目的:糖尿病足溃疡的测量是临床诊断的重要一环,高精度测量与评估是高效管理的保障。目前临床上缺乏精确、便捷的测量工具。近年来人工智能技术在图形分割与识别领域中彰显了一定的潜力。本研究旨在基于深度学习方法对糖尿病足溃疡影像...目的:糖尿病足溃疡的测量是临床诊断的重要一环,高精度测量与评估是高效管理的保障。目前临床上缺乏精确、便捷的测量工具。近年来人工智能技术在图形分割与识别领域中彰显了一定的潜力。本研究旨在基于深度学习方法对糖尿病足溃疡影像进行分析,构建糖尿病足溃疡智能测量模型并对其进行初步验证。方法:选取1 042例糖尿病足溃疡的图像,对溃疡边缘及不同的颜色区域进行人工标注,其中782张作为训练数据集,260张作为测试数据集。采用Mask RCNN溃疡组织颜色语义分割及RetinaNet标尺数字刻度目标检测来建立模型,将训练数据集输入模型并进行迭代。利用测试数据集验证智能测量模型。结果:基于深度学习建立了糖尿病足溃疡的智能测量模型,训练集和测试集组织颜色区域分割的mAP@.5IOU(mean average precision@.5 intersection over union)分别为87.9%和63.9%,标尺刻度数字检测的mAP@.5IOU分别为96.5%和83.4%。以测试集的人工测量结果为参照,智能测量结果的平均误差约3 mm。结论:糖尿病足溃疡智能测量模型测量糖尿病足溃疡具有较高的精确度及良好的鲁棒性,未来的研究可采用更大规模的数据样本对模型做进一步优化。展开更多
背景^(131)I辅助治疗甲状腺癌可显著提高患者生存率,但由此引起的唾液腺损伤严重影响患者生存质量。目前对于防治唾液腺损伤的药物有多种,但缺乏药物疗效之间的比较,因此进行网状Meta分析至关重要。目的采用网状Meta分析方法评价不同药...背景^(131)I辅助治疗甲状腺癌可显著提高患者生存率,但由此引起的唾液腺损伤严重影响患者生存质量。目前对于防治唾液腺损伤的药物有多种,但缺乏药物疗效之间的比较,因此进行网状Meta分析至关重要。目的采用网状Meta分析方法评价不同药物干预方案对^(131)I辅助治疗甲状腺癌患者唾液腺功能的保护作用。方法计算机检索Cochrane Central Register of Controlled Trials、Web of Science、PubMed、EMBase、维普网、中国知网、万方数据知识服务平台、中国生物医学文献服务系统建库至2021年1月发表的不同药物干预方案对^(131)I辅助治疗甲状腺癌患者唾液腺功能保护作用的随机对照试验或非随机对照试验。由两名研究者筛选文献,提取研究资料;使用Cochrane Handbook 5.10偏倚风险评估工具和MINORS评价文献质量,Stata 16.0软件进行一致性检验、发表偏倚分析和图形绘制,OpenBUGS 3.2.3软件进行网状Meta分析。结果共纳入11篇文献,涉及7种药物干预方案,分别为氨磷汀、维生素C、氨磷汀+维生素C、柠檬酸、维生素E、硒、丙硫氧嘧啶。网状Meta分析结果显示,对腮腺排泌分数(EF)的防护作用氨磷汀+维生素C、氨磷汀高于柠檬酸和丙硫氧嘧啶,氨磷汀高于常规治疗(P<0.05);累积排序概率图下面积(SUCRA)排序:氨磷汀+维生素C>氨磷汀>维生素C>常规治疗>维生素E>硒>柠檬酸>丙硫氧嘧啶。对颌下腺EF的防护作用维生素E、氨磷汀+维生素C、氨磷汀、常规治疗高于丙硫氧嘧啶(P<0.05);SUCRA排序:维生素E>氨磷汀+维生素C>氨磷汀>硒>维生素C>柠檬酸>常规治疗>丙硫氧嘧啶。腮腺EF和颌下腺EF的漏斗图对称性良好。结论氨磷汀+维生素C可能是防护^(131)I辅助治疗甲状腺癌患者腮腺排泌功能的最佳干预方案,维生素E可能是防护^(131)I辅助治疗甲状腺癌患者颌下腺排泌功能的最佳干预方案,氨磷汀+维生素C次之;但因网状Meta分析的局限性,仍需谨慎对待此结果,建议进行更多高质量、大样本的临床研究进一步验证。展开更多
文摘目的:糖尿病足溃疡的测量是临床诊断的重要一环,高精度测量与评估是高效管理的保障。目前临床上缺乏精确、便捷的测量工具。近年来人工智能技术在图形分割与识别领域中彰显了一定的潜力。本研究旨在基于深度学习方法对糖尿病足溃疡影像进行分析,构建糖尿病足溃疡智能测量模型并对其进行初步验证。方法:选取1 042例糖尿病足溃疡的图像,对溃疡边缘及不同的颜色区域进行人工标注,其中782张作为训练数据集,260张作为测试数据集。采用Mask RCNN溃疡组织颜色语义分割及RetinaNet标尺数字刻度目标检测来建立模型,将训练数据集输入模型并进行迭代。利用测试数据集验证智能测量模型。结果:基于深度学习建立了糖尿病足溃疡的智能测量模型,训练集和测试集组织颜色区域分割的mAP@.5IOU(mean average precision@.5 intersection over union)分别为87.9%和63.9%,标尺刻度数字检测的mAP@.5IOU分别为96.5%和83.4%。以测试集的人工测量结果为参照,智能测量结果的平均误差约3 mm。结论:糖尿病足溃疡智能测量模型测量糖尿病足溃疡具有较高的精确度及良好的鲁棒性,未来的研究可采用更大规模的数据样本对模型做进一步优化。
文摘背景^(131)I辅助治疗甲状腺癌可显著提高患者生存率,但由此引起的唾液腺损伤严重影响患者生存质量。目前对于防治唾液腺损伤的药物有多种,但缺乏药物疗效之间的比较,因此进行网状Meta分析至关重要。目的采用网状Meta分析方法评价不同药物干预方案对^(131)I辅助治疗甲状腺癌患者唾液腺功能的保护作用。方法计算机检索Cochrane Central Register of Controlled Trials、Web of Science、PubMed、EMBase、维普网、中国知网、万方数据知识服务平台、中国生物医学文献服务系统建库至2021年1月发表的不同药物干预方案对^(131)I辅助治疗甲状腺癌患者唾液腺功能保护作用的随机对照试验或非随机对照试验。由两名研究者筛选文献,提取研究资料;使用Cochrane Handbook 5.10偏倚风险评估工具和MINORS评价文献质量,Stata 16.0软件进行一致性检验、发表偏倚分析和图形绘制,OpenBUGS 3.2.3软件进行网状Meta分析。结果共纳入11篇文献,涉及7种药物干预方案,分别为氨磷汀、维生素C、氨磷汀+维生素C、柠檬酸、维生素E、硒、丙硫氧嘧啶。网状Meta分析结果显示,对腮腺排泌分数(EF)的防护作用氨磷汀+维生素C、氨磷汀高于柠檬酸和丙硫氧嘧啶,氨磷汀高于常规治疗(P<0.05);累积排序概率图下面积(SUCRA)排序:氨磷汀+维生素C>氨磷汀>维生素C>常规治疗>维生素E>硒>柠檬酸>丙硫氧嘧啶。对颌下腺EF的防护作用维生素E、氨磷汀+维生素C、氨磷汀、常规治疗高于丙硫氧嘧啶(P<0.05);SUCRA排序:维生素E>氨磷汀+维生素C>氨磷汀>硒>维生素C>柠檬酸>常规治疗>丙硫氧嘧啶。腮腺EF和颌下腺EF的漏斗图对称性良好。结论氨磷汀+维生素C可能是防护^(131)I辅助治疗甲状腺癌患者腮腺排泌功能的最佳干预方案,维生素E可能是防护^(131)I辅助治疗甲状腺癌患者颌下腺排泌功能的最佳干预方案,氨磷汀+维生素C次之;但因网状Meta分析的局限性,仍需谨慎对待此结果,建议进行更多高质量、大样本的临床研究进一步验证。
