梦君	《海军军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料