机器学习在调强放疗质量保证中的应用研究进展

近年来随着大数据分析与人工智能技术的发展,机器学习在放疗领域的应用研究逐渐增多。通过既往计划训练,机器学习可预测计划质量及剂量验证结果。机器学习也可以预测MLC位置误差、加速器性能。机器学习用于调强放疗质量保证能提高治疗计划和实施的质量和效率,增加患者获益并降低风险。机器学习用于调强放疗质量保证目前尚存在特征值选择、提取和计算复杂,要求训练样本量大,预测精度不够等问题,阻碍了其临床转化和应用。本文综述其研究进展。     

单纯性肥胖与初诊2型糖尿病患者血清脂联素水平的研究

采用酶联免疫吸附法检测正常对照组，以及单纯肥胖组、初诊2型糖尿病（T2DM）非肥胖组及T2DM肥胖组患者的血清脂联素（ADIPO）水平。结果显示，T2DM患者ADIPO水平显著低于对照组和单纯肥胖组；女性显著高于男性；ADIPO水平与体质量指数、腰臀比、空腹血糖、甘油三酯及胰岛素抵抗指数呈负相关；与高密度脂蛋白胆固酵（HDL—C）呈正相关。提示初诊T2DM患者ADIPO明显降低，其水平存在显著性别差异，与肥胖、胰岛素抵抗、甘油三酯和HDL—C代谢相关。     

基于独立成分分析的精神分裂症患者动态脑功能网络分析新方法

目的 提出一种新的基于独立成分分析法进行动态脑功能网络分析的方法,并应用该方法探讨精神分裂症患者在动态全脑功能网络上的变异。方法 首先基于滑动时间窗方法计算正常被试和精神分裂症患者的动态全脑功能网络,然后使用组信息指导独立成分分析方法,提取每个被试的动态全脑功能网络的功能连接状态及相应的时间波动,比较正常被试和精神分裂症患者在功能连接状态上的差异。结果 两组的最重要功能连接状态的模式有相似性。正常被试在额叶、顶叶相关区域较精神分裂症患者具有更强的正功能连接;在小脑相关区域精神分裂症患者呈现出更多的正功能连接,而正常被试呈现出更多的负功能连接。结论 组信息指导独立成分分析方法可有效提取动态脑功能网络的功能连接状态,可揭示精神分裂症患者在动态脑功能网络的变异。     

胚胎干细胞体外定向分化为Ngn3+胰岛祖细胞的基因表达谱分析

目的 探讨胚胎干细胞体外定向分化为胰岛祖细胞的基因表达谱.方法 采用逐步诱导分化方案体外传代培养胚胎干细胞,应用RT-PCR和免疫细胞化学方法鉴定各分化阶段相关特异基因的表达,应用Illumina Mouse Ref-8 vl.1小鼠基因表达谱芯片测定胚胎干细胞来源的不同阶段的分化细胞(第4、8、15、20、22和25天)与未分化胚胎干细胞的基因组表达谱.结果 本研究得到了86个阶段特异性表达基因,6组具有相同表达趋势的基因簇,6组阶段差异表达基因组.从数量上看,差异表达基因最多的阶段是后前肠阶段(201个基因),接下来是定形内胚层细胞阶段(17个基因).结论 应用基因芯片对胰腺发育过程中具有相同表达趋势的基因和阶段差异表达基因的分析为早期胚胎发育和胰腺发育研究提供了试验依据.     

2型糖尿病合并冠心病患者血清瘦素与血管病变易患因素的关系

目的 研究2型糖尿病合并冠心病患者血清瘦素(Leptin)与血管病变易患因素的关系.方法 测定2型糖尿病组(T2DM)、糖尿病合并冠心病组(DM-CHD)、正常对照组血清瘦素、超敏C反应蛋白(hs-CRP)、血脂系列、空腹血糖(FBG)、糖化血红蛋白(HbAlC)、空腹胰岛素(FINS)并计算胰岛素抵抗指数(HOMA-IR),同时经颈动脉彩色多普勒超声测定颈总动脉内膜-中层厚度(IMT).结果 ①糖尿病合并冠心病组血清瘦素、CRP,IMT,GHbAIC均高于其他两组;②血清瘦素水平在不同性别间差异显著,女性高于男性(P＜0.01);③相关分析显示,血清瘦素浓度与血管病变易患因素腰臀比(WHR)、FINS、hs-CRP、IMT显著相关.多元逐步回归分析显示,性别、FINS、hs-CRP、IMT为影响瘦素最为显著的因素.结论 血清瘦素水平与糖尿病合并冠心病血管易患因素显著相关,提示瘦素可能在糖尿病合并冠心病的血管病变发病中起一定作用,可能为糖尿病大血管病变的重要危险因子.     

瘦素与2型糖尿病心血管并发症研究进展

瘦素是肥胖基因编码的一种蛋白质产物,主要由白色脂肪组织分泌,通过与其受体结合发挥抑制食欲、减少能量摄入、增加能量消耗的生物学作用.大量临床研究表明瘦素与动脉粥样硬化、高血压、内皮功能异常、胰岛索抵抗有关.本文就瘦素在2型糖尿病及其心血管病变中的作用机制作一综述.     

干燥综合征合并IgA肾病的临床分析

1病例资料 患者女性,50岁。因发现明显口干、眼干4个月,伴肉眼血尿、蛋白尿3个月入院。该患间断近端指尖关节痛,无明显晨僵及关节无红肿、畸形等,亦无脱发、口腔溃疡及光过敏反应。入院时查体：体温36．5℃,呼吸18次／min,脉率55次／min     

脂肪因子与2型糖尿病

近年来的研究表明,脂肪组织不仅是储存能量的器官,而且是全身较为重要的内分泌器官。它可分泌多种蛋白,包括瘦素(leptin,LEP)、脂联素(adiponectin,APN)、抵抗素(resistin)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、纤溶酶原激活物抑制剂-1(PAI-1)、白介素-6(IL-6)、血管紧张素原(angiotensi     

青蒿精油化学组成及其生态类型相关性研究

目的:研究重庆永川、湖南湘潭、山东招远3个不同产地野生青蒿精油的化学组成;探讨青蒿精油化学组成及其生态类型的关系。方法:水蒸气蒸馏法提取精油,GC-MS法分析精油的化学组成。结果:从3个产地的青蒿精油中分别鉴定出44,50,39个化合物,占精油总量的85.58%,82.33%,94.83%;3个产地的青蒿精油含有19化合物相同,其中蒿酮(11.32%,0.10%,57.48%)、樟脑(10.05%,8.20%,2.43%)、石竹烯(14.83%,6.26%,3.55%)和大根香叶烯-D(13.44%,6.14%,2.07%)的相对含量差别明显。结论:实验结果证实山东招远青蒿属于观赏类型,湖南湘潭青蒿属于混合类型;而重庆永川青蒿属于混合类型和富青蒿素类型之间的过渡类型,更趋向于后者。     

机器学习在预测放疗疗效及并发症中的应用

近年来,机器学习发展迅速,利用机器学习对放疗后疗效及并发症进行预测,可以更加准确地评估患者病情,及早采取相应治疗措施。将放疗过程中产生的非剂量相关和剂量相关特征值经筛选后输入算法模型,可以得到相应的预测结果。目前,已有多种算法模型可以对放疗后患者生存率、肿瘤控制率及各种放疗后并发症进行预测,预测结果较为准确。但算法模型也存在各种问题,需要不断探索改进。