摘要：目的应用机器学习技术构建基于超声图像形态学定量特征的乳腺肿块恶性风险列线图预测模型,并以互联网在线应用程序方式验证该模型的可操作性和实用性。方法收集我院经病理确诊的乳腺肿块患者1046例,按7∶3比例随机分为训练集732例,验证集314例;训练集中恶性430例,验证集中恶性199例,使用ImageJ分析软件提取肿块超声图像的形态学定量特征参数,包括最佳拟合椭圆的长短径比值(AR)、圆润度(C)、费雷特角度修正(MFA)、凹凸度(S)。应用单因素分析比较训练集中良、恶性乳腺肿块超声图像形态学定量特征参数及患者年龄,运用机器学习技术进行多因素分析,确定预测乳腺肿块恶性风险的独立危险因素,并构建列线图预测模型。使用验证集数据对预测模型效能进行测试,绘制受试者工作特征(ROC)曲线和校准曲线分析预测模型的诊断效能,并设计开发在线应用程序。结果单因素分析显示,良、恶性乳腺肿块AR、C、MFA、S及患者年龄比较差异均有统计学意义(均P<0.05)。多因素分析显示,AR、C和患者年龄是预测乳腺肿块恶性风险的独立危险因素(均P<0.05)。基于上述独立危险因素构建乳腺肿块恶性风险列线图预测模型,并以互联网在线应用程序的方式呈现,训练集内部验证的曲线下面积为0.931,敏感性为88.1%,特异性为85.4%;验证集外部验证的曲线下面积为0.901,敏感性为84.2%,特异性为85.8%。校准曲线显示,预测模型校准度良好,其预测恶性风险概率与实际恶性风险无明显偏离。结论应用机器学习技术构建的乳腺肿块恶性风险列线图预测模型具有较高的诊断效能,而以互联网在线应用程序方式呈现模型使其更加具有可操作性和实用性,将有助于对患者进行个体化预测和治疗决策。

摘要：目的研发面向移动平台的左心室舒张功能超声数据可视化评价技术，并初步探讨其应用价值。方法应用Adobe Flex builder 4．0作为数据可视化基本工具，以美国和欧洲超声心动图协会联合颁布的诊断指南为规范蓝本，设计研发移动应用程序并将其部署在iPad4移动平台，通过临床测试和应用对系统进行修正和完善。结果实现在移动平台对射血分数正常或减低患者的左心室充盈压和舒张功能进行超声数据可视化评价，能在急诊床旁超声检查时同步分析并判断结果，并以图形展现算法框架，以动画表达分析步骤，以轴线表示指向信息，以颜色区分病情轻重，实现评价流程的视觉呈现。结论面向移动平台的超声数据可视化评价技术可以随时随地、便捷、快速、有效地评价左心室舒张功能，有望成为移动医疗背景下心功能评价的重要辅助手段。

摘要：目的实现超声影像信息系统(UIS)、医院信息系统(HIS)、PACS之间的信息传递与交互,构建客户端—中间服务层—服务端的3层架构的超声医学科工作运行平台。方法参照医疗信息整合(IHE)工作流模式设计工作流程,采用XML技术实现信息交互和共享,遵循DICOM 3.0标准完成影像信息的采集、传输、存储,遵循HL7标准完成模型之间的通讯。结果该平台可实现检查预约、排队叫号、结构化报告书写及发布等功能,并与Full PACS、EMR进行信息交互,缩短检查预约、排队等候和发送报告的时间,进一步优化和规范了超声科工作流程。结论该平台具有较高的推广应用价值。

摘要：根据超声心动图学的教学特点,应用Adobe Flash CS5为开发工具,以权威性专业协会组织最新颁布的指南或建议为蓝本,设计开发集图、文、动画、视频为一体的交互式超声心动图辅助教学系统。经实践表明,该系统能够提高超声心动图教学的质量和效果,具有较高的推广应用价值。

摘要：目的研究开发超声心动图计算机辅助诊断系统，提高超声心动图工作者的工作效率，使超声心动图诊断结果更科学、合理和规范。方法应用Macromedia Flash Professional为开发工具，以权威性专业协会组织最新发布的诊断指南或建议为蓝本，设计出多功能和多用途的辅助诊断软件，并根据临床实践使用中的反馈信息对系统进行完善。结果系统能够与超声心动图检查同步进行；简便快捷地完成对心脏构型超声测量值的标准化处理和分级判断；能够实现负荷和造影超声心动图、瓣膜病变以及室壁运动等各种定量评级和评分过程；出具规范化的文字报告并能以彩色示意图形式直观地显示评判结果。系统内置的测量示意图和演示动画有助于超声心动图的临床教学。结论超声心动图计算机辅助诊断系统能够使诊断结果更科学、合理和规范；使诊断工作更省时、高效，可以用于临床、科研和教学，具有较高的推广应用价值。