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2.性别:较女性而言,男性的甲状腺恶性结节占比更高。
3.高危因素:长期吸烟者患肺癌的风险大约是不吸烟者的20倍;石棉、放射性物质等高危职业暴露史;有肺癌家族史,尤其是一级亲属有肺癌史者,发生肺癌的风险高3倍。
4.结节形态:恶性结节有边界不清楚、形态不规则的特点,容易向周围呈侵袭性生长。因此在ct报告单上,如果看到毛刺、分叶、胸膜凹陷、血管集束等特征描述,往往提示恶性可能性大。
5.结节个数:随着肺结节总数从1增加到4,原发性癌症的风险增加,但有5个或更多结节时风险反而降低。对于单个的肺结节,上叶的分布与恶性肿瘤风险增加有关。
6.结节大小:肺结节癌变的风险与结节大小呈正相关。大于2厘米的肺结节80%是恶性的,0.5至1厘米的肺结节恶性风险为1.3%,而直径小于等于5毫米的肺结节中,只有不到1%的人在随后的2年内表现出恶性特征。
7.伴随症状:当出现压迫症状或周围组织侵犯时表明有恶性结节的可能。
(1)气管受压时会有咳嗽、气促的症状。
(2)喉返神经受累时可能会出现发音困难。
(3)食管受压时有吞咽困难或疼痛。
(4)如甲状腺癌发生转移,可出现胸痛、呼吸困难、骨痛和神经系统等相关症状。
(5)乳腺肿瘤牵拉皮肤,可导致橘皮样改变,肿瘤接近乳头深部的话,可引起乳头回缩等症状。
发现长了结节应该怎么办?
发现结节不等于得了早期癌症,它的意义更多地在于提示身体可能存在健康隐患。发现结节后不必过度焦虑,也不建议盲目自行用药,更不要为了消除结节而尝遍各种未经科学验证的“偏方”。
结节能否治愈和结节的来源、部位、性质、病理类型等有关。大家需要做的是携带病史资料及时就医,请医生进行全面评估。
如果结节是良性的,那就趁此机会改掉不良生活习惯,规律生活作息,定期就医随访。
如果结节可疑恶性,经专业医师评估后可行超声引导下病理活检。若确诊为癌症,且尚未出现转移时,手术切除通常可达到治愈目的;如果已发生转移,需要结合放化疗等手段进行联合治疗。
总之,发现结节不要惊慌,应及时去医院进一步检查。
这几天没事了又要去爬山了,在周末出去游玩的车上,六度空间副群主歪歪鱼又给大家讲了一个科学名词,
贝叶斯网络bayesiannetwork
全称:贝叶斯信念网络(bayesianbeliefnetwork)
定义:一种用有向无环图描述随机变量及其条件依赖关系的概率图模型。
贝叶斯网络是一种典型的概率图模型,于1985年由朱迪亚·珀尔首次提出。它通过模拟人类对因果关系的推理过程来进行决策。贝叶斯网络主要利用局部分布(条件概率分布)来描述联合分布,即通过整合描述变量之间的局部交互关系,从而获得全局变量关系。这使得贝叶斯网络适用于处理模糊性和不确定性问题的研究。
一个贝叶斯网络可以被表示为有向无环图,图中包含节点和边。每个节点对应一个变量,包括可观察到的变量、隐变量或未知参数等。便表示节点之间的直接联系。如果两个节点之间存在因果关系,则用单向箭头连接,其中一个节点表示“因”(或父节点),另一个表示“果”(或子节点)。这样,我们可以通过箭头的方向确定两个节点之间的条件概率值。
贝叶斯网络由两部分组成:无向环和条件概率表集合。在mAtLAb(矩阵实验室)中,创建贝叶斯网络主要包括以下步骤:首先,创建一个对应的无向环(使用矩阵构建);然后,给各个节点编号(按照拓扑逻辑结构编号);接着,为节点之间的相关性赋值,如果有关系,则赋值为1;再定义节点的类型和大小不同类型的节点有不同的类型,大小代表了该节点的可能性种类,例如对于“下雨”这个事件,可以定义为两种可能性:“下雨”和“不下雨”,那么其大小就是2;最后,通过工具箱中的语句创建一个网络,并为每个关系赋予对应的条件概率。
贝叶斯网络的延伸模型包括:贝叶斯规则网络、贝叶斯推理网络、贝叶斯网络加强学习等。这些模型都是在贝叶斯网络的基础上进行扩展,以适应不同的应用场景。
在应用领域方面,贝叶斯网络被广泛应用于人工智能、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、专家系统等领域。例如,在医疗领域可以用于诊断和预测疾病;在金融领域可以用于风险评估和投资决策;在自然语言处理领域可以用于文本分类和情感分析。
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