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程序性死亡受体-1/程序性死亡受体-配体1抑制剂联合不同方案抗癌治疗的相关不良事件发生率及其严重程度分级: 2025年; 目的分析程序性死亡受体-1/程序性死亡受体-配体1(PD-1/PD-L1)抑制剂联合不同方案抗癌治疗的相关不良事件(TRAE)发生率及其严重程度分级。方法回顾性选取以PD-1/PD-L1抑制剂为基础治疗方案的肿瘤患者356例为研究对象。统计PD-1/PD-L1抑制剂联合不同方案抗癌的不良反应发生情况。结果PD-1/PD-L1抑制剂联合不同抗癌方案的356例患者发生TRAE 332例次,其中疲乏、胃肠道不良反应占比最高,分别为31.93%(106/332)、20.78%(69/332)。皮肤相关不良反应(3~12周)、胃肠道不良反应(5~10周)先出现;发热(10~30周)、肺炎(12~32周)出现时间较晚,观察时间跨度最大。PD-1/PD-L1抑制剂联合细胞毒性T淋巴细胞相关蛋白4(CTLA-4)的总TRAE发生率最低(85.71%,36/42),联合含铂双药化疗的总TRAE发生率最高(96.88%,155/160)。PD-1/PD-L1抑制剂联合放疗的3~5级TRAE发生率最低(10.53%,6/57),联合血管内皮生长因子/血管内皮生长因子受体(VEGF/VEGFR)靶向药的3~5级TRAE发生率最高(44.64%,25/56)。不同肿瘤间的TRAE发生率及严重程度分级比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论不同抗癌方案联合PD-1/PD-L1抑制剂时,TRAE总体发生率较高,其中联合CTLA-4的TRAE发生率相对最低,联合放疗的TRAE的症状相对较轻。; 冯婷屈颖刘莲王琳; 关键词：程序性死亡受体-1 特异性免疫非特异性免疫

基于深度学习的早期急性胰腺炎严重程度分级预测: 2025年; 目的:建立基于急性胰腺炎(AP)患者早期静脉期增强CT图像对AP进行严重程度分类预测的深度学习(DL)模型。方法:回顾性分析川北医学院附属医院收治的215例首发AP患者静脉期增强CT资料,按照采集时间的先后,将数据影像资料划分为训练和验证集(141例,其中男87例,女54例;平均年龄51.37±16.09岁)以及测试集(74例,其中男41例,女33例;平均年龄55.49±17.83岁),利用卷积神经网络建立早期AP分类器模型,使用5折交叉验证策略训练验证模型效能。以受试者操作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、准确率、敏感度、特异度、F1分数来评估模型的预测效能。结果:早期AP分类器模型表现出良好的预测效能,在训练集、验证集中的AUC分别为1.000、1.000,在测试集中的AUC为0.806、敏感度为0.850、特异度为0.675、F1分数为0.730、准确率为0.770。结论:基于静脉期增强CT图像的深度学习分类模型预测AP重症患者的效果良好,可以为AP的临床诊断预测提供辅助性决策。; 邓鸿郭世尧冯文李文雪肖波何汶静; 关键词：急性胰腺炎体层摄影术 X线计算机

一种样本处理缺陷严重程度分级方法: 本发明涉及缺陷严重程度分级方法，为了解决现有的样本缺陷严重程度分级方法存在耗费人力大、分级耗时、分级准确率低、智能化程度低、无可量化样本缺陷严重程度指标和效率低的问题，提供一种样本处理缺陷严重程度分级方法，包括以下步骤：...; 都卫东和江镇王岩松罗兵吴健雄

基于高光谱和卷积神经网络的大田马铃薯早疫病严重程度分级方法: 2024年; 早疫病是影响马铃薯产量的主要病害之一,大田病害监测对控制早疫病发展有重要意义。使用配备高光谱成像仪的无人机(UAV)在田间尺度上获取患不同严重程度早疫病的马铃薯高光谱影像,分别提取并计算健康、轻度感染、中度感染和重度感染马铃薯的冠层光谱数据,通过光谱变换得到包括原始光谱在内的4种光谱,再进行特征波段选取,利用卷积神经网络(CNN)基于全波段和特征波段对马铃薯早疫病不同发病程度进行识别。结果表明,一阶微分光谱随机蛙跳(RF)降维后的特征波段+CNN模型的效果最好,总体识别准确率为91.18%,比一阶微分光谱随机蛙跳(RF)降维后的特征波段+反向传播网络(BP)总体准确率提高了1.96个百分点,平均精准率和平均召回率分别提高了3.00个百分点和2.00个百分点,平均F1得分提高了0.02;对不同感染等级的识别精度分别达到了95.0%、88.0%、83.0%和97.0%。; 梁雪冯全杨森郭发旭; 关键词：卷积神经网络马铃薯早疫病严重程度分级

一种痘痘严重程度分级方法、装置、电子设备及存储介质: 本发明公开了一种痘痘严重程度分级方法、装置、电子设备及存储介质；该方法包括：获取待分级图像，对待分级图像进行全局特征提取，得到全局特征；将全局特征作为输入，输入到顺次连接的至少一个特征变换模块中，得到最后一个特征变换模块...; 王念欧郦轲刘文华万进李昌松刘耀鹏

一种痘痘严重程度分级方法、装置、电子设备及存储介质: 本发明公开了一种痘痘严重程度分级方法、装置、电子设备及存储介质；该方法包括：获取待分级图像，对待分级图像进行全局特征提取，得到全局特征；将全局特征作为输入，输入到顺次连接的至少一个特征变换模块中，得到最后一个特征变换模块...; 王念欧郦轲刘文华万进李昌松刘耀鹏

基于深度学习的慢性阻塞性肺疾病严重程度分级预测研究: 慢性阻塞性肺疾病（慢阻肺）是一种常见的呼吸系统疾病,其在中老年群体中发病率和死亡率较高,随着中国社会老龄化的加剧,慢阻肺的患病率显著上升,对公共卫生安全构成了重大威胁。精确的慢阻肺疾病的严重程度分级对于评估患者病情发展、...; 陈伟; 关键词：慢阻肺疾病多任务学习课程学习

心脏术后心源性休克的严重程度分级: 2024年; 心脏术后心源性休克严重程度的分级对于制定合理的治疗方案和预测预后具有重要意义。本文旨在探讨心脏术后心源性休克的定义、病因、病理生理以及一般管理,对传统血流动力学分型与休克管理进行综述,并讨论严重程度分级与休克管理的研究现状。; 王奕文李呈龙侯晓彤; 关键词：心脏手术围术期心源性休克

献血不良反应严重程度分级标准及其应用进展: 2024年; 近年来,随着献血者安全监测工作的不断深入,献血不良反应作为献血者安全监测的核心内容之一得到了广泛关注。明确、统一的定义是开展献血不良反应监测的基础,也是不同单位、地区、国家之间进行数据比对的必要条件。其中严重程度分级是献血不良反应监测标准的重要内容之一。然而国内外输血医学界对于献血不良反应严重程度分级指标的设定存在较大的争议。因此,本文对国内外献血不良反应严重程度分级标准进展和应用情况进行综述,为我国完善献血不良反应严重程度分级指标提供参考。; 杨俊鸿代华友杨冬燕杨冬燕; 关键词：献血不良反应

D-二聚体与不同严重程度分级AECOPD高凝状态的关系研究: 王燕丽

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