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吴磊: 作品数：13 被引量：122H指数：5; 供职机构：广东省人民医院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>; 相关领域：医药卫生电子电信农业科学轻工技术与工程更多>>

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一种结直肠癌IHC染色图像的组织类型分割方法: 本发明公开了一种结直肠癌IHC染色图像的组织类型分割方法，包括下述步骤：获取IHC染色图，画取ROI并提取图像块，对图像块进行特征提取，训练分类器，通过计算测试组的分割图与测试组的ROI区域同类型组织的重叠程度，评估算法...; 赵可刘再毅梁长虹姚华升王广谊姚溯王瑛陈鑫吴磊李振辉; 文献传递

超声影像组学标签预测三阴性乳腺癌的价值被引量：17: 2021年; 目的探讨基于常规超声的影像组学标签在术前诊断三阴性乳腺癌(TNBC)的价值。资料与方法回顾性连续收集230例经手术病理证实的肿块型浸润性乳腺癌患者的临床资料和术前超声图像,按照1∶2随机抽样选取TNBC与非TNBC共102例患者纳入本研究。按超声检查时间顺序,将患者分为训练组66例和验证组36例。通过ImageJ软件手动勾画病灶区域,使用Pyradiomics从每个病灶区域中提取1820个特征,经特征筛选后利用逻辑回归模型构建超声影像组学标签。采用受试者工作特征(ROC)曲线评估超声影像组学诊断TNBC的效能。结果最终选取4个关键影像特征用于构建超声影像组学标签。该标签在训练组和验证组中预测TNBC的ROC曲线下面积分别为0.866(95%CI 0.768~0.964)、0.844(95%CI 0.716~0.972)。校准曲线显示该标签在训练集和验证集中均具有较好的校准度(P=0.765、0.895);决策曲线分析证实该标签能辅助临床决策。结论基于超声的影像组学标签在术前诊断TNBC中具有重要的价值。; 王瑛陈英格叶素敏陈东吴磊刘再毅刘敏; 关键词：乳腺肿瘤

一种免疫组化病理图像CD4阳性细胞核分割方法及系统: 本发明公开了一种免疫组化病理图像CD4阳性细胞核分割方法及系统，该方法的步骤为：对免疫组化病理图像进行颜色反卷积，分离染色通道；改变局部阈值分割的活动窗大小，分别进行第一次、第二次、第三次局部阈值分割、开操作以及分水岭算...; 梁长虹刘再毅覃杰赵可王广谊陈鑫黄燕琪何兰颜黎栩吴磊; 文献传递

基于DWI和DCE MRI的影像组学特征与乳腺癌分子分型的关系初探: 吴佩琪赵可吴磊刘再毅梁长虹

基于术前分期CT的影像组学标签预测乳腺癌Ki-67增殖指数被引量：5: 2020年; 目的:探讨基于术前分期CT的影像组学标签对乳腺癌Ki-67增殖指数无创预测的附加价值。方法:收集2016年5月-2017年12月经手术后病理学检查证实为浸润性乳腺癌的患者245例,且均为临床术前评估分期需行常规胸部CT增强扫描,按时间顺序分为训练组(145例)和验证组(100例)。手动勾画病灶感兴趣区(region of interest,ROI),基于病灶三维图像提取影像组学特征,通过mRMR算法及Boruta算法筛选组学特征并利用logistic回归构建影像组学标签。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评价训练组中影像组学标签预测Ki-67增殖指数的效能,并以获得的预测阈值在验证组中进行验证。结果:最终获得由8个组学特征构成的影像组学标签,其对于乳腺癌术前Ki-67增殖指数具有较好的预测效能,在训练组和验证组中的ROC曲线的曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.782(95%CI:0.691~0.874)和0.781(95%CI:0.686~0.876)。结论:基于术前分期CT的影像组学标签在预测Ki-67增殖指数方面具有一定价值,也是术前常规胸部CT增强扫描在辅助临床分期之外的附加价值,有潜力成为一种无创方法来实现术前对Ki-67增殖指数的预测。; 黎娇吴磊刘再毅刘再毅刘春玲刘维肖叶维韬梁长虹; 关键词：乳腺癌 KI-67

基于移动医疗的孕产妇健康监护系统被引量：14: 2016年; 本文介绍了一种基于移动医疗的孕产妇健康监护系统。系统利用可穿戴设备检测用户的心电和血氧饱和度信号,在智能终端完成量表筛查和孕产妇临床信息的录入。上述结果及医院生化分析结果通过移动互联网上传到云服务器端,利用机器学习算法进行数据挖掘,能够实现孕产妇身体及精神健康状态的评估与监护,最终结果与保健指导可以发送到用户的智能终端进行显示及存储。; 杜欣曾伟杰李承炜薛俊伟吴秀勇刘寅佳万宇欣张忆茹冀俞容吴磊杨勇哲张越朱滨黄岳山吴凯; 关键词：生物医学工程学获奖证明办刊工作期刊评价体系学科分类

乳腺包被性乳头状癌的磁共振成像特征及与囊实性乳腺导管内乳头状瘤的鉴别诊断被引量：2: 2020年; 目的:分析乳腺包被性乳头状癌(encapsulated papillary carcinoma,EPC)的磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)特征,并探讨与良性囊实性乳腺导管内乳头状瘤(breast intraductal papillomatosis,BIDP)的鉴别。方法:回顾并分析广东省人民医院2014年6月-2019年10月经病理学检查证实并在术前行MRI检查的10例乳腺EPC患者及10例囊实性BIDP患者的临床病理学资料。分析乳腺EPC的MRI形态学特征、时间-信号强度曲线(time-signal intensity curve,TIC)类型及表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)的特点,并探究其与囊实性BIDP的临床及影像学表现差异。结果:10例EPC均为结节/肿块型,其中8例为囊实性肿块,3例出现液平,2例合并导管扩张。乳腺EPC患者的平均年龄[(65.50±11.64)岁]显著大于囊实性BIDP的患者,差异有统计学意义(P=0.018)。两组患者在实性部分抑脂T2WI信号之间的差异有统计学意义(P=0.019),其余MRI特征差异无统计学意义。结论:乳腺EPC在MRI上常表现为囊实性结构,实性部分在T2WI抑脂相常呈高或等信号,结合患者的年龄及MRI表现有助于与囊实性BIDP鉴别。; 刘维肖刘春玲刘再毅吴磊黎娇叶维韬梁长虹

乳腺实性乳头状癌的MRI表现及与导管内乳头状瘤的鉴别诊断被引量：12: 2019年; 目的探讨乳腺实性乳头状癌(SPC)的MRI表现,并与良性导管内乳头状瘤(BIDP)进行鉴别诊断。资料与方法回顾性分析经穿刺或手术病理证实的24例SPC患者和24例BIDP患者的临床资料,比较两组患者的MRI征象、表观扩散系数(ADC)值及早期强化率的差异。结果 SPC患者平均(65.8±13.0)岁,显著大于BIDP患者的(45.4±7.4)岁,差异有统计学意义(P=0.000)。15例(62.5%)SPC患者为非肿块样强化,且多发,其中线样/段样强化13例、9例伴有集丛状强化。9例(37.5%)SPC患者表现为结节/肿块强化。两组病例病灶数、强化形态及结节/肿块强化边界、内部强化差异均有统计学意义(P<0.05);而病变部位、非肿块强化分布形态、导管是否扩张、ADC值、早期强化率及时间-信号曲线类型等差异均无统计学意义(P>0.05)。结论乳腺SPC的MRI表现具有一定的特征性,常表现为伴有集丛状强化的线样/段样强化。结合患者的年龄和MRI特征有助于与BIDP鉴别。; 梁艳丽刘春玲刘再毅杨晓君吴磊梁长虹; 关键词：乳腺肿瘤

基于扩散加权成像和动态增强MRI的影像组学特征与乳腺癌分子分型的关系初探被引量：68: 2018年; 目的探讨基于DWI和动态增强MRI（DCE-MRI）的影像组学特征与乳腺癌分子分型的关系.方法回顾性分析广东省人民医院2015年6月至2016年6月,经手术病理证实为单发肿块型乳腺癌,获得乳腺癌分子分型,且行乳腺MRI扫描并获得DCE-MRI及ADC图像的79例患者.记录乳腺病灶MRI传统定量指标,包括ADC值和初始强化率（IER）;对ADC图和DCE-MRI图上的病灶区进行手动分割并提取影像组学特征,降维后筛选出10个影像组学标签.对病理标本进行免疫组织化学检测,分为Luminal A型、Luminal B型、人表皮生长因子受体2（HER2）过表达型、三阴性（TN）型乳腺癌.采用单因素logistic回归分析,比较ADC值、IER值以及影像组学标签独立进行分子分型预测的效果;采用多因素logistic回归建模,并绘制ROC,计算ROC下面积（AUC）,比较各模型的诊断效能;采用Hosmer-Lemeshow检验对模型的拟合优度进行检验.结果 Luminal A型29例,Luminal B型39例, HER2过表达型5例,TN型6例.采用单因素logistic回归分析法对传统乳腺MRI参数ADC、IER值及所提取的10个影像组学标签在进行分子分型分类中的效果进行分析,ADC、IER值在鉴别各组的分子分型时,AUC值均〈0.70（0.516-0.605）,鉴别价值不大;鉴别各个分子分型时,至少有1个影像特征AUC〉0.70,其中DCE_L_G_2.5_autocorrelation鉴别TN的AUC最高（0.941）.行多因素logistic回归分析,获得了鉴别诊断的最佳模型,鉴别Luminal A和非Luminal A型、Luminal B和非Luminal B型、TN和非TN的最佳模型鉴别诊断的AUC分别为0.786、0.733和0.941,经Hosmer-Lemeshow检验,各模型P均〉0.10（分别为0.156、0.204和0.820）,说明所建立的各个模型的预测值与观测值之间差异无统计学意义,模型拟合效果较好.结论基于DWI和DCE-MRI的影像组学特征则有助于鉴别乳腺癌的分子亚型,尤其是鉴别TN型乳腺癌具有较大价值.; 吴佩琪吴佩琪吴磊吴磊吴磊; 关键词：纹理分析分子分型

超声影像组学标签对乳腺癌HER-2状态的预测价值被引量：2: 2021年; 目的探讨基于超声的影像组学标签在术前预测乳腺癌HER-2状态中的价值。方法回顾性收集230例浸润性乳腺癌患者的临床资料和术前超声图像。按超声检查时间顺序,将患者分为训练组(n=115)和验证组(n=115)。通过Image J软件沿肿瘤边界手动勾画超声图像中的病灶区域,使用Pyradiomics从每个病灶区域中提取1 820个特征,采用3种统计学方法筛选特征,利用逻辑回归模型构建超声影像组学标签。采用受试工作特征曲线(ROC)、校准曲线及决策曲线等评估超声影像组学标签预测HER-2状态的效能和价值。结果最终选取9个关键影像特征用于构建超声影像组学标签。该标签在训练组和验证组中的ROC曲线下面积分别为0.82[95%CI(0.74,0.90)]、0.81[95%CI(0.72,0.89)]。校准曲线显示该标签在训练集和验证集中均具有较好的校准度。结论基于超声的影像组学标签在术前预测乳腺癌HER-2状态中具有重要价值。; 王瑛陈英格叶素敏陈东吴磊刘再毅刘敏; 关键词：超声乳腺癌人表皮生长因子受体

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