目的:探讨无创产前检测(non-invasive prenatal testing，NIPT)筛查高风险中真假阳性中的 Z值，旨在提高实践中的NIPT准确性。 方法:收集NIPT成功的标本共计24 384例，对NIPT筛查提示为T21/T18/T13高风险的病例，分析探讨其确诊后真阳性与假阳性中 Z值判定范围。 结果:本次NIPT共筛查出高风险共计335例，其中256例选择进行产前诊断，真阳性153例(59.77%)，假阳性103例(40.23%)，AUC达到0.9994。NIPT筛查提示21三体高风险时，当 Z>13时，无论孕妇年龄是否大于35岁，本实验室检测数据阳性预测值均为100%，当3 < Z < 13时，若孕妇预产年龄为35岁及以上，NIPT筛查阳性预测值为80%(8/10)，若孕妇预产年龄为35岁以下，阳性预测值为41.6%(5/12)。NIPT筛查提示18三体高风险时，当 Z值> 13，阳性预测值为100%， Z值为3 < Z < 13时，阳性预测值仅为14.3%(1/7)。NIPT筛查提示13三体高风险时，当 Z值> 20，阳性预测值为100%， Z值为3 < Z < 20时，阳性预测值仅为6.67%(1/15)。 结论:NIPT是一项近似产前诊断类的技术，对T21、T18都有较高的阳性预测值。对NIPT高风险的 Z值进行适当分类及划分能进一步提高T21、T18、T13在不同区间内的阳性预测值，同时更利于指导临床医师对高风险孕妇进行遗传咨询，同时提升NIPT高风险孕妇 Z值在3~13之间时进行产前诊断的依从性。

目的 探讨人工智能(AI)辅助诊断系统在胸部光谱CT虚拟平扫中评估肺结节检出的可行性.方法 回顾性搜集55例于光谱CT行胸部平扫及动静脉增强扫描患者的图像资料,包括67个高危结节.将常规平扫(TNC)、重组的动脉期虚拟平扫(VNC-A)和静脉期虚拟平扫(VNC-V)图像导入AI运算,统计AI检出的肺结节数目、直径以及识别高危结节的形态学特征.经放射科医师鉴别结节的真假阳性,并采用盲法对高危结节形态学特征进行肉眼评估.计算并比较AI在3组图像中检出结节的敏感度、阳性预测值及假阳性率,采用Bland-Altman散点图分别比较VNC-A、VNC-V与TNC中AI识别的共同结节长径的平均差异.同时评估基于AI识别和放射科医师主观评价的肺部高危结节形态学特征的一致性.此外,测量并比较3组图像中胸主动脉、肺动脉干、肩胛肌和胸壁脂肪的CT值、背景噪声、信噪比,以客观评估图像质量.记录各期扫描的辐射剂量.结果 3组图像中AI检出肺结节的敏感度差异无统计学意义(P=0.345),而阳性预测值及假阳性率差异有统计学意义(P=0.007、0.002),VNC-A的阳性预测值明显更低,假阳性率更高.基于AI或放射科医师评估VNC-A、VNC-V中高危结节的形态学特征方面,与TNC相当,而以放射科医师识别结果作为金标准时,除AI识别的血管集束征数目明显少于放射科医师(P＜0.001),其他形态特征的AI识别性能与放射科医师无统计学差异.Bland-Altman散点图分析结果显示,TNC和VNC-A、VNC-V中共同病灶长径的平均差异分别为0.151 mm、0.057 mm.在图像质量的客观评价中,除脂肪外,VNC图像在评估胸部不同组织展现出与TNC相近的CT值(P值均＞0.05),具有较低背景噪声,更高的信噪比.使用VNC图像替代TNC可使患者所受总有效辐射剂量减少31.65％.结论 基于AI辅助诊断系统联合光谱CT虚拟平扫技术,更推荐VNC-V,其在显著降低辐射剂量的同时,可以保证高质量图像,提供优异的结节检测性能,并基本还原形态学特征.

目的 探讨阿萨希毛孢子菌与西弗射盾子囊霉的实验室鉴定与体外抗真菌药敏特点,为临床用药、准确鉴定和流行病学研究提供依据.方法 收集2017年1月-2022年9月广东省人民医院临床分离的2种少见酵母样真菌,其中阿萨希毛孢子菌54株,西弗射盾子囊霉23株,复苏后进行形态学鉴定、生化鉴定和质谱鉴定,同时采用FUNGUS-3 MIC法测定5-氟胞嘧啶、两性霉素B、氟康唑、伊曲康唑和伏立康唑的最小抑菌浓度(MIC).结果 阿萨希毛孢子菌主要感染65岁以上人群(46.30％),感染部位以创面感染(27.78％)与尿路感染为主(22.22％),主要分布于外科(35.19％)和内科(35.19％);而西弗射盾子囊霉感染患者主要以18～40岁(39.13％)和41～65岁(47.83％)两个年龄段为主,感染部位以耳道为主(78.26％),分布于耳鼻喉外科病区(60.87％)和耳聋专科门诊(26.09％);在形态学鉴定方面,2种真菌菌落均为白色凸起,呈镶嵌生长,其中阿萨希毛孢子菌生长速度快于西弗射盾子囊霉,菌落革兰染色可见关节孢子、关节菌丝、真假菌丝及芽生孢子,而西弗射盾子囊霉可见分枝分隔菌丝和单细胞、卵圆形的芽生孢子.在生化鉴定方面,阿萨希毛孢子菌尿素酶阳性,可水解七叶苷,同化多种糖类化合物,而西弗射盾子囊霉尿素酶阴性、不水解七叶苷,但可同化多种碳水化合物.微生物质谱对阿萨希毛孢子菌和西弗射盾子囊霉的鉴定率分别为96.30％和91.30％,具有良好鉴定效果;在体外药敏结果方面,两种真菌对5-氟胞嘧啶均表现出高MIC值,其中54株(100％)阿萨希毛孢子菌MIC值均≥4 μg/mL,23株(100％)西弗射盾子囊霉MIC值均≥4 μg/mL;同时也需警惕2种真菌对氟康唑出现高MIC值的情况,其中7株(12.97％)阿萨希毛孢子菌MIC值均≥4 μg/mL,16株(69.56％)西弗念珠菌MIC值≥16 μg/mL;两性霉素B、伊曲康唑、伏立康唑则整体上表现出较低的MIC值(≤2 μg/mL),表现出较好的体外活性.结论 阿萨希毛孢子菌和西弗射盾子囊霉的实验室鉴定与体外药敏结果具有不同特点,对其实现准确鉴定和进行抗真菌药敏试验,对临床用药、实验室鉴定和流行病学的研究具有重要意义.

目的:评估体感诱发电位(somatosensory evoked potentials,SSEPs)联合经颅电刺激运动诱发电位(transcranial electric motor evoked potentials,TCeMEPs)在严重脊柱侧后凸畸形患者矫形内固定术中的应用价值.方法:2015年8月～2017年10月在我院行脊柱后路矫形手术的69例严重僵硬性脊柱侧后凸畸形患者(侧凸或后凸Cobb角＞90°)术中应用SSEPs和TCeMEPs监测,回顾性分析患者术中SSEPs和TCeMEPs的监测结果,分别计算单模式SSEPs、单模式TCeMEPs和联合应用SSEPs与TCeMEPs的成功率、报警率、真假阳性率、真假阴性率、阳性预测值、阴性预测值、监测的敏感性和特异性等.比较分析采用卡方检验.结果:58例患者SSEPs得到稳定的监测基线,其中5例监测改变达到报警标准,术后2例患者出现了神经损害,3例患者术中监测逐渐恢复,术后无明显神经损害.67例患者TCeMEPs得到稳定基线,术中预警3例,术后2例为真阳性,1例术后无神经损害.单模式SSEPs监测的成功率为84.1％(58/69),预警率为8.6％ (5/58),真阳性率为3.4％(2/58),误检率为5.2％(3/58),真阴性率为91.4％ (53/58),漏检率为0(0/58),阳性预测值为40％ (2/5),阴性预测值为100％ (53/53),敏感性为100％(53/53),特异性为94.6％ (53/56).TCeMEPs监测的成功率为97.1％(67/69),预警率为4.4％ (3/67),真阳性率为3.0％(2/67),误检率为1.5％ (1/67),真阴性率为95.5％ (64/67),漏检率为0(0/67)、阳性预测值为66％(2/3),阴性预测值为100％(64/64),敏感性为100％ (64/64),特异性为98.5％(64/65).联合应用SSEPs和TCeMEPs监测的预警率为3.4％(2/58),真阳性率为3.4％(2/58),误检率为0(0/58),真阴性率为96.6％(56/58),漏检率为0(0/58),阳性预测值、阴性预测值、敏感性与特异性均为100％.三种模式的成功率、预警率、真阳性率、真阴性率、漏检率、阴性预测值、敏感性及特异性无统计学差异(P＞0.05),误检率及阳性预测值有统计学差异(P＜0.05).结论:联合应用SSEPs和TCeMEPs两种监测方法可提高严重脊柱侧后凸畸形患者矫形手术中神经监测的预警价值,降低术中不可逆神经损伤风险.

目的 探讨正电子发射计算机断层显像(PET)在Ⅲ/Ⅳ期黑色素瘤转移中的应用价值.方法 对经临床病理证实的黑色素瘤的9例患者行PET/CT检查,随访经3月的影像或病理资料证实为AJCC分期为Ⅲ/V期,计算PET/CT与常规CT对于淋巴结及转移灶的检出率,应用SPSS 17.0软件行配对资料x2检验,比较检出率的差异,并分别计算真阳性率与假阳性率之比.结果 PET/CT对淋巴结转移灶的检出率明显高于CT分别为91.67％和37.50％,差异有统计学意义(x2 =6.231,P=0.014),真假阳性率之比分别为5.50和1.12.PET/CT对远处转移灶的检出率(92.11％)也高于常规CT(64.47％),差异有统计学意义(x2=5.944,P=0.018),真假阳性率之比5.83及1.26.结论 PET/CT能是一种较好的检测黑色素瘤转移灶的方法,较常规CT有较大优势.

1病例资料病例1:男,53岁,因颈部疼痛1周入院.无头晕、视物旋转、行走困难、饮水呛咳、流涎、肢体麻木、乏力、偏瘫、恶心及呕吐等不适,体格检查未发现神经系统阳性体征.颈部超声(图1)示右侧椎动脉内径2.9 mm,左侧椎动脉内径2.4 mm,左侧椎动脉C4～5椎间隙段管径增宽,内径约4.3 mm,管腔内彩色血流充盈不饱满,管腔内可见线状光带回声,将椎动脉管腔分为真假两腔,假腔内可见逆向血流,真腔内径约1.2 mm,局部测得收缩期最大流速172 cm/s,舒张末期流速29 cm/s,流速较对侧明显增高,动脉远端血流频谱呈高阻型改变.次日颈部血管DSA示左侧椎动脉V2段夹层.

目的 探讨计算机辅助检测算法在乳腺X线摄影钙化检测诊断中的应用.资料与方法 回顾性分析经乳腺X线摄影检测且经病理学证实的病例样本316例,其中钙化病变样本112例、无钙化病灶样本204例.利用多尺度滤波去噪和自适应局部直方图均衡化预处理增强乳腺X线图像的对比度.通过K-means算法进行乳腺组织的多阈值迭代腺体分割.利用局部二值模式和灰度共生矩阵2个纹理特征进行乳腺钙化性病变真假阳性检测.比较计算机自动诊断结果与2名放射学专业医师诊断结果.结果 利用支持向量机、随机森林和自适应增强算法自动分类结果的精确率分别达到90.0％、81.5％和87.5％.从事乳腺X线诊断工作约1年的低年资住院医师诊断准确率为80.0％,从事乳腺X线诊断工作约5年的低年资主治医师诊断准确率为85.0％.结论 计算机自动支持向量机分类检测算法优于放射科医师的经验诊断结果.计算机辅助乳腺X线钙化病变检测算法具有较高的准确率,可为乳腺X线摄影放射科医师提供良好的第二观感.

目的:探讨计算机辅助诊断系统在良恶性肿瘤检测与特征提取基础上的分类对于乳腺肿瘤的诊断价值.方法:回顾性分析乳腺超声检查发现肿瘤且经过病理学证实的617例患者影像资料,采用手工提取的方式得到乳腺超声图像的感兴趣区域及病灶轮廓,再利用方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)和灰度共生矩阵(GLCM)3个特征进行乳腺肿瘤的良恶性病变真假阳性检测;最后用受试者操作特征曲线(ROC)分别分析每个特征对于两类病变判别的诊断性能和应用所有特征集合的分类诊断性能.结果:多特征融合方法的各项诊断效能及ROC曲线下面积(AUC)值均优于单特征LBP、HOG、GLCM(P值均<0.05).与人工诊断相比,多特征融合的敏感性无显著差异,但特异度显著升高达98.57％(Z值=2.25,P<0.05),同时AUC值为0.985,显著优于人工诊断的0.910(Z值=1.99,P<0.05).结论:计算机辅助系统乳腺超声肿瘤良恶性检测的算法是有效的,能够对乳腺癌鉴别诊断提供有益的参考.

乳腺癌的早期症状在乳腺钼靶图像中主要表现为微钙化点,微钙化区域的真假阳性检测对于乳腺癌早期筛查具有重要意义.本研究选取DDSM图像进行实验,手动截取了400个疑似钙化区域.首先提取全部区域的Haralick纹理特征和灰度游程矩阵特征建立特征集,然后使用Adaboost算法集成决策树,构建强分类器AB-DT,对400个疑似钙化区域进行分类.实验发现当集成462棵决策树时,模型分类性能最佳.最后进行10折交叉验证,AB-DT算法达到了91.75％的准确率,91.75％的敏感性,91.79％的特异性,F1指数为0.9187.该模型在微钙化真假阳性检测上性能优越,可用于辅助乳腺微钙化点检测,具有一定的临床应用价值.

目的 研究人工智能(Artificial Intelligence,AI)在体检肺CT中假阳性结节的分布与成因.方法 连续收集2020年8至9月在我院做肺CT的体检者500例,所有肺CT图像经过AI软件进行检测,检出的肺结节由两名医师进行真假结节的认定,并记录假结节的数量、大小和密度.结果 AI检出肺结节1518个,其中真结节740个,假结节778个,平均每例CT检出1.6个假结节.不同大小假结节中,以<5 mm假结节最常见,占68.6％(534/778).不同密度假结节中,部分实性假结节的假阳性预测值为69.7％(23/33),高于实性假结节的48.3％(353/731)和纯磨玻璃密度假结节的53.3％(402/754),差异有统计学意义(P<0.05).年龄与假结节的检出率有明显的正相关关系,Spearman等级相关系数rs=0.986,P<0.05.AI检出假阳性肺结节的主要成因有胸膜结节(21.5％)、索条影(17.9％)、血管增粗(13.8％)、血管分叉(12.2％)和肺小叶结构(9.0％).结论 AI检出的假阳性肺结节有一定的分布与构成规律,熟悉这些规律,有利于提高诊断医生识别假阳性结节的能力,并希望能为AI降低假阳性率提供参考.