简介：

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简介：摘要目的开发和验证基于眼底照片影像组学特征的糖尿病足分类预测模型。方法回顾性收集2011年12月至2018年12月在南方医院诊断为2型糖尿病患者眼底照片共2 035张[糖尿病足(DF)患者282张，糖尿病(DM)患者1 753张]，采用计算机随机数按7∶3将所有眼底照片随机分成训练集(1 424张)与测试集(611张)。眼底照片进行图像预处理后，通过Radiomic工具包提取基于灰度矩阵的4 128个纹理特征，并用ToolboxDESC工具包提取了11 339个其他特征。采用LASSO算法选取出与DF最相关的30个特征，再使用Bootstrap+0.632自助采样法进一步筛选出7个最佳组合，进行logistic回归分析求得回归系数，建立最终的糖尿病足分类模型。绘制ROC曲线，计算训练集和测试集的AUC、敏感度、特异度及准确率以验证其预测效能。结果本研究筛选出7个糖尿病足患者眼底照片影像组学标记物，且构建的DF/DM分类预测模型在训练集中的AUC、敏感度、特异度、准确率分别为：0.958 6、0.984 0、0.920 0、0.928 0；在测试集中得到的AUC、敏感度、特异度、准确率分别为0.927 1、0.988 9、0.881 0、0.896 9。结论本研究采用了影像组学技术筛选出7个糖尿病足眼底影像组学标记物，基于此构建了高精度的可简便应用的DF/DM分类模型。该技术具有提高糖尿病足筛查效率的潜力。

简介：摘要目的对基于深度学习的ResNet50-OC模型彩色眼底照片质量多分类的效果进行评估。方法纳入2018年7月在南京医科大学附属明基医院收集的彩色眼底照片PD数据集及EyePACS数据集，临床医师根据眼底图像的成像质量将其大致分为质量较好、曝光不足、曝光过度、边缘模糊和镜头反光5类。在训练集中，每个类别包含1 000张图像，其中800张选自EyePACS数据集，200张选自PD数据集；在测试集中，每个类别包含500张图像，其中400张选自EyePACS数据集，100张选自PD数据集。训练集总计5 000张图像，测试集总计2 500张图像。对图像进行归一化处理和数据扩增。采用迁移学习方法初始化网络模型的参数，在此基础上对比当前深度学习主流分类网络VGG、Inception-resnet-v2、ResNet和DenseNet，选取准确率和Micro F1值最优的网络ResNet50作为分类模型的主网络。在ResNet50训练过程中引入One-Cycle策略加快模型收敛速度，得到最优模型ResNet50-OC并将其应用于眼底照片质量多分类，评估ResNet50与ResNet50-OC对眼底照片进行多分类的准确率和Micro F1值。结果ResNet50对彩色眼底照片质量多分类准确率和Micro F1值明显高于VGG、Inception-resnet-v2、ResNet34和DenseNet。ResNet50-OC模型训练15轮对眼底图像质量多分类准确率为98.77%，高于ResNet50训练50轮的98.76%；ResNet50-OC模型训练15轮对眼底图像质量多分类的Micro F1值为98.78%，与ResNet50训练50轮的Micro F1值相同。结论ResNet50-OC模型可以准确、有效地对彩色眼底照片质量进行多分类，One-Cycle策略可减少训练次数，提高分类效率。

简介：目的：观察肩胛骨运动与肩肱关节运动的关系。方法：选肩部无损伤疾病的青春期男女21名，分别在肩肱关节中立位，外展45°-90°，上举135°-180°的状态下，摄x线肩关节正位片，依次测量上述运动下肩胛骨活动度。结果：肩肱关节外展45°起至上举到1800肩胛骨同时外展25°-75°.结论：肩肱关节外展运动必须有肩胛骨外展活动才能完成。

简介：目的：调查颈曲、腰曲病理改变X线照片类型，为整脊医学诊断和治疗提供客观指标。方法：收集849例（其中颈椎450例，腰椎399例）统一标准投照的颈腰病例X线侧位照片，根据影像形态进行分类统计。结果：颈曲改变有11种类型，以全直型、上直下曲型、上弓下曲型为主；腰曲改变有6种类型，以全直型、上直下曲型、全曲型多见。颈腰曲改变类型与病变和年龄有关系。

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简介：目的探讨乳腺X线片发现乳腺内簇状钙化在乳腺癌诊断的临床意义.方法对临床检查阴性,而乳腺X线摄片发现乳腺内簇状钙化共91例病人102个病灶,并进行手术活检.根据病理组织学结果,对其形态、数量及分布作进行回顾性分析及对照研究.结果91例病例发现102个乳腺内簇状钙化灶,其中43个恶性病变(42.15%),59个良性病变(57.42%).结论根据乳腺内钙化的形态、数目、分布的X线特征,是有助于对乳腺癌早期诊断.

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简介：摘要目的开发一款基于照片建模技术的病理性瘢痕三维形态量化评估软件，并验证其在临床应用中的准确性和可行性。方法采用前瞻性观察性研究方法。解放军总医院第一医学中心2019年4月—2022年1月收治59例符合入选标准的病理性瘢痕患者（共107处瘢痕），其中男27例、女32例，年龄33（26，44）岁。以照片建模技术为基础，自主研发具有患者基本信息采集及瘢痕拍照、三维重建、模型浏览、报告生成等功能的病理性瘢痕三维形态测量软件。采用软件和临床常规方法（游标卡尺、彩色多普勒超声诊断仪及弹性体印模注水法测量）分别测量瘢痕的最长径、最大厚度及体积。统计建模成功瘢痕的数量、分布、患者数及使用软件和临床常规方法测量的瘢痕最长径、最大厚度、体积，统计建模失败瘢痕的数量、分布、类型及患者数。采用一元线性回归分析及Bland-Altman法分别分析软件和临床常规方法测量瘢痕最长径、最大厚度、体积的相关性和一致性，分别计算组内相关系数（ICC）、平均绝对误差、平均绝对百分误差。结果对54例患者的102处瘢痕成功建模，瘢痕位于胸部43处、肩背部27处、四肢12处、面颈部9处、耳廓6处、腹部5处。使用软件和临床常规方法测量的瘢痕最长径、最大厚度、体积分别为3.61（2.13，5.19）、3.53（2.02，5.11）cm，0.45（0.28，0.70）、0.43（0.24，0.72）cm，1.17（0.43，3.57）、0.96（0.36，3.26）mL。5例患者5处增生性瘢痕或耳廓瘢痕疙瘩建模失败。使用软件和临床常规方法测量的瘢痕最长径、最大厚度、体积均呈显著线性相关（r值分别为0.985、0.917、0.998，P<0.05）。使用软件和临床常规方法测量的瘢痕最长径、最大厚度、体积ICC分别为0.993、0.958、0.999（95%置信区间分别为0.989~0.995、0.938~0.971、0.998~0.999）。软件和临床常规方法测量的瘢痕最长径、最大厚度、体积一致性较好。Bland-Altman法分析显示，分别有3.92%（4/102）、7.84%（8/102）、8.82%（9/102）的瘢痕最长径、最大厚度、体积在95%一致性界限以外；在95%一致性界限以内，2.04%（2/98）的瘢痕最长径误差在0.5 cm以上，1.06%（1/94）的瘢痕最大厚度误差在0.2 cm以上，2.15%（2/93）的瘢痕体积误差在0.5 mL以上。软件与临床常规方法测量的瘢痕最长径、最大厚度、体积的平均绝对误差分别为0.21 cm、0.10 cm、0.24 mL，平均绝对百分误差分别为5.75%、21.21%、24.80%。结论基于照片建模技术的病理性瘢痕三维形态量化评估软件可以实现对大部分瘢痕的三维建模和形态参数测量。该软件测量结果与临床常规方法测量结果具有较好的一致性，误差在临床可接受范围内，能够作为病理性瘢痕临床诊断与治疗的辅助方法。