简介:摘要:本文讨论了机械电子产品质量监督检验的技术应用的重要性、分类、难点和问题,以及加强技术应用的有效策略。机械电子产品的质量监督检验对确保产品安全、稳定和可靠具有重要意义。技术分类包括非损伤检测技术、性能参数检测技术等。难点和问题主要包括新技术应用、复杂性和标准制定等方面。为加强技术应用,建议加强人才培养、推动标准更新、加大投入支持等策略。
简介:摘要原发性心脏血管肉瘤(primary cardiac angiosarcoma,PCAS)十分罕见,恶性程度高,患者常表现为非特异性症状,早期诊断困难,预后差。目前对于PCAS治疗主要以手术切除为主并辅以放化疗,但远期生存情况尚不理想。了解心脏血管肉瘤的分子病理研究进展,寻找靶向治疗的可能有效靶点,是目前延长PCAS患者生存期的希望。
简介:摘要目的本研究旨在评估杀白细胞素(Panton-Valentine leukocidin,PVL)基因与临床特征之间的关系,描述侵袭性金黄色葡萄球菌(简称金葡菌)感染临床分离株的分子生物学特征。方法收集自2016年1月至2019年12月间首都医科大学附属北京儿童医院引起侵袭性感染的金葡菌分离株,并使用电子病历回顾性收集对应患儿临床资料;对分离株进行多基因座序列分型和葡萄球菌蛋白A分型,并检测pvl基因携带情况。此外,使用微量肉汤稀释法检测所有分离株的抗生素最低抑菌浓度,根据金葡菌分离株是否携带pvl分为pvl+和pvl-两组,使用成组t检验及Mann-Whitney U检验比较两组临床资料;使用χ2检验比较两组分离株药物敏感性。结果研究期间共收集到127例侵袭性金葡菌感染病例,pvl+组患儿的白细胞计数、中性粒细胞计数、CRP高于pvl-组(P=0.001、P=0.001、P=0.005)。pvl携带率为44.9%,在57例pvl+致病株中,64.9%(37/57)为MRSA感染。pvl-分离株的多重耐药率高于pvl+分离株(70% vs. 49.12%,P=0.02)。结论在侵袭性金葡菌感染中,pvl与患儿炎症指标升高有关;临床分离株中pvl阳性率较高,且pvl-金葡菌多重耐药率较高。
简介:摘要目的探讨原发性心脏平滑肌肉瘤(PCLMS)的临床病理特征、影像学特征及分子遗传学改变。方法收集首都医科大学附属北京安贞医院2016年1月至2020年12月收治的PCLMS病例5例,回顾性分析其临床资料、影像学资料、病理特征及分子学改变,并进行随访。结果5例患者均为女性,均无其他部位平滑肌肉瘤病史,年龄37~62岁,中位年龄47岁。主要症状为胸痛和呼吸困难,1例患者出现心悸和下肢无力,1例患者出现头晕。2例肿瘤位于左心房,2例位于右心房,1例位于右心室;肿瘤最大径2.5~14.0 cm(平均最大径6.2 cm)。超声检查大多表现为基底较宽的中等回声团块,CT表现为团块状低密度灶。组织学上,2例为分化良好的平滑肌肉瘤,3例为中、低分化的平滑肌肉瘤,其中2例伴有广泛、疏松的黏液样间质。免疫组织化学结果显示,肿瘤组织平滑肌肌动蛋白、结蛋白、MDM2及表皮生长因子受体(EGFR)阳性。荧光原位杂交检测显示2例有间变性淋巴瘤激酶(ALK)基因重排,3例有COL1A1-PDGFB基因融合。所有病例均进行了手术治疗,2例进行了化疗。截至2021年9月15日,3例于术后0~11个月死亡(平均生存期7.7个月),2例存活。结论PCLMS是一种侵袭性强、易复发、预后差的肿瘤。对其临床影像、病理形态及分子学的研究将有助于临床作出准确的诊断,同时为这种难治性的肉瘤的靶向治疗提供科学依据。
简介:摘要原发性心脏恶性肿瘤较为罕见,预后差。早期诊断及治疗可以有效延长患者生存期。对于手术无法完全切除或已有远处转移的患者,靶向药物的使用是一种可行的辅助治疗手段。目前,此类疾病的分子特征及发病机制尚未明确。本文对常见的几种原发性心脏恶性肿瘤的分子病理学研究进展进行了综述。
简介:摘要甲状腺癌很少转移至心脏。本文报道1例46岁女性甲状腺低分化癌转移至肺及心脏的病例,总结患者临床表现、影像资料及病理学特征,探讨其临床病理特点、诊断、鉴别诊断、治疗及预后。
简介:摘要目的探讨基于深度学习的人工智能在非炎性主动脉中膜变性中的辅助诊断及其应用价值。方法选取2018年1—6月首都医科大学附属北京安贞医院保存的89例非炎性主动脉中膜变性标本组织HE切片,扫描成数字切片后进行人工标注,在标注区域总提取1 627幅中膜病变HE图像。结合一种改进的基于ResNet18的卷积神经网络模型,进行非炎性主动脉病理图像的4分类研究,并对模型应用进行检测。结果4分类模型对中膜变性病理改变中最常见的平滑肌细胞核缺失病变的识别准确率、灵敏度及精确率分别为99.39%、98.36%、98.36%。弹力纤维断裂和/或缺失病变识别精确率为98.08%;层内型黏液样细胞外基质聚集病变识别准确率为96.93%。模型整体准确率为96.32%,受试者工作特征曲线下面积值可达0.982。结论初步验证了深度学习神经网络模型在非炎性主动脉病变图像分类方面的准确性,该方法可以有效提升病理医师诊断效率。