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基于神经网络集成模型的宫颈细胞病理计算机辅助诊断方法被引量：9: 2018年; 针对宫颈细胞病理图像自动筛查问题,本文提出一种基于人工智能技术的计算机辅助诊断方法。该方法通过对宫颈细胞病理图像采用自适应双阈值法进行初步检测,再采用改进Chan-Vase模型进行精确分割,提取出细胞(粘连簇团)中的不同区域。然后,结合病理诊断专家规则,构建相应的正交特征集。在此基础上,使用神经网络集成模型进行正常、疑似病变二分类识别,完成计算机辅助诊断。实验表明,本文方法能够有效完成宫颈病理细胞(粘连簇团)的分类识别,具有较高的正确率(84%)与较低的误判率(2.1%)。满足了在保证判断正确率的条件下,尽量降低将疑似病变样本误判为正常样本的实际病理诊断要求。; 廖欣廖欣郑欣邹娟孙亮冯敏; 关键词：宫颈细胞病理神经网络集成计算机辅助诊断

卵巢成熟性囊性畸胎瘤恶变为恶性黑色素瘤并复发1例被引量：8: 2018年; 患者女性,20岁。腹部疼痛伴发热10余天。B超提示右附件包块,在外院行右附件囊肿剥除术。患者术后拒绝接受进一步治疗出院。术后4个多月,患者因腹胀就诊。B超提示右附件包块。转诊至我院就医。术前肿瘤标记物CA125、CA19-9、AFP、CEA均正常,LDH 383 U/L（正常范围109～346 U/L）。再次手术。术中见右侧卵巢增大直径10cm,与盆侧壁、盆底广泛粘连,切面灰红色,有广泛出血坏死。术中冷冻提示恶性肿瘤。行右附件、阑尾、大网膜切除术及盆腔淋巴结清扫术。术后,患者接受了6个疗程DP方案化疗,术后及化疗过程中患者多次随访LDH均〈200 U/L。; 孙亮王巍徐炼; 关键词：畸胎瘤恶性黑色素瘤复发

大鼠脊髓全横断损伤模型及其建立方法: 本发明公开了一种大鼠脊髓全横断损伤模型及其建立方法，包括：（1）注射麻醉剂，固定大鼠四肢；（2）备皮，纵行切开背部皮肤，钝性分离背部皮下组织，暴露相应节段脊柱；（3）行椎板切除术充分暴露脊髓，挑起脊髓，完全横行截断；（4...; 田卫东郭维华杨超李星翰孙亮; 文献传递

1384例CIN患者HPV感染状况分析: 目的了解2012年1-12月四川大学华西二院CIN患者HPV感染各个亚型分布情况.材料收集2012年1月1日至2012年12月31日具有组织病理学诊断和HPV分型检测结果的CIN患者标本1384例.方法由2名病理医...; 孙亮杨开选

重组融合蛋白Ph-PA对绿脓杆菌体内体外抗菌活性的初步研究: 绿脓杆菌是临床上常见的机会性革兰阴性致病杆菌，常感染烧伤病人、癌症患者等免疫力低下的人群，由于绿脓杆菌只对非常有限的数种抗生素敏感，对其感染的治疗常很困难，由该菌引起的菌血症、肺炎、心内膜炎和骨髓炎的死亡率都比其它致病菌...; 孙亮; 关键词：抗菌多肽抗菌活性; 文献传递网络资源链接

胆囊癌转移至卵巢一例: 2020年; 女性生殖系统,尤其卵巢是易于发生消化道肿瘤转移的部位。部分转移性黏液性肿瘤可能形态非常温和,形似卵巢原发黏液性囊腺瘤或黏液性交界性肿瘤,使得卵巢肿瘤的鉴别诊断存在困难,黏液性肿瘤术中冷冻切片诊断尤其充满挑战。胃肠道肿瘤转移至卵巢相对常见,胆囊癌转移至卵巢则较为罕见,本文报道一例65岁女性发生胆囊癌转移至卵巢,并广泛累及女性生殖系统。; 景秋洋陈琼孙亮; 关键词：女性生殖系统胆囊癌黏液性肿瘤黏液性囊腺瘤胃肠道肿瘤

转录因子KLF5在外阴鳞癌中的表达及其临床意义被引量：1: 2021年; 目的:探讨转录因子KLF5在外阴鳞癌中的表达及其临床意义。方法:采用免疫组织化学法分别检测四川大学华西第二医院2017年1月至2019年6月行手术治疗的60例外阴病变石蜡标本的KLF5表达水平,包括19例外阴正常组织、15例外阴上皮内瘤变、26例外阴鳞癌,分析KLF5表达与外阴鳞癌患者临床病理特征的关系。结果:由外阴正常组织向上皮内瘤变的进展过程中,KLF5的表达量是逐步增加的。KLF5在外阴上皮内瘤变、外阴鳞癌组织中的表达均显著高于外阴正常组织,不同分化程度的外阴鳞癌组织中KLF5表达量不同(P<0.05)。KLF5在外阴鳞癌中的表达与是否淋巴结转移、临床分期无明显差别(P>0.05)。结论:转录因子KLF5在外阴上皮内瘤变、外阴鳞癌组织中表达上调,且与外阴鳞癌的分化程度有关,提示KLF5可能与外阴鳞癌的发生、发展有关。; 秦昭娟孙亮孙亮; 关键词：外阴鳞癌免疫组化临床病理特征

宫颈神经内分泌癌82例临床病理学分析被引量：13: 2018年; 目的探讨宫颈神经内分泌癌（neuroendocrine carcinoma of the cervix，NEC）的临床病理特征及预后影响因素。方法回顾性分析2008至2016年就诊于四川大学华西第二医院的82例宫颈NEC患者临床资料，采用HE染色、免疫组织化学染色及人乳头状瘤病毒（HPV）-DNA分型检测，随访资料采用Kaplan—Meier法和Cox比例风险回归模型进行生存分析。结果本组患者年龄16～75岁，平均年龄43岁。国际妇产科联盟（FIGO）分期：Ⅰ期52例，Ⅱ期10例，Ⅲ期14例，Ⅳ期6例。肿瘤大小0．5～6．5cm，平均3．6cm。组织学分类：小细胞NEC74例，大细胞NEC7例，不典型类癌仅1例。肿瘤浸润宫颈间质深层52例（63．4％），癌栓73例（89．0％），盆腔和／或腹主动脉旁淋巴结转移28例（34．2％）。免疫组织化学染色显示癌细胞表达神经内分泌标志物突触素、CD56、神经元特异性烯醇化酶、S．100蛋白及嗜铬素粒A，阳性率分别为93．9％、84．2％、74．4％、64．6％和51．2％。72例HPV．DNA检测结果阳性，其中高危型70例，49例为HPV18阳性。患者中位随访时间37个月（6～101个月），29例患者出现肿瘤复发及转移，其中死亡23例。单因素生存分析表明肿瘤大小、浸润深度、是否局限于宫体、是否有淋巴结转移及FIGO分期是患者预后的影响因素（均P〈0．05），Cox比例风险回归分析结果显示淋巴结转移及FIGO分期是影响患者预后的独立因素（均P〈0．05）。结论宫颈NEC是一组与HPV感染尤其是高危型HPV相关的高恶性肿瘤，其组织学类型以小细胞癌最常见，明确诊断有赖于形态学及免疫组织化学染色。宫颈NEC预后不良，淋巴结转移及FIGO分期是影响预后的独立因素。; 冯敏冯敏邹娟孙亮; 关键词：宫颈肿瘤预后

基于深度卷积神经网络的宫颈细胞病理智能辅助诊断方法被引量：5: 2018年; 针对宫颈细胞病理自动筛查问题,提出一种基于深度卷积神经网络的智能辅助诊断方法。首先采用基于改进UNet深度卷积神经网络模型的语义分割方法,检测出宫颈细胞病理涂片扫描图像中的细胞(粘连簇团)区域。接着,利用VGG 16深度卷积神经网络模型,结合迁移学习技术,对检测出的细胞(粘连簇团)区域进行精确识别。为了提高深度卷积神经网络模型的性能,在进行细胞(粘连簇团)区域检测、识别的过程中,采用了数据增强技术。同时,针对该领域相关研究缺乏宫颈细胞病理液基涂片扫描图像数据集的问题,我们收集四川大学华西附二院的典型LCT筛查病例,建立了宫颈细胞病理图像HXLCT数据集,并由资深病理医生完成数据标注。实验表明,本文方法能够较好地完成宫颈细胞病理涂片扫描图像中的细胞(粘连簇团)区域检测(正确率为91.33%),并能对检测出的区域完成正常、疑似病变二分类识别(正确率为91.6%,召回率为92.3%,ROC曲线线下面积为0.914)。本文工作将有助于宫颈细胞病理自动筛查系统的开发,对于宫颈癌早期防治具有重要意义。; 廖欣廖欣郑欣邹娟孙亮冯敏; 关键词：宫颈细胞病理

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孙亮

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