当前位置: > 职称论文 > 2200字职称论文计算机辅助诊疗的临床研究进展

2200字职称论文计算机辅助诊疗的临床研究进展

论文类型:职称论文
论文字数:2200字
论点:诊断,系统,结节
论文概述:

随着现代医学的发展,计算机辅助诊断是医学诊断学与人工智能技术结合的产物,在诊断学各个领域的应用报道日益增多,显示出良好的诊断效果。本文拟就近年来在这一领域的临床研究进展作

论文正文:

1计算机辅助诊断系统的组成

一个完整的计算机辅助设计系统由知识库、数据库、推理机、知识边缘获取模块和解释接口组成。系统解决问题所需的知识存储在知识库中;数据库用于存储推理过程中的初始数据和各种中间信息。推理机是用来控制和协调整个系统的一组程序。知识获取模块(Knowledge acquisition module)是一个学习模块,为修改和扩展知识库存的原始知识提供相应的手段。解释界面是用户与系统之间的纽带,方便用户理解推理过程,也方便用户从系统中学习。

2计算机辅助诊断系统

2.1临床诊断中的应用
随着现代医学的发展,患者在就医过程中经常会产生大量不同类型的信息,包括症状、体征、实验室检查结果、身体诊断结果等。如何准确、充分地利用这些信息已经成为临床工作中必须正视的问题。计算机辅助设计系统的兴起和应用,为充分利用各种与诊断相关的临床信息提供了有效的途径。
计算机辅助设计系统是临床医生处理数据丰富复杂疾病的好帮手。Baxt等人报道了急性心肌梗死的计算机辅助设计系统。他们用2202例胸痛患者的病史、体格检查、心电图、心肌标志物等40多个变量对人工神经网络系统进行了训练。诊断心肌梗死的敏感性和特异性分别为94.5%和95.9%。勒温斯坦基于标准心电图运动试验数据(包括运动前后的心电图水平和峰值、心率、血压、最大负荷、心绞痛频率等)建立了冠心病检测的计算机辅助设计系统。),对冠心病的诊断准确率超过97%。在紧急情况下,根据简单的临床数据快速做出可靠的诊断是非常重要的。此时,计算机辅助设计系统具有良好的效果。Harrison等人建立了一个急性冠状动脉综合征专家诊断系统,该系统基于因胸痛而急诊的患者的临床和普通心电图数据。仅使用了13个变量,获得了良好的诊断效率,灵敏度为93%,ROC曲线下面积为0.97。
计算机辅助设计系统通常对以患者主观症状或诊断标准更复杂的疾病为主要诊断依据的疾病具有更好的诊断效果。埃克特等人报道,帕金森病的计算机辅助设计系统可以诊断帕金森病或帕金森综合征(包括多系统萎缩、进行性核上麻痹、皮质髓样变性)。与两年后未参与研究的专家随访结果相比,准确率为92.4%,高于普通视力检查的准确率(85.4%)。
监测是临床实践中非常重要的内容。人工临床监测通常耗时、费力,并且容易被遗漏。计算机辅助设计系统在监控方面通常是有效的。哈斯等人使用计算机辅助设计系统来监测新生儿肺炎。该系统从x光胸片中提取信息。新生儿肺炎诊断的敏感性和特异性分别达到71%和99%,可有效减轻工作量。Lamma等人建立了医院感染自动监测系统,可有效检测医院感染,准确率为98.5%,灵敏度为98.5%,特异性为99%。

2.2成像诊断中的应用
医学成像的快速发展给疾病的临床诊断带来了许多便利,但人们对成像数据的解读可能是主观的。如何获得更加客观可靠的信息,尽可能做出可靠的诊断,是医学影像发展中的一个问题。图像数据可以数字化,非常适合计算机处理,实现计算机辅助诊断。因此,计算机辅助设计系统在图像辅助诊断中的应用成为近年来的研究热点。
计算机辅助设计系统是诊断肺部结节病变的有效手段,可用于发现肺部结节病变的影像学表现及良恶性鉴别。Bae等人报告说,计算机辅助设计系统检测肺部结节病变的总灵敏度为95.1%,其中3 ~ 5毫米结节为91.2%,5毫米以上结节为97.2%。铃木等人基于76个原发性肺癌结节和413个良性结节的数据建立了计算机辅助设计系统。ROC曲线下面积Az值为0.882,诊断恶性结节的准确率为100%,而良性结节的准确率仅为48%。
报道了计算机辅助设计系统在传统放射学、核医学、内窥镜检查和其他影像诊断中的应用。Lejbkowicz等人建立了骨肿瘤放射诊断的计算机辅助设计系统,诊断准确率为85%,与高级放射科医师(诊断准确率为88%)相似,可以诊断专家忽略的病变。Garcia等人评估了基于心肌灌注断层显像的冠心病诊断系统的诊断价值。他们把人工阅读结果作为黄金标准。冠心病诊断计算机辅助诊断系统的灵敏度和特异性分别为83%和73%,与核医学专家的诊断水平相当。
马鲁利斯等人开发了结肠镜图像计算机辅助设计系统。特征信息是从结肠镜图像或视频截图中提取的。人工神经网络算法用于结直肠癌诊断,准确率达95%以上。

2.3实验诊断中的应用
随着实验诊断技术的发展,一些诊断技术会产生大量数据,人工分析有时很难做到。这时,用人工智能技术进行信息处理就成了理想的选择。
计算机辅助设计系统可在细胞学和组织学诊断中发挥作用。薛董军等人报告说,计算机辅助设计系统可以自动对食管癌细胞涂片中的细胞进行分类,诊断癌细胞的准确率为95%,区分癌细胞类型的准确率为87%。Hui等人利用计算机辅助图像分析系统在肝纤维化的定量诊断方面取得了良好的结果,该系统与人工半定量分析具有良好的相关性,能够准确区分轻度肝纤维化与晚期肝纤维化、肝硬化和非肝硬化。
在生物芯片检测技术中,应用计算机辅助设计系统可以获得更好的分析结果。临床上区分大肠腺瘤和癌变与IBD相关的非典型增生和肿瘤具有重要意义,但二者之间的差异很小。Selaru等人利用基因芯片技术鉴定了上述两种病变。芯片包含8064个基因克隆。用检测到的相关数据训练人工神经网络后,两者的识别准确率为100%,明显优于传统的聚类分析。……

[参考资料]
[1]熊武,马炳荣。医学诊断专家系统发展现状及趋势分析[。医疗设备信息,2006,21 (4): 27-28。
[2]巴克斯工作组,肖费尔FS,http://sblunwen.com/lczd/位点FD,等.急性心肌梗死诊断的神经计算辅助手段[.安·能值医学,2002,39(4):366-373。
[3]勒温斯坦k .基于标准心电图试验诊断冠心病的径向基函数神经网络方法[。医学生物计算,2001,39(3):362-367。
[4]哈里森射频,肯尼迪国际机场。引用自[发表之时的临床数据预测急性冠状动脉综合征的人工神经网络模型。安·能值医学,2005,46(5):431-439。
[5]埃克特·T,巴恩斯·A,达万·V,等. FDG·彼得在帕金森病鉴别诊断中的应用[[]。神经影像,2005,26(3):912-921。