目的探討高危險程度胃腸道間質瘤（HRGIST）的CT表現特征。 方法回顧性分析2009年8月-2014年3月24例經手術病理證實的HRGIST的CT表現，并討論其CT特征。 結果腫瘤位于胃部12例，小腸11例（十二指腸/空腸/回腸=5/4/2），直腸1例；腫塊最大徑2.5～15.0 cm，最大徑＞ 5 cm者22例，＜ 5 cm者2例；24例中20例腫塊形態不規則，21例周圍脂肪間隙模糊；24例腫塊均可見不同程度壞死囊變，15例潰瘍形成，2例瘤體破潰穿孔，伴腹腔積液、積氣，3例可見鈣化。增強掃描大部分呈中度至明顯不均勻強化，其中小腸HRGIST較胃HRGIST強化更明顯，并可見豐富的血管供應；3例伴發肝臟多發轉移。 結論HRGIST的CT表現有一定特征性，熟悉其影像學表現有助于對該病的診斷。
腹部計算機斷層掃描（CT）圖像背景復雜，且腎臟腫瘤存在形態各異、大小不一以及邊緣不清晰等特點，直接對整個 CT 圖像進行分割往往無法有效分割出腎腫瘤。針對這些問題，提出一種基于 3D U-Net 和 DeepLabV3+級聯的多尺度腎腫瘤分割網絡，利用基于空洞卷積的多尺度特征金字塔自適應地控制網絡的感受野范圍，將高級語義特征和低級語義特征融合，有效改善大腫瘤的分割邊緣同時提升小腫瘤的分割精度。采用 Kits2019 公開的 210 例 CT 數據進行五折交叉驗證，并對從蘇州科技城醫院收集的 30 例 CT 數據進行獨立測試。五折交叉驗證實驗獲得的 Dice 系數為 0.796 2 ± 0.274 1，敏感度為 0.824 5 ± 0.276 3，精確度為 0.805 1 ± 0.284 0；在外部測試集上獲得的 Dice 系數為 0.817 2 ± 0.110 0，敏感度為 0.829 6 ± 0.150 7，精確度為 0.831 8 ± 0.116 8，對比其他多種方法分割精度有較大提升。
主動脈瓣反流（aortic regurgitation, AR）是一種常見的心臟瓣膜病，主動脈瓣置換術是當前重要的治療手段。隨著經導管主動脈瓣置換術等新型方法的問世，使高危 AR 患者得到了有效救治。尤其是新一代經導管人工瓣膜系統的出現，讓 AR 患者的治療手段越來越豐富。對于 AR 患者的治療需要樹立“一朝診斷，終身管理”的觀念，通過各種手段延緩疾病的進展，以最終降低 AR 患者的死亡率，改善其生活質量。因此，該文綜述了我國 AR 患者的基本特征、經導管主動脈瓣置換術的發展和面臨的挑戰、隨訪和術后康復計劃，旨在幫助醫師在面對不同病因和不同疾病進展的 AR 患者時，能夠合理、規范地使用不同手段進行治療，并實現對 AR 患者進行正確而有效的終身管理的目的。
多任務運動想象腦電信號有效分類有助于實現精準的多維人機交互，充分利用受試者的高度頻域特異性可提升分類準確率和魯棒性。為此，本文提出基于自適應時頻共空間模式結合卷積神經網絡的多任務腦電信號分類方法。通過自適應頻譜感知提取受試者個性化節律特性，再采用一對多共空間模式計算空域特性，進而表征復合時域特性構建時空頻多層次融合特征，最后利用卷積神經網絡進行高精度高魯棒性四分類。本文采用包含10位受試者［（33 ± 3）歲］實測數據的自測數據集以及第四屆2018腦機接口競賽數據集2a（BCI competition Ⅳ-2a）對本文算法進行驗證，所提算法四分類平均準確率分別達到了93.96%和84.04%，且在公開數據集中本文算法相較于其它先進算法平均分類準確率明顯提高，受試者間準確率范圍誤差則大幅降低。結果表明，本文所提算法在多任務分類中表現出良好性能，能有效提高分類精度和魯棒性。