简介:目的建立大鼠心脏移植急性排斥合并肺部细菌感染模型.方法异基因大鼠心脏移植术后给予环孢霉素A(CSA)10mg·kg-1·d-1皮下注射.术后第6天将动物随机分为继续CSA治疗(A组)和生理盐水10mg·kg-1·d-1皮下注射(B组).在术后第13天将动物进一步随机给予0.2ml,1×109cfu/ml铜绿假单胞菌气管内接种(C组)或0.2ml生理盐水气管内接种(D组).观察各组生存率,并于术后第14天处死动物,切取移植心脏和肺脏组织做病理学检查.结果实验动物全部存活;A组动物未见明显排斥反应;B组动物移植心脏发生ISHLT3R级(重度)排斥反应;C组动物发生中-重度肺部炎症反应;D组动物肺部病理未见明显异常.结论通过急性排斥和细菌气管内接种这两种干预因素处理,成功建立了心脏移植术后急性排斥合并肺部细菌感染模型.
简介:【摘要】 目的:构建术后肺部并发症(postoperative pulmonary complications, PPCs)的预测模型并进行验证。方法:回顾性收集2019年1月1日至2021年12月31日在重庆医科大学附属巴南医院实施的头颈胸及上腹部三、四级手术的患者,其中满足纳入排除标准的病例有2157例。数据预处理后,通过循证和临床结合的方式筛选出预测模型的特征变量,基于机器学习技术分别构建Logistic回归模型、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree, GBDT)模型和人工神经网络(artificial neural network, ANN)模型。通过比较预测模型的准确度、灵敏度、特异度和曲线下面积(the area under the curve, AUC)等指标,评估三种模型的预测性能。结果:Logistic回归模型、GBDT模型和ANN模型的AUC值,分别为0.823 (95% CI: 0.790~0.855)、0.877 (95% CI: 0.841~0.913)和0.908 (95% CI: 0.878~0.938)。结论:基于机器学习算法构建PPCs风险预测模型具有可行性。在本研究构建的三种PPCs机器学习模型中,ANN模型具有良好的预测表现和临床价值。
简介:目的:有效且准确地提取肺部轮廓是自动计算心胸比例、判断心脏增大的一项很关键的步骤。胸片图像由于器官之间的灰度重叠以及病人体位的影响,肺部边缘不是很清晰,肺部区域内的灰度分布也不均匀,因此,对胸片图像肺部区域的分割具有一定的难度。本文提出一种基于改进的C-V水平集模型的肺部轮廓提取算法。方法:通过改进梯度函数及演化过程来提高算法的准确性和速度。结果:改进后的C-V水平集算法比原始算法的时间迭代次数减少1/3,时间大大缩短,演化效率提高,计算机自动分割速度加快。结论:实验表明,该算法简单高效,能提高图像分割的速度,适合应用于胸片肺部轮廓的提取,为自动计算心胸比率提供了较好的方法。
简介:摘要目的建立多重耐药纹带棒杆菌小鼠肺部感染模型,对感染小鼠肺部病理改变及炎性指标变化进行评价,为更好认识纹带棒杆菌致病性提供实验依据。方法采用腹腔注射环磷酰胺的方法构建BALB/c小鼠免疫抑制状态,利用超声雾化方法将纹带棒杆菌混悬液(高浓度组:109 CFU/ml;低浓度组:108 CFU/ml)感染BALB/c小鼠。分别在感染后24、48、72和96 h观察小鼠状态,检测小鼠肺组织病理学改变、肺组织和支气管肺泡灌洗液(BALF)中细菌菌落计数及血清IL-6、TNF-α水平的变化。结果实验组小鼠于感染纹带棒杆菌后状态变差、体重下降。感染后24和48 h,小鼠肺组织外观呈明显充血、水肿状态;肺组织HE染色结果显示肺部炎性改变程度随感染时间延长不断加重,感染后96 h小鼠肺间质重度充血,大量炎细胞浸润。与低浓度组小鼠相比,各感染时间点高浓度组小鼠肺组织炎性改变程度更为严重。小鼠外周血白细胞及中性粒细胞计数在感染后24 h开始增高,96 h达到峰值。感染后24 h,肺组织及BALF中纹带棒杆菌大量增殖,并且高浓度组小鼠BALF中菌落计数明显高于低浓度组[(15.13±0.70)×105 CFU/ml vs (30.83±1.10)×105 CFU/ml, F=1 253.498, P=0.000]。与对照组相比,实验组小鼠各感染时间点血清IL-6水平均高于对照组,但高低浓度组实验小鼠TNF-α水平变化趋势不完全一致。结论本研究成功构建了纹带棒杆菌BALB/c小鼠肺部感染模型。免疫抑制小鼠在纹带棒杆菌攻击下呈现典型肺部感染病理表现。临床样本特别是下呼吸道标本中分离到多重耐药纹带棒杆菌时应给予更多关注。
简介:【摘要】目的:探究重症监护室脑出血病人肺部感染风险评估模型设计,以及预防护理措施。方法:参与本次研究的主要成员为2021年9月份至2022年9月份我院收治的100例脑出血病人,通过Logistic回归分析脑出血患者出现肺部感染的危险因素,并进行相应的预防措施。结果:100例患者当中有34例患者出现了肺部感染,发生率为34.00%,分析患者出现肺部感染的相关因素,年龄、患者存在高血压,使用抗生素的种类、呼吸机使用的时间、气管切开或者插管、鼻饲管留置时间、ASA分级以及住院时间是导致患者出现肺部原因的单因素。结论:在重症监护室,脑出血患者出现肺部感染的机率较高,而导致患者出现肺部感染的因素相对较为复杂,通过构建模型,结合其特异性、灵敏性,判断患者出现肺部感染的相关因素,制定合理的干预措施。
简介:摘要目的建立基于肺部超声联合血液指标的鉴别诊断模型,评估该模型在急性呼吸困难中的应用价值。方法本研究为病例对照研究。采用非随机抽样法,选取2020年5月至2021年4月石家庄市第三医院呼吸内二科、河北医科大学第二医院呼吸与危重症医学一科收治的151例急性呼吸困难患者,依据出院最终诊断分为心源性呼吸困难(90例)和非心源性呼吸困难(61例),采用LASSO回归和Logistic回归筛选出心源性呼吸困难的最强相关因素,使用R语言构建Nomogram诊断模型并对其进行评价。结果患者冠状动脉粥样硬化性心脏病史、心功能不全史以及超声彗尾征、N-末端B型脑钠肽前体水平为鉴别急性心源性和非心源性呼吸困难最为显著的特征。基于4个变量构建Nomogram诊断模型,经Bootstrap法对模型进行验证,结果显示:C-index值为0.839,模型区分度良好。受试者工作特征曲线下面积为0.785,校准曲线拟合良好,临床决策曲线显示,Nomogram诊断模型可为患者带来10%~78%的临床净获益。结论基于肺部超声和血液指标的鉴别诊断模型对于急性呼吸困难患者具有较好的鉴别诊断效能,可为下一步临床决策提供参考。
简介:针对计算机辅助诊断模型优化过程中稳定性差和早熟问题,提出基于集成VPRS-RUGGA-支持向量机的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,引入变精度粗糙集构造属性依赖度,结合属性约简长度和惩罚函数的加权和构造适应度函数框架;其次,采用无回放余数随机选择法、均匀交叉和高斯变异算子进行遗传操作;然后,在CT、PET和PET/CT样本空间中提取肺部肿瘤ROI区域特征,构造不同的特征空间,运用VPRS-RUGGA-支持向量机模型约简和分类识别;最后,在不同的样本空间中构造支持向量机(SVM)个体分类器,采用相对多数投票法输出集成结论。实验结果表明,集成VPRS-RUGGA-SVM模型可以有效的提高泛化性能和稳定性,VPRS-RUGGA-SVM模型可有效改善早熟问题,提高模型的分类性能。
简介:目的:比较基于模型的迭代重建(MBIR)和自适应迭代重建(ASIR)对肺部CT计算机辅助检测系统(CAD)气道成像的影响。方法:随机抽取使用能谱CT行胸部平扫的患者30例,分别采用肺算法ASIR40(40%ASIR与滤波反投影混合)、MBIR重建层厚0.625mm的图像。应用自动CT定量方法(Dexin-FACT)自动提取支气管树,选取走行平直且分叉较少的右肺中叶支气管测量隆突至显示气道终端长度,对不同算法重建图像显示的长度采用配对t检验。由2位放射科医师采用双盲法评价MBIR和ASIR对支气管树结构连续性、清晰度,采用Wilcoxon符号等级检验比较2位医师主观评分差异性。结果:MBIR算法图像自动提取的右肺中叶支气管长度较ASIR算法图像长(P〈0.05),且提取的支气管树连续性、清晰度明显优于ASIR算法(P〈0.05)。结论:与ASIR算法相比,MBIR可通过改善图像质量提高CAD气道分析性能。
简介:摘要目的探讨强化肺部功能锻炼预防长期卧床患者肺部感染的临床应用价值。方法从我院2014年1月~2015年12月诊治的长期卧床患者中选取86例进行研究,采用随机数字表法将其分为对照组(43例,行常规护理)和观察组(43例,行强化肺部功能锻炼),比较两组患者肺部感染的发生率。结果经比较,观察组的肺部感染的发生率为5.66%(3/43),明显低于对照组的32.56%(14/43),组间差异显著,存在统计学意义(P<0.05)。结论对长期卧床患者进行强化肺部功能锻炼可以有效预防肺部感染的发生,具有显著的临床应用价值。