颅内动脉瘤支架辅助栓塞后复发预测机器学习模型的构建和验证

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目的:颅内动脉瘤是一种常见的脑血管疾病,支架辅助弹簧圈栓塞(SAC)是目前主流的治疗方式,其治疗效果的评估需要长期的放射学随访(DSA、MRA或CTA)。本研究的目的是基于机器学习建立一个预测动脉瘤支架辅助弹簧圈栓塞后复发的模型,帮助临床决策选择治疗方式和放射学随访的频率和类型。方法:回顾性分析2013年5月至2018年5月于东南大学医学院第二临床学院(东部战区总医院)神经外科接受Enterprise支架治疗983例颅内动脉瘤患者的临床资料。根据纳入和排除标准,最终纳入489例患者,共计580个颅内动脉瘤。采用Raymond分级评估术后即刻动脉瘤栓塞程度,动脉瘤复发即随访时显示动脉瘤对比剂较术后即刻充盈增加。整个数据集按照7:3的比例随机分为训练集(406例)和验证集(174例)。在训练集上,采用最小绝对值收缩与选择算子(LASSO)回归对收集到的21个特征进行降维,13个非零系数的特征被选择用来构建模型。使用R软件分别建立logistic回归、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、极端梯度提升(XGBoost)以及人工神经网络(ANN)5个预测模型,然后在验证集上验证模型的性能。Logistic回归模型结果的解释采用列线图(Nomogram图),其他机器学习模型结果的解释采用SHAP分析。结果:验证集中,5个模型的AUC值均大于0.7,XGBoost和logistic回归的区分能力最好,它们的AUC值分别为0.966(95CI%,0.937~0.995)和0.960(95CI%,0.926~0.994)。De Long检验中,logistic回归和XGBoost模型的ROC曲线之间无统计学差异(P=0.677),与其它三种模型的ROC曲线之间均有明显的统计学差异(P<0.05)。在logistic回归模型中,动脉瘤复发的独立危险因素分别为较大的瘤高(Height)(OR=1.208,95%CI:1.113~1.312,P<0.001)、较高的Raymond分级(OR=2.789,95%CI:1.619~4.803,P<0.001)以及入射角(IA)大于90度(OR=3.552,95%CI:1.539~8.199,P=0.003);在XGBoost模型中,对动脉瘤复发影响最重要的5个特征是术后即刻Raymond分级、瘤宽(Width)、动脉瘤最大径(Dmax)、尺寸比(SR)以及入射角(IA)。结论:机器学习算法在预测颅内动脉瘤SAC后复发中是可行的,XGBoost算法在本研究中表现优于其他算法,logistic回归次之。动脉瘤术后即刻的不完全闭塞、较大的入射角以及较大的尺寸可能是导致动脉瘤复发的危险因素。
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目的:胰腺坏死组织感染(IPN)是急性胰腺炎(AP)的重要晚期并发症,具有较高的发病率和死亡率。既往研究表明AP患者在病程早期出现免疫缺陷,并且该现象与IPN和其他感染相关并发症增加有关。绝对淋巴细胞计数(ALC)对IPN的发生有一定预测价值。本研究的目的是探索AP早期ALC的变化轨迹,并探讨其与IPN及主要临床结局之间的关系。方法:研究纳入2016年1月至2019年7月入住东部战区总医院重症急性
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背景与目的:胆汁酸性腹泻(BAD)是由于胆汁酸分泌过多或吸收障碍导致的一种慢性腹泻,以往由于其诊断方法的限制导致该病有可能被误诊或漏诊。随着人们对慢性腹泻机制研究的逐渐深入,胆汁酸性腹泻的诊治方法也不断更新。目前其实验室诊断尚无金标准,且其诊断方法全球尚未普及,治疗上以胆汁酸螯合剂(BAS)为主。本研究对考来烯胺、考来替泊、考来维仑这三种胆汁酸螯合剂治疗胆汁酸性腹泻的有效性和安全性进行Meta分析
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第一章:C7经椎弓根椎体截骨治疗强直性脊柱炎颈胸段后凸畸形的有限元分析目的:本研究旨在通过三维有限元模型探究C7经椎弓根椎体截骨术(pedicle subtraction osteotomy,PSO)治疗强直性脊柱炎(ankylosing spondylitis,AS)颈胸段后凸畸形的生物力学特性,研究C7 PSO治疗AS颈胸段后凸畸形采用不同内固定方式的稳定性,从而为外科医生选择内固定方式提供理
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背景肠系膜在克罗恩病的发病机制和临床进程中都起到重要作用。但肠系膜切除范围对克罗恩病术后疾病进展的影响仍未被证实。本研究旨在探索肠系膜切除范围对于行结直肠手术的克罗恩病患者术后结局的影响。方法回顾性收集2000年1月至2018年12月期间在东部战区总医院炎症性肠病治疗中心行结直肠切除的克罗恩病患者,并从前瞻性维护的数据库中进行数据采集。根据肠系膜切除的范围将患者分为扩大性肠系膜切除(Extensi
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当今世界正在见证一场跨越所有行业的全球人工智能革命,而这场人工智能革命的驱动因素之一是深度学习。现代深度学习开始于2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky设计开发的深度卷积神经网络在Image Net大规模视觉识别竞赛(ILSVRC)上取得了巨大的成功,从而引发了深度网络的研究热潮。深度网络之所以能够推动计算机视觉和人工智能的高速发展,主要在于深度网络的自主学习机制。深度网络的
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在我国,垃圾焚烧飞灰是产量巨大的危险废物,合理的处置消纳方式可以降低工程成本,节约资源消耗。为防止飞灰重金属浸出浓度超标,需选用合理的飞灰处置工艺。该文介绍主要的飞灰处置工艺,分析不同工艺的主要技术特点。详细介绍飞灰螯合剂稳定化工艺及试剂的研究进展及开发现状,简述我国螯合剂的市场情况,针对螯合剂工艺的主要问题提出处理建议。
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