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徐维敏

作品数:54 被引量:296H指数:10
供职机构:南方医科大学南方医院更多>>
发文基金:广东省科技计划工业攻关项目南方医科大学南方医院院长基金广东省自然科学基金更多>>
相关领域:医药卫生自动化与计算机技术交通运输工程轻工技术与工程更多>>

文献类型

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领域

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  • 6篇恶性
  • 6篇分子分型
  • 6篇钙化
  • 5篇肿块型

机构

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作者

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传媒

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年份

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  • 7篇2016
  • 5篇2015
  • 6篇2014
  • 6篇2013
  • 4篇2012
  • 1篇2003
54 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
几何模型匹配乳腺头足位与内外斜位X线片所示病灶
2022年
目的 观察几何模型(GM)匹配乳腺头足(CC)位与内外斜(MLO)位X线片所示病灶的价值。方法 回顾性分析493例接受乳腺CC位和MLO位X线摄影的乳腺病灶患者,共598个乳腺病灶,包括499个钙化灶和99个肿块。构建GM用于匹配CC与MLO位片所示乳腺病灶,再以环形法(AB)和直线法(SS)进行对比,分别计算匹配误差,包括GM匹配误差、AB径向误差及SS轴向误差;分析GM对CC及MLO位图像中同一病灶的匹配性能,评价其应用价值。结果 GM对乳腺钙化灶和肿块的匹配误差分别为2.85(1.45,5.08)及3.70(1.35,6.25)mm,差异无统计学意义(Z=-1.344,P=0.179)。对乳腺上部病灶,AB匹配的径向误差和SS匹配的轴向误差均大于下部病灶(P均<0.001);对乳腺外侧病灶,AB的径向误差和SS的轴向误差均大于内侧病灶(P均<0.05)。GM、AB及SS间匹配误差整体差异有统计学意义(H=93.012,P<0.001);两两比较差异均有统计学意义(P均<0.05),GM匹配性能明显优于AB和SS。GM匹配误差与摄片时乳腺压迫厚度无明显相关性。结论 GM用于匹配乳腺CC位与MLO位X线片所示病灶较具价值。
汪思娜秦耿耿曾辉徐泽园徐维敏文婵娟潘德润陈卫国
关键词:乳腺肿瘤钙质沉着症乳腺X线摄影
数字乳腺断层摄影对结构扭曲的诊断价值
目的 探讨数字乳腺断层摄影结合数字化乳腺摄影、临床及超声对结构扭曲的诊断价值,提高结构扭曲的诊断能力。方法对照病理,分析乳腺X线摄影表现为结构扭曲的病例其临床、超声及乳腺X线摄影的特点,排除有手术史及病例资料不全者。
文婵娟陈卫国徐维敏廖昕曾辉何子龙秦耿耿
关键词:乳腺
基于数字乳腺断层摄影图像纹理特征提取的单纯肿块型病变的深度学习分类模型构建的可行性被引量:3
2018年
目的探讨基于数字乳腺断层摄影(DBT)图像内纹理特征建立深度学习分类模型,对肿块型病变良恶性进行鉴别的可行性。方法回顾性分析2016年1月至12月南方医科大学南方医院,经病理确诊、行DBT检查的乳腺单纯肿块型病变患者132例,其中良性病变89例,恶性病变43例。活检与手术前均常规行DBT检查,拍摄头尾位(CC)及内外斜位(MLO)图像。采用图像分割软件ITK-SNAP,对肿块病变区域进行勾画,获取靶区。勾画完成的图像代入建模软件MATLAB R2015b中,建立特征模型提取纹理特征,使用费舍尔得分法及单样本t检验选取相关性高的特征。在所提取的纹理特征的基础上建立初步支持向量机(SVM)分类模型,再对分类模型加入神经网络模型(CNN)建立深度学习分类模型。将所得病例简单抽样随机分组,建立训练组及验证组,获取患者良、恶性结果,对其进行分析。采用ROC评价分类模型鉴别诊断乳腺良恶性病变的效能。结果132例病变图像中,CC位132幅,MLO位及补充体位132幅。建立乳腺肿块型病变深度学习分类模型,共提取82个纹理特征,有统计学意义特征共15个。将15个特征随机抽取,进行组合代入模型内,利用SVM分类器进行良恶性判别,在此结果基础上对每种特征组合进行50次迭代,获取其平均诊断效能并进行对比,选取效能高者,CC位选出9个特征,MLO位选出8个特征。CC位模型鉴别乳腺单纯肿块型病变良恶性的敏感度、特异度、准确度和ROC下面积分别为0.68、0.77、0.74和0.74,MLO位分别为0.71、0.71、0.71和0.76。结论MLO位的深度学习模型较CC位诊断效能更高,基于MLO位DBT图像纹理特征建立的乳腺肿块型病变深度学习模型能在一定程度上对病变的良恶性做出判断。
何子龙吕闻冰秦耿耿廖昕徐维敏文婵娟曾辉陈卫国
关键词:乳腺肿瘤纹理特征
钙化型乳腺癌的分子分型特点及其预后分析被引量:17
2020年
目的分析乳腺癌分子分型的临床特点及其与钙化X线征象的关系,为临床精准医疗提供更多参考信息。方法回顾性分析南方医科大学南方医院2012年1月至2017年10月期间数字乳腺X线摄影发现可疑病灶并经病理证实的631例乳腺癌患者的临床资料,分析不同分子分型的临床特点及预后情况。提取其中376例钙化乳腺癌患者的临床资料,探讨乳腺癌的微钙化X线特征与分子分型的关系。结果乳腺癌分子分型在钙化、淋巴结转移、病理分型上的差异有统计学意义(P<0.05);Her⁃2过表达型及Luminal B型乳腺癌多伴有钙化;Luminal B型和三阴性型多伴淋巴结转移;Her⁃2过表达型、Luminal B型及三阴性型以浸润性癌多见;在不同年龄层上则差异无统计学意义(P>0.05)。在钙化的形态及分布方面差异有统计学意义(P<0.05);Her⁃2过表达型大多呈细小多形性或线样分支状,Luminal B型则为细小多形性居多,两者均以线样、段样分布多见;三阴性型则成簇分布更为多见。分子分型是影响钙化型乳腺癌患者预后的因素。Luminal B型的钙化乳腺癌患者淋巴结转移风险更高(OR=2.753,P=0.050)。结论相对Luminal A型和三阴性型乳腺癌,Her⁃2过表达型和Luminal B型更容易出现钙化征象,且钙化的形态和分布提示恶性程度更高。Luminal B型是钙化型乳腺癌患者预后不良的危险因素之一。分子分型结合钙化征象,可较好地为临床诊断和个性化治疗提供参考。
胡仰玲曾辉何子龙徐维敏秦耿耿陈卫国
关键词:乳腺癌钙化分子分型
BennettHFQ8000pX线机仟伏故障1例
2003年
徐维敏
关键词:X线机
乳腺单纯肿块型病变SVM分类模型与深度学习分类模型的诊断效能对比研究
何子龙陈卫国曾辉徐维敏
MDCT后处理技术在腕关节创伤中的临床应用价值被引量:2
2015年
目的:探讨多层螺旋 CT(MDCT)及其后处理技术对腕关节创伤的临床应用价值。方法收集2012年1月至2013年12月医创伤行腕关节MDCT病例37例。MDCT采用高分辨率骨算法重建。重建后的薄层图像传至GE多功能后处理站进行图像后处理。评价各种后处理技术对腕关节创伤的临床诊断价值。结果本组37例腕关节创伤中骨折共计43处,其中腕舟骨骨折13处,月骨骨折4处,三角骨骨折3处,豌豆骨骨折2处,大多角骨骨折3处,小多角骨骨折1处,头状骨骨折1处,钩骨骨折2处,桡骨远端骨折6处,尺骨远端骨折4处,掌骨基底部骨折3处。月骨脱位及月骨周围脱位各1例。多平面重建(MPR)图像能清晰显示细微骨折和脱位的方向;曲面重建(CPR)可于同一副图像显示不同层面的结构和骨折;容积再现(VR)能清晰显示复杂骨折脱位的空间关系。结论 MDCT的后处理技术能够明确诊断腕关节创伤的各种骨折及脱位,为临床诊治提供及时可靠的依据,临床应用价值较大。
徐维敏陈小启邓雪英王益钢
关键词:腕关节骨折体层摄影术X线计算机
乳腺腺病X线特点分析及鉴别诊断被引量:9
2015年
目的分析乳腺腺病主要X线表现、X线表现异同及鉴别诊断,以提高对其X线特点认识。方法回顾性分析我院2010年1月至2013年12月行X线检查并经病理证实乳腺腺病177例(共182侧)。结果 177例(共182侧)中包括69侧腺病、50侧腺病伴纤维腺瘤形成趋势、36侧腺病伴不同类型导管上皮增生、27侧腺病伴钙化。主要X线表现为:1不同病理结果腺病多表现为肿块81侧(44.50%)、钙化45侧(24.72%);2硬化性腺病组多表现为肿块37侧(57.81%)、不对称致密影12侧(18.75%),而非硬化性腺病组多表现为肿块44侧(37.29%)、钙化35侧(29.66%);3表现为单纯钙化的腺病共46侧(25.27%),钙化主要X线特点为:细点状钙化(36.95%)、成簇或区域分布(各41.30%)、细点钙化成簇分布(19.59%);4腺病伴纤维腺瘤形成趋势多表现为肿块33侧(66.00%),不对称致密影9侧(18.00%)。结论本组乳腺腺病主要X线表现为肿块及钙化,且不同病理结果之间的X线表现不具有特征性,仅依据X线表现难以鉴别。但表现为单纯钙化时,其钙化具有一定的特征性,可与恶性病变进行鉴别,同时也可根据钙化特点鉴别硬化性与非硬化性腺病。腺病伴纤维腺瘤形成趋势与纤维腺瘤伴腺病形成趋势的主要X线表现类似,鉴别诊断存在较大的难度,主要依靠病理诊断。
徐维敏陈卫国廖昕文婵娟唐浩叶华秀
关键词:乳腺腺病X线诊断
肋骨原发性骨肿瘤的影像表现(附14例报告)被引量:6
2013年
目的探讨肋骨原发性骨肿瘤的影像学表现,提高对该部位原发骨肿瘤的影像表现的认识。方法回顾性分析14例经手术病理证实肋骨原发性骨肿瘤患者的影像资料,并结合近年来相关文献进行分析。结果本组病例10例单发,4例多发,良性8例,恶性6例,良性肿瘤最多为骨软骨瘤(4例),恶性肿瘤最多为骨髓瘤(3例)。结论肋骨原发性骨肿瘤病种较多,大部分病灶表现与典型部位的典型表现相符合,能通过X线检查发现病灶并做出影像诊断,部分病灶需要通过CT检查才能得出结论,MR是对病变内部及周围软组织影像征象的补充。
胡碧莹徐维敏文婵娟陈卫国
关键词:肋骨肿瘤影像学X线诊断
基于乳腺X线摄影DBT图像纹理特征提取的单纯肿块型病变的深度学习分类模型构建
何子龙陈卫国秦耿耿徐维敏文婵娟曾辉吴杰芳
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