摘要:摘 要 目的 应用超声心动图技术评价阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（OSAS）患者肺动脉僵硬度（PAS）与心室重构的关系。方法 经多导睡眠呼吸仪（PSG）监测呼吸暂停低通气指数（AHI）≥5次/h确诊为OSAS的患者137例，次日晨行血压、血糖、血脂及超声心动图检查，依据左室质量指数（LVMI）和相对室壁厚度（RWT）分为4组：正常构型（NG）组，向心性重构（CR）组，离心性肥厚（EH）组，向心性肥厚（CH）组。同时选取健康志愿者35例作为对照组。采集左心室、右心室和PAS相关参数，比较组间差异，对PAS和右室参数进行相关性分析，并对PAS的相关危险因素进行回归分析。结果 ①与对照组比较，OSAS 各组PAS增加（均P＜0.05）；与NG组比较，CR组和EH组PAS增加（均P＜0.05）；与NG组、CR组、EH组比较，CH组PAS增加（均P＜0.05）。②OSAS患者PAS与右心室参数的相关性分析显示PAS与Et/At呈负相关（r=-0.376，P＜0.05），与右室内径（r=0.363，P＜0.05）、Tei指数（r=0.366，P＜0.05）、mPAP（r=0.631，P＜0.05）呈正相关。③PAS与临床、睡眠和超声心动图参数的相关性分析显示PAS与年龄（r=0.154，P＜0.05）、体质指数（r=0.166，P＜0.05）、收缩压（r=0.253，P＜0.05）、舒张压（r=0.153，P＜0.05）、AHI（r=0.336，P＜0.05）、LVMI（r=0.276，P＜0.05）、RWT（r=0.286，P＜0.05）、左室几何构型（r=0.433，P＜0.05）呈正相关，与Lowest Sa02（r=-0.158，P＜0.05）呈负相关。④多元线性回归分析显示PAS与年龄（t=2.426，P＜0.05）、AHI（t=2.477，P＜0.05）、左室几何构型（CR：t=2.422；EH：t=2.334；CH：t=3.101，均P＜0.05）独立相关。结论 OSAS不同左室构型患者PAS变化情况不同，PAS与异常左室几何构型独立相关，说明PAS与心室重构过程相关。

摘要:目的：研究超声造影LI-RADSv2017分类标准对提高肝超声造影初学者预测肝局灶性病变（focal liver lesion，FLL）为肝细胞肝癌（hepatocellular carcinoma,HCC）等疾病的诊断能力的可行性。 方法：对 225个FLL的影像及临床资料进行回顾性分析。A组观察者（2名初学超声造影医师）和B组观察者（2名资深超声造影医师）分别用传统方法对病灶进行HCC及非HCC(包括常见良性病变及肝脏其他恶性肿瘤)诊断，之后A组参照超声造影 LI-RADS v2017对病灶进行分类。诊断金标准为组织病理学或临床诊断结果，分析A、B组诊断HCC的效能。结果：A、B组使用传统方法诊断HCC的准确性、灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为：70.22%和89.33%、81.06%和96.21%、54.84%和79.57%、71.81%和86.99%、67.11%和93.67%，差异均有统计学意义（P＜0.05）。A组以LR-3、4、5类为HCC诊断标准可使灵敏度和阴性预测值提高至96.97%和92.45%，以LR-4、5类为标准可使准确性提高至84.00%，以LR-5类为标准特异度达90.32%，阳性预测值达91.35%，均高于传统方法诊断效能（P＜0.05）且特异度高于B组（P＜0.05）。结论：超声造影 LI-RADS分类标准对提高初学者正确预测肝癌高危人群中HCC的诊断效能有较好的指导作用，值得在临床工作中推广应用。

摘要:目的 利用Logistic回归模型评价常规超声联合声触诊组织成像定量技术(VTIQ)对三阴性乳腺癌(TNBC)的诊断价值。方法 回顾性分析170例乳腺癌患者的术前常规超声及VTIQ的声像图特征，应用曲线下面积（AUC）比较分析VTIQ各参数诊断TNBC的价值, 筛选出诊断TNBC最有价值的指标, 并建立常规超声联合VTIQ诊断TNBC的二分类Logistic回归模型。结果 TNBC和non-TNBC的最大SWV值、平均SWV值、最小SWV值、平均SWV值/正常乳腺值两组间比较差异均有统计学意义（P均＜0.01）, 根据AUC显示最大SWV值的诊断效能最佳。多因素Logistic回归分析后显示诊断TNBC的超声特征为边缘不光整伴分叶、后方回声增强、形态规则、最大SWV值＜6.98m/s。该Logistic模型具有统计学意义（2=68.128，P＜0.01），该模型的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为80.6%、85.7%、72.0%、87.6%。结论 常规超声联合VTIQ的Logistic回归模型对TNBC有较高的诊断效能,可作为预测TNBC的一项重要参考指标。

摘要:【摘要】 目的 运用机器学习技术构建基于超声图像形态定量特征的乳腺癌风险在线预测模型。 方法 回顾性收集2019年1月至2020年10月于皖南医学院第一附属医院行超声检查的乳腺肿块患者1046例，按随机数字以7:3比例分为训练集732例，验证集314例。所有肿块均有明确的病理结果。对训练集和验证集肿块分别按病理结果分为良性组和恶性组，使用ImageJ图像分析软件提取肿块超声图像的形态学定量特征。应用单因素分析训练集的良性组和恶性组定量特征，并运用机器学习技术进行多因素分析，确定影响癌症风险的独立危险因素，构建列线图预测模型。最后，使用验证集数据对模型效能进行测试，建立ROC曲线和校准曲线分析评价模型的诊断效能，并设计开发在线应用程序。结果 训练集732例患者中，430例（58.7％）病理为恶性；验证集314例患者中，199例（63.4％）病理为恶性。单因素分析显示形态学定量指标Aspect ratio （AR）、Circularity（C）、Modified Feret Angle （MFA）、Solidity（S）以及患者年龄在良性组和恶性组差异有统计学意义（P<0.05）。多因素分析显示AR、Circularity和年龄是预测恶性的独立危险因素（P<0.05）。基于上述独立危险因素构建乳腺癌风险预测列线图模型，并以互联网在线应用程序的方式呈现，模型内部验证AUC为0.931，敏感性88.1%，特异性85.4%，外部验证AUC为0.901，敏感性84.2%，特异性85.8%；校准曲线显示模型校准度良好，预测风险与实际风险未出现明显偏离。 结论 使用机器学习技术构建的乳腺癌风险列线图预测模型具有良好的诊断效能，而以互联网在线应用程序的方式呈现模型使其更加具有可操作性和实用性，将有助于对患者进行个体化预测和治疗决策。

摘要:目的：比较卵巢-附件超声报告和数据系统（O-RADS）、恶性风险指数（RMI）对卵巢肿瘤的诊断价值，探究预测卵巢恶性肿瘤的独立危险因素。 方法： 回顾性分析431例经病理证实的卵巢肿瘤的超声声像图，分别进行O-RADS 分类、恶性风险指数分析，以病理结果为金标准，绘制受试者工作特征曲线（ROC）曲线，计算敏感度、特异度、准确率、约登指数，比较两种方法的诊断效能，并对两者涉及因素进行单因素及多因素二元Logistic回归分析，获得预测卵巢恶性肿瘤的独立危险因素。 结果： ①431例卵巢肿瘤中，良性258例，恶性（含交界性）173例，一般临床资料中，患者年龄、是否绝经、血小板数量、血清癌抗原125（CA125）、人附睾蛋白（HE4）在两组间比较差异均有统计学意义（P＜0.001）。②O-RADS 分类、恶性风险指数（RMI）诊断卵巢肿瘤良恶性的敏感度分别为93.1%、68.2%，特异度分别为89.5%、91.9%，准确率分别为91.0%、82.4%，曲线下面积分别为0.94、0.80。两种分类方法的敏感度、准确率比较差异均有统计学意义（P＜0.001），曲线下面积（AUC）、特异度比较差异均无统计学意义（P＞0.05）。③单因素分析显示良性组与恶性组间肿块最大径、囊壁或分隔厚度、有实性成分、乳头状突起、血流评分、腹水比较，差异均有统计学意义（P＜0.001）；多因素分析显示肿块最大径、囊壁或分隔厚度（≥3cm）、有实性成分、血流评分（3-4分）、腹水是卵巢恶性肿瘤的独立危险因素（P＜0.001）。 结论： O-RADS 分类鉴别卵巢肿瘤良恶性的敏感度较高，具有一定的临床价值；肿块最大径、囊壁或分隔厚度（≥3cm）、有实性成分、血流评分（3-4分）、腹水是预测卵巢恶性肿瘤的独立危险因素。

摘要:目的 探讨基于乳腺超声动态连续影像的深度学习模型建立方法并对其效能进行初步验证。方法 对506例女性进行乳腺超声扫查，存储实时动态图像，导入深睿影像智能分析平台，采用基于深度学习的端到端的肿块检出网络对原始动态序列图像进行分析提取，训练建立最优化深度学习模型，并对模型的效能进行测试验证，数据采用Python3.6软件进行统计分析。结果 单帧乳腺超声影像的肿块检出敏感率（0.1、0.2、0.5/scan）为76.6%、84.2%、86.0%，序列乳腺超声影像的肿块检出敏感率（0.1、0.2、0.5/scan）为77.3%、91.8%、95.3%；0.1/scan，单帧乳腺超声影像的肿块检出与序列乳腺超声影像的肿块检出无统计学意义（P >0.05），0.2/scan，单帧乳腺超声影像的肿块检出与序列乳腺超声影像的肿块检出有统计学意义（P <0.05），0.5/scan, 单帧乳腺超声影像的肿块检出与序列乳腺超声影像的肿块检出有统计学意义（P <0.05）。结论 基于乳腺超声动态连续影像的深度学习模型能提高乳腺超声影像的肿块检出率。

摘要:摘要 目的 探讨超声弹性成像技术动态评估周围性面瘫针灸治疗效果的临床应用价值。方法 选取2019年11月至2020年9月于重庆市中医院接受针灸治疗的50例周围性单侧面瘫患者为研究对象，应用超声弹性成像技术评估针灸治疗过程中6个时间点面部表情肌（额肌、降口角肌、降下唇肌）的弹性模量值，同时临床面神经功能评分评估面瘫程度。线性相关分析不同治疗时间点，患侧弹性模量值与临床面神经功能评分的相关性。结果 面瘫患者患侧表情肌（额肌、降口角肌、降下唇肌）的弹性模量值，随着针灸治疗次数增加，弹性模量值逐渐降低，6个检测时间点差异比较均具有统计学意义（P＜0.01)，且治疗前7天下降速率最快；而对照组表情肌的弹性模量值无明显变化。与弹性模量值改变相一致的是，患侧面神经功能临床评分随着治疗时间增加，评分逐渐升高，治疗后7天内评分上升速率增快，差异具有统计学意义（P＜0.01）。相关性分析发现，弹性模量值与临床面神经功能评分呈负相关（r=-0.546, P＜0.001; r=-0.757, P＜0.001; r=-0.683, P＜0.001）。结论 利用超声弹性成像技术可动态评估针灸治疗前后面部表情肌群的弹性变化，与面神经功能临床评分相关，可为面瘫治疗效果评估提供重要影像学依据。

摘要:目的 探讨2D-STI技术对蒽环类药物化疗期间心电图表现不同且常规超声心动图无阳性发现的乳腺癌患者左室心肌受损的应用价值。方法 选取乳腺癌术后化疗患者38例及对照组30例，乳腺癌化疗患者于化疗前1天（T0）、每周期化疗后第21天（T1、T2、T3、T4）行超声心动图检查。根据任一化疗周期内心电图（ECG）情况将乳腺癌化疗患者分为两组：ECG正常组（12例）和ECG异常组（26例）。2D-STI技术获取以下参数：左室心内膜下、中层、心外膜下三层心肌收缩期纵向峰值应变（GLSendo、GLSmid、GLSepi）、左室18节段纵向应变达峰时间标准差（Tls-SD）及最大差值（Tls-dif）、左室舒张早期纵向峰值应变率（LSRe），并计算E/LSRe比值。结果：与T0、T1、T2、T3期比较，ECG正常组与异常组患者T4期E/e’显著增高（P＜0.05），且同一化疗周期内两组患者间E/e’无统计学差异（P＞0.05）；与T0、T1、T2、T3期比较，ECG正常组与异常组患者T4期GLSendo、GLSmid、GLSepi、LSRe均显著减低（P＜0.05），Tls-SD、Tls-dif、E/LSRe均显著增大（P＜0.05）；与ECG正常组患者比较，ECG异常组患者T4期E/LSRe显著增大（P＜0.05），同一化疗周期内两组患者间余上述参数无统计学差异（P＞0.05）。结论 2D-STI技术获取的应变及应变率参数较常规超声参数更敏感识别蒽环类药物化疗进程中乳腺癌患者左室功能变化；无论化疗期间是否出现心电图异常，乳腺癌化疗患者左室心肌收缩、舒张功能都已有受损，且化疗期间出现心电图异常患者左室舒张功能受损更甚；E/e’、LSRe、E/LSRe可能将更敏感地反映蒽环类化疗药物对乳腺癌患者左室舒张功能的影响。

摘要:目的：研究孕中晚期正常妊娠胎儿肾上腺下动脉(IAA)血流动力学参数,确定正常参考值范围。方法：从接受常规产前超声检查的18～36周孕妇中选取符合条件的604名进入研究,应用脉冲多普勒在双肾斜冠状切面测量胎儿IAA收缩期峰值流速(PSV)、舒张末期流速(EDV)和搏动指数(PI)、阻力指数(RI),建立其与孕周(GA)相关的正常参考值范围。_{用Pearson相关分析检验IAA血流动力学参数与孕周间相关性,}将各参数与GA分别绘制散点图,拟合多种回归模型,选出最佳拟合曲线。结果：最终纳入594例胎儿。IAA的阻力参数(PI、RI)与孕周呈负相关(P均＜0.05,r=-0.73,0.81),且均以Cubic曲线拟合度最佳。IAA的速度参数PSV与孕周无统计学意义(P＞0.05),EDV与孕周轻度正相关(P＜0.05,r=0.24),二者均以Cubic曲线拟合度最佳。结论：本研究建立了正常胎儿IAA血流参数的正常参考值范围,有助于进一步评估胎儿血流动力学。

摘要:【摘要】目的 探讨二维斑点追踪显像技术(2D-STI)评估新生儿窒息合并心肌损害后左心室整体及局部心肌的纵向收缩功能在早期诊断窒息新生儿心肌损害中的临床价值。方法 选择2019年07月至2020年12月期间在右江民族医学院附属医院新生儿科住院的足月窒息新生儿61例，经临床确诊合并心肌损害，根据Apgar评分分为轻度组31例和重度组30例，选择同期住院出生的正常足月新生儿30例作为对照组。检测受检者的血清肌酸激酶同工酶（CK-MB）、肌钙蛋白（cTnT）、左室舒张期前后径（LVDId）、左室射血分数（LVEF）、左室短轴缩短率（LVFS）、辛普森法左室射血分数（Simpson EF）、左室三腔心整体应变（GLS-LAX）、左室四腔心整体应变（GLS-A4C）、左室两腔心整体应变（GLS-A2C）、左室整体应变（GLS-AVG）,分析GLS-AVG和CK-MB、cTnT三者的相关性。结果 三组间CK-MB和cTnT比较差异有统计学意义（P<0.05）。三组间性别、体重、胎龄均无统计学差异（P>0.05）。三组间LVDId、LVEF、LVFS、Simpson EF比较差异无统计学意义（P>0.05）。GLS-AVG与CK-MB呈负性相关（r=-0.515，P=0.000），GLS-AVG与cTnT呈负性相关（r=-0.912，P=0.000）。结论 GLS-AVG与CK-MB、cTnT具有相关性，GLS-AVG可作为窒息新生儿心肌损害早期诊断指标。

摘要:【摘要】目的 研究左冠状动脉异常起源于肺动脉的超声诊断和鉴别诊断。方法 回顾分析我院经手术治疗左冠状动脉异常起源于肺动脉的21例患者彩色多普勒超声诊断以及漏误诊情况。结果 21例左冠状动脉异常起源于肺动脉的患儿，17例超声首诊明确诊断，3例误诊，1例漏诊，漏误诊率19.0％。结论 彩色多普勒超声是左冠状动脉异常起源于肺动脉的首选检查方法，临床价值较高，但鉴别诊断也不容忽视。

摘要:

摘要:目的 探讨彩色多普勒血流成像（Color doppler flow imaging，CDFI） 和超微血流显像（Super microvascular imaging，SMI）对慢性肾脏病（Chronic kidney disease，CKD）患者肾血流灌注改变的临床价值。方法 采用CDFI及SMI分别观察正常受检者和CKD1-5期患者双侧肾脏血流灌注情况，并对肾脏血流分布情况进行分级，检测CDFI与SMI对CKD患者肾血流灌注改变的评价效果，并比较SMI与CDFI对各级肾血管的显示能力。同时采用Spearman分析法，将CDFI、SMI血流灌注分级与CKD前三期临床分期进行相关性分析。结果 1.对照组与CKD1期、CKD2期的CDFI及SMI肾血流灌注分级两两比较差异均无统计学意义（P>0.01）。2.CDFI肾血流灌注显像中,CKD前三期肾血流灌注两两比较差异无统计学意义（P>0.01）；CKD4-5期与前三期比较差异有统计学意义（P<0.01）。3.SMI肾血流灌注显像中，CKD3期与CKD1期、CKD2期及 CKD4-5期之间差异有统计学意义（P<0.01），CKD4-5期与前三期比较差异有统计学意义（P<0.01）。4.随着CKD临床分期越高，SMI及CDFI的肾血流灌注分级均降低，且各期的SMI肾血流灌注分级均高于CDFI ，同时每组SMI检测出的高占比的血流分级均高于CDFI，差异均有统计学意义（P<0.05），SMI尤其对弓形动脉和小叶间动脉的显示更清晰。5.SMI肾血流灌注分级与CKD临床分期有较强相关关系（Rs为－0.657，P＜0.01）；CDFI肾血流灌注分级与CKD临床分期有中等相关关系（Rs为－0.419，P＜0.01）。结论 SMI可作为评价CKD肾血流灌注改变重要的影像方法，可有效协助临床对CKD患者的诊断、治疗及预后评估,具有重要临床应用价值

摘要:恶性肿瘤是全球发病率和死亡率的一个重要原因,严重威胁人类的健康。作为其常规的治疗方法,化疗、放疗和手术仍有局限性。自杀基因疗法为各种形式的恶性肿瘤提供了一种极具前景的治疗手段。超声靶向微泡破坏(UTMD)技术为自杀基因的传递赋予了新的方式。本文着重就 UTMD 介导的自杀基因转染在恶性肿瘤治疗中的最新进展进行总结并对其未来发展提出展望。

摘要:膈肌功能障碍会导致ICU住院时间延长、脱机失败及死亡率升高,因此,及时评估膈肌功能对于患者的预后转归极为重要。以往膈肌功能评估多用透视、MRI、膈肌肌电图、跨膈压等方法,但因存在辐射、有创、操作复杂等原因使用受到限制。超声作为一种实时、无创、无辐射、经济、可定性及定量的检查方法,可广泛应用于床旁膈肌功能的监测。本文对膈肌生理、超声评估膈肌功能的参数及临床应用进行综述。

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摘要:患者女,26岁,2018年分娩时行会阴侧切术,产后发现外阴侧切口处结节。2020年再次分娩行会阴侧切术,术后发现外阴结节渐增大。2021年10月至我院就诊,门诊拟“外阴肿物”收住入院。妇检：外阴皮肤色泽正常,左侧会阴体水平下方质硬肿物,大小约4.0cm×3.0cm,无触痛。阴道、子宫、附件未见明显异常。超声检查：左侧会阴部皮肤层内见低回声,大小约4.5cm×1.1cm×2.4cm,边界清,形态规则,蒂部宽约0.9cm,CDFI：肿块内可见血流信号,RI：0.80。见图1。入院次日在静吸复合麻醉下行外阴病损切除术,术中所见：左侧外阴会阴体水平下方见一大小约4.0cm×3.0cm的硬质肿物,表面光滑,境界清楚,蒂稍宽,位于皮下脂肪层,术毕剖视见其内呈均匀灰色组织改变。术后病理示(外阴)梭形细胞肿瘤,倾向血管纤维瘤。见图2。免疫组化：SMA灶(+)、DES(-)、CD34(-)、Ki-67(+,<5%)。

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摘要:目的 构建颈动脉斑块超声图像数据集并探讨深度学习技术对颈动脉斑块自动分类诊断的应用价值。方法 首先采集254例患者和354例正常人的颈部动脉超声图像,每例采集2幅图像,构建共包含1216幅图像的颈动脉超声图像数据集；然后,基于已构建的颈动脉超声图像数据集对传统的HOG+SVM方法和14种不同结构的深度神经网络模型进行训练；最后,通过三个量化指标(分类精确率、召回率和F1值)确定现有的颈动脉斑块超声图像分类性能最好的深度神经网络模型。 结果 通过综合比较15种不同的颈动脉斑块超声图像分类方法,得出性能最好的模型是深度残差网络模型ResNet50,其精确率、召回率和F1值分别为97.36%、97.32%和97.34%。 结论 本文通过数据集构建、模型选择、模型训练和测试验证了深度学习技术在颈动脉斑块超声图像自动诊断应用中的有效性,其中深度残差网络模型ResNet50对颈动脉超声图像能进行高准确度自动分类。