简介：摘要目的验证基于快速区域卷积神经网络（Faster R-CNN）胰腺癌增强CT自动识别系统，并探讨其临床应用价值。方法回顾性收集青岛大学附属医院2013年1月至2016年5月收治的315例胰腺癌患者的4 024张增强CT影像序列，将2 614张影像序列作为训练组输入Faster R-CNN系统，建立影像自动识别模型，通过读取135例胰腺癌的1 410张增强CT影像进行验证。为了进一步测试其临床应用效果，读取150例胰腺占位患者的3 750张增强CT影像并对其诊断结果进行随访。记录结节类别的精准率和召回率，绘制精确回归曲线，分析Faster R-CNN诊断的准确性、灵敏度、特异度，生成受试者工作特征（ROC）曲线，并计算曲线下面积。结果基于135例胰腺癌增强CT影像，得到Faster R-CNN的人工智能辅助诊断的ROC曲线的曲线下面积为0.927，准确性、特异度、灵敏度分别为0.902、0.913、0.801。经过150例胰腺占位患者资料的验证，判定阳性893张，阴性2 857张，Faster R-CNN诊断为胰腺癌患者98例，对其诊断结果进行随访，其中53例经外科手术后病理证实为胰腺导管癌、21例为胰腺囊腺癌、12例为胰腺囊腺瘤、5例为胰腺囊肿，7例患者未手术治疗。在术后5~17个月内6例死于腹腔肿瘤浸润、肝转移或肺转移。在Faster R-CNN诊断为阴性的52例患者中，有9例经外科术后证实为胰腺导管癌。结论Faster R-CNN系统能够帮助影像科医师对胰腺癌进行诊断，具有一定的临床应用价值。

简介：摘要目的通过建立家兔结肠的磁压榨吻合模型，验证磁压榨吻合技术在结肠压榨吻合的可行性，并评估压榨吻合口的粪便转流功能。方法选取8只家兔，在结肠置入一定规格的磁铁实现肠道的侧侧压榨吻合，吻合口形成后，通过结肠造影、解剖观察及病理检查的方法评估吻合口的形成情况。人为结扎吻合口之间的肠道制造肠梗阻动物模型，评估压榨吻合口的粪便转流功能。结果8只家兔均在术后第6~8天磁铁脱出；1只家兔发生肠梗阻，其余7只家兔吻合口形成良好。吻合口形成后，取3只家兔结扎吻合口之间肠道，1只家兔于术后第6天死亡，其余2只家兔长期存活，实现了压榨吻合口的粪便转流功能。结论磁压榨吻合技术能够实现家兔肠道的吻合，是一种有效的手术方式。

简介：摘要目的探讨利用更快的区域卷积神经网络算法（Faster R-CNN）分析直肠癌磁共振（MRI）平扫图像以评估环周切缘（CRM）状态的可行性。方法病例纳入标准：（1）CRM阳性区域位于提肛肌肛管平面至腹膜反折之间，电子结肠镜及组织病理学检查证实为直肠恶性肿瘤；（2）术后病理或术前高分辨MRI检查证实有CRM阳性。排除标准：新辅助治疗后、手术后复发、图像质量差伪影、肿瘤巨大及广泛坏死等组织变性以及既往盆腔手术史直肠临近组织结构改变的病例。根据以上标准，收集青岛大学附属医院2016年7月至2019年6月期间，350例CRM阳性直肠癌患者的MR平扫图像。将患者按照性别和肿瘤部位分类，应用计算机随机数字法以6∶1比例随机分配为训练组（300例）和测试组（50例）。利用LabelImg软件在T2加权成像（T2WI）图像上对CRM阳性区域进行标识。应用标识的训练组图像对Faster R-CNN模型进行迭代训练、优化参数，直到网络收敛获得最佳的深度学习模型。利用测试集数据评估人工智能平台的识别性能，选取指标包括准确度、敏感性、阳性预测值、受试者工作特征曲线和曲线下面积（AUC），以及识别单张图像所花费的时间。结果训练后的Faster R-CNN模型判定CRM状态的准确度、敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值分别为0.884、0.857、0.898、0.807和0.926；AUC为0.934（95%CI：91.3%~95.4%）。Faster R-CNN模型对单张图像的自动识别时间为0.2 s。结论基于Faster R-CNN建立的对直肠癌CRM阳性MRI图像识别和分割的人工智能模型，可完成对原位肿瘤外侵引起CRM阳性区域的风险评估，具有初步筛选的应用价值。