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Logistic回归联合ROC曲线评价CT增强定量值在术前预测胸腺瘤危险度中的诊断价值被引量：4: 1; 作者章婷婷宋文 +1 位作者黄国权余永强《安徽医科大学学报》 CAS 北大核心 2023年第2期315-321,共7页; 目的探讨临床资料、CT定性特征及定量值在术前预测胸腺瘤危险度中的价值。方法回顾性分析经手术病理证实的81例胸腺瘤患者的临床和CT资料,依据病理结果将患者分为低危组和高危组。对两组患者临床资料、CT定性特征和定量值进行组间比较;... 展开更多; 关键词电子计算机断层扫描增强定量值预测胸腺瘤危险度; 在线阅读下载PDF 职称材料

新型冠状病毒肺炎的临床与CT特征初步观察被引量：9: 2; 作者李小虎邱晓辉 +10 位作者张金平曾小松徐启中黄国权贺克武马宜传吴宗山史恒峰袁玉山刘斌余永强《首都医科大学学报》 CAS 北大核心 2020年第2期257-260,共4页; 目的初步探讨新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的临床和胸部电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)影像学表现。方法回顾性分析26例确诊COVID-19患者的临床和胸部CT影像学资料。结果临床表现主要为发热26例(100%),咳嗽21例(80.8%),可... 展开更多; 关键词冠状病毒新型冠状病毒肺炎电子计算机断层扫描; 在线阅读下载PDF 职称材料

胸部病变CT导引下穿刺活检的临床应用被引量：10: 3; 作者汪健文周勤 +1 位作者张章韦永明《介入放射学杂志》 CSCD 2005年第4期418-420,共3页; 关键词 CT导引下胸部病变穿刺活检临床应用价值诊断与鉴别诊断影像学检查诊断正确率定位诊断定性诊断诊断技术穿刺方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的影像组学预测直肠癌T2与T3分期被引量：4: 4; 作者吴树剑俞咏梅 +4 位作者范莉芳张虎陈国仙徐静雅亚胜男《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期84-89,102,共7页; 目的本研究探讨基于MRI轴位高分辨T2WI图像的深度学习(deep learning,DL)影像组学在术前预测直肠癌T2与T3期的价值。材料与方法回顾性分析皖南医学院第一附属医院(弋矶山医院)2018年1月至2022年12月361例经术后病理证实的T2与T3期直肠... 展开更多; 关键词磁共振成像深度学习影像组学机器学习直肠癌; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Logistic回归联合ROC曲线评价CT增强定量值在术前预测胸腺瘤危险度中的诊断价值被引量：4: 1; 作者章婷婷宋文黄国权余永强; 机构安徽医科大学第一附属医院放射科芜湖市第二人民医院放射科; 出处《安徽医科大学学报》 CAS 北大核心 2023年第2期315-321,共7页; 基金国家自然科学基金(编号:81801679)。; 文摘目的探讨临床资料、CT定性特征及定量值在术前预测胸腺瘤危险度中的价值。方法回顾性分析经手术病理证实的81例胸腺瘤患者的临床和CT资料,依据病理结果将患者分为低危组和高危组。对两组患者临床资料、CT定性特征和定量值进行组间比较;采用Logistic单因素和多因素回归分析,寻找预测胸腺瘤危险度的相关因素;对胸腺瘤危险度有预测意义的因素绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线)评估其预测效能。结果低危组62例,高危组19例,两组的最大增强CT值和增强前后CT最大差值差异有统计学意义(P<0.001)。Logistic回归分析显示,最大增强CT值(OR=0.88,95%CI:0.83~0.94)和增强前后CT最大差值(OR=0.92,95%CI:0.88~0.97)为胸腺瘤危险度的独立预测因子(P<0.001)。最大增强CT值的ROC曲线下面积(AUC)为0.884,敏感性为68.4%,特异性为96.8%;增强前后CT最大差值的AUC为0.833,敏感性为89.5%,特异性为72.6%。结论基于增强CT的定量参数有助于术前预测胸腺瘤不同风险分层,最大增强CT值预测效能优于增强前后CT最大差值。; 关键词电子计算机断层扫描增强定量值预测胸腺瘤危险度; Keywords computed tomography enhanced quantitative value prediction pathological grade thymoma; 分类号 R445.4 [医药卫生—影像医学与核医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名新型冠状病毒肺炎的临床与CT特征初步观察被引量：9: 2; 作者李小虎邱晓辉张金平曾小松徐启中黄国权贺克武马宜传吴宗山史恒峰袁玉山刘斌余永强; 机构安徽医科大学第一附属医院放射科亳州市第一人民医院放射科铜陵市人民医院放射科安徽医科大学附属宿州医院放射科安徽医科大学附属巢湖医院放射科芜湖市第二人民医院放射科合肥市第一人民医院放射科蚌埠医学院第一附属医院放射科安徽医科大学附属六安医院安徽医科大学附属安庆医院放射科阜阳市人民医院放射科; 出处《首都医科大学学报》 CAS 北大核心 2020年第2期257-260,共4页; 基金安徽省应急科研攻关项目(20200410702003) 安徽省科技攻关项目(201904a07020060) 安徽省高校自然科学基金重点项目(KJ2018A0197)。; 文摘目的初步探讨新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的临床和胸部电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)影像学表现。方法回顾性分析26例确诊COVID-19患者的临床和胸部CT影像学资料。结果临床表现主要为发热26例(100%),咳嗽21例(80.8%),可伴随肌肉酸痛、胸闷、腹泻或呕吐症状。实验室检查白细胞计数正常15例(57.7%),高于正常4例(15.4%),低于正常7例(26.9%)。淋巴细胞计数减少10例(38.5%)。15例(57.7%)患者C反应蛋白升高。26例COVID-19患者CT表现均有异常,6例(23.1%)表现为单侧肺叶病变,以胸膜下分布为主;20例(76.9%)双侧肺叶受累。6例(23.1%)患者双肺所有肺叶、肺段均受累;局灶性病例中以右肺下叶受累最多见10例(38.5%)。26例COVID-19患者可见下述一种或多种征象:磨玻璃影像(ground glass opacity,GGO)16例(61.5%),以胸膜下分布为主;6例(23.1%)表现为GGO合并局灶实变影;10例(38.5%)为小斑片状边缘模糊密度增高影;7例(26.9%)为大片状实变影;8例(30.8%)可见网格状或纤维条索影;5例(19.2%)患者可见血管束增粗和血管穿行;4例(15.4%)患者可见空气支气管征象;1例(3.8%)患者可见少量胸腔积液,未见纵隔及肺门淋巴结肿大。结论COVID-19的胸部CT表现为多部位、外周、胸膜下、下叶分布的磨玻璃影,可伴有实变,胸腔积液及肿大淋巴结少见,CT检查为该病的早期防控、早期诊断及治疗提供了重要依据。; 关键词冠状病毒新型冠状病毒肺炎电子计算机断层扫描; Keywords coronavirus COVID-19 computed tomography(CT); 分类号 R563.1 [医药卫生—呼吸系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名胸部病变CT导引下穿刺活检的临床应用被引量：10: 3; 作者汪健文周勤张章韦永明; 机构安徽省芜湖市第二人民医院CT室安徽省芜湖市第二人民医院介入放射科; 出处《介入放射学杂志》 CSCD 2005年第4期418-420,共3页; 关键词 CT导引下胸部病变穿刺活检临床应用价值诊断与鉴别诊断影像学检查诊断正确率定位诊断定性诊断诊断技术穿刺方法; Keywords CT guidance Needle biopsy Thoracic disease; 分类号 R814.42 [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影像组学预测直肠癌T2与T3分期被引量：4: 4; 作者吴树剑俞咏梅范莉芳张虎陈国仙徐静雅亚胜男; 机构皖南医学院第一附属医院(弋矶山医院)放射科皖南医学院医学影像学院芜湖市第二人民医院放射科皖南医学院临床医学院; 出处《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期84-89,102,共7页; 基金安徽省高校自然科学基金项目(编号:2022AH051215)。; 文摘目的本研究探讨基于MRI轴位高分辨T2WI图像的深度学习(deep learning,DL)影像组学在术前预测直肠癌T2与T3期的价值。材料与方法回顾性分析皖南医学院第一附属医院(弋矶山医院)2018年1月至2022年12月361例经术后病理证实的T2与T3期直肠癌患者的完整资料,其中T2期100例,T3期261例,按7∶3采用分层抽样将患者随机分为训练集(n=262)与测试集(n=99)。采用单因素与多因素logistic回归分析筛选临床影像特征独立危险因素。利用ResNet-18模型作为DL特征提取的基础模型,分别基于轴位高分辨T2WI图像提取手工影像组学(hand-crafted radiomic,HCR)特征及DL影像组学特征,分别基于临床影像特征、HCR特征、DL特征及三者组合特征利用支持向量机(support vector machine,SVM)、K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)、极端梯度增强机(extreme gradient boosting,XGBoost)三种算法构建12个机器学习模型,采用ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)评价各模型的诊断效能,确定最优模型作为输出模型。结果单因素与多因素logistic回归分析临床影像特征中碳水化合物抗原(carbohydrate antigen 199,CA19-9)[95%置信区间(confidence interval,CI):1.150-1.820,P=0.002]及肿瘤长径(longest diameter,LD)(95%CI:1.159-22.584,P=0.031)为预测T2与T3期直肠癌的独立危险因素,构建的所有模型中组合特征模型效能均高于单独特征模型,训练集XGBoost分类器模型效能最高,AUC为0.998(95%CI:0.995-1.000),作为本研究输出模型。结论基于MRI轴位高分辨T2WI图像的DL影像组学机器学习模型可有效预测直肠癌T2与T3期,其中训练集组合特征的XGBoost分类器模型效能最佳。; 关键词磁共振成像深度学习影像组学机器学习直肠癌; Keywords magnetic resonance imaging deep learning radiomics machine learning rectal cancer; 分类号 R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学] R735.3 [医药卫生—肿瘤]; 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	Logistic回归联合ROC曲线评价CT增强定量值在术前预测胸腺瘤危险度中的诊断价值	章婷婷宋文黄国权余永强	《安徽医科大学学报》 CAS 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	新型冠状病毒肺炎的临床与CT特征初步观察	李小虎邱晓辉张金平曾小松徐启中黄国权贺克武马宜传吴宗山史恒峰袁玉山刘斌余永强	《首都医科大学学报》 CAS 北大核心	2020	9	在线阅读下载PDF 职称材料
3	胸部病变CT导引下穿刺活检的临床应用	汪健文周勤张章韦永明	《介入放射学杂志》 CSCD	2005	10	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度学习的影像组学预测直肠癌T2与T3分期	吴树剑俞咏梅范莉芳张虎陈国仙徐静雅亚胜男	《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料