周永进
- 作品数：15 被引量：50H指数：3
- 供职机构：温州医科大学更多>>
- 发文基金：浙江省医药卫生科学研究基金国家自然科学基金浙江省自然科学基金更多>>
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- 糖尿病大鼠反复严重低血糖后脑内代谢改变的~1H NMR波谱研究
- 2017年
- 目的运用基于~1H NMR的代谢组学方法研究糖尿病大鼠反复严重低血糖后脑内代谢的变化,并结合病理学检查探讨糖尿病大鼠反复严重低血糖脑损伤的发病机制。方法 24只7周龄Sparague Dawley大鼠随机分为实验组和对照组,每组12只。实验组大鼠禁食12h,通过腹腔注射链脲佐菌素溶液(65ml/kg)造成糖尿病,此后连续5天每天腹腔注射胰岛素(4~8U/kg)诱导严重低血糖。对照组则在此期间分别给予等量柠檬酸缓冲液及生理盐水。每组6只大鼠的海马和额叶、顶叶、枕叶进行~1H NMR波谱检测,另外6只进行胶质纤维酸性蛋白(GFAP)染色。采用t检验进行统计学处理。结果实验组大鼠诱导低血糖前血糖值为12.25±2.64mmol/L,注射胰岛素后1h血糖值为1.11±0.45mmol/L,对照组实验期间血糖值6.88±0.59mmol/L。所有实验组大鼠在严重低血糖期间临床表现为精神不振、活动度减弱、体温下降、肢体松软、皮肤苍白,4只严重者出现抽搐。相比对照组,各脑区乳酸浓度升高、谷氨酰胺下降,同时枕叶丙氨酸和琥珀酸含量下降,额、顶叶还存在胆碱含量下降。GFAP染色显示,相比对照组,实验组各脑区的星形胶质细胞数目均显著性增加(P<0.05)。结论糖尿病反复严重低血糖后脑内代谢改变且存在区域性差异,以能量代谢障碍及谷氨酸-谷氨酰胺循环紊乱为主,糖尿病反复严重低血糖后主要引起神经胶质细胞损伤,代谢改变与神经胶质细胞损伤相关。
- 刘锟王永姣黄小燕周永进叶信健付玉川杜美美高红昌严志汉
- 关键词：低血糖磁共振波谱胶质纤维酸性蛋白
- 机器学习结合影像组学特征对脑梗死取栓术后对比剂外渗与脑出血的鉴别被引量：1
- 2023年
- 目的:探讨基于CT平扫影像组学和机器学习模型鉴别急性缺血性脑梗死机械取栓后脑实质对比剂外渗和脑出血的价值。方法:回顾性分析93例接受机械取栓的急性缺血性脑梗死患者,共155个脑实质高密度区,按7∶3比例随机分为训练集(108个)和验证集(47个)。使用A.K.软件对CT平扫图像上出现的高密度区勾画ROI并提取纹理特征。采用特征相关性分析和基于互信息的特征进行降维,保留相关性最强的特征。采用逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)、线性支持向量分类(LinearSVC)、伯努利贝叶斯分类器(BernoulliNB)构建相应的机器学习鉴别模型。采用ROC曲线评价各机器学习模型区分对比剂外渗与脑出血的诊断效能。结果:在1316个影像组学特征中,最终筛选出5个特征用于构建LR、SVM、LinearSVC、BernoulliNB模型。在训练集中,LR、SVM、LinearSVC及BernoulliNB模型的AUC分别为0.781、0.757、0.784及0.669;在验证集中,各相应模型的AUC分别为0.793、0.705、0.795及0.517。在训练集中,各机器学习模型的AUC比较,差异均无统计学意义(均P>0.05);在验证集中,BernoulliNB与LR及LinearSVC模型的AUC差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论:基于CT平扫图像构建的LR、SVM、LinearSVC机器学习模型可有效鉴别急性缺血性脑梗死机械取栓后脑实质对比剂外渗和脑出血,且诊断效能佳,可辅助评估临床早期取栓后脑出血转化情况,指导临床及时进行干预。
- 周永进惠俊国陈晓珺林文潇郭艺帆蓝传强夏水伟沈少博卢陈英卢陈英
- 关键词：机械取栓脑出血
- 磁共振体素内不相干运动成像评价糖尿病肾功能高滤过期的价值被引量：7
- 2018年
- 目的:探讨磁共振体素内不相干运动成像(IVIM-DWI)评价糖尿病早期肾功能高滤过期的可靠性。方法:对温州医科大学附属第二医院育英儿童医院内分泌科12例估算肾小球滤过率(eGFR)≥120 m L·min^(-1)·1.73 m-2的糖尿病患者和12例同期健康志愿者进行研究。采用GE MR750 3.0T磁共振扫描仪、选择11个b值采集IVIM-DWI图像,通过GE工作站内置MADC软件获取ADC、D、DP及PF参数图,对图像勾画ROI获取相关参数值。由2名放射科医师分别独立对获取的所有数据进行组内相关系数(ICC)分析。采用两独立样本t检验比较2组间各参数值差异,并采用Spearman相关分析检验IVIM-DWI参数与e GFR相关性。结果:2组数据具有较好的一致性(ICC=0.764~0.874)。糖尿病组肾脏皮质、髓质ADC值、D值及PF值较健康对照组明显增高(P<0.05);肾脏皮质D值与e GFR间存在显著正相关(r=0.581,P<0.05)。结论:IVIM-DWI扩散参数ADC、D及灌注参数PF可以反映早期糖尿病肾脏高滤期肾功能改变,而灌注参数DP反映高滤期肾功能改变仍存在一定的局限。
- 周永进叶信健龚恩惠黄小燕崔诗浛宋佳雯刘锟严志汉
- 关键词：肾脏糖尿病前期肾小球滤过率
- 基于CT的临床影像组学联合模型对胃癌脉管侵犯的术前预测研究
- 2025年
- 目的:探讨基于CT的临床影像组学联合模型对进展期胃癌脉管侵犯的术前预测价值。方法:回顾性收集经手术病理证实的进展期胃癌患者200例,术前均行常规腹部CT平扫和3期增强扫描,在静脉期图像上手动逐层勾画靶病灶(最大病灶)边缘融合成全病灶VOI,并行图像分割、特征提取和统计分析。根据病理诊断分为脉管瘤栓阳性组67例,脉管瘤栓阴性组133例。按7∶3的比例随机分为训练集139例和测试集61例。采用单因素分析和多因素logistic回归分析从临床特征中筛选出进展期胃癌脉管侵犯的独立危险因素,构建临床模型。使用方差阈值、SelectKBest及最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法选择最优影像组学特征。基于独立危险因素和筛选的影像组学特征,构建临床影像组学联合模型。绘制ROC曲线评估模型性能。结果:2组肿瘤部位、长径、病理分化程度、有无淋巴结转移、美国癌症联合委员会(AJCC)分期、Ki-67差异均有统计学意义(均P<0.05),年龄及性别分布差异均无统计学意义(均P>0.05)。多因素logistic回归分析显示,病理分化程度、AJCC分期、Ki-67是进展期胃癌脉管侵犯的独立危险因素(均P<0.05)。从CT静脉期图像上提取1688个影像组学特征,LASSO算法最终筛选出12个最优特征用于构建影像组学模型;选择3个临床特征构建临床模型;联合临床和影像组学特征构建的联合模型。在训练集(AUC 0.939、准确率0.871、敏感度0.870、特异度0.871)和测试集(AUC 0.741、准确率0.705、敏感度0.857、特异度0.625)均表现出较好的预测效能,决策曲线也显示联合模型具有较好的诊断准确性和临床效用。结论:基于CT的临床影像组学联合模型对进展期胃癌脉管侵犯术前预测具有较高效能。
- 舒恩芬余卓胡玉敏周永进毛卫波毛卫波高杨
- 关键词：进展期胃癌列线图
- 胰腺罕见碰撞肿瘤:胰腺导管腺癌合并神经内分泌肿瘤1例
- 2022年
- 本文报道1例胰腺导管腺癌合并神经内分泌肿瘤,患者于2018年12月7日于丽水市中心医院就诊入院。超声检查示胰腺颈体部囊实性肿块,胰腺尾部萎缩,体尾部胰管明显扩张,增强CT检查示实性部分出现两种强化模式。病理检查诊断为低分化胰腺导管腺癌伴潴留囊肿形成,合并弥漫性胰腺神经内分泌肿瘤(G1期),符合胰腺碰撞肿瘤。
- 蓝传强周永进胡玉敏胡伟铭沈菲菲纪建松
- 关键词：胰腺导管腺癌神经内分泌肿瘤
- 基于增强MRI影像组学及临床特征构建肝细胞癌根治术后早期复发预测模型的价值被引量：3
- 2022年
- 目的:分析增强MRI影像组学技术筛选影像组学特征,联合临床相关因素构建的肝细胞癌根治术后早期复发预测模型的价值。方法:回顾性分析2015年1月至2020年12月在温州医科大学附属第五医院行根治性切除术的109例肝细胞癌患者资料,其中男性96例,女性13例,年龄(58.3±10.7)岁。依据术后12个月内是否复发分为早期复发组(n=31)和对照组(n=78)。109例患者按1∶4随机分为验证集(n=23)和训练集(n=86)。基于术前MRI多期增强扫描,在Radcloud平台上勾画肿瘤病灶并提取1409个定量影像组学特征。利用方差阈值、SelectKBest和LASSO对特征进行降维、筛选,联合临床相关因素(甲胎蛋白、肿瘤长径等),通过机器学习,建立预测模型,受试者工作特征(ROC)曲线下面积、准确率、召回率、平衡F分数评估模型的预测效能。结果:早期复发组肿瘤形态不规则、肿瘤边界不清比例以及肿瘤长径高于对照组,假包膜比例低于对照组,差异均有统计学意义(均P<0.05)。利用方差阈值方法从1409个特征中筛选465个特征,再使用SelectKBest最佳方法筛选38个特征,最后使用LASSO方法筛选了7个最佳影像组学特征,联合临床相关因素,通过机器学习构建了5种预测模型,分别是:支持向量机、高斯朴素贝叶斯、逻辑回归、多项式朴素贝叶斯、K最近邻。5种模型中K最近邻模型的预测效能较高,在训练集中ROC曲线下面积、准确率、召回率、平衡F分数分别为0.90、0.98、0.74、0.84,在验证集中分别为0.76、0.92、0.75、0.83。最终选择了K最近邻模型作为预测模型。结论:基于术前增强MRI的影像组学及临床特征构建的肝细胞癌根治术后早期复发预测模型K最近邻,准确率较高,具有较高的价值。
- 高杨蓝传强叶卫川胡玉敏邢健健周永进费京乐纪建松
- 关键词：磁共振成像早期复发
- 基于MRI增强T_(1)WI影像组学预测模型鉴别高级别胶质瘤IDH 1突变型与野生型的价值被引量：3
- 2021年
- 目的:探讨基于术前增强T_(1)WI构建的影像组学模型预测高级别胶质瘤患者异柠檬酸脱氢酶-1(IDH 1)突变型与野生型的价值。方法:回顾性分析2012年6月至2020年12月在温州医科大学附属第五医院行颅脑增强T_(1)WI图像的高级别胶质瘤患者89例,IDH 1突变型32例(WHO Ⅲ级15例,WHO Ⅳ级17例),IDH 1野生型57例(WHO Ⅲ级12例,WHO Ⅳ级45例),按7:3随机分为训练组和验证组。使用A.K软件对原始增强T_(1)WI图像进行影像特征提取,Kruskal-Wallis非参数检验、Spearman相关性分析、LASSO回归及10倍交叉验证进行特征降维,筛选出最具特征的参数。采用受试者操作特征(ROC)曲线评价模型对高级别胶质瘤IDH 1突变型和IDH 1野生型识别的预测效能。决策曲线分析(DCA)评价模型的获益情况。结果:每位患者增强T_(1)WI图像共提取396个不同的纹理参数,通过LASSO降维及10倍交叉验证筛选,最终得到5个最具特征性纹理参数,并计算得到相应放射值,构建训练组和验证组的预测模型,训练组模型的ROC曲线下面积为0.902(95%CI:0.826~0.978),灵敏度和特异度分别为84.6%和81.8%,验证组模型的ROC曲线下面积为0.844(95%CI:0.676~1.000),敏感度为77.8%,特异度为80.1%。DCA显示影像组学模型在风险阈值0.1~1.0间较大范围内的净收益优于不作处理模型和全部处理模型。结论:基于MRI增强T_(1)WI构建的影像组学模型可有效识别高级别胶质瘤的IDH 1突变型和野生型。
- 夏水伟周永进陈春妙陈家骏惠俊国陈敏江孔春丽王祖飞纪建松
- 关键词：胶质瘤
- 利用高分辨氢质子磁共振波谱技术探讨丙酮酸钠对反复严重低血糖新生大鼠枕叶皮层的保护作用及其机制被引量：2
- 2017年
- 目的应用高分辨氢质子磁共振波谱技术研究反复严重低血糖新生大鼠经丙酮酸钠干预治疗对脑损伤的保护作用及其机制。方法36只2日龄Sprague—Dawley大鼠随机分为低血糖组和干预组，每组18只。2组大鼠2、4、6日龄时腹腔注射胰岛素40U／kg诱导严重低血糖（血糖≤1．4mmol／L），低血糖组注射胰岛素后2．5h腹腔注射50％葡萄糖溶液2ml／kg终止低血糖，干预组则在注射同等量葡萄糖的同时注射丙酮酸钠溶液2．5ml／kg（500mg／kg）。7日龄时，每组选取6只大鼠，取枕叶皮层行原位末端转移酶标记技术染色以观察脑细胞的损伤情况；另外12只大鼠的枕叶皮层行离体高分辨氢质子磁共振波谱检查以观察代谢物变化情况。采用两独立样本t检验进行统计学分析。结果2、4和6日龄时，低血糖组及干预组新生大鼠在给予胰岛素2．5h后均达到严重低血糖水平。与低血糖组相比，干预组枕叶皮层内损伤神经元个数减少[（45±5）与（113±12）个，t=0．782，P=0．013]，损伤指数下降（0．15±0．03与0．36±0．06，t=1．143，P=0．020）。相较低血糖组，干预组大鼠枕叶皮层中牛磺酸f（13．31±2．06）与（18．44±3．86）mol／kg，t=8．231]、谷氨酰胺[（1．50±0．24）与（2．02±0．40）mol／kg，t=3．137]、谷氨酸[（7．04±0．95）与（9．40±1．73）mol／kg，t=6．449]、天冬氨酸[（1．51±0．28）与（2．15±0．58）mol／kg，t=2．561]和肌酸[（6．37±O．99）与（8．46±1．77）mol／kg，t=4．226]的浓度显著下降，差异均有统计学意义（P’值均〈O．017）。结论反复严重新生期低血糖在给予葡萄糖终止低血糖的同时提供丙酮酸钠可通过调节兴奋性氨基酸类神经递质、能量代谢及其他代谢通路而减轻低血糖所致的枕叶损伤，发挥脑保护作用。
- 刘锟付玉川杜美美叶信健黄小燕周永进赵良才高红昌严志汉
- 关键词：低血糖症枕叶磁共振波谱学
- 运用基于图论的脑功能网络方法研究静息态下青春期早期女孩脑功能改变
- 周永进严志汉
- 双参数MRI影像组学结合机器学习预测前列腺癌神经侵犯的价值
- 2024年
- 目的:探讨双参数MRI影像组学结合机器学习在术前预测前列腺癌(PCa)神经侵犯(PNI)的应用价值。方法:回顾性分析2016年4月至2023年5月期间在温州医科大学附属第五医院经病理证实的PCa患者672例。以7:3的比例随机分为训练集和验证集。提取T2加权成像(T2WI)和表观弥散系数(ADC)序列中肿瘤的影像组学特征,通过降维获得最佳特征,并建立了6种机器学习分类器。选择验证集中AUC最高的分类器作为最佳影像组学模型,将其结果输出为影像组学评分(Rad-score)。使用多因素Logistic回归筛选出预测PCa患者PNI的独立危险因素,并建立临床模型。进一步基于Rad-score和临床危险因素建立临床-影像组学融合模型,并绘制列线图。结果:通过降维得到19个最优影像组学特征用于构建机器学习分类器,其中12个来自T2WI序列,7个来自ADC序列。在验证集中,极端梯度提升决策树的预测性能最高,AUC为0.871。临床T分期和PI-RADS评分是预测PCa患者发生PNI的独立危险因素,进一步结合Rad-score建立列线图。结果显示,该列线图可表现出较高的诊断性能,在训练集和验证集中的AUC分别为0.945、0.896。结论:双参数MRI的影像组学对PCa患者PNI具有潜在的预测价值,进一步结合影像学特征建立的列线图能够更好地提升性能。
- 王海林李杰郑毅陈炜越卢陈英周永进王海永纪建松
- 关键词：前列腺癌神经侵犯磁共振成像
