简介：研究股骨头坏死后,不同部位骨小梁的微细结构特征的变化.将内出血严重部位作为出血区,无内出血现象的中心部位作为参照区,分别制备未脱钙参照区、未脱钙出血区、脱钙出血区、脱钙参照区4种样本,在扫描电镜和透射电镜下观测、比较骨小梁的微纳观结构.结果发现,出血区微细结构清晰有序,而参照区则看不到有序的微细结构.股骨头坏死后不同部位不仅显示出不同的宏观特征,其内部微细结构也发生了不同的变化.

简介：目的研究拟阐明凋亡与胰腺癌分型、分期、分化程度、术后生存期的关系.方法62例胰腺癌标本取自1999年1月至2002年1月中国医科大学第二临床学院普外科及辽宁省人民医院普外科,术后病理证实.22例正常胰腺组织为上述医院的解剖标本.TUNEL法检测正常胰腺组织、胰腺癌组织内的凋亡细胞.结果在22例正常胰腺组织中细胞凋亡率为4/22,程度为(+);在62例胰腺癌组织中细胞凋亡阳性率为72.6%(45/62),程度为(+)～(+++).凋亡阳性率在胰腺癌组织分型、分期之间无统计学意义;高分化胰腺癌凋亡阳性率高于低分化胰腺癌(P＜0.05),中分化胰腺癌凋亡阳性率高于低分化胰腺癌(P＜0.01);高、中分化胰腺癌之间差异无统计学意义;在中、高分化胰腺癌中,细胞凋亡程度(++)～(+++)与(-)～(+)的病例术后生存时间比较,前者显著长于后者(P＜0.05).结论凋亡主要影响胰腺癌的发展、转移及预后;细胞凋亡在一定程度上阻止胰腺癌进展,最终延长胰腺癌患者生存时间.因此采用不同方法诱导胰腺癌组织中细胞凋亡可能为胰腺癌综合治疗提供新思路.

简介：目的分析和探讨脊柱转移瘤在核磁共振（Magneticresonanceimaging,MRI）常规序列的特征表现以及其诊断价值。方法回顾性分析我院脊柱病区2011年1月~2014年2月的符合病例收集纳入标准113份病例。其中脊柱转移瘤组有42例,非脊柱转移瘤组有71例。平均年龄（63±13）岁。对所有病例的年龄、性别、症状、体征、病史及初次检查MRI特征进行诊断脊柱转移瘤灵敏度和特异度分析。结果发病年龄、性别和神经障碍的组间差异无明显统计学意义。肿瘤病史和发热在组间的差距具有统计学意。具有统计学意义的MRI特征差异有病变累及颈椎（28.6%,93%）、椎旁肿物（57.1%,94.4%）、脊椎附件破坏（73.8%,83.1%）、STIR序列病变累及椎体后部（61.9%,85.9%）。结论在引起脊柱病变的多种疾病诊断中,MRI的应用是至关重要的,特征差异有病变累及颈椎、椎旁肿物、脊椎附件破坏、STIR序列病变累及椎体后部是具有诊断意义的特征标志。通过脊柱转移瘤在MRI常规序列上的特征来诊断脊柱转移瘤具有重要意义。

简介：多电极微阵列（multi-electrodearrays,MEA）技术的发展,使同时记录多个神经元活动成为可能。在多电极阵列芯片上体外培养海马神经元网络,采用互相关函数对神经元网络自发信号进行分析。通过分析不同电极上的锋电位序列信号,互相关函数可以找出它们之间的相互联系,从而映射出相应神经元之间的连接状况和动态特性。实验结果表明：互相关函数能够描述神经元网络的结构及神经元间电活动的动态特性,并有助于我们了解神经元群体活动对信息的综合处理与编码。

简介：目的研究人体乳腺癌及其周围组织的电阻抗频谱特性，探究我国妇女乳腺组织电阻抗频谱特性的分布规律及其与病理学之间的关系。方法采用英国Solartron公司1255B型频率响应分析仪，在1Hz—1MHz频率范围内用四电极法离体测量组织电阻抗频谱特性。将每个测量标本做成病理切片用于观察比较。结果从测量数据看，乳腺癌与其周同组织电阻抗频谱特性差异显著，脂肪组织的电阻率最高，乳腺癌次之，腺体组织最低，而脂肪组织的特征频率最低．腺体组织次之．乳腺癌最高。从病理学分析看，乳腺组织病理状态不同则其电阻抗特性也存在差别。结论人体乳腺癌及其周围组织的电阻抗特性存在显著性差异，同时发现测量样本的病理状态不同，其电阻抗特性不同。

简介：针对大鼠气道平滑肌细胞激光扫描共聚焦显微图像,从细胞切面角度提出一种细胞内部微丝纤维形态与分布特征的定量分析方法。利用形态学与阈值分割法对细胞中微丝纤维主干进行提取,并对提取后的微丝纤维进行了数量、长度、宽度等形态特征计算,同时利用灰度共生矩阵分析微丝的分布特征。实验结果表明,所给出的定量特征提取方法能够表达大鼠气道平滑肌细胞切面内微丝纤维的几何特征和分布状态。并通过模拟微丝纤维变化,发现能量、熵能够较好地描述微丝的响应情况。

简介：当前肌肉疲劳表面肌电信号(surfaceelectromgography,sEMG)特征提取方法,忽略了非线性跳错信号的影响,且不能在非平稳状态下进行特征提取,存在特征提取准确度差的问题。提出基于小波变换的肌肉疲劳sEMG特征提取研究,采用小波变换对所采集的样本去噪,结合时域、频域特征分析法,融合傅里叶变换方法对肌电信号中的线性特征进行提取,根据带谱近似熵理论对非线性挑错信号进行特征回归分析,并利用拟态分解函数和希尔伯特变换法对肌电信号进行时频特征的整合提取,最终完成基于小波变换的肌肉疲劳sEMG特征提取研究。实验验证,所提方法具有可行性,且将1000个肌电信号样本分成5组,对其中的跳错信号进行特征提取,所提方法准确度较文献方法高出75%,在非平稳状态下将200个肌电信号样本分成5组进行特征提取,所提方法准确度较文献方法高出33%。由此得出,所提方法优于当前特征提取方法。