HPS患者的筛选技术及其血清诱导HPMVEC群体定向迁移的研究

发布时间：2021-11-16 07:25

　　第一部分基于机器学习的HPS患者IPVD筛选技术的研究背景“肝肺综合征”（hepatopulmonary syndrome,HPS）是在慢性肝脏疾病的基础上逐渐出现的肺内血管扩张（intrapulmonary vascular dilation,IPVD）与低氧血症,进而导致的一种严重肺部并发症,其发生显著增加了围术期肺部感染、呼吸衰竭,甚至死亡。对于HPS患者,早期筛选、早期介入治疗是关键;对比增强超声心动图（contrast enhanced echocardiography,CEE）是重要的诊断指标,但属于有创操作且价格较贵,难以大批量对肝硬化患者是否并发HPS进行筛选和诊断。尤其是我国作为肝病大国,目前临床上只有当肝病患者呼吸困难特别显著时,才考虑进行HPS的诊断。至今,国内外仍然缺乏快速且无创的HPS筛选诊断技术。我们在前期研究基础上,联合中国科学院重庆绿色智能研究院,开展基于机器学习的HPS患者IPVD筛选技术的研究,有利于围术期快速有效筛选HPS患者,从而减少围术期各种并发症的发生,具有较重要的临床意义。方法1.通过伦理委员会审核,批件2017年科研第（35）号;并于cl... 

【文章来源】：中国人民解放军陆军军医大学重庆市

【文章页数】：129 页

【学位级别】：博士

【图文】：

IPVD是HPS的典型病理改变

陆军军医大学博士学位论文16到一定限制。HPS可以分为Ⅰ型弥散型与Ⅱ型局灶型，Ⅰ型又可分为轻型与重型，轻型的特征是存在轻度蜘蛛状扩张的血管，重型特征是为更明显的海绵样血管扩张；Ⅱ型特征是存在动静脉分流，类似临床上所常见的遗传性毛细血管扩张玻目前考虑到操作成本、操作风险以及配套医疗资源的问题，CEE并不是肝硬化患者行HPS诊断的首选筛查指标；甚至在等待肝移植的患者中，国内外指南也是推荐采用指尖血氧饱和度（pulseoxygensaturation，SpO2）<96%作为筛查HPS的阈值（图2）。然而，以SpO2作为HPS的筛选技术，存在明显的高假阴性和假阳性，争议不断。例如FordeKA教授研究结果则认为―脉搏血氧测定法对肝移植患者的肝肺综合征检测不够敏感‖16。寻找更佳的筛选技术一直是目前临床研究的热点。那么，借助目前人工智能（artificialintelligence，AI）技术，是否能够通过收集整理肝硬化患者的症状、体征、以及部分无创指标，分析并揭示其潜在的联系，而后通过优化的HPS检查流程，得到新的筛查技术，达到HPS/IPVD的快速有效筛查？图2肝移植前HPS诊断1.1.3基于机器学习（machinelearning，ML）算法在医学诊断和预测中的应用进展

陆军军医大学博士学位论文18定问题空间中运作的策略）。ML可通过逻辑回归（logisticregression，LR）、自适应Boosting（adaptiveboosting，AdaBoost）、梯度提升决策树（gradientboostingdecisiontree，GBDT）支、CNN、持向量机（supportvectormachine，SVM）、贝叶斯学习、k均值聚类以及关联规则学习等技术得以实现（图3）26。图3人工智能分类目前，已有部分报道提示可通过临床特征和基于生化指标检查的结果，用于预测罹患IPVD的危险程度。例如，IPVD患者的Child-Pugh评分和胆红素浓度较高，凝血酶原时间（prothrombintime，PT）较长，肌酐（creatinine，CRE）较低7；蜘蛛痣、杵状指和发绀也被认为是IPVD的特征性表现之一；仰卧位氧饱和度与站立位血氧饱和度的差值也曾被用于检测IPVD的存在，但是其灵敏度较低（60%）27。所有的结果提示，采用单一因素来诊断肝硬化患者中IPVD，其效能并不令人满意。因为临床症状与实验室结果之间的相互作用往往是呈现为复杂的和/或非线性表现，所以采用传统的线性判别分析时，难以揭示其准确联系。同时，我们注意到IPVD具有很多相关的其他临床表现，包括肝性脑并呼吸困难、肝掌、腹水等，而这些额外的指标的导入也许可以提高预测模型的精确度。1.2本研究的意义对于HPS患者，早期筛癣早期介入治疗是关键；CEE是重要的诊断指标，但属于有创操作且价格较贵，难以大批量对肝硬化患者是否并发HPS进行筛选和诊断；尤

【参考文献】：
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本文编号：3498412