简介：摘要目前在再生医学领域，具有良好生物相容性、降解性和孔隙率的水凝胶已用来负载外泌体。与水凝胶的联合应用可以防止外泌体过早被清除，并通过将含有外泌体的水凝胶直接放置于目标部位或其附近，能够保证更集中的外泌体剂量，提供持续且更明显的治疗效果。然而，关于水凝胶在外泌体负载方面的研究并不多，鉴于此，我们将简要介绍水凝胶负载外泌体的主要策略及研究现状，总结近年来外泌体-水凝胶持续递送系统的最新研究。

简介：摘要目的探讨磷酸钙骨水泥（CPC）支架负载大黄素（EMO）对成骨细胞成骨活性的影响。方法首先制备骨水泥支架，将EMO粉末与CPC粉末（1∶9）均匀混合，加入柠檬酸搅拌后，注入聚四氟乙烯模具（EMO-CPC组）；将0.36 g CPC粉末加入柠檬酸搅拌后，注入聚四氟乙烯模具（CPC组）。比较两组大体形貌、凝结时间（初凝时间和终凝时间）、可注射率及压缩强度。提取原代成骨细胞，并与两组支架共培养，通过扫描电镜观察两组共培养3 d后的表征；通过细胞活性与毒性检测试剂盒行活/死细胞染色和3-（4，5-二甲基噻唑-2）-2，5-二苯基四氮唑溴（MTT）比色法检测两组细胞存活率、毒性及增殖活力，并对两组支架行骨桥蛋白（OPN）免疫荧光染色，于倒置荧光显微镜下观察OPN蛋白荧光表达情况；共培养7 d后，通过四唑硝基蓝/5-溴-4-氯-3-吲哚基-磷酸盐（NBT/BCIP）染色法行碱性磷酸酶（ALP）染色，观察两组成骨活性；共培养14 d后，采用茜素红染色法检测两组成骨活性。结果两组支架扫描电镜下均呈现相对光滑平整的形貌结构。EMO-CPC组初凝时间、终凝时间、可注射率及压缩强度与CPC组比较，差异无统计学意义（P > 0.05）。扫描电镜显示，共培养3 d后成骨细胞集簇黏附于EMO-CPC支架表面，形态良好；EMO-CPC组细胞存活率达（98.2 ± 0.1）%，CPC组为（90.2 ± 0.1）%（P < 0.05）；EMO-CPC组细胞增殖活力较CPC组更强（P < 0.05）。OPN特异性染色显示，EMO-CPC组OPN蛋白荧光表达更强；共培养7 d后，EMO-CPC组ALP表达高于CPC组。共培养14 d后，EMO-CPC组茜素红染色强度更为显著，成骨活性更强。结论EMO-CPC支架较CPC支架具有更好的生物相容性、细胞增殖能力及成骨活性，为成骨细胞的生长提供了适宜的环境。

简介：摘要目前肺癌已经成为全世界恶性肿瘤导致死亡的主要原因。由于肺癌患者在早期并无典型症状，多数患者在确诊时已经处于癌症晚期，预后效果不佳。尽早、准确地发现有潜在风险的患者并进行诊断，并对其预后进行准确的预测，对进一步的治疗方案的拟定有重要的意义。近年来，人工智能领域发展火热。机器学习作为人工智能领域的一个分支，具有从复杂、大量数据中进行高效学习的能力，同时学习得到的模型有良好的泛化能力。这些特点可以极大地推进肺癌的有关研究。

简介：摘要传统的生存分析方法虽在生物医学领域已有广泛应用，但需满足一些前提假设。随机生存森林方法可克服这一弱点。本文以美国梅奥诊所的肝脏原发性胆汁肝硬化的数据为例，从随机生存森林的原理、建模步骤、实例演示和适用性讨论等方面进行阐述，以期为读者进行生存分析提供新的思路和方法。

简介：摘要:响应国家优生优育政策及女性对产后健康意识的提高，医院及女性对产后康复的重视程度越来越高，传统的产后康复项目主要是通过固定的治疗方案来做盆底康复治疗，治疗的处方主要是单一频率，单一波群的电刺激脉冲波对盆底肌进行电刺激治疗，但不同症状的患者使用单一的治疗方案效果并不理想。通过医疗器械技术及临床研究的发展，最近几年推出了集合评估-治疗的生物刺激反馈仪，目前主要是通过采集肌电及压力通道来评估盆底肌各个肌肉群的情况。该论文主要是研究如何通过人体腔内(阴道或肛门)专用生物反馈肌肉刺激探测器捕捉和测量盆底肌肉群在收缩和放松过程中的峰值肌电(EMG),通过肌电图的变化展现在显示器上,让患者感知、理解这些信号，并根据这些信号学会在一定范围内通过意识调控骨盆底肌肉的活动的仪器。

简介：【摘要】目的：分析营养均衡饮食护理服务对妊娠糖尿病患者在产后护理方面的临床效果。方法：选择2017年5月至2018年8月期间收治的40例妊娠糖尿病患者进行研究，按随机分配分为两组，每组20例，对照组实施常规饮食护理服务，观察组实施营养均衡饮食护理服务。结果：与对照组相比，观察组在血糖指标上、产后营养情况上都具有更好的优势，数据差异具有统计学意义，(P＜0.05)。结论：实施营养均衡饮食护理服务能有效控制妊娠糖尿病患者的血糖平衡、改善身体营养，其临床价值明显，值得推广。

简介：摘要感染性骨缺损是高能量创伤、骨髓炎及内置物感染后出现的严重并发症，成为骨科最难治疗的疾病之一，而生物膜的形成是感染性骨缺损的重要因素。随着富血小板血浆(PRP)在骨科及其他领域的广泛应用并取得成功，PRP具有的抗菌和促愈合能力使其能够作为新型生物材料负载抗生素并成为感染性疾病包括感染性骨缺损的新治疗手段。笔者从PRP负载抗生素联合Masquelet技术的优势、手术方式、适应证及操作要点等方面进行阐述，为临床治疗感染性骨缺损提供参考。

简介：无

简介：摘要血液标志物检测是最为方便、经济适用的疾病筛查和动态监测手段。本文聚焦终末期肝病-肝硬化和肝癌标志物，从临床常用基础检验到新型标志物的发现和转化应用，阐述了肝病标志物的分类、新型标志物研究、转化和诊断模型应用以及肝病标志物及其算法研究中应关注的问题。注重基于模型算法的多个标志物有效联合是实现以原发性肝癌为代表的终末期肝病临床精准诊疗、高危预警并全程精准管理的重要手段。

简介：摘 要 科研水平的高下是区分医院质量和竞争力高低的重要因素，传统的科研开展的方式和效率显得越来越不能适应大数据和人工智能时代的到来，因此医疗机构，尤其是高水平医院非常需要构建一套依托医院自身医疗数据高效率高质量的建设数据智能算法训练平台支撑高水平的科研开展。本文介绍了作者参与多家医疗机构的科研大数据平台和专科病种数据库建设的体会，并针对当下各地医院在建设提升自身的医疗数据智能化水平中面临的问题和开展过的工作，提出了自身的见解，并结合自身的工作经验，提出了高水平医院医疗数据智能算法训练平台的详细建设路径思路，并提供了建设重点的切入点，适用于医院加以建设，并支撑广泛的实际应用场景。

简介：【摘要】目的：对比轻断食与低能量均衡饮食对减重效果及代谢的影响。方法：针对60名肥胖病人进行研究，将他们分成对照组和和研究组，每组各有30名病人。其中对照组采取低能量减重，而研究组采取轻断食减重。八个星期后，再调查病人的体重、腰围、体重指数、体脂肪的实际情况。结果：低能量减重和轻断食减重都能降低体重、缩减腰围，减少体脂肪（P

简介：摘要目的设计一种联合深度学习剂量预测和参数迭代优化算法的容积调强放射治疗(VMAT)全自动计划方法。方法选取2018年6月至2021年1月北京大学肿瘤医院既往165例直肠癌患者的VMAT计划开展研究，其中145例用于训练和验证深度学习模型，该模型用于预测危及器官的剂量，20例用于研究比对自动计划和人工计划的质量。该方法从危及器官的预测剂量分布中提取关键的剂量体积直方图(DVH)值作为初始优化参数(IOPs)，利用治疗计划系统可编程接口自动创建VMAT计划，通过设计迭代优化算法自动调节优化参数(OPs)。结果剂量预测模型训练后能有效预测出20例测试计划危及器官的关键DVH值，与参考值相比差异均无统计学意义(P> 0.05)。20例VMAT自动计划均能满足临床处方剂量要求，对于PTV和PGTV的适形性指数(CI)，人工计划与自动计划比较差异均无统计学意义(P> 0.05)；而PGTV的D1和均匀性指数(HI)，自动计划均高于人工计划，分别为0.6 Gy和0.01，两者比较差异均有统计学意义(t＝-7.05、-6.92，P<0.05)。自动计划比人工计划的膀胱平均V30下降2.7%(t＝3.37，P< 0.05)，股骨头和危及器官辅助结构(Avoidance)的平均V20分别下降8.37%和15.95%(t＝5.65、11.24，P< 0.05)，并且膀胱、股骨头、Avoidance的平均剂量分别降低了1.91、4.01和3.88 Gy(t＝9.29、2.80、10.23，P< 0.05)。测试的20例直肠癌患者病例的自动计划平均时间为(71.82±25.48)min。结论本研究利用直肠癌病例验证了一种联合剂量预测和参数迭代优化算法的VMAT自动计划方法的可行性。相比于人工计划，VMAT自动计划无需人工干预，在提高计划设计效率、计划质量和临床资源利用率等方面有很大的应用潜力。

简介：无

简介：摘要目的应用机器学习中的随机森林算法探讨中国女性尿失禁（UI）发病的危险因素，并评价各危险因素对于UI发病的预测效果。方法采用多阶段分层整群抽样，在全国调查55 477例成年女性UI情况；基线调查于2014年2月至2016年1月完成，2018年6月至12月电话随访；最终纳入基线无UI且随访UI诊断指标数据完整的对象。采用欠采样技术，按照1∶1的比例从随访时未发生UI的人群中随机抽取与随访对新发UI相等人数作为对照，将这些调查对象的研究数据按照7∶3的比例随机分成训练集和测试集。将单因素分析中P<0.2的候选变量，带入训练集并采用随机森林算法建模，在训练集筛选UI发病的危险因素，根据重要性对危险因素排序，并在测试集中验证。结果共30 658例（55.26%，30 658/55 477）完成随访，中位随访时间3.7年。纳入本研究的24 985例基线无UI的对象中，随访调查UI发病人数为1 757例（7.03%，1 757/24 985），其中压力性UI 1 117例（4.47%，1 117/24 985），急迫性UI 243例（0.97%，243/24 985），混合性UI 397例（1.59%，397/24 985）。随机森林模型固定特征数量为2个、决策树数量为300棵时，平均袋外估计误差率最低，此时模型分类准确率为64.3%，敏感度为64.2%，特异度为64.4%。根据Gini系数平均下降量，得到预测UI发病的前10位影响因素依次为：年龄、分娩次数、分娩方式、体质指数（BMI）、绝经状态、糖尿病史、教育程度、盆腔手术史、城乡分布、婚姻状况。结论应用机器学习中的随机森林算法，从复杂的多因素中识别出预测中国女性UI发病的前10位影响因素，依次为：年龄、分娩次数、分娩方式、BMI、绝经状态、糖尿病史、教育程度、盆腔手术史、城乡分布、婚姻状况。

简介：摘要目的提出一种基于霍夫变换(HT)的新算法提高射波刀自动质量保证(AQA)测试胶片影像分析的准确性与稳定性，并探讨胶片图像的扫描分辨率对测试结果的影响。方法获取9对胶片对AQA模体进行分析测试，首先利用中值滤波对灰度化后的胶片影像预处理，去除噪声干扰；再使用全局阈值对图像进行二值化分割，对分割后的图像进行边缘检测并利用HT提取胶片边缘直线，将胶片图像变换至正确位置；最后利用边缘检测和HT提取出影像中射野投影圆和钨球投影圆的圆心，通过分析同心度最终得到AQA测试的误差分析结果。结果所有样本分别使用本算法与原软件算法所得等中心误差结果差异无统计学意义(P>0.05)，其标准差差异有统计学意义(P＝0.027)；表明本算法在保证了胶片分析准确性的同时具有更好的稳定性。两种方法均不能通过采用分辨率更高的胶片影像来提高分析结果的准确性和稳定性。结论本算法排除了胶片扫描摆位误差造成的干扰，为射波刀系统AQA工作提供了一种更稳定的途径。

简介：摘要目的比较多种机器学习算法在早期肝细胞癌（HCC）术后复发预测中的效能。方法回顾性分析2009年5月至2019年12月南京医科大学第一附属医院收治的882例接受根治性手术切除的早期HCC患者的临床资料，其中男性701例，女性181例，年龄（57.3±10.5）岁（范围：21~86岁）。将患者按2∶1随机分为训练集（588例）和测试集（294例）。构建的机器学习预测模型包括随机生存森林（RSF）、梯度提升机、弹性网络-Cox回归和Cox回归模型。采用一致性指数（C-index）衡量模型预测的准确性、综合Brier分数量化模型的预测误差、校准曲线反映模型的拟合情况。比较机器学习模型、竞争模型和HCC分期系统的预测效能。所有模型均在独立的测试集内进行验证。结果训练集内患者中位无复发生存时间为61.7个月，测试集内患者中位无复发生存时间为61.9个月，两组患者无复发生存情况的差异无统计学意义（χ²=0.029，P=0.865）。RSF模型由5个常用临床病理学特征构成：白蛋白-胆红素分级、血清甲胎蛋白、肿瘤数目、肝切除方式和微血管侵犯。在训练集和测试集中，RSF模型的C-index值分别为0.758（95%CI：0.725~0.791）和0.749（95%CI：0.700~0.797），综合Brier分数分别为0.171和0.151。RSF模型对早期HCC复发预测的准确性优于其他3种机器学习模型、竞争模型（ERASL模型）及HCC分期系统（巴塞罗那分期、中国肝癌的分期方案、TNM分期），差异均有统计学意义（P值均<0.01）。校准曲线提示，RSF模型的预测概率与实际观察值具有较好的一致性。RSF模型可将早期HCC患者的复发风险分为低危、中危和高危组，在训练集和测试集内三组患者无复发生存情况的差异有统计学意义（P<0.01）。RSF模型对早期HCC术后复发风险的分层明显优于TNM分期。结论本研究构建的RSF模型集合了5个常用临床病理学特征，可较为准确地预测复发风险。

简介：摘要目的针对调强放疗(IMRT)计划大量耗费人工及计划质量高度依赖物理师临床经验且差异较大等问题，探讨一种可实现无监督调强放疗自动计划的方案。方法采用Varian Eclipse 15.6治疗计划系统(TPS)自带的脚本应用程序接口(ESAPI)和优化参数树搜索算法(OPTSA)模拟，实现整个计划设计过程。通过ESAPI进行交互，自动输入输出相关参数；利用OPTSA对靶区和危及器官(OAR)的剂量学参数进行评估，并迭代调整优化目标参数来逐步改善，最终获得满足临床需求的IMRT计划。为验证自动计划的有效性，从临床数据库中选取20例既往已完成治疗的直肠癌病例，比较基于OPTSA算法的自动计划和临床人工计划在剂量分布和特定剂量学参数上的差异。结果所有的自动计划均满足临床要求。90%的自动计划质量超过既往人工计划，10%的自动计划则与人工计划质量基本一致。PTV平均适形指数(CI)在自动计划和人工计划中分别为0.88和0.80。与人工计划相比，自动计划OAR剂量学指标平均降低11%。自动计划和人工计划平均运行时间分别为(28.15±3.61)和(36.7±4.6)min。结论利用ESAPI所创建的OPTSA自动计划质量不劣于人工计划。在保证计划质量和一致性的情况下，OPTSA自动计划可缩短计划设计中所耗费的人力时间。

简介：摘要目的研发基于人工智能深度学习技术的全髋关节置换术（total hip arthroplasty，THA）髋臼假体型号算法并进行初步验证。方法回顾性分析2019年4月至2020年4月30例股骨头坏死患者资料，其中男15例，女15例；年龄（54.8±10.5）岁（范围33~72岁），左侧13髋，右侧17髋，均接受初次单侧THA。在完成髋关节图像手工标注的基础上，训练人工智能深度学习卷积神经网络对患者髋关节CT骨质进行分割，而后识别骨盆解剖标志位点，并对骨盆位置进行矫正并模拟安放髋臼杯，分别采用dice overlap coefficients（DOC）、平均误差等参数对上述步骤的精度进行评估，最终形成人工智能髋臼假体型号算法。并使用该算法与Orthoview二维术前规划软件分别对患者髋臼杯大小进行规划，将两组规划结果与已完成的实际手术结果进行比对，分别计算其符合率，从而回顾性验证本算法的规划效果。结果在算法方面，与其他经典分割网络相比，G-net网络可更精准的完成对股骨头坏死髋关节骨质的分割，DOC为92.51%±6.70%，且具有更好的鲁棒性（robustness），点识别网络平均误差为0.87个像素值。在临床应用效果方面，人工智能组完全符合率为96.7%（29/30），较Orthoview组的73.3%（22/30）高23.4%，差异有统计学意义（χ2=6.405，P=0.011）。结论深度学习技术可精准分割患者髋关节CT图像，识别髋关节特征点，人工智能THA髋臼杯放置算法与传统二维术前规划方式相比具有较高的准确性。此算法有望实现准确、快速的THA三维术前规划。

简介：摘要目的探讨负载大鼠表皮干细胞（ESC）的聚己内酯-乙酸纤维素（PCL-CA）纳米纤维支架对大鼠全层皮肤缺损创面愈合的影响及其机制。方法采用实验研究方法。采用快速贴壁法从30只1~3 d龄SD大鼠（雌雄不明）中分离培养原代ESC，采用流式细胞仪、免疫荧光法分别鉴定原代细胞中整合素β1、细胞角蛋白19（CK19）为阳性表达后，采用第1代ESC进行后续实验。采用静电纺丝技术制备以聚己内酯和乙酸纤维素为组分的PCL-CA纳米纤维支架，采用扫描电子显微镜观察支架拓扑结构并测量其中25条纤维直径。采用构建的PCL-CA纳米纤维支架作为培养基底，使用角质形成细胞（KC）培养基培养ESC构建ESC-纳米纤维支架复合物（下称ESC支架），培养3 d，采用扫描电子显微镜观察支架中ESC的形态及其与支架的关系。将ESC支架中的ESC作为PCL-CA纳米纤维支架组，将在Ⅳ型胶原包被的培养皿中使用KC培养基培养的ESC作为Ⅳ型胶原组，培养3 d，采用蛋白质印迹法检测2组ESC中CK19的蛋白表达水平（样本数为3）；培养7 d，采用免疫荧光法检测2组ESC中CK19和增殖细胞核抗原（PCNA）的蛋白表达。在15只6～8周龄雄性SD大鼠背部左右两侧均制备1个直径约2 cm的圆形全层皮肤缺损创面后，将大鼠按随机数字表法等分为不行植入的空白对照组、植入PCL-CA纳米纤维支架的单纯支架组、植入培养3 d构建的ESC支架的ESC支架组，计算伤后3、7、14、21 d创面面积百分率（样本数为5）；取伤后21 d创缘新生皮肤组织，行Masson染色后评估创面愈合质量，采用蛋白质印迹法检测Notch信号通路关键蛋白Notch1、Jagged1、Hes1的蛋白表达水平（样本数为3）。对数据行单因素方差分析、重复测量方差分析、独立样本t检验、Bonferroni校正。结果构建的PCL-CA纳米纤维支架具有疏松多孔的网格状多层立体结构，其中的纤维表面光滑无孔隙，纤维直径为（383±24）nm。培养3 d，ESC支架中的ESC具有完整的细胞结构且与支架紧密贴合，细胞间相互连接，细胞充分伸展在支架表面形成膜片。培养3 d，PCL-CA纳米纤维支架组ESC中CK19蛋白表达水平显著高于Ⅳ型胶原组（t=24.56，P<0.01）。培养7 d，与Ⅳ型胶原组相比，PCL-CA纳米纤维支架组ESC中PCNA表达阳性细胞比例无明显变化，CK19表达阳性细胞比例更高。伤后3、7、14、21 d，ESC支架组大鼠创面面积百分率分别为（78.0±1.8）%、（40.9±2.0）%、（17.9±1.1）%、（5.0±1.0）%，显著低于空白对照组的（84.2±1.9）%、（45.4±2.6）%、（21.8±1.7）%、（10.1±1.1）%（t=5.42、3.09、4.33、7.58，P<0.05或P<0.01）以及单纯支架组的（82.7±1.2）%、（44.8±2.0）%、（22.4±2.4）%、（10.3±2.4）%（t=4.98、3.11、3.84、4.57，P<0.05或P<0.01）；空白对照组与单纯支架组大鼠创面面积百分率相近（t=1.47、0.39、0.47、0.22，P>0.05）。伤后21 d，各组大鼠创缘新生皮肤层次完整；与空白对照组和单纯支架组相比，ESC支架组大鼠创缘新生皮肤组织中胶原排列更加整齐；ESC支架组与单纯支架组大鼠创缘新生皮肤组织中支架均完全降解。伤后21 d，单纯支架组大鼠创缘新生皮肤组织中Notch1、Jagged1、Hes1蛋白表达水平与空白对照组相近（t=1.70、1.94、0.18，P>0.05），ESC支架组大鼠创缘新生皮肤组织中Notch1、Jagged1、Hes1蛋白表达水平显著高于单纯支架组（t=13.31、22.07、20.71，P<0.01）。结论在体外培养条件下，PCL-CA纳米纤维支架能够抑制大鼠ESC的分化而不影响其增殖；利用PCL-CA纳米纤维支架作为载体培养大鼠ESC构建的ESC支架能够显著促进大鼠全层皮肤缺损创面的愈合，其机制可能与Notch信号通路的激活有关。

简介：摘要目的探讨不同剂量算法对于肺癌立体定向放疗（SBRT）自动计划RapidPlan模型的建立和应用的影响。方法使用27例剂量计算算法为AAA（Anisotropic Analytical Algorithm）的历史病例计划作为训练集建立AAA模型，使用AXB（Acuros XB）算法重新计算该27例训练集后建立AXB模型；另选20例未参与建模、具有不同处方剂量的计划对模型进行测试。对两种模型训练集计划和验证集计划分别进行剂量学比较。结果（1）重新计算前后的建模病例比较提示，AAA计算的平均剂量体积直方图（DVH）靶区剂量覆盖更高，危及器官（OAR）剂量差异不明显；除肺的V5 Gy和V10 Gy（至少接受5 Gy和10 Gy的肺相对体积）、气管的最大剂量（Dmax）外，其他剂量学参数差异值均提示AXB算法计算的计划剂量总体低于AAA算法计算结果。计划靶区体积（PTV）的平均适形指数（CI）值差异高达13.98%，PTV_D95%（95%PTV体积对应的剂量）差异值为3.50%。（2）验证病例剂量学比较提示，对于靶区，除在高剂量区域AXB优化结果更高之外，其余区域没有较大差异。大多数OAR在用AXB模型和AAA模型优化后结果差异不明显，最大差异不超过5.64%。结论RapidPlan建模过程可不必对其训练集中采用不同算法设计的计划进行重新计算，也不建议在训练集中排除使用不同算法获得的历史计划，以保留模型的几何多样性和广泛代表性。