【摘 要】
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目的:探讨基于颅脑常规磁共振序列的深度学习模型在识别孤独症谱系障碍中的临床应用范围及诊断效能。方法:回顾性分析济宁医学院附属医院2016年1月至2021年2月164例0～6岁孤独症谱系障碍患儿（autism spectrum disorders,ASD）和96例0～6岁正常儿童的临床资料及颅脑常规磁共振影像资料;ASD均完成孤独症行为量表（autism behaviour checklist,AB
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目的:探讨基于颅脑常规磁共振序列的深度学习模型在识别孤独症谱系障碍中的临床应用范围及诊断效能。方法:回顾性分析济宁医学院附属医院2016年1月至2021年2月164例0～6岁孤独症谱系障碍患儿（autism spectrum disorders,ASD）和96例0～6岁正常儿童的临床资料及颅脑常规磁共振影像资料;ASD均完成孤独症行为量表（autism behaviour checklist,ABC）、儿童孤独症评定量表（child autism rating scale,CARS）以及0～6岁儿童神经心理发育量表评估[development scale for children age 0-6 years,DS（0-6）]。首先,使用我们前期研究中已训练的深度学习模型对所有研究对象的颅脑常规磁共振图像进行识别,评价模型的诊断效能。然后,根据研究对象的病史（阳性/阴性）与影像（阳性/阴性）情况进行匹配,分成4种临床场景,分别评价该模型的诊断效能。最后,根据模型诊断结果,探究ASD识别组与未识别组之间3种临床评估量表分值的差异。结果:深度学习模型总体识别ASD的AUC、准确率、敏感度和特异度分别为0.887、84.62%、82.32%和88.54%。亚组分析显示,该模型在4种临床场景下诊断效能均较高,其中在影像阴性并且病史阳性的临床场景下诊断效能最高,其AUC、准确率、敏感度和特异度分别为0.978、94.4%、93.33%和100%。此外,ASD识别组与未识别组之间的3种临床评估量表分值无统计学差异。结论:基于颅脑常规磁共振序列的深度学习模型能够在临床上用于识别ASD,在不同的临床场景下均有较好的诊断效能,模型诊断结果与ASD的临床评估量表之间无明确相关性。
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目的:通过对济宁医学院附属医院近年来所有行肌肉活检病人的病理结果进行分析,并结合这些病人的临床表现、辅助检查和最终诊断,总结济宁医学院附属医院单中心神经肌肉疾病的疾病谱及构成比例和肌肉活检特征性病理表现,并与山东大学齐鲁医院神经内科行肌肉活检诊断的神经肌肉疾病的构成比进行对比分析,以发现本中心肌肉活检病理诊断的不足,为今后神经肌肉活检病人的筛选提供依据,并提高对各种神经肌肉疾病肌肉活检特征性病理表
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