【摘 要】
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目的:基于图像分割的影像组学对于脑膜瘤的诊治具有重要意义,但手动分割耗时费力,主观性强,因此本研究构建了一种基于深度学习技术的脑膜瘤自动分割网络（Meningiomas Segmentation Network,MS-Net）模型,并对其分割性能进行评估。研究方法:收集2015年1月至2020年6月期间于中国医科大学附属盛京医院接受颅内占位切除术的202位脑膜瘤患者的术前磁共振成像（Magneti
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目的:基于图像分割的影像组学对于脑膜瘤的诊治具有重要意义,但手动分割耗时费力,主观性强,因此本研究构建了一种基于深度学习技术的脑膜瘤自动分割网络（Meningiomas Segmentation Network,MS-Net）模型,并对其分割性能进行评估。研究方法:收集2015年1月至2020年6月期间于中国医科大学附属盛京医院接受颅内占位切除术的202位脑膜瘤患者的术前磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）图像数据。基于U型网络（U-Network,U-Net）基本架构,以残差网络（Residual Network,Res-Net）50作为编码器,引入残差可变形膨胀卷积金字塔池化（Residual Deformable Atrous Spatial Pyramid Pooling,Res-DASPP）模块和深度监督机制构建脑膜瘤自动分割网络模型,对图像数据进行扩增,选取25144张磁共振图像作为训练集提升模型泛化能力,36张磁共振图像作为验证集选择最优参数。182张磁共振图像作为测试集进行测试,以手动分割结果作为金标准,计算骰子相似性系数,敏感度和交并比,并将其与其他经典医学图像分割网络进行比较。结果:本研究中的脑膜瘤自动分割网络模型在测试集中的骰子相似性系数（Dice Similarity Coefficient,DSC）,敏感度和交并比（Intersection over Union,Io U）分别为91.01%,91.17%和83.51%,全部优于其他经典医学图像分割网络模型。结论:本研究提出的脑膜瘤自动分割网络,其性能优于其他经典医学图像分割网络,最接近手动分割的结果。
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目的:探讨基于T2WI图像的纹理分析技术在预测肝癌患者经导管肝动脉化疗栓塞（transcatheter arterial chemoembolization,TACE）治疗后早期疾病进展（progressive disease,PD）的价值。材料与方法:回顾性分析符合纳入标准的121例肝癌患者,男88例,女33例,所有患者在TACE前均接受常规MRI检查,包含T2WI序列。手动分割所有肝癌的T2W
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目的:我们先前研究表明脾切除后免疫水平降低,导致骨折愈合减慢,具体机制不详,本文旨在探讨应用免疫增强剂是否能通过改变免疫水平及细胞因子水平对外伤性脾切除合并骨折患者骨愈合产生影响,为该类型患者的骨折治疗提供新的治疗方案,也为进一步研究提供临床数据。研究方法:收集2019年9月至2022年3月在中国医科大学附属盛京医院普外科及创伤骨科外伤性脾切除合并股骨干骨折患者25例,其中10例给予胸腺法新（日达
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