扩散张量成像在腰骶部根性神经痛中的应用进展

<正>神经病理性疼痛（neuropathic pain,NP）是一类由躯体感觉系统的损伤或疾病引起的疼痛综合征,其中脊神经根在受到机械性压迫、炎症、血供不足等因素后出现的根性神经痛属于周围性NP^[1]。腰骶部根性神经痛多见于腰椎退行性疾病,而腰椎间盘突出症（lumbar disc herniation,LDH）是该病最常见的病因,可导致腰骶部疼痛、下肢放射痛和麻木^[2]。     

基于“表观遗传学”的外界环境与过敏性鼻炎相关性的理论探讨

近年来,过敏性鼻炎在全世界的发病率呈上升趋势,环境的改变是造成这一趋势的主要因素,如何有效防治过敏性鼻炎已成为人们关注的焦点。表观遗传学机制在季节、环境与过敏性鼻炎的相互作用中扮演着重要角色。文章从表观遗传学理论出发,结合中医"天人相应"理论以及阴阳学说,探究表观遗传学在季节环境引发过敏性鼻炎这一过程中的地位,以期为临床防治过敏性鼻炎提供一定的理论依据。     

基于“筋柔骨正”理论探讨补肾活血法治疗膝骨关节炎*

膝骨关节炎（knee osteoarthritis，KOA）是以软骨退变和破坏以及软骨下骨改变为主要病变的慢性退行性疾病，其发病机理复杂尚不明确。KOA主要病位在筋，日久及骨，二者相互影响，造成筋骨失衡，即“筋不柔骨不正”。“筋柔骨正”理论阐述了筋与骨之间协同并用，维持膝关节功能。“肝主筋”“肾主骨”提示了筋、骨与肝肾的密切联系。基于“筋柔骨正”理论，论述KOA的基本病机为肝肾亏虚，瘀血阻滞，病性为本虚标实，探讨KOA发病与"筋柔骨正"理论的相关性，进一步总结补肾活血中药可抑制软骨细胞凋亡和细胞外基质的降解，促进软骨细胞增殖和间充质干细胞成软骨分化和归巢，改善膝周血供情况，以期为临床防治KOA提供新思路。     

人工智能在骨关节炎诊疗中的应用进展

骨关节炎（OA）是临床常见的退行性疾病,晚期可导致关节功能丧失,具有致残率高的特点,目前尚无有效的根治方法。因此,早期诊断和精准治疗是改善治疗效果的关键。人工智能（AI）属于多学科交叉融合的研究热点,近年来已逐渐应用到OA诊疗过程中,能够提高OA的诊断准确性、改善临床治疗和预后效果。本文通过归纳相关文献,对AI在OA诊疗中的应用现状进行系统阐述,发现其在辅助OA影像诊断、手术治疗、疾病进展预测和术后康复等方面具有潜在的应用价值,但也存在数据采集不规范、算法系统不稳定等局限,今后应建立标准化的临床样本数据库,持续优化算法模型,使AI技术更好地参与OA诊疗。     

基于“筋柔骨正”理论探讨腰椎间盘突出症的辨治思路

腰椎间盘突出症(lumbar disc herniation, LDH)是临床常见病、多发病,其发病机制尚未明确。根据LDH的病症特点,可将其归属于中医学“痹证”“腰痛”范畴。该病的病位主要在筋,久之由筋及骨,造成筋骨失衡、筋骨并病。“筋柔骨正”是“骨正筋柔”理论的延伸,是对筋骨平衡关系的高度概括。“筋失其柔”是“骨失其正”的先决条件,“骨失其正”必然伴随着“筋失其柔”。本文对“筋柔骨正”理论进行了概述,并基于该理论对LDH的病机和治疗方法进行了探讨,以期为LDH的治疗提供参考。     

机器学习在腰椎间盘突出症诊治中的优势和应用策略

背景：基于机器学习的不同算法，如何借助各种算法模型开展腰椎间盘突出症的临床研究已成为目前智能化医学发展的趋势和热点。目的：综述机器学习不同算法模型在腰椎间盘突出症诊治中的特点，归纳相同用途的算法模型各自优势和应用策略。方法：计算机检索PubMed、Web of Science、EMBASE、中国知网、万方数据、维普及中国生物医学数据库中与机器学习在腰椎间盘突出症诊治中的相关应用文献，按入组标准筛选后最终纳入96篇文献进行综述。结果与结论：(1)机器学习的不同算法模型为腰椎间盘突出症的临床诊治提供了智能化、精准化的应用策略。(2)监督学习中的传统统计学方法和决策树在探究危险因素，制定诊断、预后模型方面简单高效；支持向量机适用于高维特征的小数据集，作为非线性分类器可应用于正常或退变椎间盘的识别、分割、分类，制定诊断、预后模型；集成学习可相互弥补单一模型的不足，具有处理高维数据的能力，提高临床预测模型的精度和准确性；人工神经网络提高了模型的学习能力，可应用于椎间盘识别和分类，制作临床预测模型；深度学习在具有以上用途的基础上，还能优化图像，辅助手术操作，是目前腰椎间盘突出症诊治中应用最广泛、性...     

力学刺激促进软骨修复的研究进展

关节透明软骨自我修复能力有限,软骨的再生一直以来是治疗膝骨性关节炎的研究热点。关节软骨的负荷对维持软骨功能至关重要。近年来,研究证实直接压缩力、静水压力、低剪切力以及电磁力可增加细胞外基质中Ⅱ型胶原蛋白和聚集蛋白聚糖的mRNA表达,促进软骨细胞增殖,对软骨的再生和修复有显著的应用价值。基于此,本文就生物力学刺激下,软骨细胞响应力学刺激的分子机制和信号通路、细胞代谢、不同力学刺激差异性表达、最终转归以及促软骨修复再生机制等方面的研究进展进行综述。     

氧化石墨烯纳米支架培养脐源性MSC 调节关节微环境对软骨的修复作用

目的:研究氧化石墨烯(GO)载脐带间充质干细胞(UCMSC)对两种膝骨性关节炎(KOA)动物模型的软骨修复作用。方法:选择12 周雄性新西兰兔64 只，随机分为通过改良Hulth+ 软骨缺损造模组和通过改良木瓜蛋白酶控释剂注射方法造模组，每组造模后分为四组:空白对照组、GO 治疗组(GO 组)、UCMSC 治疗组(UCMSC 组)、GO载UCMSC 治疗组(GO+UCMSC 组)，通过ELISA 法检测血清一氧化氮(NO)、白细胞介素-6(IL-6)、肿瘤坏死因子(TNF)-α、糖胺聚糖(GAG)和II 型胶原蛋白(COL-II)的含量，并对其股骨髁进行切片，HE 染色，显微镜下观察。结果:改良Hulth+ 软骨缺损组和改良木瓜蛋白酶控释剂关节注射组中GO+UCMSC 组血清NO、COL-II、GAG、IL-6、TNF-α与空白组相比差异有统计学意义(P <0.01)；两组间NO 与空白组差异有统计学意义(P <0.05)；两组间的COL-II 比较，GO+UCMSC 组、UCMSC 组差异有统计学意义(P <0.01)；两组间的GAG 比较，空白组、GO+UCMSC 组差异有统计学意义(P <0.01)；两组间的IL-6 比较，GO+UCMSC 组、空白组差异均具有统计学意义(P <0.05)，基于股骨髁HE 染色病理学观察发现两组之间存在一定的差异，UCMSC+GO、UCMSC、GO、空白组的软骨修复效果呈梯度降低。结论:氧化石墨烯载UCMSC 能促进两种KOA 动物模型软骨细胞分泌，降低关节内炎性水平，起到软骨修复作用。     

多模态乳腺肿瘤图像特征提取与分级诊断的研究进展

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一。影像学检查是诊断乳腺肿瘤的重要方法,其主要包括超声、钼靶、核磁共振成像（MRI）检查等。单一医学影像技术存在诸多的局限性,使用多种影像学技术联合诊断能提高分级诊断效率。临床亟需一个高度智能的乳腺肿瘤诊断系统,有望帮助临床医生提高整体诊断效率,降低漏诊误诊率。而图像特征提取是乳腺肿瘤诊断系统研制中的第一步,也是最关键的一步。本文回顾了超声、钼靶和MRI之间联合使用对乳腺癌进行分级诊断的研究方法,就多模态乳腺肿瘤图像特征提取与分级诊断的研究进展进行综述。     

超声诊断困难的原发性乳腺血管肉瘤：一例报告及文献综述

原发性乳腺血管肉瘤很少见,仅占所有乳腺肿瘤的0.04%。在本文中我们讨论一例首诊时超声漏诊的原发性乳腺血管肉瘤患者。该病例报告将回顾相关文献,主要指出超声在乳腺血管肉瘤诊断中的局限性以及其他影像学方法在乳腺血管肉瘤诊断中的必要性。