目的 为缺血性脑白质病变(ischemic white matter lesion,I WML)患者认知障碍进展的评估提供影像依据.方法 回顾性纳入2018年1月-2021年12月就诊于首都医科大学附属北京天坛医院的IWML患者,按照认知功能测评结果分为:非痴呆血管性认知障碍(non-dementia vascular cognitive impairment,VCIND)组、血管性痴呆(vascular dementia,VaD)组.同期入组认知功能和头颅MRI检查正常的就诊患者为正常对照(normal control,NC)组.所有患者均完善了静息态功能MRI检查及注意功能检查,包括Stroop色-词干扰测试B(Stroop color-word interference B test,Stroop B),Stroop色-词干扰测试C(Stroop color-word interference C test,Stroop C),数字连线测验A(trail making test A,TMT-A)和符号数字转换测试(symbol digit modalities test,SDMT).使用独立成分分析选择左侧和右侧额顶叶网络、初级和次级视觉网络、背侧注意网络5个脑区,选择9个主要区域为感兴趣区,提取每个脑区Z值,作为脑区两两间的功能连接(functional connectivity,FC)值.进行VCIND、VaD和NC组FC差异分析,并进一步分析VCIND、VaD两组脑区间FC变化与注意功能评分的相关性.结果 共纳入60例患者,其中男性29例(48.3％).NC组24例,VCIND组19例,VaD组17例.结果 提示,与NC组相比,VCIND组完成Stroop B(P＜0.01)、TMT-A(P=0.01)评分更高,SDMT评分更低(P=0.01);VaD组完成Stroop B、Stroop C及TMT-A评分更高(均P＜0.01),SDMT评分更低(P＜0.01).与VCIND组相比,VaD组完成Stroop B(P＜0.01)、Stroop C(P＜0.01)及TMT-A(P=0.01)评分更高,SDMT评分(P＜0.01)更低.FC分析显示,与NC组相比,VCIND组右侧背外侧前额叶皮质和左侧顶上小叶(P=0.01)、右侧背外侧前额叶皮质和楔叶(P=0.04)之间的FC值增高;与VCIND组相比,VaD组右侧背外侧前额叶皮质与楔叶(P=0.02)之间的FC值增高.右侧背外侧前额叶皮质和左侧顶上小叶之间的FC值与Stroop C用时呈负相关(r=-0.365,P=0.04),其余脑区之间的FC值与其他注意功能评分项目无显著相关性.结论 随着认知功能下降,IWML患者执行网络与背侧注意网络、初级视觉网络间的FC值升高,部分脑区间FC的改变伴随着更差的注意功能.

针对病理数据超大尺寸、标注成本高昂等问题带来的病理分类准确率较低的问题,基于多示例网络,引入分级注意力模块,设计一种兼顾示例级和图像块级损失的病理分类算法.回顾性收集皖南医学院第一附属医院口腔颌面外科186例口腔癌(126例鳞癌、60例腺癌),其数字病理切片划分为验证集、测试集及训练集.首先对病理图像进行前后背景分割,去掉背景中的噪声部分,然后采用ResNet50对分割后的病理图像提取特征,并将特征输入第一级注意力网络,得到基于图像块的注意力得分和损失,再根据注意力得分对图像块进行排序重置标签输入第二级注意力网络,得到基于示例级别的损失,最后将两级注意力的损失作为模型的总损失,通过训练最终网络,得到口腔癌分类结果.实验结果表明,使用两级注意力的多示例网络准确率为78.95%,AUC为0.8430,相较于基线模型均有更高表现.

目的 青少年特发性脊柱侧弯(adolescent idiopathic scoliosis,AIS)是危害青少年健康的常见疾病之一.临床上,X线图像Cobb角测量法是评估患者脊柱侧凸严重程度的"金标准".由于X线图像中肋骨和骨盆阴影重叠以及椎骨形态差异等因素影响,人工测量在寻找关键点时步骤复杂且耗时长,快速且准确的Cobb角自动测量方法具有重要临床应用价值.现有深度学习方法中基于分割的方法易受图像质量影响;基于关键点检测方法过于关注局部特征提取导致定位不准确等问题.为此,本文提出了一种以椎骨为中心的标志点检测方法,来实现脊柱侧弯Cobb角自动估计算法.方法 构建一种基于融合多尺度和注意力机制M型椎骨检测网络(multi-scale attention M-shaped network,MSAM-Net).首先,使用多尺度金字塔拆分注意力(multi-scale pyramids squeeze attention,MPSA)模块和注意力特征融合(attentional feature fusion,AFF)模块提取椎骨特征和上下文信息,然后,根据椎体中心和角偏移量定位4个角标志点,以在脊柱侧弯评估任务中提高椎骨标志点检测的性能,进而实现近胸段、主胸段和胸腰段曲线的Cobb角估计.结果 为了评估Cobb角估计与真实侧弯角度之间的偏差程度,本研究算法基于AASCE MICCAI 2019挑战赛数据集,使用4种指标对Cobb角精度进行评估,分别是对称平均绝对百分比误差(symmetric mean absolute percentage error,SMAPE)、欧氏距离(Euclidean distance,ED)、曼哈顿距离(Manhattan distance,MD)和切比雪夫距离(Chebyshev distance,CD).测试得到SMAPE为9.39％,ED为4.18;MD为5.92;CD为5.34.与基于分割和检测的5种深度学习方法进行对比,实现更好的Cobb角测量结果.结论 本研究可以准确识别和定位X线图像中椎骨,帮助医生测量AIS患者的Cobb角,为临床AIS诊断、手术计划和脊柱健康分析提供决策支持.

目的:探讨急性小脑梗死患者认知功能的改变及其与大脑结构网络的关系。方法:选择南京医科大学附属脑科医院神经内科自2016年7月至2019年10月收治的36例小脑后叶梗死患者作为小脑梗死组；选择同期门诊体检以及年龄、性别和受教育年限与小脑梗死组患者相匹配的30例健康对照者作为对照组。对2组受试者进行神经认知和行为学测试以评估其认知功能以及进行MRI扫描获得弥散张量成像(DTI)数据，并采用确定性纤维追踪算法以及图形理论获得受试者大脑结构网络拓扑特征参数。比较2组间临床资料、大脑结构网络拓扑特征参数的差异，并采用相关性分析评估小脑梗死组患者大脑结构网络拓扑特征参数与认知功能的相关性。结果:与对照组比较，小脑梗死组患者的简易精神状态检查量表(MMSE)、蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评分降低，听觉词语学习测试(RAVLT)、数字广度测试(DST)、画钟测试(CDT)评分及Berg平衡量表(BBS)评分均降低，连线测验(TMT)-A、TMT-B用时增加，差异均有统计学意义( P<0.05)。与对照组比较，小脑梗死组患者脑网络全局效率(Eglob)和局部效率(Eloc)降低，聚类系数(Cp)和最短路径长度(Lp)增加，差异均有统计学意义( P<0.05)。与对照组比较，小脑梗死组患者14个脑区[左侧、右侧的内侧和旁扣带脑回(DCG)，左侧岛盖部额下回(IFGoperc)，左侧、右侧的补充运动区(SMA)，左侧、右侧的楔前叶(PCUN)，左侧眶部额下回(ORBinf)，左侧颞极颞上回(TPOsup)，左侧颞极颞中回(TPOmid)，左侧顶下缘角回(IPL)，左侧、右侧后扣带回(PCG)，左侧三角部额下回(IFGtriang)]的区域效率降低，差异均有统计学意义( P<0.05)。小脑梗死组患者的MoCA评分与脑网络Lp呈负相关关系( P<0.05)，与Eglob及右侧DCG、左侧DCG、右侧PCG区域效率均呈正相关关系( P<0.05)；小脑梗死组患者的RAVLT评分与Eglob呈正相关关系( P<0.05)，TMT-A用时与左侧DCG区域效率呈负相关关系( P<0.05)；TMT-B用时与右侧DCG、右侧PCUN、左侧DCG区域效率呈负相关关系( P<0.05)，但是与Lp呈正相关关系( P<0.05)。 结论:急性小脑梗死患者存在记忆、执行能力、视空间及注意力认知障碍，同时双侧PCUN、PCG、DCG和额颞叶信息传递效率降低，其中右侧PCG、双侧DCG以及右侧PCUN的异常改变可能在其认知功能障碍的形成中起关键作用。

目的:探究卷积注意力模块（CBAM)与Unet不同融合路径对于急性胰腺炎患者增强CT图像中胰腺自动分割的有效性。方法:回顾性分析川北医学院附属医院2016年1月1日至2021年7月30日收治的1 158例急性胰腺炎患者，纳入首发急性胰腺炎患者141例，依据轻、中、重病例各随机选取5例共15例作为测试集，余下126例作为训练集，在训练集中再随机划分20%的数据作为验证集。以Dice相似系数、豪斯多夫距离（HD）和像素准确率（PA）作为评价指标，对CBAM与Unet网络的不同融合路径进行训练，取验证集表现最佳的模型，在训练集上评估其性能，并将其与Unet、在跳级连接部分加入了注意门注意力机制（AttentionUnet）、在Unet网络中用ResBolck替代原有的卷积模块（ResUnet）、在特征提取的跳级连接分支模块融入CBAM（ResUnet_CBAM）模型进行比较。结果:Unet_CBAM在训练集上取得的效果更好，Dice相似系数为80.06%，HD为3.765 9，PA为0.992 3，均优于其他融合路径，对急性胰腺炎患者CT图像中胰腺区域的分割效果均优于Unet及其相关的变体网络。结论:Unet网络在跳级连接后融入CBAM能够较好地对急性胰腺炎患者增强CT图像行胰腺分割，能有效地提升相关人员对急性胰腺炎患者增强CT图像进行胰腺分割的效率。

目的:应用注意力机制网络的多实例学习（Attention-MIL）框架技术，实现慢性胃炎多项指标的自动识别。方法:收集2018年1月1日至12月31日复旦大学附属肿瘤医院诊断为胃炎活检病例1 015例和上海市浦东医院诊断为胃炎活检病例115例，所有病理切片经扫描仪进行数字化处理，转化为全载玻片成像（whole slide imaging，WSI），WSI标签依据胃炎病理报告，包含活动性、萎缩和肠化3项指标。所有的WSI分为训练集、单一测试集、混合测试集和外部测试集，Attention-MIL模型在3个测试集上评价自动识别的准确性。结果:Attention-MIL模型在240例WSI单一测试集上的受试者工作特征曲线下面积（AUC）值分别为：“活动性”0.98，“萎缩”0.89，“肠化”0.98，3项指标的平均准确率为94.2%。模型在117例WSI混合测试集上的AUC值分别为：“活动性”0.95，“萎缩”0.86，“肠化”0.94，3项指标的平均准确率为88.3%。模型在115例WSI外部测试集上的AUC值分别为：“活动性”0.93，“萎缩”0.84，“肠化”0.90，3项指标的平均准确率为85.5%。结论:在慢性胃炎的人工智能辅助病理诊断中，Attention-MIL模型的诊断准确性非常接近病理医师的诊断结果，这种弱监督下的深度学习模式适于病理人工智能技术的实际应用。

目的:观察高压氧预处理对化疗患者注意网络功能的影响。方法:选取肿瘤化疗患者共68例，按随机数字表法分为化疗前高压氧预处理组(HBOPC组)22例、高压氧同步化疗组(HBOSC组)26例和不接受高压氧治疗的对照组(对照组)20例，在化疗6个周期后，对3组患者进行注意网络功能(ANT)测试。结果:治疗后，HBOPC组和HBOSC组的警觉网络效率均显著高于对照组，差异均有统计意义( P<0.05)。治疗后，HBOPC组和HBOSC组的执行控制网络效率均显著低于对照组，差异均有统计意义( P<0.05)，且HBOPC组的执行控制网络效率与HBOSC组比较，差异亦有统计学意义( P<0.05)。治疗后，HBOPC组和HBOSC组的总反应时均显著低于对照组，差异均有统计意义( P<0.05)，且HBOPC组治疗后的总反应时为(648.00±85.16)ms，与HBOSC组治疗后比较，差异亦有统计学意义( P<0.05)。 结论:高压氧治疗可有效地减轻化疗患者的警觉网络和执行控制网络功能损害，相对于HBOSC，HBOPC对患者执行控制网络功能的保护更明显。

目的:研究颞叶癫痫患者脑功能复杂网络及进展性损害的机制。方法:纳入2015年1月至2018年4月广西医科大学附属第一医院神经内科癫痫门诊收治的颞叶癫痫患者13例（颞叶癫痫基线组）及健康对照13名（健康对照组），行静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）和注意网络测试（ANT），并对颞叶癫痫基线组患者随访追踪3年（颞叶癫痫随访组）并复查rs-fMRI和ANT，应用图论方法研究颞叶癫痫患者脑功能复杂网络的3年纵向变化，并评估警觉功能。最后，通过颞叶癫痫基线组与健康对照组的曲线下面积（AUC）比较进行横断面研究，通过颞叶癫痫基线组与颞叶癫痫随访组的AUC比较进行纵向性分析。结果:横断面研究结果显示：颞叶癫痫基线组患者出现警觉功能损害［其中颞叶癫痫基线组固有警觉反应时间、位相性警觉反应时间及警觉效率分别为（727.00±126.07）ms、（692.85±132.37）ms、（34.15±23.50）ms，健康对照组分别为（639.87±81.41）ms、（589.50±80.59）ms、（50.37±14.71）ms，两组比较差异有统计学意义（分别为 t=-2.09， P=0.047； t=-2.41， P=0.024； t=2.11， P=0.045）］；颞叶癫痫基线组与健康对照组相比左侧辅助运动区（SMA.L）节点聚类系数降低（AUC分别为0.162±0.044、0.189±0.021， t=-4.14， P=4.67E-04），左侧顶下缘角回节点聚类系数降低（AUC分别为0.178±0.021、0.202±0.026， t=-2.42， P=0.024），SMA.L的节点局部效率降低（AUC分别为0.239±0.045、0.260±0.022， t=-4.13， P=4.77E-04），左侧颞下回的节点局部效率降低（AUC分别为0.233±0.036、0.253±0.027， t=-3.03， P=0.006），SMA.L的节点聚类系数、节点局部效率均与病程呈正相关（ r=0.652， P<0.05； r=0.611， P<0.05）。纵向性分析结果显示：颞叶癫痫随访组全局网络效率降低（颞叶癫痫基线组的全局效率的AUC为0.182±0.008，颞叶癫痫随访组的全局效率AUC为0.169±0.015， t=2.73， P=0.017），与警觉效率呈负相关（ r=-0.617， P<0.05）。 结论:颞叶癫痫患者出现脑功能网络拓扑属性的损害，SMA.L是重要的节点；脑功能网络拓扑属性的改变与病程有关；全局网络效率的下降可能是颞叶癫痫进展性损害特征。

目的:研究颞叶癫痫疾病进展相关的脑功能网络变化及执行功能障碍的潜在神经机制。方法:收集2019年12月至2021年12月从广西医科大学第一附属医院癫痫门诊招募的19例病程≤5年的颞叶癫痫患者（TLE-SD组）、24例病程>5年的颞叶癫痫患者（TLE-LD组）以及社会招募的21名性别、年龄和受教育程度相匹配的健康对照者（健康对照组）。对所有受试者评估人口统计学及临床资料，进行静息态功能磁共振和注意网络测试，采用图论方法分别计算3组受试者的功能性脑网络拓扑属性，并确定中枢节点，进行中枢节点属性的组间比较，并与执行控制功能进行相关分析。结果:TLE-SD组患者中枢节点的分布模式发生改变。与TLE-LD和健康对照组相比，TLE-SD组在左额中回腹外侧区、左中央前回（上肢区）、左顶上小叶头侧、尾侧及顶叶内区、右顶上小叶尾侧、右枕外侧皮质等脑区的节点度值显著升高；TLE-SD患者在右额上回中部、左顶上小叶头侧的节点效率显著低于TLE-LD患者，在右额上回中部的节点效率显著低于健康对照组；左顶上小叶的节点网络属性与执行控制效率呈正相关；TLE-LD患者与健康对照组间比较未见显著差异。结论:颞叶癫痫患者右额上回中部中枢节点首先出现破坏，背侧注意网络、左中央前回及右枕叶等脑区范围内出现新的中枢节点且过载，随着病程进展，中枢节点出现趋向于正常化的重新分配；左顶上小叶可能在颞叶癫痫患者执行控制功能损害中发挥重要的作用。

目的:基于外周血液分析物网络特征，构建临床高危(CHR)人群向精神病性症状转化的预测模型。方法:选取2021年5月至2022年5月温州医科大学附属康宁医院收治的50例首发精神分裂症(FES)患者作为观察组，同期50例临床高危(CHR)人群作为对照组。两组均留存外周血液标本并采用Luminex平台液相芯片多因子检测、Bioplex技术测定及机器学习技术将多类别血液标志物建立样本数据库。观察组症状严重程度采用阳性-阴性症状量表(PANSS)进行评估，对照组症状严重程度采用总体功能评定量表(GAF)和思维、言语和交流综合评定量表(TLC)，两组患者认知功能均采用MATRICS认知成套测验(MCCB)评估。应用XGBoost算法进行建模，以"转化型0-不转化型1"作为目标变量，带入一般资料、临床评估量表数据、血样数据，应用5折交叉验证法获取重要变量(重要性得分>0分)，综合其权重和阈值，对数据进行构建关联分析及决策树，构建基于外周血液标志物网络矩阵的高危个体转化预测模型。结果:与对照组比较，观察组MCCB各项得分(处理速度、注意警觉、工作记忆、语言记忆、视觉记忆和推理能力)均更低(均 P<0.05)。构建FES外周血液样本信息样本库，经筛选后共纳入16种血液标志物；构建CHR人群外周血液样本信息样本库，经筛选后共纳入21种血液标志物。基于XGBoost算法用于外周血液标志物网络矩阵对于高危个体转化的预测模型最终纳入变量为：GAF量表评分、TLC量表评分、MCCB量表评分、多巴胺β羟化酶(DβH)、肿瘤坏死因子(TNF-α)、促甲状腺释放激素(TRH)、C-反应蛋白(CRP)、血管内皮生长因子(VEGF)、低密度脂蛋白(LDL)。最终模型测试集的平均准确率为0.991，平均F1分数为0.978，曲线下面积(AUC)为0.996。 结论:构建FES和CHR人群外周血液样本信息样本库，应用机器学习法建立CHR人群向精神病性症状转化的预测模型，可大幅度提高对CHR人群向SZ转化的预测能力，为临床早期干预提供客观证据。