机器学习读冠脉造影片可行可靠(阜外医院徐波等研究)
转载:请标明“中国循环杂志”很多疑难复杂病例,一个医生一生也只能见到一次
阜外医院徐波等人报告,他们利用深度学习技术相关神经网络算法,创建的冠状动脉造影图像血管分割和血管节段识别人工智能模型准确度较高。 研究者认为,该研究显示了深度神经网络用于冠状动脉造影图像血管分割及节段识别的可行性,为将来实现客观、高效的冠状动脉造影人工智能病变诊断提供了基础。在此基础上,进一步开发管腔直径测量模型,实现人工智能定量冠状动脉造影分析,可为临床医生制定治疗决策提供客观的参考信息。 该研究纳入 2018 年 7 月于阜外医院行冠状动脉造影的患者 2 834 例,共 获得12 900 张冠状动脉造影图像。 患者的冠状动脉造影图像由阜外医院心血管介入诊疗影像分析核心实验室影像分析师标注后,搭建一种创新的深度神经网络,分别进行冠状动脉造影图像血管分割和节段识别任务。
在数据集中,11 900 张标注图像用于网络训练,1 000 张用于网络测试。以真实精标注图片为“金标准 ”,评价深度神经网络对冠状动脉造影图像血管分割及节段识别的能力。 结果显示,深度神经网络对冠状动脉造影图像血管自动分割的平均准确度达 99.2%,F1 分数为 0.91,且对冠状动脉主支血管的分割结果优于一级分支血管。 深度神经网络对冠状动脉造影图像血管节段识别的平均准确度为 98.6%,F1 分数为 0.80 ,对冠状动脉主支血管段的识别效果优于一级分支血管,对血管近段的识别准确度优于血管远段。 随着训练数据量增加,深度神经网络对冠状动脉造影图像血管分割的性能明显提升。训练数据量从 1 000 张增加到 11 900 张时,对应的血管分割准确度由 74.9% 上升至 99.2%。 来源: 谢丽华,史晓彤,王筱斐,等. 基于深度神经网络的冠状动脉造影图像血管分割和节段识别. 中国循环杂志, 2020, 35: 1064-1071. DOI:10.3969/j.issn.1000-3614.2020.11.003
一箭双雕:房颤患者用抗凝药还能预防痴呆
近日,兰州大学第二医院白锋、许广莉等发现,房颤患者血管性认知障碍发生率高达40%。而发表在《欧洲心脏杂志》的一项来自瑞典的回顾性登记注册研究发现,抗凝药还有一种重要作用——预防痴呆症。这项覆盖44万多例房颤患者、平均随访3.4年多的研究显示,与基线没用抗凝药物的患者相比,应用抗凝药的患者出现痴呆症的风险降低了29%。心率太慢,可导致房颤!欧美孟德尔随机化研究
5月20日,一项基于房颤基因组学(AFGen)联盟7个欧美队列的孟德尔随机化研究显示,当静息心率低于65次/分时,静息新心率与房颤发生风险呈负相关,即心率越慢,房颤发生风险越高。研究者指出,该研究结果可能提示,静息心率慢是房颤的风险标志物,未来需要开展研究探究两者之间关联的机制。MESA研究:中青年时期肥胖未来心衰风险高
通过对MESA研究6000多人的医疗记录分析,研究得出结论,青年(20岁)和中年(40岁)时肥胖增加老年时期心力衰竭以及心血管病风险。A先生这样的终生肥胖的人比B先生这样年纪大才肥胖的人患心力衰竭的风险要高得多。不过任何年龄段的肥胖都会增加心力衰竭的风险。BMI每增加5kg/m2,心衰风险就会增加34%。杨进刚阜外2023-08-26 11:38:540000阜外医院张健等:二成心衰患者有明显肝损伤,严重肝损伤患者1年死亡率近80%
中国医学科学院阜外医院张健、赵雪梅等研究发现,肝功能受损在心衰患者中并不少见,近约有1/5的心衰患者存在明显肝功能损伤,即使在LVEF>40%心衰患者中仍占有较高比例(15.8%)。他们发现,合并肝功能损伤的心衰患者的预后较差,且肝功能越差,死亡率越高,本研究中,CTPA、B、C级心衰患者住院死亡率分别为0.8%、11.7%、56.5%;1年死亡率9.6%、34.5%、78.3%。杨进刚阜外2023-08-02 13:26:210000国人预期寿命77.4岁,医生密度千分之二!2021世卫报告
近期,世界卫生组织(WHO)发布了《2021世界卫生统计报告》。中国数据如下:中国数据出生时预期寿命合计(2019年)77.4岁男士(2019年)74.7岁女士(2019年)80.5岁出生时健康预期寿命(2019年)68.5岁医疗支出占家庭总支出或收入>10%的人口比例(2011~2018年)19.7%杨进刚阜外2023-09-16 11:47:190000