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2020年 39卷 4期
刊出日期:2020-08-20
论著
综述
简讯
目录
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383
目录
2020 Vol. 39 (4): 383-384 [
摘要
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论著
385
数据驱动的三叉神经纤维束自动分割算法
金儿, 冯远静, 曾庆润, 陈余凯, 黄胜威, 阮林辉
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.04.001
目前三叉神经的纤维跟踪成像过程中普遍存在人工依赖性问题,主要包括人工绘制感兴趣区域(ROI)及手动筛选目标纤维束,导致结果的不确定性和数据误差。针对此类问题,提出一种数据驱动的三叉神经纤维自动分割算法。利用多组大脑样本的纤维数据,建立数据驱动的纤维聚类图谱,实现新样本纤维数据的自动分割,直接得到三叉神经纤维束。在实验中,选择25组青年健康人的数据作为样本数据。首先,利用FSL软件分割工具提取脑干作为ROI,进行确定性纤维跟踪。其次,通过对20组纤维数据进行多样本配准和谱聚类,创建数据驱动的纤维聚类图谱。根据三叉神经细小的特点,在建立纤维图谱过程中,通过对脑干纤维束进行二次分类来标注三叉神经纤维束。最后,选择5组青年健康人的新样本数据,将其脑干纤维数据应用纤维图谱自动分割得到三叉神经纤维束,并计算同一样本数据的自动分割结果与手动分割结果之间的加权Dice系数。结果显示,所提出的方法成功分割5组数据的三叉神经纤维束,而传统人工方法成功识别4组三叉神经纤维束,两者结果之间的加权Dice系数分别为0.865,0.939,0.824,0.942。该方法可以有效避免人为因素的影响,提高神经外科医生与颅神经研究者的工作效率。
2020 Vol. 39 (4): 385-393 [
摘要
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394
基于深度学习的2D/3D医学图像配准研究
陈向前, 郭小青, 周钢, 樊瑜波, 王豫
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.04.002
2D/3D配准在临床诊断和手术导航规划中有着广泛的应用,可解决医学图像领域中不同维度图像存在信息缺失的问题,能辅助医生在术中精准定位患者的病灶。常规的2D/3D配准方法主要依赖于图像的灰度进行配准,但非常耗时,不利于临床实时性的需求,并且配准过程中容易陷入局部最优值。提出用深度学习的方法来解决2D/3D医学图像配准问题。采用一个基于深度学习的卷积神经网络,通过网络对数字影像重建技术(DRR)进行训练并自动学习图像特征,预测X光图像所对应的参数,从而实现配准。以人体骨盆的模型骨为实验对象,根据骨盆的CT数据生成36000张DRR图像作为训练集,同时通过C臂采集模型骨的50张X光图像作为验证。结果显示,深度学习算法在相关系数、归一化互信息、欧式距离3个精度评价指标上的测试值分别为0.82±0.07、0.32±0.03、61.56±10.91,而常规2D/3D算法对应的测试值分别为0.79±0.07、0.29±0.03、37.92±7.24,说明深度学习算法的配准精度优于常规2D/3D算法的配准精度,且不存在陷入局部最优值的问题。同时,深度学习的配准时间约为0.03s,远低于常规2D/3D配准的时间,可满足临床对于实时配准的需求,未来将进一步开展临床数据的2D/3D配准研究。
2020 Vol. 39 (4): 394-403 [
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404
基于新型特征和特征袋模型的内窥镜大肠病变辅助诊断
杨建军, 常丽萍, 李胜, 朱霆威, 何熊熊
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.04.003
息肉和溃疡性结肠炎(溃结)是常见的大肠疾病。然而在进行内窥镜检查时,会产生大量图像。为了提高诊断效率和准确率,研究用于内窥镜大肠病变自动检测的计算机辅助诊断系统是十分必要的。考虑到内窥镜图像的特点,提出一种新型的颜色纹理特征,即局部颜色差异直方图(LCDH),并在特征提取阶段提取图像块的LCDH特征,对内窥镜图像进行表示;然后结合特征袋(Bof)模型,使用局部约束线性编码(LLC)和空间金字塔匹配(SPM)方法,将局部特征转化为更高层级的图像表示;最后,使用支持向量机(SVM)进行分类。对公开的Kvasir数据集进行实验,从原始数据中剔除部分劣质图像并进行5折交叉验证:实验1对数据集中800例正常样本和800例病变样本进行二分类,分类准确性、灵敏性和特异性分别达到97.88%,98.00%和97.75%;实验2对数据集中的1000例正常样本、770例息肉和780例UC样本进行多分类,其中对息肉和UC的识别率分别达到92.34%和93.08%。实验结果表明,所提出的方法在准确率和运行效率上均优于传统方法,能够为大肠疾病的辅助诊断提供有价值的帮助。
2020 Vol. 39 (4): 404-412 [
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413
基于浅层与深层特征融合的胃癌前疾病识别
潘燕七, 陈睿, 张旭, 章鑫森, 刘济全, 胡伟玲, 段会龙, 姒建敏
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.04.004
胃癌前疾病识别对降低癌变风险及胃癌发病率具有重要意义。提出一种基于胃镜图像浅层特征与深层特征融合的胃癌前疾病识别方法。首先,根据胃镜图像性质,手工设计75维浅层特征,包含图像的直方图特征、纹理特征以及高阶特征;然后,基于构建的Resnet、GoogLe Net等卷积神经网络,在其输出层前添加一个全连接层作为图像的深层特征,为保证特征权重一致,全连接层的神经元数目设计为75维;最后,串联图像的浅层与深层特征,使用机器学习分类器,识别胃息肉、胃溃疡和胃糜烂等3类胃癌前疾病。对每种疾病收集了380张图像,并以4:1的比例划分为训练集和测试集,然后基于该数据集,分别采用传统机器学习、深度学习、特征融合等3种方法进行模型训练和测试。模型在测试集上的结果显示,所提出的特征融合方法识别准确率高达95.18%,优于传统的机器学习方法(74.12%)和深度学习方法(92.54%)。所提出的方法能够充分利用浅层特征与深层特征,为医生提供临床决策支持以辅助胃癌前疾病诊断。
2020 Vol. 39 (4): 413-421 [
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422
基于自编码器和隐马尔可夫模型的睡眠呼吸暂停检测方法
覃恒基, 刘官正
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.04.005
阻塞性睡眠呼吸暂停容易引发心血管并发症。作为睡眠呼吸暂停诊断的金标准,多导睡眠仪的检测费用昂贵且影响患者睡眠质量。鉴于心肺高度耦合,心电信号已被广泛应用于睡眠呼吸暂停检测中。然而,大多数基于心电信号的研究专注于人工特征的设计,依赖于专家先验知识。基于深度学习的方法能够减少特征提取过程中的人为因素。提出一种基于自编码器和隐马尔可夫模型的睡眠呼吸暂停检测方法。首先,利用栈式稀疏自编码器,直接从RR间期序列中进行半监督特征学习,先在预训练阶段进行无监督学习,随后在微调阶段引入标签进行有监督学习。然后,构建支持向量机和人工神经网络,分别结合隐马尔可夫模型之后,组成决策融合分类器,隐马尔可夫模型引入片段之间的时间依赖性,决策融合可整合不同分类器之间的优势。基于Physio Net的apnea-ECG数据库70例整夜睡眠数据,实验结果显示:阻塞性睡眠呼吸暂停片段识别准确率、敏感性和特异性分别为84.7%、88.9%和82.1%,个体识别准确率达到100%。基于自编码器的特征提取方法相较于特征工程,能够降低先验知识限制,使特征提取过程更加自动化、智能化。此外,决策融合分类器相较于单一分类器,不仅可提升片段识别准确率,而且能缓解识别结果中敏感性和特异性之间的不平衡性。
2020 Vol. 39 (4): 422-431 [
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432
基于心率变异性分析的睡眠分期算法研究和验证
郑捷文, 张悦舟, 兰珂, 刘晓莉, 张政波, 俞梦孙
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.04.006
为实现睡眠分期,为穿戴式生理参数监测技术在慢病监测领域的应用提供技术支撑,发展基于心率变异性和支持向量机模型的睡眠分期算法。从心率时间间期序列中提取时域、频域和非线性等86个特征,将多导睡眠图仪的三分类结果(醒、快速眼动期、非快速眼动期)作为“金标准”,采用支持向量机作为多分类器模型;为保证训练集数据质量,使用开放睡眠数据库SHHS中由专家确认挑选的67例PSG样本作为训练集,实现特征筛选和模型参数训练。为验证模型的泛化性能,从SHHS数据库中进一步随机提取939例PSG样本,对模型性能进行测试。睡眠分期模型在训练集上的五折交叉验证的准确率为84.00%±1.33%,卡帕系数为0.70±0.03;在939例测试集上的准确率为76.10%±10.80%,卡帕系数为0.57±0.15。剔除RR间期异常(110例)和明显睡眠结构异常(29例)的样本后,测试集(800例)的准确率为82.00%±5.60%,卡帕系数为0.67±0.14。所提出的基于心率变异性分析的睡眠分期算法具有较高的准确性,大样本人群测试结果表明,该模型具有较好的普适性。
2020 Vol. 39 (4): 432-439 [
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440
基于贝叶斯网络的临床信息模型检索方法研究:以HL7 V3为例
黄晓硕, 杨林, 李姣
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.04.007
临床信息模型的可复用性是实现健康医疗信息互联互通和共享的重要基础,检索并识别出临床信息模型中可复用的对象是提高复用性的一种有效途径。以HL7.org发布的HL7V32017标准版本为研究对象,应用扩展的4层贝叶斯网络表征该临床信息模型,在简单贝叶斯网络的基础上增加分层消息描述(HMD)之间语义相似性的扩展层,通过网络的逐层概率推演识别出可复用的临床信息模型。实验设计“就诊预约”、“实验室结果”和“病人实体”等3个检索任务,并应用平均精度均值MAP、平均精度AP和截止点准确率等3个指标以评价检索方法的性能。最终构建含有3428个节点和22646条边的4层贝叶斯网络,自上而下依次为数据元素层、HMD层、重复的HMD层和消息类型层,各层节点数量分别为2177、422、422和407。检索结果显示,MAP值达到了0.382,在第3、第5和第10截止点的平均准确率分别达到77.8%、60.0%和46.7%;该方法不仅可以检索出通用型和领域型两类可复用模型,还能够发现临床语义切实相关的对象(例如检索“就诊预约”时返回的“预约更新通知”对象)。所提出的方法将有助于提高HL7V3信息模型的复用性,并促进临床信息标准的国际化建设,同时对其他临床信息模型检索方法的优化和改进存在一定的借鉴意义。
2020 Vol. 39 (4): 440-448 [
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449
基于多层修饰电极在便携式恒电位仪系统中的电化学算法优化
徐莹, 张海靖, 代燕, 王旭, 陈扬孜, 杨勇
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.04.008
为了对多层修饰电极所引起的测量曲线基线偏移进行快速校准,设计一型便携式恒电位仪系统用于基于多层修饰电极的大肠杆菌检测,并提出一种基于多层修饰电极在便携式恒电位仪中的电化学优化算法。首先使用小波算法,通过选择分解层数及阈值,去除检测中的基础噪声干扰;然后使用基线和峰位置校准及重构算法,通过峰位置及基线斜率计算,去除电极修饰中间过程中因多修饰层变化而偏移的特异性误差,基于峰高不变的前提重构和优化循环伏安曲线。结果表明,系统测量下限可达微安(10
-6
A)及以下量级,应用该算法后信噪比提高了30%以上,峰位置校准误差控制在1.23%以下,可达到较好的去噪和校准效果。随着国内外基于复杂修饰材料的电化学生物传感检测技术的发展,该算法因其可将测量结果与电极修饰层一一对应、具有快速定性的纵向比较和横向预判优势,将在食品安全领域的电化学快速定量检测中得到广泛应用。
2020 Vol. 39 (4): 449-458 [
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459
伴椎动脉高跨的Ⅱ型齿状突骨折后路寰枢椎固定术的有限元分析
董自强, 赵改平, 毕厚海, 赵庆华, 王宏杰
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.04.009
研究伴枢椎单侧椎动脉高跨的Ⅱ型齿状突骨折采用两种组合后路寰枢椎内固定术式治疗的生物力学特性,分析上颈椎的稳定性和内固定植入椎板螺钉、椎弓根螺钉和C2pars螺钉的应力分布情况。基于人体颈椎Ⅱ型齿状突骨折的CT图像数据,结合有限元前处理软件,依据临床手术方案,建立上颈椎两种组合后路寰枢椎内固定模型:一种是单侧枢椎椎板螺钉(C2TL)+寰枢椎椎弓根螺钉(C1PS、C2PS)固定(C1PS-C2TL+PS模型),另一种是单侧C2pars螺钉+寰枢椎椎弓根螺钉固定(C1PS-C2pars+PS模型),分析两种固定模型在屈伸、侧弯和旋转工况下的关节活动度和内固定植入器械的应力分布情况。结果表明,伴椎动脉高跨Ⅱ型齿状突骨折在后路寰枢椎两种固定术式中,C1PS-C2TL+PS模型在屈伸、侧弯和旋转工况下寰枢关节的关节活动度比骨折模型分别减小92.71%、91.28%、95.89%,C1PS-C2pars+PS模型分别减小89.50%、94.77%、92.72%,表明椎体固定节段的刚度都显著提高。此外,C1PS-C2pars+PS模型在前屈和后伸运动时,枢椎螺钉的根部和连接棒下部出现明显的应力集中,最大应力值分别为179.9和167.6MPa,比C1PS-C2TL+PS模型分别增大55.1和52.2MPa。C2pars螺钉在不同工况下最大应力值的变化幅度比较显著,最大值为前屈工况的123.7MPa,比C2TL最大应力值增大21.4MPa。伴椎动脉高跨的Ⅱ型齿状突骨折采用C1PS-C2TL+PS和C1PS-C2pars+PS两种固定术式,均能有效地提高寰枢椎的刚度,前者在屈伸和旋转时具有更好的稳定性,C1PS-C2TL+PS内固定术式在结构和应力分布上更加合理,结果可为伴椎动脉高跨Ⅱ型齿状突骨折内固定术式的研究提供一定的理论依据。
2020 Vol. 39 (4): 459-465 [
摘要
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466
基于光学成像的HeLa细胞摄取二氧化硅包覆的金纳米棒及细胞内定位
桑想, 王柯欣, 肖双煌, 杨洪钦, 彭亦如, 陈建玲
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.04.010
金纳米棒具有独特的光学特性和较高的光热转换效率,被广泛应用于生物医学成像和治疗等方面的研究中。金纳米棒用于临床治疗时,其与细胞的相互作用是研究的关键问题。研究二氧化硅包覆的金纳米棒的HeLa细胞毒性,采用双光子成像技术,观察二氧化硅包覆的金纳米棒与HeLa细胞共孵育不同时间(4、8、12、24h)时,HeLa细胞对二氧化硅包覆的金纳米棒摄取量,以及二氧化硅包覆的金纳米棒进入细胞后在细胞内的分布。研究发现,二氧化硅包覆的金纳米棒的HeLa细胞毒性具有时间和浓度依赖性,且培养液中的血清可降低二氧化硅包覆的金纳米棒的细胞毒性。二氧化硅包覆的金纳米棒与HeLa细胞共孵育12h,除了二氧化硅包覆的金纳米棒浓度高达1250μg/mL时无血清培养的二氧化硅包覆的金纳米棒的细胞成活率才降至85%左右,其他条件下的细胞存活率都接近100%;二氧化硅包覆的金纳米棒与HeLa细胞共孵育24h、二氧化硅包覆的金纳米棒浓度为50μg/mL时,有无血清培养的细胞成活率分别为99.0%和85.1%,而当二氧化硅包覆的金纳米棒浓度升高至1250μg/mL时,有无血清培养的细胞成活率分别降至58.3%和31.2%。培养液中的血清会抑制HeLa细胞对二氧化硅包覆的金纳米棒的摄取,且细胞摄取二氧化硅包覆的金纳米棒的量存在时间依赖性。二氧化硅包覆的金纳米棒与HeLa细胞共孵育12和24h后观察,发现二氧化硅包覆的金纳米棒进入到HeLa细胞后主要聚集在溶酶体,并没有进入线粒体。该研究将为今后金纳米棒用于子宫颈癌的成像和治疗提供参考。
2020 Vol. 39 (4): 466-472 [
摘要
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综述
473
深度学习在微创手术视频分析中的应用研究综述
史攀, 赵子健
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.04.011
深度学习理论在微创手术视频分析中的应用日趋广泛,在微创手术工具检测与跟踪、微创手术工具存在检测和微创手术流程识别等领域已取得令人瞩目的成果。从长远来看,对微创手术视频内容进行细致分析,不但可以自动识别正在进行的微创手术任务,而且可以用来提醒临床医生注意可能出现的并发症。近年来,随着技术的不断发展,深度学习在微创手术视频分析中的应用已取得很大的进展。首先系统阐述微创手术视频分析的意义、难点和相关技术内容,重点介绍深度学习算法的优势;然后总结近年来深度学习在微创手术工具检测与跟踪、微创手术工具存在检测及微创手术流程识别等领域取得的研究成果,在微创手术视频分析的不同领域基于算法特点进行分类总结,并对不同算法进行比较评价;最后,对微创手术视频分析未来的发展方向进行展望。
2020 Vol. 39 (4): 473-484 [
摘要
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485
基于MRI的合成CT生成方法综述
菅影超, 付东山, 王伟
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.04.012
放射治疗是治疗肿瘤的重要手段之一,而CT是目前放射治疗的主要基准影像。与CT相比,MRI具有良好的软组织对比度,且对人体完全无害,近年来也越来越会多地被用于软组织的勾画以及引导放射治疗。由于CT扫描的电离辐射影响患者的健康,同时扫描CT和MRI加重患者的经济负担,CT和MRI的配准融合会引入系统误差等弊端,所以仅使用MRI的放射治疗受到研究者的广泛关注。然而,由于MRI与电子密度无联系,不能直接用于剂量计算以及基于X光的患者摆位验证,因此需要研究相关算法,根据MRI图像得到患者组织的电子密度信息或者HU值,即生成合成CT或伪CT。将生成合成CT或伪CT的方法分为3类:基于体素、基于图谱和混合的方法。根据所应用的方法,对序列图像、应用数量以及解剖部位等进行总结和分析。该研究是放射治疗中一个崭新的方向,既可避免使用传统CT带来的电离辐射,又可以应用高分辨率的MRI影像对肿瘤进行监测,使患者得到更精确的放射治疗。
2020 Vol. 39 (4): 485-492 [
摘要
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493
用于骨组织再生的仿生骨膜的研究进展
刘来俊, 张宇, 李超婧, 毛吉富, 王富军, 王璐
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.04.013
骨膜是一种覆盖在皮质骨外表面(除关节外)高度血管化的结缔组织膜,富含多种骨类细胞及生长因子,在骨组织的发育和再生中起重要作用。然而,由于可用的健康骨膜数量有限,临床治疗由创伤、肿瘤和先天性疾病引起的临界尺寸的骨缺损仍面临重大挑战,这为开发具有与天然骨膜相似结构和功能的骨膜替代物(仿生骨膜)提供动力。综述仿生骨膜在宏观和微观水平上的性能研究现状,包括生物安全性、功能梯度性、机械稳定性、生物活性及临床可操作性。列举4种基于不同原理的仿生骨膜成型方法,并探讨各类成型方法的主要缺陷,以期为开发性能更加优异的仿生骨膜提供参考。
2020 Vol. 39 (4): 493-503 [
摘要
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简讯
504
多波束超声技术治疗乳腺癌临床效果的研究
戚晓东, 刘兴华, 冯立辉, 梁爽, 杨子彬, 倪光南, 曾梓恒
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.04.014
研究多波束超声技术对乳腺癌患者的治疗方案,通过光镜和透射电镜评估治疗效果。采用束波刀-E10设备进行临床试验,对22名早期乳腺癌患者进行多波束超声治疗,并对治疗区域的癌细胞进行光镜和电镜检测。实验结果表明,22名患者接受治疗后,在超声影像下可见肿瘤组织局部回声增强;在光镜下21名患者(95.5%)病灶处显示大片坏死,1名患者(4.5%)可见部分病灶坏死;在电镜下21名患者(95.5%)病灶处显示全部癌细胞破裂死亡,1名患者病灶处部分癌细胞结构尚存。多束超声汇聚焦点作用于病灶,可使乳腺癌细胞发生崩解性坏死。
2020 Vol. 39 (4): 504-507 [
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508
高剂量低频健侧重复经颅磁刺激对脑梗死后上肢运动功能的影响
王玉琴, 吕铭新, 刘双洁, 梁军军, 李婷婷
DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2020.04.015
探讨高剂量低频健侧重复经颅磁刺激对脑梗死后上肢运动功能的影响。108例脑梗死后上肢运动功能障碍患者随机分为伪刺激组(
n
=36)、常规组(
n
=36)、高剂量组(
n
=36)。三组均接受常规药物治疗和康复训练,伪刺激组给予假rTMS,常规组给予低频健侧rTMS,1次/d,高剂量组给予低频健侧rTMS,2次/d,均治疗4周。比较三组治疗前后运动诱发电位(MEPs)潜伏期和波幅、Fugl-Meyer评定量表上肢部分(FMA-UE)评分、改良Barthel指数评定量表(MBI)评分,记录各组不良反应发生情况。结果表明,三组治疗后MEPs波幅与治疗前比较显著增加(
P
<0.05),但高剂量组增加程度高于伪刺激组和常规组(
P
<0.05)。三组治疗后FMA-UE评分、MBI评分与治疗前比较显著增高(
P
<0.05),但高剂量组治疗后FMA-UE评分、MBI评分高于伪刺激组和常规组(
P
<0.05),而常规组治疗后FMA-UE评分、MBI评分高于伪刺激组(
P
<0.05)。所有患者均未发生严重不良反应。高剂量低频健侧rTMS能够更有效地改善脑梗死后上肢运动功能。
2020 Vol. 39 (4): 508-512 [
摘要
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