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化疗期间超声弹性成像指标对预测乳腺癌新辅助化疗疗效的评估模型及其效能
被引量：
13
1
作者
陈磊
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2018年第12期2035-2038,共4页
目的利用化疗期间超声弹性成像指标构建乳腺癌新辅助化疗疗效的评估模型,探讨该模型适用价值。方法新辅助化疗后行手术治疗的102例乳腺癌患者,参考Miller&Payne分级方法分为有效组和无效组。分别于化疗前、化疗2个周期、化疗结束后...
目的利用化疗期间超声弹性成像指标构建乳腺癌新辅助化疗疗效的评估模型,探讨该模型适用价值。方法新辅助化疗后行手术治疗的102例乳腺癌患者,参考Miller&Payne分级方法分为有效组和无效组。分别于化疗前、化疗2个周期、化疗结束后进行超声弹性检查,建立疗效的预测模型并分析其价值。结果 102例患者中82例化疗有效。化疗2个周期时,有效组肿瘤最大直径、肿瘤内动脉收缩期血流峰值速度(PSV)、动脉血流阻力指数(RI)、病变侧与对侧横向剪切波速度比值(SWVr)均明显低于无效组(P<0.05),PSV、SWVr为患者预后的独立预测因素(P<0.05)。以化疗2个周期时PSV、SWVr构建的疗效评估模型,对患者疗效的预测ROC曲线下面积为0.913。结论化疗2个周期时PSV、SWVr能够有效预测乳腺癌新辅助化疗患者疗效。
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关键词
乳腺癌
新辅助化疗
疗效
超声弹性成像
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职称材料
代价敏感的算法在超声诊断右心衰竭中的应用
被引量：
3
2
作者
李劼
李晓庆
+2 位作者
牛慧敏
马琳
孙玉伟
《中国临床医学影像杂志》
CAS
2019年第2期106-108,113,共4页
目的:使用代价敏感的机器学习方法,依据超声参数对右心衰竭进行诊断,以增进超声在右心衰竭诊断中的价值。方法:选取右心衰竭患者82例为病例组,非右心衰竭者106例为对照组,使用的主要超声参数包括:三尖瓣环收缩期位移(TAPSE)、右室面积...
目的:使用代价敏感的机器学习方法,依据超声参数对右心衰竭进行诊断,以增进超声在右心衰竭诊断中的价值。方法:选取右心衰竭患者82例为病例组,非右心衰竭者106例为对照组,使用的主要超声参数包括:三尖瓣环收缩期位移(TAPSE)、右室面积变化率(RVFAC)、三尖瓣环收缩期运动速度(Sm)及舒张早期运动速度(Em)、Tei指数、三尖瓣环等容收缩期加速度(IVA)及右室内径、右房内径、左室内径等。通过代价敏感的朴素贝叶斯分析,以上述参数为特征建立诊断模型,对该模型进行交叉验证,比较代价敏感的判别模型与代价均等的模型的诊断效果。结果:较单一参数诊断右心衰竭,机器学习模型能达到更好的正确率(91%),代价敏感的朴素贝叶斯方法可达到更小的总体代价。结论:通过机器学习建立的诊断模型较单一超声参数的效果更佳,较常规方案可降低诊断代价,该方法在右心衰竭的影像筛查中具有潜在实用价值。
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关键词
心力衰竭
充血性
超声心动描记术
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职称材料
题名
化疗期间超声弹性成像指标对预测乳腺癌新辅助化疗疗效的评估模型及其效能
被引量：
13
1
作者
陈磊
机构
河北省唐山市
开滦总医院超声医学科
出处
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2018年第12期2035-2038,共4页
文摘
目的利用化疗期间超声弹性成像指标构建乳腺癌新辅助化疗疗效的评估模型,探讨该模型适用价值。方法新辅助化疗后行手术治疗的102例乳腺癌患者,参考Miller&Payne分级方法分为有效组和无效组。分别于化疗前、化疗2个周期、化疗结束后进行超声弹性检查,建立疗效的预测模型并分析其价值。结果 102例患者中82例化疗有效。化疗2个周期时,有效组肿瘤最大直径、肿瘤内动脉收缩期血流峰值速度(PSV)、动脉血流阻力指数(RI)、病变侧与对侧横向剪切波速度比值(SWVr)均明显低于无效组(P<0.05),PSV、SWVr为患者预后的独立预测因素(P<0.05)。以化疗2个周期时PSV、SWVr构建的疗效评估模型,对患者疗效的预测ROC曲线下面积为0.913。结论化疗2个周期时PSV、SWVr能够有效预测乳腺癌新辅助化疗患者疗效。
关键词
乳腺癌
新辅助化疗
疗效
超声弹性成像
Keywords
breast cancer
neoadjuvant chemotherapy
efficacy
ultrasound elastography
分类号
R445.1 [医药卫生—影像医学与核医学]
R737.9 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
代价敏感的算法在超声诊断右心衰竭中的应用
被引量：
3
2
作者
李劼
李晓庆
牛慧敏
马琳
孙玉伟
机构
华北理工大学附属
医院
超声
科
开滦总医院超声医学科
河北省人民
医院
超声
科
出处
《中国临床医学影像杂志》
CAS
2019年第2期106-108,113,共4页
基金
河北省医学科学研究课题计划(编号20150529)
文摘
目的:使用代价敏感的机器学习方法,依据超声参数对右心衰竭进行诊断,以增进超声在右心衰竭诊断中的价值。方法:选取右心衰竭患者82例为病例组,非右心衰竭者106例为对照组,使用的主要超声参数包括:三尖瓣环收缩期位移(TAPSE)、右室面积变化率(RVFAC)、三尖瓣环收缩期运动速度(Sm)及舒张早期运动速度(Em)、Tei指数、三尖瓣环等容收缩期加速度(IVA)及右室内径、右房内径、左室内径等。通过代价敏感的朴素贝叶斯分析,以上述参数为特征建立诊断模型,对该模型进行交叉验证,比较代价敏感的判别模型与代价均等的模型的诊断效果。结果:较单一参数诊断右心衰竭,机器学习模型能达到更好的正确率(91%),代价敏感的朴素贝叶斯方法可达到更小的总体代价。结论:通过机器学习建立的诊断模型较单一超声参数的效果更佳,较常规方案可降低诊断代价,该方法在右心衰竭的影像筛查中具有潜在实用价值。
关键词
心力衰竭
充血性
超声心动描记术
Keywords
Heart failure,congestive
Echocardiography
分类号
R541.6 [医药卫生—心血管疾病]
R540.45 [医药卫生—心血管疾病]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
化疗期间超声弹性成像指标对预测乳腺癌新辅助化疗疗效的评估模型及其效能
陈磊
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2018
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
代价敏感的算法在超声诊断右心衰竭中的应用
李劼
李晓庆
牛慧敏
马琳
孙玉伟
《中国临床医学影像杂志》
CAS
2019
3
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职称材料
已选择
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引证文献
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