目的评价基于3D ResUNet的深度学习(DL)颅内动脉瘤自动测量模型对颅内不同长径动脉瘤的检测效能。方法回顾性分析老年颅内动脉瘤患者156例,根据CT血管成像(CTA)检查颅内动脉瘤长径分为小长径组(长径<5 mm)69例和大长径组(长径≥5 mm...目的评价基于3D ResUNet的深度学习(DL)颅内动脉瘤自动测量模型对颅内不同长径动脉瘤的检测效能。方法回顾性分析老年颅内动脉瘤患者156例,根据CT血管成像(CTA)检查颅内动脉瘤长径分为小长径组(长径<5 mm)69例和大长径组(长径≥5 mm)87例,采用数字减影血管造影术(DSA)检查患者的头颅影像资料,由1位高年资影像医师独立盲法阅片,且由另1位高年资医师审核结果。采用DL模型3D ResUNet卷积神经网络实现载瘤血管定位、动脉瘤检出和瘤体长径测量。以DSA为标准,评估DL模型和影像医师检查的准确性、特异性、敏感性、检出率及测量性能。结果DSA、DL模型与影像医师分别对小长径组和大长径组瘤体长径测量值比较,无统计学差异[3.82(3.97,4.01)mm vs 3.76(3.74,3.94)mm vs 3.87(3.72,4.01)mm,8.45(7.82,9.76)mm vs 9.04(8.93,9.97)mm vs 9.12(8.07,10.16)mm,P>0.05]。以DSA检查为标准,影像医师检查瘤体长径的准确性、敏感性、特异性均略高于DL模型(P>0.05)。在小长径组中,DL模型与DSA检查,DL模型与高年资影像医师间的组内相关系数分别为0.705(95%CI:0.683~0.714)、0.929(95%CI:0.876~0.960);在大长径组中,DL模型与DSA检查,DL模型与高年资影像医师间的组内相关系数分别为0.817(95%CI:0.804~0.857)、0.940(95%CI:0.894~0.966)。结论基于DL自动测量模型在颅内动脉瘤的检出敏感性和长径测量效能上接近高年资影像医师的判别水平,可辅助临床医师进行颅内动脉瘤载瘤血管节段检出和瘤体长径测量。展开更多
目的应用心血管磁共振(cardiovascular magnetic resonance,CMR)评价体重指数(body mass index,BMI)对中国成年男性左心结构和功能的影响。方法选取2010年10月~2018年3月行CMR检查的男性体检者共420例,年龄30~50岁,按体重指数(BMI)分为...目的应用心血管磁共振(cardiovascular magnetic resonance,CMR)评价体重指数(body mass index,BMI)对中国成年男性左心结构和功能的影响。方法选取2010年10月~2018年3月行CMR检查的男性体检者共420例,年龄30~50岁,按体重指数(BMI)分为三组,正常体重组(<24 kg/m^(2))164例、超重组(24.0~27.9 kg/m^(2))190例和肥胖组(≥28.0 kg/m^(2))66例。应用1.5T Siemens Magnetom Essenza和GE磁共振扫描仪进行CMR检查,应用CVI^(42)(v5.6.2,Canada)软件包进行心脏结构及功能参数的测量,将乳头肌纳入心肌质量,不计入心室容积;心室容积包含心室流出道,逐层勾画出左室心内膜、心外膜轮廓后计算得出以下参数:左心室舒张末期容积(EDV)、收缩末期容积(ESV)、射血分数(EF)、每搏输出量(SV)、心输出量(CO)、心肌质量(LVM)及经体表面积(BSA)校正的值:EDVI=EDV/BSA、ESVI=ESV/BSA、LVMI=LVM/BSA,左心室心肌质量容积比LVM/EDV。结果CO、LVM、LVM/EDV与BMI呈正相关(P<0.05)。与正常体重组比较,超重组及肥胖组EDV、SV显著增加,超重组EF较正常体重组增大(P<0.05)。经BSA校正,超重组ESVI、LVMI及肥胖组EDVI、ESVI、LVMI均与正常体重组差异有统计学意义(P<0.05),而超重与肥胖组两组间及ESV各组间差异无统计学意义(P=0.42)。结论BMI增加可使EDV、CO、SV、EF及LVM改变,且超重未达肥胖时,即可引起左心室重构、影响左心收缩功能;BSA可校正部分由BMI增加导致的左心结构功能参数改变的差异。展开更多
文摘目的评价基于3D ResUNet的深度学习(DL)颅内动脉瘤自动测量模型对颅内不同长径动脉瘤的检测效能。方法回顾性分析老年颅内动脉瘤患者156例,根据CT血管成像(CTA)检查颅内动脉瘤长径分为小长径组(长径<5 mm)69例和大长径组(长径≥5 mm)87例,采用数字减影血管造影术(DSA)检查患者的头颅影像资料,由1位高年资影像医师独立盲法阅片,且由另1位高年资医师审核结果。采用DL模型3D ResUNet卷积神经网络实现载瘤血管定位、动脉瘤检出和瘤体长径测量。以DSA为标准,评估DL模型和影像医师检查的准确性、特异性、敏感性、检出率及测量性能。结果DSA、DL模型与影像医师分别对小长径组和大长径组瘤体长径测量值比较,无统计学差异[3.82(3.97,4.01)mm vs 3.76(3.74,3.94)mm vs 3.87(3.72,4.01)mm,8.45(7.82,9.76)mm vs 9.04(8.93,9.97)mm vs 9.12(8.07,10.16)mm,P>0.05]。以DSA检查为标准,影像医师检查瘤体长径的准确性、敏感性、特异性均略高于DL模型(P>0.05)。在小长径组中,DL模型与DSA检查,DL模型与高年资影像医师间的组内相关系数分别为0.705(95%CI:0.683~0.714)、0.929(95%CI:0.876~0.960);在大长径组中,DL模型与DSA检查,DL模型与高年资影像医师间的组内相关系数分别为0.817(95%CI:0.804~0.857)、0.940(95%CI:0.894~0.966)。结论基于DL自动测量模型在颅内动脉瘤的检出敏感性和长径测量效能上接近高年资影像医师的判别水平,可辅助临床医师进行颅内动脉瘤载瘤血管节段检出和瘤体长径测量。
