【摘 要】
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第一部分 三维超声在浅表婴幼儿血管瘤最佳治疗时机和治疗方式选择中的初步探索研究目的:应用三维超声定量测量婴幼儿血管瘤病灶治疗前后各项参数的特征及变化情况,探索该病最佳治疗时机及指导治疗方式的选择。方法:研究对象为2018年2月-2021年2月期间于我院就诊的85例婴幼儿血管瘤患儿,满足纳入标准,除外排除标准,所有患儿治疗前均接受三维超声检查,记录病灶治疗前的临床特征及三维超声参数（体积、VI、FI
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第一部分 三维超声在浅表婴幼儿血管瘤最佳治疗时机和治疗方式选择中的初步探索研究目的:应用三维超声定量测量婴幼儿血管瘤病灶治疗前后各项参数的特征及变化情况,探索该病最佳治疗时机及指导治疗方式的选择。方法:研究对象为2018年2月-2021年2月期间于我院就诊的85例婴幼儿血管瘤患儿,满足纳入标准,除外排除标准,所有患儿治疗前均接受三维超声检查,记录病灶治疗前的临床特征及三维超声参数（体积、VI、FI、VFI值）。其中50例接受进一步治疗:口服普萘洛尔治疗（20例）、局部注射博来霉素+曲安奈德治疗（30例）。每次复诊时（间隔4-6周）均进行三维超声检查,记录各项参数及疗效评估情况,并进行相关统计学分析。结果:（1）不同年龄段患儿病灶的三维参数特征:随年龄的增长,病灶的平均体积V和血流参数VI、VFI呈先升后降的趋势,在4-6月龄组观察到最大值,FI随年龄的变化不明显。（2）疗效评估:经首次局部注射治疗,疗效I级者9例（30%）,达到II、III、IV级疗效的患儿分别占46.7%、13.3%、10%。治疗第2次后,疗效I级者下降至6.7%,达到II、III、IV级占比上升。口服普萘洛尔的患儿治疗1个月后,亦有30%（6例）的患儿评为I级疗效,46.7%为II级,25%可达到III级,10%可达IV级;连续用药2个月后,I级疗效的患儿下降至15%（3例）,II级的占比上升至50%,III、IV级的总占比保持不变。（3）不同疗效等级病灶初始三维参数的差异性分析:局部注射治疗的患儿中,I级疗效的患儿与III、IV级的患儿相比其病灶的VI、FI、VFI值都有更高的趋势（P分别为0.017、0.44、0.036）;尚未发现和口服普萘洛尔治疗反应性相关的三维参数。结论:三维超声可以准确测量病灶体积,全面地反映病灶内部血供情况,在IH治疗时间和方式的选择以及治疗效果的长期监测中发挥重要作用。第二部分 基于U-net的婴幼儿血管瘤三维超声图像自动分割模型研究目的:建立一个基于三维超声图像的婴幼儿血管瘤（infantile hemangioma,IH）病灶自动分割系统,实现对病灶的快速、有效分割,提高结果的准确性并显著减少图像后期处理时间,为后续通过深度学习预测IH治疗疗效奠定基础。方法:采用U-net模型对IH的三维超声图像进行自动分割,并引入Res Net34对U-net进行改进。选取2018年2月-2020年10月间我院就诊的64名婴幼儿血管瘤患儿的430张声像图,随机分成训练集344张,测试集86张,由2名具有3年超声诊断经验的医师手动勾画病灶。采用相似性系数（Dice Coefficient）和交并比（Intersection-over-Union,IOU）作为病灶分割结果的定量评估指标。结果:原始U-net模型和改良后的Res Net34+U-net模型对IH超声图像的自动分割结果都与超声医师手动勾画的结果有着较高的相似度,两者的Dice值分别为0.729、0.7887,IOU值分别为0.7524、0.8135。讨论:本研究首次将以深度学习为基础的病灶自动分割算法应用于婴幼儿血管瘤三维超声图像的分割中,并取得了尚可的分割效果。建立的Res Net34+U-net模型进一步提升了U-net的分割性能,获得了更好的分割结果。
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