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基于CT影像组学机器学习模型预测急性期创伤性脑损伤严重程度
被引量：
6
1
作者
杨雨奇
罗嘉宁
+5 位作者
杨永祥
邹东波
魏坤
夏永利
陈敏
马原
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2024年第7期992-996,共5页
目的观察基于CT平扫(NCCT)影像组学特征建立的机器学习(ML)模型预测急性期创伤性脑损伤(TBI)严重程度的价值。方法回顾性收集600例TBI为观察组,以另外65例TBI为外部验证集;另前瞻性纳入50例TBI为前瞻性验证集。根据出院时格拉斯哥预后评...
目的观察基于CT平扫(NCCT)影像组学特征建立的机器学习(ML)模型预测急性期创伤性脑损伤(TBI)严重程度的价值。方法回顾性收集600例TBI为观察组,以另外65例TBI为外部验证集;另前瞻性纳入50例TBI为前瞻性验证集。根据出院时格拉斯哥预后评分(GOS)将观察组患者分为高危亚组(n=240)与低危亚组(n=360)。由医师A、B以相同标准分别评估观察组患者,基于首诊临床及NCCT资料以逻辑回归(LR)法建立人工模型,预测急性期TBI严重程度。按7∶3比例将观察组分为训练集(n=420,含168例高危、252例低危)与测试集(n=180,含72例高危、108例低危),基于训练集NCCT提取及筛选影像组学特征,采用LR、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、K近邻(KNN)4种ML法构建预测模型,分别于测试集、外部验证集(含34例高危、31例低危TBI)及前瞻性验证集(含21例高危、29例低危TBI)进行验证。结果医师A、B判断观察组急性期TBI严重程度的曲线下面积(AUC)分别为0.606及0.771,人工模型的AUC为0.824。基于训练集NCCT筛选出的6个最佳影像组学特征构建的LR、SVM、RF和KNN ML模型及人工模型在测试集的AUC分别为0.983、0.971、0.970、0.984及0.708,在外部验证集分别为0.879、0.881、0.984、0.863及0.733,而在前瞻性验证集分别为0.984、0.873、0.982、0.897及0.704。结论基于CT影像组学建立的ML模型能有效预测急性期TBI严重程度。
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关键词
脑损伤
机器学习
影像组学
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职称材料
ICU中心静脉导管相关性感染的危险因素分析与护理研究
被引量：
1
2
作者
张敏
《世界中医药》
CAS
2015年第A01期200-201,共2页
目的对ICU 中心静脉导管相关性感染的危险因素和护理进行探讨和分析.方法：对40 例导管感染患者中360 例次中心静脉置管患者作为研究对象,对他们的临床特点、危险因素和护理的关系进行研究.结果：①股静脉、颈静脉和锁骨下静脉插管的的...
目的对ICU 中心静脉导管相关性感染的危险因素和护理进行探讨和分析.方法：对40 例导管感染患者中360 例次中心静脉置管患者作为研究对象,对他们的临床特点、危险因素和护理的关系进行研究.结果：①股静脉、颈静脉和锁骨下静脉插管的的感染率中,股静脉置管最高,锁骨下静脉最低.②导管留置的时间越长,感染发生率越高.③单腔导管留置感染率为15.87%,低于双腔导管留置的41.67%.④革兰阳性菌、革兰阴性菌和真菌的感染率分别为61.18%、27.06%和11.76%.结论：严格中心静脉置管护理,提高患者机体免疫力,缩短置管时间,加强护士手卫生的管理和穿刺部位消毒,对降低中心静脉置管相关性感染的发生具有非常重要的作用.
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关键词
ICU
中心静脉导管
相关性感染
危险因素
护理
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职称材料
题名
基于CT影像组学机器学习模型预测急性期创伤性脑损伤严重程度
被引量：
6
1
作者
杨雨奇
罗嘉宁
杨永祥
邹东波
魏坤
夏永利
陈敏
马原
机构
西南医科大学附属
医院
神经外科
江油市人民医院重症医学科
中国
人民
解放军西部战区总
医院
神经外科
中国
人民
解放军西部战区总
医院
医疗保障中心信息科
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2024年第7期992-996,共5页
基金
西部战区总医院院管课题(2021-XZYG-A13)。
文摘
目的观察基于CT平扫(NCCT)影像组学特征建立的机器学习(ML)模型预测急性期创伤性脑损伤(TBI)严重程度的价值。方法回顾性收集600例TBI为观察组,以另外65例TBI为外部验证集;另前瞻性纳入50例TBI为前瞻性验证集。根据出院时格拉斯哥预后评分(GOS)将观察组患者分为高危亚组(n=240)与低危亚组(n=360)。由医师A、B以相同标准分别评估观察组患者,基于首诊临床及NCCT资料以逻辑回归(LR)法建立人工模型,预测急性期TBI严重程度。按7∶3比例将观察组分为训练集(n=420,含168例高危、252例低危)与测试集(n=180,含72例高危、108例低危),基于训练集NCCT提取及筛选影像组学特征,采用LR、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、K近邻(KNN)4种ML法构建预测模型,分别于测试集、外部验证集(含34例高危、31例低危TBI)及前瞻性验证集(含21例高危、29例低危TBI)进行验证。结果医师A、B判断观察组急性期TBI严重程度的曲线下面积(AUC)分别为0.606及0.771,人工模型的AUC为0.824。基于训练集NCCT筛选出的6个最佳影像组学特征构建的LR、SVM、RF和KNN ML模型及人工模型在测试集的AUC分别为0.983、0.971、0.970、0.984及0.708,在外部验证集分别为0.879、0.881、0.984、0.863及0.733,而在前瞻性验证集分别为0.984、0.873、0.982、0.897及0.704。结论基于CT影像组学建立的ML模型能有效预测急性期TBI严重程度。
关键词
脑损伤
机器学习
影像组学
Keywords
brain injuries
machine learning
radiomics
分类号
R651.15 [医药卫生—外科学]
R814.42 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
ICU中心静脉导管相关性感染的危险因素分析与护理研究
被引量：
1
2
作者
张敏
机构
江油市
第二
人民医院
重症
医学科
出处
《世界中医药》
CAS
2015年第A01期200-201,共2页
文摘
目的对ICU 中心静脉导管相关性感染的危险因素和护理进行探讨和分析.方法：对40 例导管感染患者中360 例次中心静脉置管患者作为研究对象,对他们的临床特点、危险因素和护理的关系进行研究.结果：①股静脉、颈静脉和锁骨下静脉插管的的感染率中,股静脉置管最高,锁骨下静脉最低.②导管留置的时间越长,感染发生率越高.③单腔导管留置感染率为15.87%,低于双腔导管留置的41.67%.④革兰阳性菌、革兰阴性菌和真菌的感染率分别为61.18%、27.06%和11.76%.结论：严格中心静脉置管护理,提高患者机体免疫力,缩短置管时间,加强护士手卫生的管理和穿刺部位消毒,对降低中心静脉置管相关性感染的发生具有非常重要的作用.
关键词
ICU
中心静脉导管
相关性感染
危险因素
护理
Keywords
ICU
Central venous catheter
Related infections
Risk factors
nursing
分类号
R472 [医药卫生—护理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CT影像组学机器学习模型预测急性期创伤性脑损伤严重程度
杨雨奇
罗嘉宁
杨永祥
邹东波
魏坤
夏永利
陈敏
马原
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2024
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
ICU中心静脉导管相关性感染的危险因素分析与护理研究
张敏
《世界中医药》
CAS
2015
1
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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