文摘

客观的。本研究旨在比较症状治疗的效果和高流鼻插管(HFNC)治疗晚期肺癌患者复杂与慢性阻塞性肺疾病(COPD)并探讨HFNC治疗这类病人的临床应用效果。方法。80年晚期肺癌和慢性阻塞性肺病患者住院被选为研究对象。他们随机分为对照组(n= 40)和观察组(n= 40)。计算机断层扫描(CT)图像数据的患者分类。神经网络训练得到网络权重。根据手术、放疗和化疗,对照组患者接受抗炎,痰,和其他症状的治疗,而观察组患者接受HFNC治疗在此基础上。血气分析结果、临床症状(咳嗽、气喘、罗音等),炎症因素(高敏c反应蛋白(hs-CRP) plateletcrit (PCT)、肿瘤坏死因子-α(肿瘤坏死因子-α)和白细胞介素- 6 (il - 6)),而两组的生活质量进行了比较和分析。结果。当模型均方误差最小,相应的隐层神经元节点值是49岁,49个是设置为隐层神经元节点的最优数量。CT图像导入到系统构造模型,模型诊断系统仍然可以诊断和分类的前提下没有明显的病理特征。没有显著差异在两组之间的临床数据的患者治疗前( )。治疗后,临床症状、动脉二氧化碳分压(帕科₂(PaO),动脉分压的氧气₂)、hs-CRP PCT, TNF -α和il - 6水平大大降低;这些观察组的患者更好的与对照组( )。观察组的总有效率为97.5%,对照组的有效率为87.5%。治疗后,癌症的功能评估therapy-lung (FACT-L)得分明显高于治疗前( )。治疗后,观察组的生活质量与治疗前相比,增加了45.69%,对照组的生活质量提高了35.77%。结论。HFNC治疗可以改善患者的肺功能先进的肺癌和慢性阻塞性肺病,减轻疾病的发展,并改善患者的生活质量。

1。介绍

慢性阻塞性肺疾病(COPD)是一种常见的慢性多种呼吸系统疾病,临床主要特征是不可逆气流限制(1]。近年来,发病率逐年增加,和伤残率和死亡率高达50%。疾病的长期发展将严重影响肺功能,引起呼吸衰竭,严重危害人体健康的(2,3]。全球发病率的40岁以上的人已经达到了9% - -10%,和慢性阻塞性肺病病因的特点在中国也尤其突出。慢性阻塞性死亡的人口约占世界上1/3的死亡人数(4]。常用的临床方法包括抗感染,缓解咳嗽和减少痰,纠正电解质紊乱和其他基本的治疗方法。在儿科患者的治疗,诊断和治疗方法是高流量鼻插管(HFNC)治疗5),和正压通气治疗和氧气面具也使用。然而,这种方法需要病人有更高的宽容。在这个过程中,很容易泄漏空气,病人的舒适度差,效果不理想(6]。HFNC在国外被广泛使用,在中国相对较少。它是一种新型的无创呼吸支持方法,及其公差和安慰是非常好的7]。研究人员Yuste et al。8]相比HFNC的临床效果和持续的无创性ventilator-assisted呼吸治疗COPD呼吸衰竭和发现呼吸速率,心脏节律和总HFNC患者临床效率有显著影响,不良反应较低。此外,HFNC被发现更容易操作和照顾。

慢性阻塞性肺病是肺癌的一个独立危险因素。肺癌起源于支气管粘膜或腺体的恶性肿瘤,死亡率和发病率占据第一名肿瘤(9]。慢性阻塞性肺病可以增加患癌症的风险通过一些潜在的机制,如慢性炎症,纤毛运动障碍,基因突变和氧化/抗氧化失衡(10]。20% - -40%的肺癌患者接受手术治疗慢性阻塞性肺病。慢性阻塞性肺病提高肺癌患者的手术风险,减少病人的质量,有负面影响术后并发症和术后的一代11]。计算机断层扫描(CT)的应用在人工智能在医学上已经极大地提高了肺部成像质量的传统技术和改进的探测和识别功能在肺部疾病的CT图像。成像的定义已得到改进,信息和图像信息变得更完整。特征在图像显示和疾病的检出率提高了(12]。使用人工智能的深度学习可以自动标记信息,如结节的大小和性质,有效缩短诊断和治疗时间。传统扫描有时导致错过了扫描由于不当控制病人的呼吸运动,但人工智能CT可以有效地克服这个缺点和解决心跳和呼吸运动的错过了诊断问题[13]。反向传播(BP)也是一个前馈神经网络。这是一种常见的算法在故障诊断领域。这也是一个人工智能学习算法,近年来在各领域的应用(14]。这是向前的反向算法算法。在CT图像处理具有良好的应用效果,预测和预报。摘要由于良好的非线性映射能力,在图像识别中的应用,信息处理、模式识别、等也不错,和培训深时计算模型已经变得越来越容易10]。在CT图像处理的引入BP神经网络可以提供一个灰度同现矩阵CT图像,可以有效地分割图像,有很强的自学和适应能力。

研究已经证实,HFNC治疗慢性阻塞性肺病有显著的临床疗效,也有证据表明HFNC治疗是一项重要的措施来改善呼吸功能肺癌围手术期期间,放疗和化疗。然而,没有报告HFNC治疗是否可以应用于晚期肺癌和慢性阻塞性肺病患者。在这项研究中,摘要是应用于分析和诊断病人的CT图像,有效地减少误诊率。HFNC治疗晚期肺癌和慢性阻塞性肺病患者不仅会帮助改善此类患者的呼吸功能,还帮助缓解身体的炎症反应,促进患者的生活质量提供一个参考未来的肺癌的诊断和治疗。

2。方法和材料

2.1。选择和分组的患者

2.1.1。主题的选择

80年晚期肺癌和慢性阻塞性肺病患者被选为研究对象。在对照组(n= 40),有15个男性和25岁女性,平均年龄为59.67±6.23岁,作为实验组。观察组(n= 40),有18个男性和22岁女性,平均年龄为57.98±5.89岁。后比较两组之间的通用数据的分析,发现的差异没有统计学意义( )。这个实验是医学伦理委员会审查和批准,和有关人员签署了知情同意表格。

患者入选标准定义如下:mid-advanced肺癌诊断的CT和组织学(临床分期是根据肿瘤的第八版节点转移TNM分期系统颁布和实施国际研究协会的肺癌(IASLC) 2017年1月;COPD患者符合诊断标准中给出慢性阻塞性肺疾病的诊断和治疗指南;病人能配合医务人员独立;那些没有中断治疗在医院;那些见过治疗适应症;和完整的临床资料。排除标准有如下:那些有机疾病、造血系统,和其他严重的疾病;那些有精神疾病;这些治疗依从性较差;那些有沟通障碍;这些结合呼吸系统疾病,如支气管哮喘、支气管扩张、肺结核; patients who discontinued treatment due to multiple reasons; and patients with tumors or metastatic tumors in other parts.

2.1.2。治疗方法

根据随机数字表,患者被分为2组,每组40例;他们设置为对照组和观察组,分别。的基础上手术,放疗,化疗,对照组接受症状治疗患者抗炎和phlegm-reducing等治疗,观察组和病人接受HFNC治疗在此基础上。其中,手术适应症患者治疗肺癌手术,放疗和化疗方案选择根据相关准则并结合患者自身的情况。基本的治疗规范制定按照“指南慢性阻塞性肺疾病的诊断和治疗”(2017年版)。有症状的治疗计划包括常规综合治疗:控制感染,减轻气道痉挛,缓解咳嗽和祛痰剂,纠正纠正水和酸碱失衡,短期使用糖皮质激素和营养支持治疗。

HFNC治疗计划包括合理控制氧浓度和维持在约30%,氧气流量维持在2 - 10 L / min,控制加湿器的燃气温度在37°C,根据实际情况及时调整治疗参数,以满足患者的治疗需求,和持久的治疗14天。它必须注意选择正确的类型的鼻匹配,调整鼻操纵比赛的紧张带,密切观察病情的变化,及时调整氧气流,以避免不良并发症的发生。

炎性因子被发现与以下步骤。4毫升的外周血来自病人早上空腹,干在试管中,离心机在3000 r / min 10分钟收集上层清液,这是保留−20°C。BIO-RAD模型550年从东芝电气标是用来检测白介素8(引发)、白介素6 (il - 6)、高敏c反应蛋白(hs-CRP)和plateletcrit (PCT)。检测步骤都严格按照指令的工具包。酶联免疫吸附试验的模型工具包是48 T / 96 T。

2.2。观察指标

血气分析结果、临床症状,炎症因素(hs-CRP、PCT、TNF -α和il - 6),和生活质量的患者两组之间的比较和分析。血气分析结果主要包括动脉二氧化碳分压(帕科₂(PaO)和动脉分压的氧气₂)。临床症状包括咳嗽、气喘,罗音。生活质量评估使用的功能评估癌症therapy-lung (FACT-L)(4.0)中文版,这是癌症治疗的一个功能评估(事实)。该系统是由Rush-Presbyterian-St内堂等人。卢克在芝加哥医学中心,美国。它由一个总规模(常见的模块)FACT-G措施的共同部分癌症患者的生活质量和一些特定的癌症subquantities。FACT-G由34个项目,分为五类:物理状态(8项),社会/家庭状况(8项),与医生(3项)、情绪状态(7项),和功能状态(8项)。最后一项的每个部分的总评价部分病人(用作总评价和加权评分),这些项目不包括在计算每个部分的分数。特定癌症的规模是由常见的模块+自己的特定模块(具体的模块也有这部分,综合评价项目不包括当得分)。表中给出的细节1。

2.3。图像处理采用BP算法

病人的CT图像诊断为肺癌和慢性阻塞性肺病医院被选为研究对象。获得的CT图像传送到工作站,和Functool II软件被用来处理图像。后处理工作站Vitrea 3.9版本。首先,图像预处理,图像的大小为256256、彩色处理和特征提取。其次,图像被划分为一组验证,训练集根据阻比1:3。摘要采用训练集训练,具体过程如图1。最后,验证集是用于验证摘要肺癌的诊断。CT-assisted诊断系统的流程图如图2。

2.4。拓扑的摘要

英国石油公司是一个多层积极反馈根据误差反向传播算法训练神经网络。

在培训过程中,摘要使用监督学习的一种形式,它使用梯度下降法程序一步一步培养并刷新加权系数和阈值。详细的训练步骤如下:步骤1:初始化:清楚地了解神经网络的拓扑结构第二步:输入:阅读输入序列步骤3:计算:计算值H和Y隐层和输出层的有如下: 在上面的方程中,θ_j隐层的相应的阈值,θ_k相应的输出层阈值。第四步:计算:之间的均方误差(MSE)的输出值Y和预期的输出值Y表达如下: 第五步:调整:隐藏层和输出层的权重系数如下: 在上面的方程中,η学习效率。ω矩阵的每一个参数的值。第六步:返回到步骤3,直到误差能满足要求。

在这项研究中,一个摘要结构采用单隐层。

摘要利用训练数据的特征确定神经节点的数量在输入层和输出层。范围是由使用价值优化的经验方程。实验结束后,相应的值进行训练后获得的最小误差为隐藏节点的数量。给出了经验公式如下:

乙状结肠函数是激活函数,参数可以调整,以达到精确控制的模型。其表达式写如下:

根据最小加权系数的原则,初始值和阈值的训练样本集。

经验方程计算隐层节点的数量表示如下:

2.5。统计分析

被处理的数据使用SPSS 20.0统计分析。临床症状和不良反应的发生率是所有统计数据。卡方检验进行组间比较。的帕科₂,PaO₂hs-CRP PCT, TNF -α、il - 6和FAC-L分数都是正态分布的测量数据,用平均值±标准偏差表示。独立样本t以及用于比较两组,配对t以及用于比较干预前后,和 被认为是具有统计学意义。

3所示。结果和分析

3.1。神经网络的均方误差曲线

如图3,当模型均方误差最小的最优区间,相应的隐层神经元节点值是49岁,49个是设置为隐层神经元节点的最优数量。

3.2。CT图像

晚期肺癌患者的CT症状更明显。数据4(一)和4 (b)展示两个病人的CT图像。病人的症状包括呼吸短促,胸腔积液,不同程度的呼吸短促的晚期肺癌的地区传播。正常组织流体产生的肺癌和心肌是返回的淋巴结中间的胸部。数据4 (c)和4 (d)显示之前的CT图像重建算法。与A和B图像相比,微粒态更明显。结果表明,图像重建后的CT图像清晰。

3.3。炎症因子的比较测试结果

图5显示的内容(hs-CRP、PCT、肿瘤坏死因子-炎症因素α和il - 6)在两组治疗前后表现出相同的变化趋势。

il - 6的是两组之间的比较,B是TNF -α两组之间的比较,C是PCT两组之间的比较,和D是hs-CRP两组之间的比较。在治疗之前,没有明显差异的内容炎性因子两组之间( )。炎症因素的内容在后者的两组减少,但观察组与对照组相比显著降低( )。

3.4。帕科的比较₂和PaO₂治疗前后

如图6,PaO₂和帕₂两组患者治疗前的水平没有显著差异( )。一个是PaO₂两组之间比较,B是帕科₂两组之间的比较。治疗后,PaO₂观察组的内容远远高于对照组( ),和帕₂内容相比要低得多,在对照组( )。治疗后,观察组的效果优于对照组。

3.5。比较两组的疗效患者治疗前后

显然有效:患者咳嗽消失,呼吸短促,罗音,和喘息和增加血液气体分析、PaO₂上升,帕科₂。有效:病人的临床症状改善,和各种指标已经大大提高。无效:没有改善临床指标甚至恶化。总有效率为明显的和有效的和有效的。表2显示,观察组的总有效率为97.5%,对照组的有效率为87.5%。治疗后,观察组的总有效率大大高于对照组( )。

3.6。比较治疗前后患者的生活质量

的FACT-L分数两组治疗前后比较,结果如图所示7。的分数两组患者治疗后有所改善,观察组的得分远高于对照组。治疗后,FACT-L分数大大高于治疗前( )。

4所示。讨论

人口老龄化的趋势在中国继续深化,和慢性阻塞性肺病也成为威胁老年人的健康(15]。氧气治疗是慢性阻塞性肺病患者的临床治疗的一个重要组成部分。传统的加湿瓶氧吸入装置有许多缺点,如加湿效果差和低氧利用率,这将导致鼻黏膜促销和结壳等并发症,影响痰的排泄。HFNC治疗可以使吸入的氧气进入鼻腔后加热,气体流量可以通过设备设置界面,和人体温度和湿度16,17]。斯蒂芬的研究等。18]证明了巨大优势,舒适,和合规的HFNC设备非常好;它可以减少气道阻力和增加呼气肺通气和正压通风和其他生理特征。后所有患者在本研究中被人工智能CT扫描,观察组患者服用HFNC抗炎的基础上。结果表明,炎症因素(hs-CRP、PCT、TNF -α和il - 6)的患者在治疗后大大减少。的还原效果观察组优于对照组。这表明在接受抗炎、痰等症状治疗,HFNC治疗比简单的抗炎和痰治疗更有效。炎症因素起着非常重要的作用在慢性阻塞性肺病复杂与肺癌。促炎因子与肺癌包括转化生长因子密切相关β(TGF -β),IL, TNF -α,环氧酶2。在慢性阻塞性肺病、il - 6和TNF -α也可以直接或间接诱导气道上皮细胞的增殖和分化,调节细胞周期,参与炎症细胞的迁移和强化氧化反应,促进炎性因子的释放,引发慢性阻塞性肺病的进步。

PCT是一种蛋白质。如果身体患有严重细菌,真菌感染或多个器官衰竭,血清中PCT会显著地增加。研究表明,血清PCT恶性肿瘤患者合并感染的大幅增加。hs-CRP c反应蛋白在等离子体。当身体暴露于微生物入侵和其他炎性刺激,急性期蛋白质将刺激吞噬细胞功能增强,和补充将被激活。c反应蛋白的正常范围是低于10毫克/毫升(19]。中的值两组病人在这项研究中高于这个值。治疗后,观察组的CRP含量比对照组要低得多。它表明HFNC治疗可以有效地减少PCT和CRP的含量在病人的身体和抑制炎症因子。Storgaard et al。20.)使用HFNC治疗慢性阻塞性肺病患者,发现这种治疗慢性阻塞性肺病患者的肺部疾病的恶化,减少和住院病人的症状明显减少。在这项研究中得出相同的结论。在治疗之前,PaO₂对照组和观察组的内容是48.36毫米汞柱和48.52毫米汞柱。治疗后,PaO₂对照组和观察组的内容是70.18毫米汞柱和79.95毫米汞柱。治疗后,PaO₂内容相反的观察组显著高于对照组( ),和帕₂含量明显低于对照组( )。治疗后,观察组更好的效果比对照组。这表明添加HFNC疗法的基础上抗炎疗法能有效改善患者的血液气体状态。在这项研究中,观察组治疗前的生活质量为32.2,在治疗后的生活质量为59.2,对照组的生活质量是31.6,和49.2治疗后的生活质量。生活质量和观察组的总有效率明显优于对照组。观察组的总有效率明显更好。对晚期肺癌患者或肺功能差,HFNC可以添加到选择抗炎治疗,痰等症状治疗改善患者的生活质量。

5。结论

在这项研究中,人工智能应用于患者的CT治疗和诊断肺癌和慢性阻塞性肺病,这有效地改善病人的图像特征提取和分类的效率。在这项研究中发现,仅与抗炎和痰治疗相比,PaO₂和帕₂HFNC已经大大提高病人的治疗。它促进痰液的排出,改善呼吸功能,大大减少患者的炎症因素。HFNC治疗可以改善患者的氧疗法安慰和生活质量,总有效率为97.5%。治疗后,观察组的生活质量与治疗前相比,增加了45.69%,对照组的生活质量提高了35.77%。

虽然评价模型的摘要显示一定的参考价值,在实际应用中仍有一些缺点,如测试数据的不完全排除主观因素的干扰,因此在未来可以标准化的具体指标。此外,本研究的样本量相对较小,并希望添加更多的生理和临床数据在未来进一步扩大样本研究的支持。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作得到了郴州城市联合医院的特殊项目,毕业于湘南学院外语系湖南省(没有。2020 xj97)。