基于改进的多尺度深度残差网络肝包虫超声影像诊断方法
超声新技术在肝泡型包虫病诊断的现状及展望
超声新技术在肝泡型包虫病诊断的现状及展望【摘要】肝泡型包虫病是一种生长特性类似恶性肿瘤的寄生虫病，其起病隐匿，早期症状不明显，晚期严重损害肝脏，甚至发生远处转移，对人体造成不可逆的危害，故早期诊断及鉴别诊断至关重要。
近年来，随着超声影像新技术的不断创新和发展，对早期肝泡型包虫病的诊断水平也不断提高，为术前诊断与疗效评估提供更丰富的信息。
本文将对超声造影、超声弹性成像、三维超声成像及超声分子学等几种新技术在肝泡型包虫病诊断方面的现状及展望作一综述。
【关键词】肝泡型包虫病；超声新技术；诊断The status and prospect of new ultrasound imaging in the diagnosisof hepatic alveolar echinococcosisShen Miao1, 2,Zhang Yuying21.Graduate School of Qinghai University（Xining, Qinghai810016）2.Department of Ultrasonography,People’s Hospital of Qinghai（Xining, Qinghai810007）【Abstract】Hepatic alveolar echinococcosis is a parasitic disease with growth characteristics similar to malignant tumors, with concealed onset, no obvious symptoms in the early stage, serious damage to the liver in the late stage, and even distant metastasis, causing irreversible harm to the human body. Therefore, early diagnosis and differential diagnosis are very important. In recentyears, with the continuous innovation and development of new ultrasound imaging technology, the diagnostic level of early hepatic alveolar echinococcosis has been improved,which provides more information for preoperative diagnosis and curative effect evaluation. In this paper, the present situation and prospect of several new techniques such as contrast-enhanced ultrasound, ultrasonic elastography, three-dimensional ultrasound imaging and ultrasonic molecular science in the diagnosis of hepatic alveolar echinococcosis are reviewed.【Key words】Hepatic alveolar echinococcosis; Ultrasound imging; Diagnosis包虫病是一种地方性的人畜共患性疾病，在我国青藏高原牧业地区患病最为严重，据调查人口的流行率约为1%[1]。
肝包虫病的超声诊断-推荐课件
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பைடு நூலகம்
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多 子 囊 型 并 部 分 坏 死 包 虫 病
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4. 坏死实变型
包虫囊肿内液体逐渐吸收，大量变性坏死的胶泥样囊皮 充满其间；
超声显示为球形实质性病灶，病变有清楚的包膜，与周 围肝组织分界明确，内部呈强弱不均的杂乱回声，呈膜 状回声堆积；
脓肿吸收期：脓肿壁回声增强，脓腔残留物回声杂乱。
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肝脓肿
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慢性肝脓肿
脓腔壁显著增厚，内壁肉芽组织形成，周围严重炎性浸 润
脓腔内稠厚的坏死组织不断积聚，表现为实质性杂乱高 回声；
脓肿壁或内部可合并有钙化。
肝内布满无数大小不一的无回声区，内径从数毫米至数 厘米不等，囊肿间隔一般较薄，呈线状回声。各个囊肿 后缘增强不明显。
右肾位置常可被推挤而移位。
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3. 细菌性肝脓肿
高热、寒战、右上腹痛； 细菌进入肝脏后引起炎症反应，形成多数小脓肿，进而
肝包虫病的超声诊断
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囊型包虫病的病例分布
肝包虫病的超声诊断
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4. 坏死实变型
• 包虫囊肿内液体逐渐吸收，大量变性坏死的胶泥样囊皮充满其间； • 超声显示为球形实质性病灶，病变有清楚的包膜，与周围肝组织分界明确，内
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4. 肝血管瘤
• 肝内最常见的良性肿瘤； • 肝内出现边界清晰的占位性病变；浮雕征； • 外形为圆形、椭圆形或不规则形； • 内部以高回声型居多，少数为低回声型；病变区内部回声分布呈筛网状; • 边缘裂隙征或血管进入、血管穿通征； • 病变后方回声多无明显变化； • 随访观察，病变多无明显增大； • CDFI：因血流缓慢常不能显示血流信号。
破口。
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3. 多子囊型
• 超声显示为边界清楚的圆形或椭圆形无回声区， • 壁厚，囊内可见大小不等的环状回声带、分隔成“蜂房状”或“车轮状”，声
像图显示为典型的“囊中囊” ； • 术中所见囊内充满大小不等的子囊，母囊多为黄色胶胨样碎片或胶泥样混杂于
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肝包囊虫病的超声显像诊断
１ ； ６例 均生活在本 县农 牧 区， 与犬 、 、 羊 牛 有 密 切接 触 史 。大 多 数 患 者 有 右 上 腹 部 隐痛不适或部分有上腹部包块前来就诊 ，
超声诊断对 肝包囊 虫病 诊断 准确性
９ ％ ， 间接地提示包虫病程 中的不 同阶 ８ 可 段， 表明疾 病 的发 展过 程 ， 各型包 虫囊 对 肿 Байду номын сангаас像特征进行识别 ， 可提 高诊断 的准确 性， 以利于临床治疗 方案的制订 。
还有少部 分是在 健康 体检时 发现 。其 中
有２ ８例为复发性肝包虫囊肿 。
结 果
较高， 已成为本病首选检 查手 段。但对超
声分类 尚未 完全 一致 。合 理的分 类应 能
反 映不 同阶段 的病理改变 。
单囊 型 ： 一般 为早 期 原发 性 包 虫 囊 １７例肝 包虫 囊 肿 患 者 ， 有 囊 肿 ２ 共 ３ 例 ， Ｖ直径 ０ ２～ ｃ １例有 ２处 破 １ 破 Ｉ ． ２ ｍ， 口， 余均 １ 处破 口。大体标本 示囊 内壁附 有一层曲折黄色花瓣膜状物 ， 内容淡黄色
讨 论
应密切结合病史 及定期复查 以明确诊断 。 钙化型 ： 断较易 ， 诊 肝包虫囊肿钙化 ， 是在 生长过程中逐渐形成 的 ， 提示包虫囊肿逐 渐衰老而失去活力 ， 生长速度减慢或停止
生长 。
根据肝包虫囊肿的超 声声像 图表现 ，
进行分 型是 一 种简 便 实用 的首 选 方法 。 它 与 手 术 所 见 基 本 相 符 合 ， 确 率 达 准
５ ６例 ， 族 １ 汉 ８例 ， 吾 尔 族 ３ 维 ７例 ， 回族
囊性或实性两种 回声特征 ， 内部 回声不 其 均 ， 回声 暗区 与中强 回声 相互 交织 ， 无 囊 壁大多增厚 ， 边界可清晰或不 清。⑤钙化 型： 表现为囊肿成 弧形 回声 ， 后方 伴声 其 影 ， 界清晰 ， 壁多 增厚 ， 边 囊 内回声不 均 ， 呈混合型改变 。
基于多尺度残差空间注意力轻量化U-Net的农业害虫检测方法
櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄［３２］刘 辉，田红旗，李燕飞．基于小波分析法与滚动式时间序列法的风电场风速短期预测优化算法［Ｊ］．中南大学学报（自然科学版），２０１０，４１（１）：３７０－３７５．［３３］杨淑莹，王丽贤，牛廷伟，等．基于粒子滤波优化的滚动式时间序列多步预测［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０１２，３４（６）：１０９７－１１０１． ［３４］郭 霖，白 丹，王新端，等．基于支持向量机的滴灌灌水器流量预测模型建立与验证［Ｊ］．农业工程学报，２０１８，３４（２）：７４－８２．［３５］钱 渊，宋 军，傅 珂．基于支持向量机补偿的灰色模型网络流量预测［Ｊ］．探测与控制学报，２０１２，３４（１）：６９－７２，７９．［３６］杨娟丽，徐 梅，王福林，等．基于ＢＰ神经网络的时间序列预测问题研究［Ｊ］．数学的实践与认识，２０１３，４３（４）：１５８－１６４．［３７］刘晓艳．基于灰色关联分析与ＢＰ神经网络的农业灌溉预测［Ｊ］．数学的实践与认识，２０２０，５０（８）：２８７－２９１．［３８］ＬｉＢ，ＷａｎｇＴ，ＭｅｎｇＦ．Ｄｏｕｂｌｅｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓｏｎｗｉｎｔｅｒｗｈｅａｔｙｉｅｌｄａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｇｒｏｗｔｈｓｔａｇｅｓｂａｓｅｄｏｎｇｒｅｙｒｅｌａｔｉｏｎａｌａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｒｅｙＳｙｓｔｅｍ，２０１８，３０（１）：３１－４３．李 萍，刘 裕，师晓丽，等．基于多尺度残差空间注意力轻量化Ｕ－Ｎｅｔ的农业害虫检测方法［Ｊ］．江苏农业科学，２０２３，５１（３）：１８７－１９６．ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０２３．０３．０２８基于多尺度残差空间注意力轻量化Ｕ－Ｎｅｔ的农业害虫检测方法李 萍１，刘 裕２，师晓丽１，张善文２（１．郑州西亚斯学院，河南郑州４５１１５０；２．西京学院信息工程学院，陕西西安７１０１２３） 摘要：田间害虫的快速精准检测是作物害虫防治的前提。
包虫病影像学诊断与治疗新技术
包虫病影像学诊断与治疗新技术包虫病，又称棘球蚴病，是由细粒棘球蚴感染引起的一种严重的人畜共患病。
在我国，包虫病主要流行于牧区，严重影响人民群众的身体健康和生活质量。
随着医疗技术的不断发展，影像学在包虫病的诊断与治疗中发挥着越来越重要的作用。
本文将为您介绍包虫病影像学诊断与治疗的新技术。
一、影像学诊断技术1.超声检查：超声检查是诊断包虫病的首选方法，具有无创、安全、价廉等优点。
通过超声检查，可以清晰地显示包虫病的部位、大小、形态等信息。
超声检查还可以观察到病灶周围的血流情况，有助于判断病灶的性质。
2.计算机断层扫描（CT）：CT检查在包虫病的诊断中也具有重要意义。
CT可以清晰地显示包虫病的轮廓、大小、密度等信息，有助于判断病灶与周围组织的关系。
在某些情况下，CT还可以显示病灶内的钙化、囊变等特征，有助于明确诊断。
3.磁共振成像（MRI）：MRI在包虫病的诊断中具有一定的优势。
MRI可以多方位、多参数成像，更好地显示病灶的形态、大小和位置。
MRI还可以观察到病灶周围的炎症反应，有助于判断病情的严重程度。
二、影像学治疗技术1.经皮穿刺抽吸术：对于直径较小的包虫病灶，经皮穿刺抽吸术是一种有效的治疗方法。
通过超声引导下穿刺，将病灶内的囊液抽出，从而达到缩小病灶、缓解症状的目的。
术中还可以注入药物治疗，以杀灭残存的棘球蚴。
2.介入放射学治疗：介入放射学治疗是一种新兴的包虫病治疗方法。
通过导管介入，将药物直接注入病灶内，从而达到杀灭棘球蚴、缓解症状的目的。
介入放射学治疗具有创伤小、疗效显著等优点，适用于不能手术切除的包虫病患者。
3.立体定向放射治疗（SBRT）：SBRT是一种精确的放射治疗技术，通过精确的定位和剂量控制，对包虫病灶进行放射治疗。
SBRT可以有效杀灭棘球蚴，减轻病情，提高患者的生活质量。
4.术中放疗：对于大型包虫病灶，手术切除后，术中放疗是一种有效的辅助治疗手段。
通过在手术过程中对病灶区域进行放射治疗，可以杀灭残存的棘球蚴，降低复发率。
肝包虫病的超声检查与诊断
肝包虫病的超声检查与诊断肝包虫病是一种常见的寄生虫病，主要由豆形绦虫幼虫寄生于肝内引起，发病率较高。
超声检查是此病的一种常见诊断方法，本文将介绍肝包虫病的超声检查与诊断。
肝包虫病的病因及症状肝包虫病是一种由豆形绦虫幼虫寄生于肝内引起的疾病，它可以通过饮用生水或食用未洗净的水果和蔬菜等途径感染。
患者常见的症状包括腹痛、嗳气、恶心、呕吐、消瘦、发热等。
超声检查原理超声是一种无创的检查方法，可以通过声波对人体内部进行成像。
超声检查做为一种可重复和无创的诊断方法，可以观察腺体和组织的形态、大小和结构，因此被广泛应用于临床诊断。
超声检查的主要原理是利用高频声波探头发出声波，当声波遇到不同组织的反射时，探头会接收此声波的反射信号。
接收到的信号经过处理后，便可以得到一幅图像。
超声检查肝包虫病的方法超声检查肝包虫病可以采用传统超声、彩色多普勒超声和超声内镜等多种检查方法。
传统超声检查传统超声检查是指通过超声探头对患者进行检查，获得肝脏的影像，一般分为B超和M超。
在B超中，可以通过发射一束短时间的超声波进行成像，病灶呈圆形或卵圆形，边缘清晰，内部透亮，胚壳明显，有时可见液平，在早期病变中可见内部分叶或细小囊腔，参见图1。
在M超中，则是通过发射一束更长的超声波进行成像，从而能够观察到更深部的组织。
M超可与B超相结合，使观察更全面，且检查用时更短，检查量更大。
图1传统超声检查中肝包虫病的影像示例彩色多普勒超声彩色多普勒超声是一种先进的超声检查方法，具有高灵敏度、高分辨率、高特异性等特点。
彩色多普勒超声可以观察到血流，并通过对血流信号的分析看到血管内部的情况。
在彩色多普勒超声中，血流速度被彩色标记，颜色越明显代表血流速度越大。
对病灶血管的形态、血流速度、净顶时差等参数进行观察，对肝包虫病的诊断有重要意义。
超声内镜超声内镜是一种通过口腔或肛门等位置直接将探头放入体腔内进行检查的技术。
它有较高的分辨率和对小病变的敏感性。
在检查中，可以更加准确地观察到肝脏的内部结构。
基于人工智能的肝包虫病超声图像判读平台构建研究
基于人工智能的肝包虫病超声图像判读平台构建研究作者：马昕睿热娜古丽•艾合麦提尼亚孜米吾尔依提•海拉提严传波来源：《现代信息科技》2023年第17期摘要：肝包蟲病是牧区常见的人畜共患寄生虫病，医疗资源匮乏和医生经验不足等原因往往会影响疾病的早期筛查和诊断。
为了实现肝包虫病病灶的精确诊断，文章结合Vue的前端技术开发了肝包虫病医学影像判读仿真平台，可辅助临床医生进行影像学诊断。
该平台提供图像采集预处理、图像分割、图像分类和文本报告等模块，向学生展示有别于传统方法的计算机辅助诊断流程，让学生深刻理解深度学习在医学领域的应用流程，从而提升学生解决实际问题的能力。
另外，以人工智能辅助肝包虫病早期筛查为例，为医学图像处理实验教学提供了新模式、新途径。
关键词：肝包虫病；人工智能；自动检测；医学影像判读；远程教学中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）17-0001-07Research on the Construction of Ultrasound Image Interpretation Platform for Hepatic Hydatid Disease Based on Artificial IntelligenceMA Xinrui1， Renaguli·Aihemaitiniyazi2， Miwueryiti·Hailati2， YAN Chuanbo1（1.School of Medical Engineering Technology， Xinjiang Medical University， Urumqi 830017， China;2.School of Public Health， Xinjiang Medical University， Urumqi 830017， China）Abstract： Hepatic hydatid disease is a common zoonotic parasitic disease in pastoral areas. Lack of medical resources and lack of doctor experience often affect the early screening and diagnosis of the disease. In order to realize the accurate diagnosis of hepatic hydatid disease， this paper develops a simulation platform for medical imaging interpretation of hepatic hydatid disease based on Vue's front-end technology， which can assist clinicians in imaging diagnosis. This platform provides modules such as image acquisition preprocessing， image segmentation， image classification， and text reporting， showcasing computer-aided diagnostic processes that are different from traditional methods to students， enabling them to deeply understand the application process of deep learning in the medical field， thereby enhancing their ability to solve practical problems. In addition， taking artificial intelligence assisted early screening of hepatic hydatid disease as an example， it provides a new mode and approach for medical image processing experimental teaching.Keywords： hepatic hydatid disease; artificial intelligence; automatic detection; medical image interpretation; distance teaching0 引言包虫病是棘球蚴病的俗称，是由细粒棘球绦虫的幼虫-棘球蚴寄生于人体所导致的一种寄生虫病[1，2]。
一种基于深度学习的动物病变肝脏病理图像识别方法[发明专利]
![一种基于深度学习的动物病变肝脏病理图像识别方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/931b2ede710abb68a98271fe910ef12d2af9a96d.png)
专利名称：一种基于深度学习的动物病变肝脏病理图像识别方法
专利类型：发明专利
发明人：于观贞
申请号：CN202210203032.6
申请日：20220302
公开号：CN114445399A
公开日：
20220506
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的动物病变肝脏病理图像识别方法，该方法包括：采集动物病变肝脏病理图像，建立动物病变肝脏病理数据集；提取肝脏组织区域和边缘轮廓；对U‑net网络进行改进，在训练集和测试集上对改进后的U‑net进行训练，得到组织纤维化分割模型，对纤维化病理子集中的原始图像进行识别并计算纤维化的占比；对NCRF网络进行改进，在训练集和测试集上对改进后的NCRF进行训练，得到肿瘤分割模型，对肿瘤病理子集中的原始图像进行识别并计算肿瘤的个数和占比。
本发明针对动物病变肝脏病理图像中纤维化和肿瘤的不同形态特征，采用了不同的深度学习网络，提高了病变肝脏病理分析的能力，为病变肝脏的分期分级和预后预测提供参考。
申请人：上海云纹生物科技有限公司
地址：200436 上海市静安区江场三路238号1601J室
国籍：CN
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准确诊断肝包虫病有了新方法
准确诊断肝包虫病有了新方法近年来，肝包虫病已成为全球公共卫生关注的热点之一、肝包虫病是由犬绦虫的幼虫引起的寄生虫病，主要存在于我国西部农村地区。
由于其发病隐匿、症状不明显，导致很多患者在发现病情严重时，已经无法挽回生命。
然而，最近一项研究取得了重大突破，开发出一种新的准确诊断肝包虫病的方法。
这项研究由我国西部一家研究机构的科研团队负责，他们首次将纳米技术应用于肝包虫病的诊断中。
传统的肝包虫病诊断主要依靠临床症状和影像学检查，不仅诊断结果有一定的误差，而且需要采集患者的血液或组织样本，有一定的侵入性。
而这种新方法则是通过将一种能够与肝包虫病相关抗体结合的纳米材料注入患者的体内，然后使用超声波进行成像。
研究人员表示，这种纳米材料具有高度选择性和灵敏度，能够与肝包虫病的抗体迅速结合，并在超声波下显示出明显的信号。
这种方法不仅可以准确诊断肝包虫病，而且对于早期病情的判断也更加准确。
这种新方法不仅改变了传统诊断方法的缺点，还有其他一些优势。
首先，纳米材料的注入非常安全，对患者没有任何伤害。
其次，该方法非侵入性，不需要采集患者的血液或组织样本，大大降低了检查的痛苦和风险。
最重要的是，这种方法的成本较低，对我国西部农村地区具有重要意义。
此外，研究人员还表示，这种纳米技术还可以应用于其他疾病的诊断中，如癌症、结核病等。
因此，该方法的应用前景非常广阔。
但是，尽管这种新方法在实验中取得了显著的效果，但仍需要进一步的临床验证和推广。
在实际应用中，还需要解决一些技术问题和安全性问题。
总的来说，这种新方法为准确诊断肝包虫病提供了新思路和可能性，将给患者带来更好的医疗体验和治疗效果。
相信在不久的将来，这种方法将在临床上得到广泛应用，有效提高肝包虫病的诊断准确性和治疗效果，为肝包虫病的防治工作做出重要贡献。
多模态影像技术在肝囊型包虫病的应用进展
多模态影像技术在肝囊型包虫病的应用进展李婷，鲍海华*包虫病是一种可以并发全身各脏器的寄生虫病，肝脏是最常见的。
起病早期，没有明显的临床症状，中晚期病变合并感染、破裂、引起种植等一系列并发症，给临床治疗带来了巨大的困难。
自2003年WHO对囊型包虫病的超声分型修订后，许多学者相继对CT、MRI的影像学表现及分型进行了大量的研究，由于超声检查的便利性、无损伤和良好的重复性成为诊断及动态随访包虫病的首选手段，但其局限性在于主观意识起决定性作用；而CT、MRI对多发病灶及复杂病灶显示上优于超声检查，并且具有高分辨率及清晰地解剖断面等优势。
因此综合多种成像技术，可早期发现病灶，帮助临床制定合适的治疗方法以改善患者的生存质量。
本文对近年来多模态成像技术在肝囊型包虫病的临床应用价值进行综述。
1 肝囊型包虫病的生长特性和病理过程肝囊型包虫病是指虫卵经胃酸作用，六钩蚴脱壳分离，在人的胃、十二指肠循环，当其经肠壁小静脉血液循环进入门脉系统时，它会被肝窦阻塞，并在肝门附近生长[1]。
根据病程的不同，分为早期、中期、晚期。
受包虫感染的早期，包虫囊壁有两层：一个由上皮样细胞、嗜酸性粒细胞、异物巨细胞构成的纤维性组织外层，一个由生发层、角质层构成的内层，其中生发层由生发囊、头节、子囊构成，囊中的每一个头节可发育成包囊[2-3]。
随着病程的延长以及囊壁的感染、损坏、老化，内囊和外囊可分离。
晚期广泛玻璃样变、机化、纤维化的囊壁逐渐坏死、钙化，囊内不能看见头节及确切的包囊，囊壁外可以看见萎缩的肝细胞和胆管[4]。
2 多模态影像技术临床应用2.1 超声影像2001年，在第20届国际包虫病大会上，WHO专家组基于1981年Gharbi超声分型[5]，对肝囊型包虫病超声图像的国际分型进行了修订，并在2003年将其列为《WHO包虫病诊断治疗刚要》，此分型一直沿用至今，主要是依据包虫的生长的特性和病理过程，并将其分为六型[6-8]：Cystic lesions (CL)：囊性病变(B超检查没有明显的特异性，探及单囊且内容物回声均匀的占位)；Cystic echinococcosis 1 (CE1)：单囊型(具有明显的特征性征象，内外囊壁之间呈现“双壁征”改变，B超检查可见类圆形呈水样囊液的液性回声)；Cystic echinococcosis 2 (CE2)：多囊型(具有CE1型特征性表现外，并能看到较大囊内有数个较小的液性回声，呈现“囊中囊”改变)；Cystic echinococcosis 3 (CE3)：内囊塌陷型(随着包虫的活性的降低，上述征象不太明显，但会出现由于肝包虫囊肿破裂或者囊壁塌陷带来的“套囊征”、“天幕征”、“飘带征”等典型的征象)；Cystic echinococcosis 4 (CE4)：实变型(包虫活性逐渐减低，B超可见由于囊壁破裂收缩、囊液被吸收，包虫逐渐溶解坏死所呈现的“脑回征”等典型征象)；Cystic echinococcosis 5 (CE5)：钙化型(包虫失去活性，实变坏死内有大量钙盐沉积，甚至完全钙化)；WHO分型也将包虫的大小分为三种类型：直径小于5 cm，称为小包虫，记为S；直径为5～10 cm，称为中型包虫，记为M；直径大于10 cm，称为大包虫，记为L。
基于改进YOLOv7的肝囊型包虫病超声图像小病灶检测
基于改进YOLOv7的肝囊型包虫病超声图像小病灶检测米吾尔依提·海拉提;热娜古丽·艾合麦提尼亚孜;卡迪力亚·库尔班;严传波
【期刊名称】《中国医学物理学杂志》
【年(卷),期】2024(41)3
【摘要】目的:提出一种基于YOLOv7用于检测肝囊型包虫病超声图像小病灶的方法。
方法:首先用轻量级特征提取主干网络GhostNet替换原特征提取主干,降低模型总参数量;其次为改善YOLOv7网络的评价指标CIoU在作为损失函数时,检测精度较低的问题,用更优的ECIoU替换CIoU,进一步提高模型检测精度。
结果:在自建的肝囊型包虫病超声图像小病灶数据集上进行训练,结果显示改进后的模型大小为59.4G,*******检测精度为88.1%,相比原始的模型性能得到提升,并超过其余主流检测方法。
结论:本文模型能更高效地检测并分类肝囊型包虫病超声图像中的病灶位置和类别。
【总页数】10页(P299-308)
【作者】米吾尔依提·海拉提;热娜古丽·艾合麦提尼亚孜;卡迪力亚·库尔班;严传波【作者单位】新疆医科大学公共卫生学院;新疆医科大学医学工程技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】R318;TP751
【相关文献】
1.肝囊型包虫病的超声图像分析及其临床价值
2.肝囊型包虫病的超声图像分析
3.基于改进SSD的肝囊型包虫病超声图像病灶检测研究
4.改进ConvNeXt的肝囊型包虫病超声图像五分类研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
超声影像组学在肝包虫病分型中的应用研究
超声影像组学在肝包虫病分型中的应用研究张旭辉;索朗拉姆;邱甲军;任叶蕾;王逸非;卢强;李永忠;蔡迪明【期刊名称】《临床超声医学杂志》【年(卷),期】2024(26)5【摘要】目的基于超声影像组学构建机器学习模型,探究其在鉴别囊型肝包虫病与泡型肝包虫病中的应用价值。
方法选取于我院及四川省甘孜藏族自治州石渠县经病理结果(金标准)或“四川省包虫病专家组”依据临床结果及专家共识(银标准)确诊的肝包虫病患者4976例,共纳入23 452张超声图像,其中囊型肝包虫病图像8557张,泡型肝包虫病图像14 895张。
按病灶类型以8∶2比例将超声图像随机分为训练集18 762张与独立测试集4690张。
使用Pyradiomics(3.1.0)提取超声图像的影像组学特征,对训练集及独立测试集超声图像均使用相同的提取器;使用极小化极大、标准分数及均值方法对影像组学特征进行特征缩放,使用主成分分析和Pearson相关系数进行特征降维,使用方差分析、递归特征消除、相关特征法及克鲁斯卡尔-沃利斯法筛选最佳影像组学特征。
基于支持向量机(SVM)、自编码器(AE)、线性判别分析(LDA)、随机森林(RF)、逻辑回归(LR)、自适应增强(AB)、决策树(DT)、朴素贝叶斯(NB)8种分类器构建鉴别肝包虫病分型的最佳机器学习模型。
训练集中,以十折交叉验证策略训练模型。
绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析不同分类器中最佳机器学习模型在训练集及独立测试集中鉴别肝包虫病分型的诊断效能。
结果从每张超声图像中共提取1130个影像组学特征,经特征选择动态筛选出1~40个最佳影像组学特征,并以此建立最佳机器学习模型。
ROC曲线分析显示,RF 模型在训练集及独立测试集中鉴别肝包虫病分型的曲线下面积分别为0.82、0.86,均高于SVM、AE、LDA、LR、AB、DT、NB模型,差异均有统计学意义(均P<0.05)。
结论基于超声影像组学的RF模型对鉴别肝包虫病分型的诊断效能最佳,有助于肝包虫病精准超声诊断。
肝包虫病的超声图像分析探讨
肝包虫病的超声图像分析探讨
程君;段学军
【期刊名称】《中国超声诊断杂志》
【年(卷),期】2002(003)011
【摘要】目的:分析、探讨肝包虫病的超声图特征.方法:498例病例均经B超检查,结合Casoni氏试验及病理结果对肝包虫病进行分析、分型.结果:超声对肝包虫病的诊断率为100%(本组).依声像图特征可分两大类型:1.囊肿型肝包虫病,囊壁呈"双壁征",囊内见"囊砂征"、"囊中囊"征象等.2.泡球蚴型肝包虫病,根据肝内无包膜,无一定界限的类实质斑块状回声区且内有弥散分布的点状、斑片状钙化影及病灶内坏死腔呈"溶岩洞"样改变.
【总页数】3页(P829-831)
【作者】程君;段学军
【作者单位】756200,宁夏,西吉县人民医院;756200,宁夏,西吉县人民医院
【正文语种】中文
【中图分类】R65
【相关文献】
1.肝包虫病超声图像的诊断与分型 [J], 许汉生;高兰花
2.肝包虫病的超声图像临床诊断分析研究 [J], 张丽红
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4.基于深度学习的肝包虫病超声图像分型研究 [J], 南嘉格列; 李锐; 王海霞; 周旭;
王毅; 倪东
5.肝包虫病的超声声图像回顾性分析 [J], 央金白玛[1];达娃[2];白玛加措[3]
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肝包虫病的超声声像图特征及临床意义
肝包虫病的超声声像图特征及临床意义
冯丽萍;杨洁
【期刊名称】《甘肃科技纵横》
【年(卷),期】2006(35)4
【摘要】超声显像对肝包虫病的位置、数目、大小和类型均可做出精确的判断,对治疗方案的选择具有很大的临床意义,优于其他任何影像学检查,可作为包虫病的首选检查方法.
【总页数】1页(P237)
【作者】冯丽萍;杨洁
【作者单位】定西市人民医院,B超室,甘肃,定西,743000;定西市人民医院,B超室,甘肃,定西,743000
【正文语种】中文
【中图分类】R5
【相关文献】
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基于改进的多尺度深度残差网络肝包虫超声影像诊断方法马国祥;严传波;杨凌菲;卢宏春
【期刊名称】《东北师大学报:自然科学版》
【年(卷),期】2023(55)1
【摘要】为了提高肝包虫病的诊断效率和诊断精度,分析肝包虫病超声图像影像学特点.使用自动预处理方法进行图像预处理,收集符合模型输入规范的肝包虫病超声影像数据,构建中等规模的地区包虫病超声影像数据集.此外,针对肝包虫病超声图像语义信息提取困难的问题,提出一种基于自注意力机制的多尺度金字塔分型网络,与常见的基准网络相比,所提出的模型能够达到最好的分类效果,准确率为91.18%.最后,使用梯度加权类激活映射图进行可视化分析,根据实验结果探索五类肝包虫病在超声影像组学中的规律,为肝包虫病的临床诊断提供可靠的参考依据.
【总页数】8页(P80-87)
【作者】马国祥;严传波;杨凌菲;卢宏春
【作者单位】新疆医科大学医学工程技术学院;新疆医科大学第一附属医院;西南交通大学计算与人工智能学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
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度残差收缩网络的轴承故障诊断5.基于改进残差网络的橡胶林卫星影像语义分割方法
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