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李思恩

作品数:3 被引量:2H指数:1
供职机构:梅州市人民医院更多>>
相关领域:医药卫生更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇医药卫生

主题

  • 2篇胃癌
  • 1篇低表达
  • 1篇乳腺
  • 1篇乳腺癌
  • 1篇生长因子受体
  • 1篇受体
  • 1篇术前
  • 1篇术前CT检查
  • 1篇人表皮
  • 1篇人表皮生长因...
  • 1篇人表皮生长因...
  • 1篇人表皮生长因...
  • 1篇胃癌组织
  • 1篇腺癌
  • 1篇临床价值研究
  • 1篇扩散
  • 1篇扩散加权
  • 1篇扩散加权成像
  • 1篇加权成像
  • 1篇分化

机构

  • 3篇梅州市人民医...
  • 1篇汕头大学

作者

  • 3篇李思恩
  • 2篇杨志企
  • 2篇张志强
  • 1篇林裕霖
  • 1篇凌文峰
  • 1篇程凤燕
  • 1篇朱志强

传媒

  • 1篇齐齐哈尔医学...
  • 1篇中国CT和M...
  • 1篇国际医学放射...

年份

  • 1篇2025
  • 1篇2024
  • 1篇2017
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于临床及MRI特征预测HER-2阳性型和低表达型乳腺癌的价值
2025年
目的探讨基于临床和MRI特征模型预测HER-2阳性型和低表达型乳腺癌的价值。方法回顾性收集213例经手术病理证实的肿块型乳腺癌女性病人,平均年龄(50.8±10.6)岁。根据术后病理结果将病人分为HER-2零表达型组(65例)、低表达型组(79例)和阳性型组(69例),采用单因素方差分析和卡方检验对3组病人间的临床和MRI特征的差异进行分析,包括雌激素受体、孕激素受体、T分期、临床分期、长径和表现扩散系数(ADC)值等。采用多因素Logistic回归分析筛选HER-2阳性型和低表达型乳腺癌的独立预测因素并构建预测模型。采用受试者操作特征(ROC)曲线分析模型的预测效能。结果3组病人的雌激素受体、孕激素受体、T分期、临床分期、长径和ADC值的差异均有统计学意义(均P<0.05)。临床分期、ADC值是HER-2阳性型和低表达型乳腺癌的独立预测因素(均P<0.05)。基于临床分期和ADC构建的模型在预测HER-2阳性型和HER-2低表达型乳腺癌的效能均较高,曲线下面积(AUC)分别为0.899和0.861。结论基于临床和影像特征的模型在预测HER-2阳性型和HER-2低表达型乳腺癌方面具有较好的效能。
李思恩杨志企林裕霖邓君良张志强李小苑程凤燕陈小凤
关键词:乳腺癌人表皮生长因子受体-2表观扩散系数扩散加权成像
术前CT检查对于胃癌T分期诊断的临床价值研究被引量:1
2017年
目的分析术前CT检查对于胃癌T分期诊断的临床价值研究。方法我院从2014年6月至2016年6月选取收治胃癌患者70例,经有经验的医生对其进行T分期,与手术后病理结果进行比较。结果 70例病患经过手术的胃癌病患CT术前诊断和术中检查确认结果完全一样,准确度为100%。病灶在胃底贲门的有12例,在胃窦部位置的为40例,在胃体部为18例。T1分期准确率为(9/12)75.0%,T2期为(11/18)61.1%,T3期为(30/35)85.7%,T4期为60.0%(3/5),总T分期的准确率是70.6%,Kappa检验值为0.64,表明与病理分析的结果一致性较好。结论 CT对胃癌诊断率精确,具有一定的优越性,可以提高胃癌术前T分析诊断的准确性,是手术前分期的可行方法,对胃癌的治疗具有指导意义,应用价值高,值得在临床推广使用。
李思恩张裕辉陈倩芳钟文炜
关键词:胃癌病灶T分期
基于CT特征模型在评估胃癌组织分化程度中的应用被引量:1
2024年
目的 探讨基于CT特征模型评估胃癌组织分化程度的应用价值。方法回顾性收集273例胃癌患者临床病理及CT影像资料并分为低分化组和中高分化组。比较两组间CT特征差异。利用单因素和多因素分析筛选胃癌组织分化程度危险因素。采用受试者工作特征曲线评估模型的预测效能。结果年龄、位置、静脉期CT值、动脉期强化率、动脉期强化程度、T分期、N分期、脉管浸润在低分化胃癌与中高分化胃癌组间的差异均具有统计学意义(P均<0.05)。年龄、位置、T分期、静脉期CT值、动脉期强化率是胃癌组织分化程度的独立危险因子。在验证集中,基于所有参数联合模型的曲线下面积高于基于联合位胃和T分期的定性模型(0.787 vs.0.720)和基于联合年龄、静脉期CT值、动脉期强化率的定量模型(0.787 vs.0.759)。结论患者年龄、位置、T分期、静脉期CT值、动脉期强化率是胃癌组织分化程度危险因子,基于上述特征联合模型能够较好预测胃癌组织分化程度。
张志强杨志企万翠霞李思恩李思恩张雄凌文峰凌文峰
关键词:胃癌CT
共1页<1>
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