目的引入灰度共生矩阵,构建重症监护(intensive care unit,ICU)经口气管插管患者3个月非计划再住院的风险模型,为减少非计划再住院提供依据。方法采用便利抽样法,选取2023年11月—2024年5月河南省郑州市某三级甲等医院呼吸重症监护病房...目的引入灰度共生矩阵,构建重症监护(intensive care unit,ICU)经口气管插管患者3个月非计划再住院的风险模型,为减少非计划再住院提供依据。方法采用便利抽样法,选取2023年11月—2024年5月河南省郑州市某三级甲等医院呼吸重症监护病房260例经口气管插管患者作为研究对象。根据3个月内是否非计划再住院将其分为再住院组和未再住院组。收集患者的一般临床资料、实验室指标和拔管后第1天、第7天股直肌超声指标(灰度共生矩阵),采用多因素Logistic回归分析确定经口气管插管患者3个月非计划再住院的危险因素,采用Logistic回归和Framingham危险评分函数构建风险模型。采用受试者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)下面积(area under ROC curve,AUC)和Hosmer-Lemeshow评价模型的准确性。结果最终纳入224例。经口气管插管ICU患者3个月非计划再住院的发生率为35.71%(80/224)。年龄≥60岁、营养风险筛查≥3分、休克指数≥1.0、机械通气时长≥251h、拔管后第7天股直肌横截面积≤1.41cm2、拔管后第7天角二阶距≤0.71和拔管后第7天股直肌占股四头股的比率变化率为0是经口气管插管患者3个月再住院的危险因素(均P<0.05)。ROC曲线分析显示,气管插管患者3个月非计划再住院风险评分模型的AUC为0.791(95%CI:0.707~0.875,P<0.001),敏感度为75.02%,特异度为67.33%。Hosmer-Lemeshow结果显示χ2=2.581(P=0.630)。最佳临界值为3分。结论该风险评分模型具有良好的预测效能,可为临床医护人员评估经口气管插管患者的3个月非计划再住院的风险提供参考。展开更多
针对传统卷积神经网络对微小热斑区域特征表达能力不足进而导致整体识别准确率下降的问题,提出了一种基于拓扑特征与纹理特征的图像重构(Image reconstruction based on topological and textural features,IR-TTF)算法。首先,将灰度化...针对传统卷积神经网络对微小热斑区域特征表达能力不足进而导致整体识别准确率下降的问题,提出了一种基于拓扑特征与纹理特征的图像重构(Image reconstruction based on topological and textural features,IR-TTF)算法。首先,将灰度化光伏红外热斑图像划分为多个互不重叠子区域。针对每一个子区域,利用持久同调提取增强的持久性条形码信息作为拓扑特征;同时利用灰度共生矩阵计算并放大对比度、同质性及能量特征作为纹理特征。最终,融合多个子区域的拓扑、纹理及灰度特征完成基于拓扑特征与纹理特征图像重构,进而构建新数据集,实现微小特征的增强表达。为验证IR-TTF算法有效性,利用3种对比卷积神经网络模型对重构数据集进行分类识别对比实验。实验表明,融合拓扑、纹理及灰度特征的数据集在3种卷积神经网络的平均识别准确率达到98%,较原数据集提高2.40%,较仅融合拓扑、灰度特征的数据集提高1.33%,从而验证了IR-TTF算法的有效性。展开更多
文摘目的引入灰度共生矩阵,构建重症监护(intensive care unit,ICU)经口气管插管患者3个月非计划再住院的风险模型,为减少非计划再住院提供依据。方法采用便利抽样法,选取2023年11月—2024年5月河南省郑州市某三级甲等医院呼吸重症监护病房260例经口气管插管患者作为研究对象。根据3个月内是否非计划再住院将其分为再住院组和未再住院组。收集患者的一般临床资料、实验室指标和拔管后第1天、第7天股直肌超声指标(灰度共生矩阵),采用多因素Logistic回归分析确定经口气管插管患者3个月非计划再住院的危险因素,采用Logistic回归和Framingham危险评分函数构建风险模型。采用受试者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)下面积(area under ROC curve,AUC)和Hosmer-Lemeshow评价模型的准确性。结果最终纳入224例。经口气管插管ICU患者3个月非计划再住院的发生率为35.71%(80/224)。年龄≥60岁、营养风险筛查≥3分、休克指数≥1.0、机械通气时长≥251h、拔管后第7天股直肌横截面积≤1.41cm2、拔管后第7天角二阶距≤0.71和拔管后第7天股直肌占股四头股的比率变化率为0是经口气管插管患者3个月再住院的危险因素(均P<0.05)。ROC曲线分析显示,气管插管患者3个月非计划再住院风险评分模型的AUC为0.791(95%CI:0.707~0.875,P<0.001),敏感度为75.02%,特异度为67.33%。Hosmer-Lemeshow结果显示χ2=2.581(P=0.630)。最佳临界值为3分。结论该风险评分模型具有良好的预测效能,可为临床医护人员评估经口气管插管患者的3个月非计划再住院的风险提供参考。
文摘针对传统卷积神经网络对微小热斑区域特征表达能力不足进而导致整体识别准确率下降的问题,提出了一种基于拓扑特征与纹理特征的图像重构(Image reconstruction based on topological and textural features,IR-TTF)算法。首先,将灰度化光伏红外热斑图像划分为多个互不重叠子区域。针对每一个子区域,利用持久同调提取增强的持久性条形码信息作为拓扑特征;同时利用灰度共生矩阵计算并放大对比度、同质性及能量特征作为纹理特征。最终,融合多个子区域的拓扑、纹理及灰度特征完成基于拓扑特征与纹理特征图像重构,进而构建新数据集,实现微小特征的增强表达。为验证IR-TTF算法有效性,利用3种对比卷积神经网络模型对重构数据集进行分类识别对比实验。实验表明,融合拓扑、纹理及灰度特征的数据集在3种卷积神经网络的平均识别准确率达到98%,较原数据集提高2.40%,较仅融合拓扑、灰度特征的数据集提高1.33%,从而验证了IR-TTF算法的有效性。
