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MRI三维重建联合头皮标记在颅内病变患者术前定位中的应用
1
作者
胡涛
赵艺涵
+3 位作者
崔景霖
王岩荣
张甜甜
包权
《分子影像学杂志》
2025年第5期627-632,共6页
目的探讨基于MRI三维重建联合头皮标记在颅内病变患者术前定位的应用价值。方法前瞻性纳入牡丹江医学院附属红旗医院2022年6月~2024年4月术前诊断为颅内占位性病变并拟行手术的20例患者,采用3D Slicer软件重建颅内占位性病变及头皮标记...
目的探讨基于MRI三维重建联合头皮标记在颅内病变患者术前定位的应用价值。方法前瞻性纳入牡丹江医学院附属红旗医院2022年6月~2024年4月术前诊断为颅内占位性病变并拟行手术的20例患者,采用3D Slicer软件重建颅内占位性病变及头皮标记物三维模型,根据病变模型所在维生素E矩阵中的范围,在患者头皮上表面勾画病变范围。观察占位性病变是否暴露在切口或骨窗范围之内。术中2名神经外科手术医生观察术前定位准确性、所测深度、大小及范围与术中结果是否一致。比较二维公式计算得出的体积、三维重建计算得出的体积、术后病理体积之间的差异。结果20例患者均顺利完成手术,19例定位准确,1例定位出现偏差。其中脑脓肿2例,胶质瘤3例,脑膜瘤11例,血管外皮瘤2例,转移瘤1例,海绵状血管瘤1例。2位神经外科医生对术前定位准确性、所测深度、大小及范围与术中结果的一致性评估结果显示,Kappa系数分别为0.613、0.835、0.701。二维公式计算得出整体病变体积和三维重建计算得出整体病变体积的差异无统计学意义(P>0.05),整体病变体积和术后病理体积的差异无统计学意义(P>0.05),三维重建得出整体病变体积和术后病理体积的差异有统计学意义(P<0.05)。其中形态规则组14例中,二维公式和三维重建计算得出病变体积的差异无统计学意义(P>0.05);形态不规则组6例中,二维公式和三维重建计算得出病变体积的差异有统计学意义(P<0.05)。结论磁共振三维重建联合头皮标记在术前颅内占位性病变定位的临床应用中,该技术定位准确、操作简单、方便、实用,有助于神经外科医生设计手术入路,减小颅骨开窗直径、减少颅内损伤和改善患者预后提供依据。
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关键词
磁共振
三维重建
头皮标记
颅内占位性病变
术前定位
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职称材料
基于可解释性机器学习的心力衰竭并发急性肾损伤生存预后模型研究
2
作者
王鑫宇
江洁
+1 位作者
陈广新
胡明成
《中国医药科学》
2025年第10期4-10,共7页
目的本研究旨在开发并验证一种基于可解释性机器学习的心力衰竭(HF)并发急性肾损伤(AKI)患者住院期间全因死亡风险预测模型。方法研究数据来源于MIMIC-IV数据库,纳入9987例ICU住院患者,通过国际疾病分类编码(ICD-9/10)筛选HF合并AKI病...
目的本研究旨在开发并验证一种基于可解释性机器学习的心力衰竭(HF)并发急性肾损伤(AKI)患者住院期间全因死亡风险预测模型。方法研究数据来源于MIMIC-IV数据库,纳入9987例ICU住院患者,通过国际疾病分类编码(ICD-9/10)筛选HF合并AKI病例。采用多重插补处理缺失数据,结合Lasso回归与BorutaShap算法进行特征筛选,最终确定13个关键预测因子,包括查尔森合并症指数、急性生理与慢性健康评分、住院时长等。本研究比较了10种机器学习模型(如XGBoost、随机森林、逻辑回归等)。结果随机森林、梯度提升机和XGBoost的AUC最佳(0.78);XGBoost准确率最高(71.76%),F1得分最优(75.00%);决策树特异度最突出(90.80%);梯度提升机灵敏度最佳(78.03%)。SHAP分析表明,查尔森合并症指数、急性生理与慢性健康评分及呼吸率是影响死亡风险的核心因素。研究进一步揭示了特定亚群体中特征重要性的动态差异,例如住院时长与胆红素评分在局部预测中的突出作用。基于模型结果,开发了在线风险评估平台,为临床医生提供个体化风险概率,支持早期干预决策。结论本研究通过可解释性机器学习模型,为HF并发AKI患者的预后管理提供了精准工具,为临床提供辅助决策。
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关键词
心力衰竭
急性肾损伤
机器学习
可解释性分析
生存预后模型
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职称材料
题名
MRI三维重建联合头皮标记在颅内病变患者术前定位中的应用
1
作者
胡涛
赵艺涵
崔景霖
王岩荣
张甜甜
包权
机构
牡丹江
医科
大学
影像学院
牡丹江医科大学附属红旗医院磁共振科
出处
《分子影像学杂志》
2025年第5期627-632,共6页
基金
牡丹江医科大学研究生导师科研专项计划(YJSZX2022130)。
文摘
目的探讨基于MRI三维重建联合头皮标记在颅内病变患者术前定位的应用价值。方法前瞻性纳入牡丹江医学院附属红旗医院2022年6月~2024年4月术前诊断为颅内占位性病变并拟行手术的20例患者,采用3D Slicer软件重建颅内占位性病变及头皮标记物三维模型,根据病变模型所在维生素E矩阵中的范围,在患者头皮上表面勾画病变范围。观察占位性病变是否暴露在切口或骨窗范围之内。术中2名神经外科手术医生观察术前定位准确性、所测深度、大小及范围与术中结果是否一致。比较二维公式计算得出的体积、三维重建计算得出的体积、术后病理体积之间的差异。结果20例患者均顺利完成手术,19例定位准确,1例定位出现偏差。其中脑脓肿2例,胶质瘤3例,脑膜瘤11例,血管外皮瘤2例,转移瘤1例,海绵状血管瘤1例。2位神经外科医生对术前定位准确性、所测深度、大小及范围与术中结果的一致性评估结果显示,Kappa系数分别为0.613、0.835、0.701。二维公式计算得出整体病变体积和三维重建计算得出整体病变体积的差异无统计学意义(P>0.05),整体病变体积和术后病理体积的差异无统计学意义(P>0.05),三维重建得出整体病变体积和术后病理体积的差异有统计学意义(P<0.05)。其中形态规则组14例中,二维公式和三维重建计算得出病变体积的差异无统计学意义(P>0.05);形态不规则组6例中,二维公式和三维重建计算得出病变体积的差异有统计学意义(P<0.05)。结论磁共振三维重建联合头皮标记在术前颅内占位性病变定位的临床应用中,该技术定位准确、操作简单、方便、实用,有助于神经外科医生设计手术入路,减小颅骨开窗直径、减少颅内损伤和改善患者预后提供依据。
关键词
磁共振
三维重建
头皮标记
颅内占位性病变
术前定位
Keywords
magnetic resonance
3D reconstruction
scalp marker
intracranial space-occupying lesion
preoperative localization
分类号
R651.1 [医药卫生—外科学]
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职称材料
题名
基于可解释性机器学习的心力衰竭并发急性肾损伤生存预后模型研究
2
作者
王鑫宇
江洁
陈广新
胡明成
机构
牡丹江
医科
大学
医学影像学院
黑龙江省
牡丹江
市林业
医院
感染
科
牡丹江医科大学附属红旗医院磁共振科
出处
《中国医药科学》
2025年第10期4-10,共7页
基金
黑龙江省省属高校科研基本业务费科研项目(2024-KYYWF-0474)。
文摘
目的本研究旨在开发并验证一种基于可解释性机器学习的心力衰竭(HF)并发急性肾损伤(AKI)患者住院期间全因死亡风险预测模型。方法研究数据来源于MIMIC-IV数据库,纳入9987例ICU住院患者,通过国际疾病分类编码(ICD-9/10)筛选HF合并AKI病例。采用多重插补处理缺失数据,结合Lasso回归与BorutaShap算法进行特征筛选,最终确定13个关键预测因子,包括查尔森合并症指数、急性生理与慢性健康评分、住院时长等。本研究比较了10种机器学习模型(如XGBoost、随机森林、逻辑回归等)。结果随机森林、梯度提升机和XGBoost的AUC最佳(0.78);XGBoost准确率最高(71.76%),F1得分最优(75.00%);决策树特异度最突出(90.80%);梯度提升机灵敏度最佳(78.03%)。SHAP分析表明,查尔森合并症指数、急性生理与慢性健康评分及呼吸率是影响死亡风险的核心因素。研究进一步揭示了特定亚群体中特征重要性的动态差异,例如住院时长与胆红素评分在局部预测中的突出作用。基于模型结果,开发了在线风险评估平台,为临床医生提供个体化风险概率,支持早期干预决策。结论本研究通过可解释性机器学习模型,为HF并发AKI患者的预后管理提供了精准工具,为临床提供辅助决策。
关键词
心力衰竭
急性肾损伤
机器学习
可解释性分析
生存预后模型
Keywords
Heart failure
Acute kidney injury
Machine learning
Interpretability analysis
Survival prognosis model
分类号
R575.5 [医药卫生—消化系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
MRI三维重建联合头皮标记在颅内病变患者术前定位中的应用
胡涛
赵艺涵
崔景霖
王岩荣
张甜甜
包权
《分子影像学杂志》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于可解释性机器学习的心力衰竭并发急性肾损伤生存预后模型研究
王鑫宇
江洁
陈广新
胡明成
《中国医药科学》
2025
0
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职称材料
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