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史晓林

作品数:4 被引量:42H指数:2
供职机构:潍坊市中医院更多>>
相关领域:医药卫生更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇医药卫生

主题

  • 3篇宫颈
  • 2篇宫颈癌
  • 2篇病理
  • 2篇病理分级
  • 1篇动态对比增强
  • 1篇预测宫颈癌
  • 1篇预后
  • 1篇针灸
  • 1篇针灸疗法
  • 1篇直方图
  • 1篇容积
  • 1篇同步放化疗
  • 1篇女性
  • 1篇女性不育
  • 1篇女性不育症
  • 1篇排卵
  • 1篇排卵障碍
  • 1篇纹理
  • 1篇纹理分析
  • 1篇无排卵

机构

  • 4篇潍坊市中医院

作者

  • 4篇史晓林
  • 3篇娄莉
  • 3篇杜汉旺
  • 2篇牛庆亮
  • 1篇李晓清
  • 1篇王晓琳

传媒

  • 1篇中国针灸
  • 1篇罕少疾病杂志
  • 1篇中文科技期刊...
  • 1篇影像研究与医...

年份

  • 2篇2021
  • 1篇2019
  • 1篇1999
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
艾灸治疗排卵障碍临床观察被引量:37
1999年
李晓清史晓林
关键词:无排卵针灸疗法艾灸女性不育症
MR扩散加权成像预测宫颈癌同步放化疗预后的作用探讨被引量:4
2021年
目的:分析MR扩散加权成像预测宫颈癌同步放化疗预后的作用及应用效果。方法:选择2019年1月—12月本院妇科收治的50例宫颈癌患者,所有患者均在同步放化疗前后接受MR扩散加权成像检查与诊断,统计对比同步放化疗前后的各指标检测结果。对比50例患者同步放化疗前后的肿瘤体积、ADC检出结果,同步放化疗后病症复发与非复发者的ADC检测值。结果:同步放化疗后患者的肿瘤体积显著小于同步放化疗前,ADC检测值显著大于同步放化疗前(P<0.05)。非复发者在同步放化疗后6个月与12个月的ADC检测值显著大于复发者(P<0.05)。结论:将MR扩散加权成像检查方式应用到宫颈癌同步放化疗预后结果的预测中,可有效预测评估宫颈癌患者的同步放化疗疗效,临床推广应用价值较高。
娄莉吴莎莎杜汉旺史晓林
关键词:MR扩散加权成像宫颈癌同步放化疗
DCE-MRI纹理分析鉴别宫颈鳞癌与腺癌及预测分级的价值
2019年
文章主要针对基于动态增强MRI(DCE-MRI)的影像组学特征鉴别宫颈鳞癌与腺癌及预测肿瘤分级的价值进行分析研究。方法:回顾性分析2016年1月-2018年6月本院经手术病理证实且行子宫DCE-MRI的39例宫颈癌患者的临床和影像资料。分析宫颈癌的常规MRI表现,对DCE-MRI数据进行后处理,获得最大强化率(ME)和最大相对强化率(MRE)伪彩图,对病灶进行手动分割后提取一阶灰度直方图和二阶纹理特征共64个特征参数值。比较鳞癌与腺癌纹理特征参数值的差异,分析肿瘤纹理特征参数值与病理分级和分化程度的相关性。采用ROC曲线分析有统计学差异的纹理特征对腺癌和高FIGO分期的预测价值。结果:64个纹理参数中,基于MRE图提取的13个纹理特征参数和基于ME图提取的1个纹理特征在鳞癌与腺癌间的差异有统计学意义(P<0.05)。在MRE图提取的纹理特征参数中,3个灰度区域大小矩阵(GLSZM)和2个灰度游程长度矩阵(GLRLM)特征参数与肿瘤的FIGO分级呈正相关(r=0.332~0.392,P=0.014~0.039)。多参数预测宫颈腺癌的AUC为0.830(95%CI:0.675~0.931),预测FIGOFⅡb~Ⅲa宫颈癌的AUC为0.737(95%CI:0.572~0.865),预测低分化肿瘤的AUC为0.705(95%CI:0.537~0.840)。结论:基于DCE-MRI的纹理分析技术有助于在术前预测宫颈癌的组织病理学分型和FIGO分级,尤其是对腺癌与鳞癌的鉴别诊断有较大价值。
杜汉旺史晓林娄莉牛庆亮曹伟
关键词:动态对比增强纹理分析病理分级
不同类型全容积ADC值评估宫颈癌病理分级的效能分析被引量:1
2021年
目的比较不同类型的全容积ADC值评估宫颈癌病理分级的效能。方法回顾分析58例宫颈癌患者术前DWI资料,包括3例高分化、37例中分化、18例低分化,在GE Adw4.6工作站沿肿瘤边缘手动勾画ROI获得肿瘤所有层面的ADC值,取其平均值作为肿瘤的平均ADC值。计算标准化ADC值(nADC),nADC=肿瘤平均ADC值/参照物(臀大肌)ADC值。利用Omni-kinetics纹理分析软件获得全容积ADC直方图参数。比较高/中分化组和低分化组宫颈癌各类型ADC值差异,有统计学差异的参数绘制ROC曲线,比较曲线下面积(AUC)。结果低分化组的平均ADC值、nADC值、ADCmin、ADCmean、各百分位数ADC值均小于高/中分化组,差异有统计学意义(Mann-Whitney U检验,P分别=0.025、0.026、0.000、0.006、0.003~0.032)。两组间ADCmax值没有统计学差异(独立样本t检验,P=0.529)。ADCmin有最佳的鉴别诊断效能,AUC为0.836,其后依次为5^(th)ADC值,AUC 0.757;10^(th)ADC值,AUC 0.748;平均ADC值,AUC 0.745;25^(th)ADC值,AUC 0.730;nADC值,AUC 0.726;50^(th)ADC值、75^(th)ADC值,AUC均为0.723;90^(th)ADC值,AUC 0.713;95^(th)ADC值,AUC 0.688。ADCmin以0.584×10^(-3)mm^(2)/s作为最佳截断值,灵敏度、特异度分别为94.6%、62.5%。结论ADC值测量有助于评估宫颈癌病理分级,ADCmin有最佳的鉴别诊断效能。
杜汉旺娄莉吴莎莎王晓琳史晓林曹伟牛庆亮
关键词:宫颈癌病理分级
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