华西医学期刊出版社
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找到 关键词 包含"分期" 2条结果
  • 基于混合注意力时序网络的睡眠分期算法研究

    睡眠分期是研究睡眠疾病的重要途径,近年来受到了广泛关注。传统手工标记方法与传统机器学习算法存在效率低下、泛化性不足的问题,虽然近期流行的深度学习网络模型依靠其学习复杂特征的能力改善了睡眠分期结果,但仍存在着忽略片段内时序信息与通道相关性的问题。本文提出了一种混合注意力时序网络,利用循环神经网络取代较为传统的卷积神经网络,从时间角度提取多导睡眠图的时序特征;然后采用片段内时序注意力与通道注意力机制,实现信号片段内时序特征融合和通道相关性特征融合;再基于循环神经网络与片段间时序注意力机制,进一步实现信号片段间时序上下文特征融合;最终根据上述混合特征完成端到端自动睡眠分期。本文采用开源数据网站上包含多个多导睡眠图的睡眠数据集进行对比实验,实验结果表明本文模型能够优于 10 种典型基线模型,睡眠分期准确率分别可达到 0.801、0.801、0.717,平均 F1 分数可达到 0.752、0.728、0.700,验证了本文模型的有效性。

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  • 腹腔镜探查“华西四步法”在胃癌腹膜转移诊断中的意义

    目的探讨腹腔镜探查在“华西四步法”胃癌腹膜转移诊断中的价值。方法回顾性收集四川大学华西医院 2016 年 7 月至 2020 年 8 月期间行腹腔镜探查“华西四步法”的 409 例胃腺癌患者的临床资料。采用描述性病例系列研究方法,总结患者腹腔镜探查联合腹腔脱落细胞学检查结果、治疗方案选择及 cT3、cT4 分期患者不同时间段的腹腔脱落细胞学阳性(CY1)和腹膜转移(P1)比率。通过 SPSS 22.0 软件、采用 logistic 单、多因素方法分析与腹膜转移和(或)腹腔脱落细胞学检查结果阳性有关的临床病理因素。结果409 例胃腺癌患者中,65 例患者存在腹膜转移和(或)腹腔脱落细胞学阳性。分层分析结果显示:cT3 和 cT4 期患者中分别有 7 例(7.4%)和 45(27.9%)例存在腹膜转移和(或)腹腔脱落细胞学阳性。腹腔镜探查后,168 例患者接受了腹腔镜胃切除术,35 例患者接受了开腹手术,143 例患者接受了新辅助化疗,63 例患者接受了转化治疗。腹膜转移(P1)诊断率在 cT3 和 cT4 期患者中随时间进展呈现上升趋势。多因素 logistic 分析结果显示,腹水是腹膜转移的独立危险因素(P<0.001)。此外,207 例行单纯腹腔镜探查“华西四步法”的患者术后并发症发生率为 2.9%,其中术后肺部感染 4 例,尿潴留 2 例。结论腹腔镜探查“华西四步法”对于胃癌患者是安全、可行的,在胃癌腹膜转移诊断方面具有较大价值。腹膜转移主要分布于 cT3 和 cT4 期患者,对于术前评估为 cT3~4 期的患者应推荐行腹腔镜探查手术,以明确是否存在腹膜转移,避免不必要的开腹手术。

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