简介:背景:有经验的皮肤科医师使用临床诊断标准(通常为ABCD规则)早期诊断黑色素瘤的正确率可达64%~80%,诊断黑色素瘤的自动化系统仍被认为是一种实验性方法,只能作为肉眼诊断的辅助措施。为帮助早期诊断黑色素瘤,作者开发了一种图像处理系统帮助鉴别黑色素瘤与黑色素细胞痣,并建立了一种明确黑色素瘤发生率的数字模式。方法:分析132处黑色素细胞皮损(23处黑色素瘤及109处黑色素细胞痣)的数字图像特征,包括几何特征、颜色、颜色纹理。共分析了所有皮损的43个特征变量:几何形状、颜色纹理、边界锐度、颜色变量等。由于任何多阶式变量选择法中存在变量多重共线性均可导致严重错误,因此采用单变量logistic回归分析法及“-2loglikelihood”检测和Spearman秩相关系数,以排除不适当的变量。最初“-2loglikelihood”和非参数Spearmanp选择了5个变量进入多变量预测模式,随后5变量模式被削减为3变量模式,且验证了每种模式的性能。用“jackknife”法验证3变量模式,并通过受试者工作特性(ROC)曲线图比较其与5变量模式的精确度,结论表明3变量模式的鉴别能力未受影响。结果:并非全部变量均对此模式有用,故逐渐剔除至剩下3个有意义的协变量。合并几何形状、颜色、颜色纹理等独立协变量参数,计算预测性公式,用于黑色素瘤的预测。此模式诊断黑色素瘤的灵敏度为60.9%,特异度为95.4%,总精确度达89.4%(概率水平O.5),有8%的假阴性结果。结论:通过数字图像处理系统和发展数字预测模式,采用多变量logistic回归分析法高精度地鉴别黑色素瘤与黑色素细胞痣是可行的。此模式早期诊断黑色素瘤具有可行性。为预测组织学确诊前未能诊断的黑色素瘤,没有必要使用昂贵或复杂的设备,仅使用价格合适的便�
简介:1987年9月20日,中国第一封电子邮件成功发出,揭开了中国人通过互联网与世界相连的序幕。人工智能的登场,更是为互联网医疗找到了新的出口。作为皮肤病诊断的重要手段之一的皮肤影像,已从起初的放大镜、显微镜辅助诊断,发展到如今的数字影像学技术和智能分析。国内各家医院的皮肤影像数据并非共享资源,于是形成了一个个“信息孤岛”,这直接阻碍着人工智能所需要的“大数据”的形成。中国人群皮肤影像资源库的建立无疑是破冰之举。通过互联网使皮肤影像数据“流动”起来,通过人工智能使皮肤病诊疗“智慧”起来,在此基础上,让分级诊疗、区域协同等纷纷落地,不断提升医疗资源的使用效率,从而实现患者、医生、医疗机构等多方共赢。
简介:目的:探讨影响妊娠合并生殖器疱疹的相关因素,观察多元化干预措施后的临床效果。方法:随机选取2011年1月~2013年1月285例妊娠期的孕妇,对其中合并生殖器疱疹的35例患者为研究对象,对其影响因素进行分析,并观察多元化干预措施后的临床效果。结果:影响妊娠合并生殖器疱疹的危险因素有不良孕产史、妊娠期感染史、孕期焦虑、不洁性交史、多个性伴侣(〉2个)(P〈0.05)。而与患者的年龄、孕期体重、孕期体重指数、月经初潮年龄、月经紊乱史、痛经史、孕次、家族史等无关(P〉0.05),其中妊娠期感染史、不洁性交史、多个性伴侣是高危险因素。经过多元化干预措施后总有效率为94.3%,抗复发有效率为77.8%。结论:妊娠期感染史、不洁性交史、多个性伴侣是影响妊娠合并生殖器疱疹的危险因素,多元化干预对临床效果大有裨益。