角膜塑形术治疗近视的临床分析

在我国青少年近视眼发病率不断上升的今天,角膜塑形术为广大青少年近视眼患者带来了福音.戴镜后裸眼视力是否能得到提高是本研究一个关键的评价指标,因此本研究旨在重点观察戴镜后的视力情况.本文就角膜塑形镜的临床疗效及其并发症做出综合评价和系统分析.     

心脏微创换瓣技术探索

心脏瓣膜病是我国最常见的心脏病之一，一般都通过外科换瓣手术治疗，外科主动脉瓣置换术（AVR）就是治疗主动脉瓣膜病的有效方法。但这种治疗方法不适合高龄或患有多系统疾病的高危患者，迫切需要探索一条新思路、新方法。采用人工瓣膜支架的介入治疗相比传统的外科手术治疗具有明显的优越性，可以大大减轻患者的痛苦和创伤，便于临床推广。为此，笔者做了一系列的工作，主要研究支架的模型以及影响支架模型的可能因素，报道如下。     

几种图像去噪算法的仿真分析及其在fMRI数据处理中的应用

目的去除图像噪声是医学图像处理过程中的基本预处理步骤,对图像的后继分析处理的质量有重大影响。本文基于图像去噪和医学图像的诊断准确率息息相关这一现实问题,对几种图像去噪算法进行仿真分析,并实现功能磁共振(functional magnetic resonance imaging,f MRI)数据应用。方法首先阐述了几种常用图像去噪算法的基本原理,其次使用不同算法对加入高斯噪声的Lena图像进行去噪仿真,并对不同结果的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和均方差(mean square error,MSE)进行比较,最后总结并选择最优降噪算法应用于f MRI数据分析中,以期获得较好的后期处理基础。结果小波分层阈值算法在f MRI处理中的峰值信噪比和均方差更优。结论在f MRI图像去噪过程中,利用小波分层阈值算法更能提高图像的信息利用率,有助于提高医师诊断的准确率。     

人工神经网络在临床医学中的应用

在临床疾病诊断与治疗等过程中,信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系,而人工神经网络能有效地处理非线性问题,因此应用人工神经网络解决这些非线性问题具有特殊意义。近年来,人工神经网络在医学领域的研究工作取得了一定进展,并在疾病诊断、疾病预后、医学影像处理、临床决策分析方面得到广泛的应用。其在疾病诊断中多用于对肿瘤等病症的早期判断,在医学影像中多用于影像资料的辨识及病症初步诊断,在疾病预后中多用于生存期的预估与疾病发展的判断,在临床决策分析中常用于个体化诊疗。     

额颞叶肿瘤患者手术前后大脑网络特性研究

脑肿瘤患者大脑的损伤及手术对大脑认知的影响是目前临床最为关注的问题。基于静息态fMRI脑功能分析技术及小世界网络分析方法,研究9例脑额颞叶肿瘤患者的大脑肿瘤对大脑默认模式网络和感觉运动网络的影响,以及肿瘤切除对大脑功能网络特性的改变。首先基于ICA方法,研究肿瘤及手术切除对患者大脑默认网络和感觉运动网络的影响;接着构建肿瘤患者术前术后和正常对照组的小世界网络,对网络的拓扑特性和网络参数进行分析;然后运用介数中心度,求出各组的脑功能网络核心节点,并比较分析患者和正常人、患者术前术后核心节点的变化;最后比较分析患者术前、术后默认模式网络和感觉运动网络中脑区的具体变化。研究结果发现,默认模式网络和感觉运动网络神经活动活跃程度降低,证明肿瘤病灶对大脑内源性网络的两个模块造成了明显的损害;患者术后的小世界属性(σ=γ/λ)显著降低(术前:3.591±0.302,术后:3.263±0.174),簇系数显著降低(术前:0.482±0.007,术后:0.454±0.011),并且脑肿瘤使核心节点向肿瘤对侧偏移。默认网络中手术后肿瘤的切除使得右侧脑区(原肿瘤侧)活动变得强烈,右脑介数中心度值明显上升(术前:0.012 5±0.000 5,术后:0.018 4±0.001 0);左脑活动有所缓和,左侧介数中心度值显著下降(术前:0.018 0±0.001 1,术后:0.012 2±0.000 6)。术后部分被抑制的节点又重新激活。通过对病人的默认模式网络和感觉运动网络的研究,发现肿瘤对患者大脑功能网络有一定的破坏,术后会有所改善。研究结果表明,由于大脑高级神经皮层的重组性和代偿机制,脑肿瘤患者术后可能出现功能恢复。     

脑功能磁共振成像原理及其在神经外科学中的应用

功能性磁共振成像(fMRI)是一种以核磁共振现象为理论基础的成像技术,正迅速发展成为不同领域研究工作的一项重要工具。作为一种非侵入性的成像技术,fMRI技术不仅可以显示高空间分辨率和时间分辨率的不同大脑区域活动的变化,还可以客观地对脑功能区准确定位。目前,在现代神经科学,特别是神经外科学中,使用fMRI技术对脑结构和脑功能进行研究已成为一个热点。为此,本研究将阐述fMRI的成像原理及其在神经外科学中的临床应用。     

乳腺癌易感蛋白1序列结构特征及致病性突变的分析

目的:利用生物信息学方法分析乳腺癌易感基因1(BRCA1)序列结构特征,并预测BRCA1功能编码区突变与致病性遗传效应的关系?方法:采用Maximum Likelihood?ClustalW?SMART和Selecton等在线生物信息学分析工具,对BRCA1进行分子系统发育?保守性?选择压力?结构域?三维结构和错义结构的分析?结果:分析获得195个固定残基位点(10.5%)和393个保守位点(21.1%),其分布是非随机性的;发现人BRCA1序列中的保守结构域BRCT的三维结构与其他物种存在着较大的差异,表明BRCT结构域在不同物种中具有不同的生物学功能;关联性分析证实发生在保守位点的突变致病性高?结论:基于生物信息学的BRCA1序列结构分析,能充分利用相关数据的资源,加深对BRCA1基因变异与肿瘤发生的相关性的认识?     

静息态脑功能网络的小世界属性研究

人脑是一个复杂的网络,不同的功能区域相互作用、相互协调。本文综述了静息态脑功能网络的小世界属性研究方法,首先介绍了基于图论的复杂网络模型的基本概念和特征度量,然后介绍了基于功能磁共振成像数据构建脑功能网络的方法,最后分析了构建的脑功能网络的小世界属性。     

基于B P神经网络的脑肿瘤MRI图像分割

利用BP神经网络技术对MR脑肿瘤图像中的肿瘤区域与正常组织区域进行分割,以辅助医疗诊断与治疗。首先,人工分割出部分影像中的肿瘤组织与正常组织作为已知样本;其次,在BP神经网络模型中输入已知样本中进行训练;最后,用训练好的BP神经网络处理其他脑肿瘤图像。BP神经网络能够有效分割MR脑肿瘤图像,辨别出肿瘤与周围正常组织的差异,但模糊区域也常被误判为肿瘤。因此,本研究提出进一步对模糊区域样本进行针对性训练与特殊的滤波处理,所得结果有较大改进。BP神经网络能有效地进行脑肿瘤MRI图像分割,但在使用时仍需正确选择输入样本的区域和范围并结合特殊的滤波处理。     

复杂度算法在脑功能影像处理中的应用

本研究拟采用复杂度分析方法对大脑的功能信息进行提取和分析。该文基于复杂度分析方法对正常人大脑f MRI影像的功能信息进行提取和分析,并和现有的常用分析方法进行对比分析。首先基于样本熵和赫斯特指数计算,验证复杂度分析在大脑功能活动特性度量上的有效性;然后分别采用局部一致性方法和复杂度算法计算大脑静息态激活脑区,对二者结果进行对比分析;最后基于复杂度算法在全脑和静息态默认网络做男女功能认知差异分析。样本熵和赫斯特指数存在显著的负相关,认为样本熵可以表征大脑神经功能活动的变化特性;复杂度分析方法和局部一致性方法所提取出的大脑激活区基本一致;在默认网络上基于复杂度分析发现两性功能认知存在明显的性别差异,结果与相关文献结果基本一致。复杂度分析方法可以应用于脑功能影像的处理中,对大脑神经功能活动的特性进行分析。