目的检索、评价和整合肝癌患者围术期运动干预的最佳证据,为临床医护人员提供循证依据。方法按照“6S”证据资源金字塔模型,自上而下进行证据检索。数据库包括:BMJ Best Practice,UpToDate,国际指南协作网,美国国立指南网,英国国家卫生...目的检索、评价和整合肝癌患者围术期运动干预的最佳证据,为临床医护人员提供循证依据。方法按照“6S”证据资源金字塔模型,自上而下进行证据检索。数据库包括:BMJ Best Practice,UpToDate,国际指南协作网,美国国立指南网,英国国家卫生与临床优化研究所,苏格兰院际指南网,医脉通,Cochrane library,JBI循证卫生保健数据库,Web of Science,PubMed,Embase,CINAHL,SinoMed,中国知网,万方数据库,美国癌症协会,美国运动医学会,国际肝癌协会。时间为2010年1月至2022年6月。由2名研究者对纳入文献质量进行评价,并提取符合标准的文献证据。结果共纳入22篇文献,从运动的重要性、运动前评估、术前运动方案、术后运动方案、运动监测、健康教育、效果评价7个方面共总结出26条证据。结论本研究总结了肝癌患者围术期运动干预的最佳证据,可为临床医护人员循证护理实践提供证据。展开更多
骨盆CT影像精确分割是骨盆骨疾病的临床诊断和手术规划中非常重要的环节。针对目前2D骨盆分割方法对三维医学影像进行切片处理时损失空间信息的问题,提出了改进3D U-Net网络实现对骨盆CT影像3D自动分割。实验数据为公开数据集CTPelvic1K...骨盆CT影像精确分割是骨盆骨疾病的临床诊断和手术规划中非常重要的环节。针对目前2D骨盆分割方法对三维医学影像进行切片处理时损失空间信息的问题,提出了改进3D U-Net网络实现对骨盆CT影像3D自动分割。实验数据为公开数据集CTPelvic1K共1184名患者骨盆CT影像,其中包含骶骨、左髋骨、右髋骨和腰椎四个部位标签。以3D U-Net骨干网络为基础,结合自注意力机制提出3D多类分割模型3D Trans U-Net,并使用迁移学习训练3D U-Net、V-Net、Attention U-Net作为对照实验。实验结果表明:3D Trans U-Net在测试集上整个骨盆区域、骶骨、左髋骨、右髋骨、腰椎Dice系数分别达到97.99%,96.70%,97.96%,97.95%,96.89%;Dice系数、豪斯多夫距离等评价指标均优于现有经典网络3D U-Net、V-Net、Attention U-Net。因此,改进的3D Trans U-Net对骨盆不同部位具有较好的分割效果,为精准医治骨盆骨疾病提供了一条有效的技术途径。展开更多
文摘目的检索、评价和整合肝癌患者围术期运动干预的最佳证据,为临床医护人员提供循证依据。方法按照“6S”证据资源金字塔模型,自上而下进行证据检索。数据库包括:BMJ Best Practice,UpToDate,国际指南协作网,美国国立指南网,英国国家卫生与临床优化研究所,苏格兰院际指南网,医脉通,Cochrane library,JBI循证卫生保健数据库,Web of Science,PubMed,Embase,CINAHL,SinoMed,中国知网,万方数据库,美国癌症协会,美国运动医学会,国际肝癌协会。时间为2010年1月至2022年6月。由2名研究者对纳入文献质量进行评价,并提取符合标准的文献证据。结果共纳入22篇文献,从运动的重要性、运动前评估、术前运动方案、术后运动方案、运动监测、健康教育、效果评价7个方面共总结出26条证据。结论本研究总结了肝癌患者围术期运动干预的最佳证据,可为临床医护人员循证护理实践提供证据。
文摘骨盆CT影像精确分割是骨盆骨疾病的临床诊断和手术规划中非常重要的环节。针对目前2D骨盆分割方法对三维医学影像进行切片处理时损失空间信息的问题,提出了改进3D U-Net网络实现对骨盆CT影像3D自动分割。实验数据为公开数据集CTPelvic1K共1184名患者骨盆CT影像,其中包含骶骨、左髋骨、右髋骨和腰椎四个部位标签。以3D U-Net骨干网络为基础,结合自注意力机制提出3D多类分割模型3D Trans U-Net,并使用迁移学习训练3D U-Net、V-Net、Attention U-Net作为对照实验。实验结果表明:3D Trans U-Net在测试集上整个骨盆区域、骶骨、左髋骨、右髋骨、腰椎Dice系数分别达到97.99%,96.70%,97.96%,97.95%,96.89%;Dice系数、豪斯多夫距离等评价指标均优于现有经典网络3D U-Net、V-Net、Attention U-Net。因此,改进的3D Trans U-Net对骨盆不同部位具有较好的分割效果,为精准医治骨盆骨疾病提供了一条有效的技术途径。
