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胎儿脊髓末端中央管扩张产前超声表现及其转归
1
作者
焦北鱼
李琳
+1 位作者
葛文
陈涛涛
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2024年第11期1651-1654,共4页
目的观察胎儿脊髓末端中央管扩张产前超声表现及其转归。方法回顾性分析8胎产前超声诊断的脊髓末端中央管扩张胎儿,观察超声表现及其转归。结果8胎均见脊髓末端中央管不同程度扩张;之后囊性扩张区在4胎自行消失、1胎范围逐渐增大、1胎...
目的观察胎儿脊髓末端中央管扩张产前超声表现及其转归。方法回顾性分析8胎产前超声诊断的脊髓末端中央管扩张胎儿,观察超声表现及其转归。结果8胎均见脊髓末端中央管不同程度扩张;之后囊性扩张区在4胎自行消失、1胎范围逐渐增大、1胎持续存在且无明显变化,在1胎扩张区末端回声由透声好逐渐变为回声不均,1胎孕晚期囊性扩张结构消失而呈中央管末端整体膨大。出生后6例新生儿查体未见明显异常,其中1例1月龄MRI提示终丝脂肪沉积、1例3月龄MRI提示椎管囊肿及终丝脂肪沉积;2例新生儿查体及MRI提示脊髓拴系综合征、终丝脂肪瘤。结论胎儿脊髓末端中央管扩张产前超声均表现为脊髓圆锥及邻近结构囊性无回声区、边界清晰、透声好,而其转归有所不同。
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关键词
胎儿
脊髓
超声检查
产前
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职称材料
深度学习技术在胎儿超声心动图图像自动识别中的应用
被引量：
7
2
作者
罗刚
泮思林
+4 位作者
乔思波
庞善臣
陈涛涛
孙玲玉
董玉坤
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2022年第14期1830-1833,共4页
目的探讨深度学习技术在胎儿超声心动图图像自动识别中应用的可行性。方法对YOLOv4模型进行改进,引入多级残差混合注意力机制模块(MRHAM),建立MRHAM-YOLOv4-Slim模型。选取青岛大学附属妇女儿童医院收集的2000张标准胎儿超声心动图四腔...
目的探讨深度学习技术在胎儿超声心动图图像自动识别中应用的可行性。方法对YOLOv4模型进行改进,引入多级残差混合注意力机制模块(MRHAM),建立MRHAM-YOLOv4-Slim模型。选取青岛大学附属妇女儿童医院收集的2000张标准胎儿超声心动图四腔心切面图片建立实验数据集,将MRHAM-YOLOv4-Slim与多种学习模型进行图像识别的分析比较,验证该模型的有效性。结果本研究建立的学习模型能够更精确识别图像中的心腔结构,准确率为0.85,召回率为0.92,F1分数为0.88,平均精度为0.910。该模型具体识别左心房、右心房、左心室和右心室的准确度分别为0.87、0.93、0.86和0.89。结论本研究建立MRHAM-YOLOv4-Slim模型性能优越,可更准确的识别四腔心切面中心腔结构,接近超声医师识别水平,为人工智能在胎儿超声心动步图中的进一发展奠定基础。
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关键词
深度学习
人工智能
胎儿
超声心动描记术
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职称材料
题名
胎儿脊髓末端中央管扩张产前超声表现及其转归
1
作者
焦北鱼
李琳
葛文
陈涛涛
机构
青岛大学
附属
妇女儿童
医院
产
科
超声
科
青岛大学
附属
妇女儿童
医院
医学影像
科
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2024年第11期1651-1654,共4页
文摘
目的观察胎儿脊髓末端中央管扩张产前超声表现及其转归。方法回顾性分析8胎产前超声诊断的脊髓末端中央管扩张胎儿,观察超声表现及其转归。结果8胎均见脊髓末端中央管不同程度扩张;之后囊性扩张区在4胎自行消失、1胎范围逐渐增大、1胎持续存在且无明显变化,在1胎扩张区末端回声由透声好逐渐变为回声不均,1胎孕晚期囊性扩张结构消失而呈中央管末端整体膨大。出生后6例新生儿查体未见明显异常,其中1例1月龄MRI提示终丝脂肪沉积、1例3月龄MRI提示椎管囊肿及终丝脂肪沉积;2例新生儿查体及MRI提示脊髓拴系综合征、终丝脂肪瘤。结论胎儿脊髓末端中央管扩张产前超声均表现为脊髓圆锥及邻近结构囊性无回声区、边界清晰、透声好,而其转归有所不同。
关键词
胎儿
脊髓
超声检查
产前
Keywords
fetus
spinal cord
ultrasonography,prenatal
分类号
R714.53 [医药卫生—妇产科学]
R445.1 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
深度学习技术在胎儿超声心动图图像自动识别中的应用
被引量：
7
2
作者
罗刚
泮思林
乔思波
庞善臣
陈涛涛
孙玲玉
董玉坤
机构
青岛大学
附属
妇女儿童
医院
心脏中心
青岛大学附属妇女儿童医院超声科
中国石油
大学
(华东)计算机
科
学与技术学院
出处
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2022年第14期1830-1833,共4页
基金
国家自然科学基金(编号:81970249)
泰山学者工程资助(编号:2018)。
文摘
目的探讨深度学习技术在胎儿超声心动图图像自动识别中应用的可行性。方法对YOLOv4模型进行改进,引入多级残差混合注意力机制模块(MRHAM),建立MRHAM-YOLOv4-Slim模型。选取青岛大学附属妇女儿童医院收集的2000张标准胎儿超声心动图四腔心切面图片建立实验数据集,将MRHAM-YOLOv4-Slim与多种学习模型进行图像识别的分析比较,验证该模型的有效性。结果本研究建立的学习模型能够更精确识别图像中的心腔结构,准确率为0.85,召回率为0.92,F1分数为0.88,平均精度为0.910。该模型具体识别左心房、右心房、左心室和右心室的准确度分别为0.87、0.93、0.86和0.89。结论本研究建立MRHAM-YOLOv4-Slim模型性能优越,可更准确的识别四腔心切面中心腔结构,接近超声医师识别水平,为人工智能在胎儿超声心动步图中的进一发展奠定基础。
关键词
深度学习
人工智能
胎儿
超声心动描记术
Keywords
deep learning
artificial intelligence
fetus
echocardiography
分类号
R445.1 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
胎儿脊髓末端中央管扩张产前超声表现及其转归
焦北鱼
李琳
葛文
陈涛涛
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
深度学习技术在胎儿超声心动图图像自动识别中的应用
罗刚
泮思林
乔思波
庞善臣
陈涛涛
孙玲玉
董玉坤
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2022
7
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0
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