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肾脏肿瘤,良恶有别: 2024年; 近年来,随着常规体检的普及,越来越多的肾脏肿瘤被发现。如果查出肾脏肿瘤,不必过分担心、过度紧张,因为肾脏肿瘤有良性和恶性之分。良性肿瘤包括囊肿、错构瘤等,而恶性肿瘤包括肾癌和肾盂癌等。定期检查、及早发现、正确治疗是战胜肾脏肿瘤的关键。; 李德志; 关键词：肾脏肿瘤常规体检错构瘤肾盂癌肾癌良性肿瘤

三维重建应用于肾脏肿瘤外科手术专家共识: 2024年; 肾脏肿瘤的手术治疗一直是泌尿科领域的重点和难点。传统的二维影像学检查虽然能够提供一定的解剖信息,但在肿瘤的精确定位、手术规划和风险评估方面存在局限性。三维重建技术通过展示更为直观和详细的解剖结构,使得外科医师能够更好地理解肿瘤与周围组织的关系,从而制定更为精确和个性化的手术方案。基于相关循证医学证据和专家共识,中国抗癌协会泌尿肿瘤专业委员会联合中国临床肿瘤学会肾癌专家委员会从三维重建的临床应用角度制定了《三维重建应用于肾脏肿瘤外科手术专家共识》,旨在规范三维重建技术在肾脏肿瘤外科领域内的应用,更好地服务于临床诊治,使患者受益。; 中国抗癌协会泌尿肿瘤专业委员会中国临床肿瘤学会肾癌专家委员会姚欣廖文峰; 关键词：肾脏肿瘤三维重建外科手术

第5版WHO儿童肿瘤分类肾脏肿瘤解读: 2024年; 世界卫生组织(World Health Organization,WHO)最新在线发行的儿童肿瘤分类首次独立于成人WHO肿瘤分类,并单独制定成册,其内容涵盖了儿童多系统、多类型肿瘤的临床特点、组织病理、分子病理及治疗和预后的最新进展。其中肾脏肿瘤在第4版WHO泌尿及男性生殖系统肿瘤分类的基础上更新了内容,并新增了多种肿瘤类型。现对比第4版,对第5版WHO儿童肿瘤分类中肾脏肿瘤的临床、组织病理、分子遗传学、治疗及预后方面的主要变化进行概述。; 韦侠董岿然方园王一真陈莲; 关键词：肾肿瘤组织病理学分子遗传学

基于三维轴向Transformer模型的CT图像肾脏肿瘤分割系统: 本发明公开了基于三维轴向Transformer模型的CT图像肾脏肿瘤分割系统，数据集生成模块中对CT图像进行预处理生成图像数据集；第一阶段模型获得模块中构建ATrans Unet深度学习网络并进行训练，得到第一阶段模型；...; 张金龙孙玉宝

基于三维轴向Transformer模型的CT图像肾脏肿瘤分割系统: 本发明公开了基于三维轴向Transformer模型的CT图像肾脏肿瘤分割系统，数据集生成模块中对CT图像进行预处理生成图像数据集；第一阶段模型获得模块中构建ATrans Unet深度学习网络并进行训练，得到第一阶段模型；...; 张金龙孙玉宝

肾脏肿瘤良恶性的影像学研究: 2024年; 目的比较肾脏肿瘤不同类型患者的基线特征,同时对比核磁共振检查(MRI)、CT以及多普勒超声三种影像学检查方法对于肾脏肿瘤的有无及良恶性诊断能力的一致性。方法回顾性收集解放军总医院第三医学中心2021年2月-2022年1月经过MRI检查的肾脏肿瘤患者118例,部分患者入院时同时进行CT和多普勒超声检查。满足正态的计量资料组间比较采用t检验;不满足正态分布的计量资料组间比较采用Mann-Whitney U秩和检验。计数资料组间比较采用卡方检验或Fisher精确概率法。MRI、CT以及多普勒超声三种影像学检查结果的一致性检验采用Kappa检验。结果118例接受MRI检查的研究对象中,良性肾脏肿瘤患者64例(54.24%),恶性肾脏肿瘤患者117例(99.15%),63例(53.85%)患者同时患有良性和恶性肾脏肿瘤。同时患有良性和恶性肾脏肿瘤的患者中男性患者的比例(49例,77.78%)显著高于仅有良性或者仅有恶性的肾脏肿瘤患者(32例,58.18%),差异有统计学意义(χ^(2)=5.239,P=0.021)。同时患有良性和恶性肾脏肿瘤的患者的中位年龄(59岁;四分位间距:52-65岁)显著高于仅有良性或者仅有恶性的肾脏肿瘤患者(50岁;四分位间距:43-58岁),差异有统计学意义。27名患者同时做了MRI、CT和多普勒超声三种检查,MRI方法检查中患者均为肾脏肿瘤患者,CT检查中诊断为肾脏肿瘤有26人,超声检查中诊断为肾脏肿瘤的有24人,CT检查与MRI检查的一致性比较差(kappa=0.04;95%CI,-0.11~0.48);超声与MRI检查的一致性比较差(kappa=0.11;95%CI,-0.01~0.23);MRI检查中有15例患者诊断为良性肾脏肿瘤,CT检查中有1例患者诊断为良性肾脏肿瘤,两者的一致性较差(kappa=0.09;95%CI,-0.08~0.26),超声检查中2例患者为良性肾脏肿瘤,12例患者良恶性无法判读。结论男性和年龄较大的人更容易患恶性肾脏肿瘤。MRI检查在肾癌患者的诊断及良恶性判断方面优于CT检查和超声检查,�; 董玉茹穆学涛滑蓉蓉高永艳张步环马巧稚柳牧青; 关键词：肾脏肿瘤 MRI CT 超声

基于深度学习的肾脏肿瘤分割算法研究: 肾脏作为人体内至关重要的器官,肩负着排除体内废物与调节水、电解质平衡的双重任务。然而,当肾脏受到肿瘤的侵袭时,这一平衡状态便可能受到破坏,进而引发一系列严重的健康问题。肾肿瘤,是一种异常的细胞增生现象,它的存在无疑是对肾...; 郝一泽; 关键词：肾脏肿瘤

基于深度学习的肾脏肿瘤切除辅助系统: 本发明公开了基于深度学习的肾脏肿瘤切除辅助系统，该系统包括数据采集模块、数据预处理模块、手术风险评估模型构建模块、超参数优化模块和肾脏肿瘤切除辅助模块。本发明涉及肾脏肿瘤切除辅助技术领域，具体是指基于深度学习的肾脏肿瘤切...; 钟强

基于深度学习的肾脏肿瘤图像分割方法: 肾细胞癌是一种常见的泌尿系统疾病,其发病率在最近几年持续增长,且具有较高的致死率。随着医学技术的不断发展,影像学检查方式已经成为医生对肾脏疾病进行诊断必不可少的方式之一。然而,由于肾内结构复杂,肾脏肿瘤性质差异大,肿瘤的...; 陈悦欣; 关键词：医学图像分割 KI67

基于深度学习的肾脏肿瘤切除辅助系统: 本发明公开了基于深度学习的肾脏肿瘤切除辅助系统，该系统包括数据采集模块、数据预处理模块、手术风险评估模型构建模块、超参数优化模块和肾脏肿瘤切除辅助模块。本发明涉及肾脏肿瘤切除辅助技术领域，具体是指基于深度学习的肾脏肿瘤切...; 钟强

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