简介:皮肤病学是研究皮肤及其相关疾病的科学,皮肤病的皮损具有可视化特征,因而皮肤病是一门最适宜应用各种图像技术的临床二级学科。随着图像技术和数字技术的不断发展,已出现了一系列皮肤影像诊断方法,显著提升了皮肤科医生的诊断水平和工作效率,改变了皮肤病学的发展格局和面貌。皮肤病学的另外一个特征是病种众多,加之我国的皮肤病患者数量庞大,使得皮肤影像数据呈指数性增长,迫切需要构建适用于我国人群的皮肤病智能辅助诊断系统。在近十多年工作基础上,“中国皮肤影像资源库项目”(ChineseSkinImageDatabase,CSID)于2017年正式启动,已开展了系列颇具影响力的工作,如设立CSID开放研究课题(OpenResearchFundingofCSID,CSID-ORF)、成立CSID皮肤影像学院、开发CSID工作平台及相关应用技术等。CSID已逐渐发展成为我国皮肤影像研究、教育与应用的系统平台,将继续为我国皮肤影像事业的发展作贡献。
简介:影像技术的迅速发展改变了临床诊疗模式,而皮肤科以其可视性、适合体表成像的学科特点,受到的影响尤为显著。皮肤影像技术目前广泛应用于皮肤科的各个领域,可以用于皮肤病的诊断与鉴别诊断、对医学美容治疗前后的效果进行评估等。目前常用的皮肤影像技术包括皮肤摄影、皮肤镜、皮肤超声、反射式共聚焦显微镜、多光子成像、光学相干层析成像和新兴的皮肤表面成像技术等,凭借其无创、在体、实时、动态观察的特点,影像技术在医学美容中的应用日渐受到重视。国内外学者对于皮肤影像技术在皮肤科中的应用已有诸多介绍,但其在医学美容方面的应用涉及较少,本文对皮肤影像技术在医学美容中的应用展开综述,详细介绍其在医学美容领域的不同特点及应用。
简介:1987年9月20日,中国第一封电子邮件成功发出,揭开了中国人通过互联网与世界相连的序幕。人工智能的登场,更是为互联网医疗找到了新的出口。作为皮肤病诊断的重要手段之一的皮肤影像,已从起初的放大镜、显微镜辅助诊断,发展到如今的数字影像学技术和智能分析。国内各家医院的皮肤影像数据并非共享资源,于是形成了一个个“信息孤岛”,这直接阻碍着人工智能所需要的“大数据”的形成。中国人群皮肤影像资源库的建立无疑是破冰之举。通过互联网使皮肤影像数据“流动”起来,通过人工智能使皮肤病诊疗“智慧”起来,在此基础上,让分级诊疗、区域协同等纷纷落地,不断提升医疗资源的使用效率,从而实现患者、医生、医疗机构等多方共赢。
简介:目的分析探讨深浅两层顶泌汗腺处理法治疗腋臭,其术后并发症出现的原因和处理方法。方法对317例腋臭患者行深浅两层顶泌汗腺处理法治疗腋臭,观察术后并发症,分析原因并及时外科处理。结果317例患者术后血肿20例(6.3%)、皮下积液12例(3.8%),皮肤瘀斑36例(11.4%),皮肤坏死5例(1.6%),切口裂开34例(10.7%),切口感染16例(5.1%),切口延期愈合71例(22.4%),切口瘢痕23例(7.3%),瘢痕挛缩12例(3.8%),异味残留11例(3.5%),腋毛脱落317例(100%);皮肤外科适当处理后效果满意。结论深浅两层顶泌汗腺处理法治疗腋臭术后并发症的发生与多种因素有关,及时恰当的处理仍可以获得满意的术后效果。
简介:目的:探讨经尿道2μm激光前列腺剜除术后短暂性尿失禁最佳治疗方法。方法:对经尿道2微米激光前列腺剜除术后尿失禁患者80例,分成A、B、C、D四组,各20例,分别行观察等待、提肛肌功能训练,中药结合针炙治疗,盆底生物反馈结合提肛肌功能训练治疗,对尿失禁治疗效果分析比较。结果:A组患者术后尿失禁持续天为5~62d(18±2.4)d,B组患者术后尿失禁持续天为4~52d(17±1.8)d,C组患者术后尿失禁持续天为4~17d(9±1.2)d,D组患者术后尿失禁持续天为3~15d(8±0.8)d。结论:经尿道前列腺剜除术后并发尿失禁,中药结合针炙治疗和盆底生物反馈结合提肛肌功能训练治疗效果均较理想,明显优于单纯提肛肌功能训练及观察等待组。
简介:背景:有经验的皮肤科医师使用临床诊断标准(通常为ABCD规则)早期诊断黑色素瘤的正确率可达64%~80%,诊断黑色素瘤的自动化系统仍被认为是一种实验性方法,只能作为肉眼诊断的辅助措施。为帮助早期诊断黑色素瘤,作者开发了一种图像处理系统帮助鉴别黑色素瘤与黑色素细胞痣,并建立了一种明确黑色素瘤发生率的数字模式。方法:分析132处黑色素细胞皮损(23处黑色素瘤及109处黑色素细胞痣)的数字图像特征,包括几何特征、颜色、颜色纹理。共分析了所有皮损的43个特征变量:几何形状、颜色纹理、边界锐度、颜色变量等。由于任何多阶式变量选择法中存在变量多重共线性均可导致严重错误,因此采用单变量logistic回归分析法及“-2loglikelihood”检测和Spearman秩相关系数,以排除不适当的变量。最初“-2loglikelihood”和非参数Spearmanp选择了5个变量进入多变量预测模式,随后5变量模式被削减为3变量模式,且验证了每种模式的性能。用“jackknife”法验证3变量模式,并通过受试者工作特性(ROC)曲线图比较其与5变量模式的精确度,结论表明3变量模式的鉴别能力未受影响。结果:并非全部变量均对此模式有用,故逐渐剔除至剩下3个有意义的协变量。合并几何形状、颜色、颜色纹理等独立协变量参数,计算预测性公式,用于黑色素瘤的预测。此模式诊断黑色素瘤的灵敏度为60.9%,特异度为95.4%,总精确度达89.4%(概率水平O.5),有8%的假阴性结果。结论:通过数字图像处理系统和发展数字预测模式,采用多变量logistic回归分析法高精度地鉴别黑色素瘤与黑色素细胞痣是可行的。此模式早期诊断黑色素瘤具有可行性。为预测组织学确诊前未能诊断的黑色素瘤,没有必要使用昂贵或复杂的设备,仅使用价格合适的便�