计算机辅助超声诊断提高卵巢癌诊断的准确性

目的:评估应用计算机辅助阴式超声诊断卵巢癌是否优于单独阴式超声诊断。方法:收集2013年9月-2015年3月在我院进行手术切除的卵巢肿块患者的术前阴式超声(TVS)图像资料,共124例(病理诊断良性80例,恶性44例),平均年龄54.2±9.7岁。建立的图像样本库,每名患者取4幅超声图像,共有496幅图像被分析。首先对图片库内的超声图像进行多模式序列超声识别系统的处理,应用灰度共生矩阵法,获得肿块的各种特征,将感兴趣区域分类为正常组织,良性肿块和恶性肿瘤。两名超声医生人工肉眼对卵巢肿块的原始阴式超声图片进行分析诊断,随后两名医师对计算机辅助诊断(CAD)处理后的图片再次分析诊断,以病理诊断为金标准,利用ROC曲线下肿块区域的面积参数评价单独TVS和TVS结合CAD诊断卵巢癌的准确度差异。比较应用CAD前后的特异性、敏感性、阳性预测值,阴性预测值等指标的差异。结果:TVS结合CAD诊断准确度高于单独TVS,单独TVS诊断ROC曲线下面积(Az)为0.791,95%可信区间[0.725-0.857],TVS结合CAD诊断Az为0.927,95%可信区间[0.883-0.970];TVS结合CAD组诊断卵巢癌的精确度(0.774 vs 0.919,P0.05)、特异性(0.738 vs 0.933,P0.05)及阳性预测值(0.650 vs 0.889,P0.05)较单独TVS诊断明显提高。结论:计算机辅助诊断技术可以辅助超声医师提高卵巢癌诊断的准确度。     

人工智能应用于青光眼临床筛查及卫生效益分析

目的:探讨应用人工智能系统对青光眼患者的检出率、筛查的时间成本和经济成本,总结分析其应用于青光眼筛查的优越性与可行性。方法:回顾性研究。收集2019-2020年使用腾讯觅影眼底照片辅助诊断系统进行青光眼筛查的53700例受检者,2012-2018年使用北京同仁医院眼科研究所远程眼科会诊中心的493221例患者,邯郸眼病研究中接受基础眼病筛查的6716名受检者资料。评价人工智能筛查系统对青光眼的检出率,并采用Pearson x~2检验,比较人工智能筛查系统与远程阅片平台、基础眼病筛查对于青光眼检出率的差异,并对三种筛查方式的时间成本和经济成本进行比较分析。结果:临床应用表明,其成本效益的可靠数据及主要指标:检出率、x~2值、时间成本、经济成本等效益显著。人工智能筛查系统对青光眼的检出率为6.56%,远程眼科会诊平台的检出率为2.78%,邯郸眼病研究的检出率为1.70%,人工智能筛查系统与另外两种模式对青光眼诊断检出率的差异有统计学意义(P0.05)。而且使用人工智能筛查系统的患者其医疗时间成本和经济成本花费较低。结论:可行性分析表明,相较于远程眼科会诊平台和基础眼病筛查,人工智能筛查系统对青光眼的检出率较高,同时患者的时间成本和经济成本都得到了大幅度降低,这为青光眼筛查提供了一种有效而快捷的方式,值得临床推广。     

经腹腔镜子宫切除术

作者结合25例的腹腔镜子宫手术工作实践,重点介绍腹腔镜子宫切除术的手术技巧和常用的设备,并闸述腹腔镜全子宫切除的适应征。