钟亚鼎
- 作品数：13 被引量：37H指数：3
- 供职机构：安徽医科大学第一附属医院更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目国家自然科学基金安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 加强大学生医学图像处理创新实践能力探索——以安徽医科大学为例被引量：4
- 2019年
- 本文在创新教育改革背景下,分析医学图像处理课程教学的复杂性,对学生的医学图像处理创新实践能力培养作出思考和探索。通过案例式理论教学和启发性梯次实验教学,结合创新项目与科研活动,把教学和科研很好地结合起来,提高学生的综合素质、实践能力和创新意识。
- 孟雪钟亚鼎陈月明袁媛高天昀
- 关键词：医学图像处理
- MRI联合MSCT用于原发性肝癌患者介入术后疗效评定分析被引量：1
- 2023年
- 目的:探讨应用MRI联合MSCT检查方案对原发性肝癌患者介入术后疗效进行评定的意义。方法:选取某医院120例原发性肝癌介入术后患者作为研究对象,分成单一MSCT检查组、单一MRI检查组和MRI联合MSCT检查组,讨论三组间对残留病灶和复发病灶的诊断效能。结果:MRI联合MSCT检查组对残留病灶和复发病灶检出的敏感度、特异度、阳性预测值和准确率均显著高于单一MSCT检查组(P<0.05),也略高于单一MRI检查组,但差异无统计学意义(P>0.05)。比较单一MRI检查组和单一MSCT检查组,两组间敏感度差异有统计学意义(P<0.05)。结论:MRI联合MSCT检查对原发性肝癌介入术后残留及复发病灶具有更高的诊断效能,有助于下一步治疗方案的制定。
- 陆启芳周海燕钟亚鼎张宏伟
- 关键词：MRI疗效评定原发性肝癌多层螺旋CT
- 低剂量CT扫描在颅脑术后复查中的应用价值被引量：2
- 2020年
- 目的探讨头颅低剂量CT扫描在颅脑术后复查中的应用价值。方法选取安徽医科大学第一附属医院2018年11月至2019年1月72例颅脑术后复查病人,按随机数字表法分为三组,每组各24例。采用管电压均为120 kV,管电流分别为300 mA、200 mA、160 mA进行扫描,分别记录剂量长度乘积(DLP)、CT剂量指数(CTDI),并比较三种扫描方式的图像质量。结果低剂量CT扫描使图像噪声增加,图像质量下降(P<0.001)。虽然160 mA扫描条件剂量最低,CTDI为(20.80±3.71)mGy,DLP为(291.26±14.02)mGy·cm,但图像质量明显下降,影响疾病诊断;200 mA组与300 mA组相比图像质量虽有所下降,但并不影响对疾病的诊断,而且其CTDI和DLP分别为(26.01±3.25)mGy和(364.08±12.76)mGy·cm,明显低于300 mA的(38.62±5.64)mGy和(540.71±21.53)mGy·cm。差异有统计学意义(P<0.05)。结论200 mA头颅低剂量CT扫描对颅脑术后复查病人是可行的,且辐射剂量明显降低。
- 钟亚鼎汪洁唐星
- 关键词：神经外科手术
- 医科院校工程类专业医学数据处理课程体系建设探讨被引量：3
- 2018年
- 在创新教育改革背景下,在充分了解医科院校工程类专业特点和"面向实战型"人才培养模式的基础上,结合当前数据处理类课程教学的现状和存在的问题,提出医学数据处理类课程体系建设的几点思考,包括课程体系目标定位、课程体系资源分析和课程教学内容设计,为构建层次分明、目标明确和顺应医工复合型人才培养目标的医学数据处理教学体系奠定基础。
- 孟雪陈月明钟亚鼎高天昀
- 关键词：医科院校课程体系
- 基于循环神经网络的心电信号识别分类方法
- 2021年
- 在心血管疾病发病前,往往会出现相应的心律失常,为了准确检测预防心血管疾病,针对心电信号的识别分类,国内外学者进行了大量的研究。循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)具有记忆特性,可以处理和预测序列数据,克服了传统机器学习方法对输入和输出数据的多重限制,成为了深度学习领域中一类非常重要的模型,其本身及其变体网络已经被成功应用于多个研究领域。概述了心电信号预处理和特征提取方法,以及RNN在心电信号识别分类上的研究进展,为今后心电信号的准确识别分类研究提供参考。
- 方瑞孟雪王常青钟亚鼎
- 关键词：循环神经网络心电信号特征提取
- 基于多重分形去趋势波动分析的脑电信号特征提取及分类方法被引量：2
- 2021年
- 目的:针对脑电信号普遍存在的数据维度高、难以预测的问题,提出一种多重分形去趋势波动分析特征提取方法与长短时记忆网络(LSTM)相结合的脑电信号分类方法。方法:首先对信号样本进行多重分形去趋势波动分析计算得到脑电信号样本的多重分形谱,计算广义Hurst指数hq和广义维数Dq之间的函数关系;然后对多重分形谱进行分析,找出最具代表性的坐标值作为信号的特征向量;最后将其用于LSTM进行训练和分类测试。实验采用波恩大学采集的经过处理的癫痫脑电数据集。结果:当训练样本占总体样本比例超过10%之后,LSTM分类器的测试准确率均稳定在98%以上;当占比超过80%时LSTM分类器的测试准确率达到了100%;即使训练样本较少时也有95%之上的准确率。结论:该算法有良好的准确率和稳定性。
- 陈敬凯孟雪王常青钟亚鼎
- 关键词：脑电信号特征提取信号分类
- 数字断层融合技术在髋关节外伤检查中的应用
- 2014年
- 目的：探讨数字断层融合技术（DTS）在髋关节外伤检查中的应用价值。方法：收集安徽医科大学第一附属附院2013年5月至2013年11月49名髋关节外伤且临床高度怀疑有骨折的患者,征得患者同意,先行DR平片检查,再行数字断层融合检查,比较两种不同检查方法对骨折的检出率。结果：49例外伤患者中,DTS检出41例骨折,DR检出30例骨折,另有6例可疑骨折,但不能明确诊断。DTS骨折检出率为83.7%,明显高于DR的61.2%（χ^2=5.962 P=0.032）。结论：DTS技术对髋关节外伤所致骨折的检出率明显高于DR平片。
- 周海燕钟亚鼎陆启芳
- 关键词：数字断层融合技术髋关节外伤骨折
- 基于对抗学习网络的半监督医学图像分割方法被引量：2
- 2021年
- 医学图像数据的特殊性使得基于深度学习的全监督算法在图像分割过程中或是缺乏必要的条件,或是成本过高,导致分割效果不佳。因此,诸多研究人员将半监督学习算法和生成对抗网络相结合,应用在医学图像分割任务中,进一步提高分割的精确度。分析了深度学习算法应用在医学图像分割领域中所面临的困难,概述了深度学习算法的分类、生成对抗网络、半监督学习算法及基于对抗学习网络的半监督模型的算法思想、相关原理、模型结构、相关的实现方式及研究进展,并对现有算法存在的问题进行思考,为未来医学图像的精确分割研究提供参考。
- 张粲孟雪王常青方瑞钟亚鼎
- 关键词：半监督学习
- 成人颅脑术后复查CT扫描条件优化
- 钟亚鼎李仁民汪军赵小英
- 3.0 T磁共振弥散加权成像评估直肠癌新辅助放化疗临床价值
- 2024年
- 目的探讨3.0 T磁共振(magnetic resonance,MR)弥散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)对局部进展期直肠癌(locally advanced rectal cancer,LARC)新辅助放化疗(neoadjuvant chemoradiotherapy,nCRT)疗效的预测价值。方法收集2022年1月至2023年12月于安徽医科大学第一附属医院收治的并采取nCRT治疗方案的60例LARC患者为样本。患者治疗前后均完成磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)检查(常规扫描+DWI)。根据治疗前及术后病理分期将患者分为T-降期和T-非降期,比较两组nCRT前后表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)值、ADC值变化量(ΔADC)及ADC值变化率(%)的差异,并采用受试者工作特征曲线(ROC)分析治疗前ADC值对nCRT的预测价值。结果60例患者T-降期35例(58.3%),其中12例(20.0%)获得病理完全反应(pathological complete response,pCR),T-非降期25例(41.7%)。患者nCRT治疗前ADC值为(0.84±0.19)×10^(-3)mm^(2)/s,治疗后ADC值为(1.25±0.22)×10^(-3)mm^(2)/s,差异有统计学意义(P<0.05)。T-降期组和T-非降期组nCRT前后ADC值比较差异均有统计学意义(P<0.05),治疗前T-降期组ADC值低于T-非降期组,治疗后T-降期组ADC值高于T-非降期组。与T-非降期组相比,T-降期组nCRT前后的ADC值变化量及ADC值变化率(%)均增高,差异有统计学意义(P<0.05)。pCR患者nCRT前ADC值低于T-降期组,nCRT后ADC值高于T-降期组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论MR-DWI定量参数ADC在预测直肠癌nCRT的疗效中具有一定价值,治疗前低ADC值可提示更好的治疗反应性。
- 周海燕钟亚鼎陆启芳
- 关键词：新辅助治疗表观扩散系数受试者工作特征曲线
