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101.
Resident and inflammatory macrophages are essential effectors of the innate immune system. These cells provide innate immune defenses and regulate tissue and organ homeostasis. In addition to their roles in diseases such as cancer, obesity and osteoarthritis, they play vital roles in tissue repair and disease rehabilitation. Macrophages and other inflammatory cells are recruited to tissue injury sites where they promote changes in the microenvironment. Among the inflammatory cell types, only macrophages have both pro-inflammatory(M1) and anti-inflammatory(M2) actions, and M2 macrophages have four subtypes. The co-action of M1 and M2 subtypes can create a favorable microenvironment, releasing cytokines for damaged tissue repair. In this review, we discuss the activation of macrophages and their roles in severe peripheral nerve injury. We also describe the therapeutic potential of macrophages in nerve tissue engineering treatment and highlight approaches for enhancing M2 cell-mediated nerve repair and regeneration.  相似文献   
102.
目的:探讨术前减轻黄疸对壶腹部癌患者行Whipple手术治疗效果的影响。方法:回顾性分析2012年1月—2018年7月45例在Whipple手术术前行减轻黄疸治疗的壶腹部癌患者(减轻黄疸组)的临床资料,与同期34例行Whipple手术术前未行减轻黄疸治疗的壶腹部癌患者(未减轻黄疸组)的临床资料进行比较。比较两组患者术前、术中情况(手术时间、出血量、输血量)和术后并发症的差异。结果:减轻黄疸组患者治疗后总胆红素(TBil)、结合胆红素(DBil)、谷丙转氨酶(ALT)与治疗前比较差异有统计学意义(P<0.05)。两组R 0切除率比较差异无统计学意义(P>0.05)。减轻黄疸组手术时间、术中出血量、术中输血量优于未减轻黄疸组,差异均有统计学意义(P<0.05)。减轻黄疸组术后并发症发生率、胰漏发生率和胆漏发生率少于未减轻黄疸组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:壶腹部癌患者行Whipple手术术前彻底减轻黄疸,可以缩短手术时间,减少术中出血量和术后并发症的发生。  相似文献   
103.
目的分析2014-2018年黄山市淋病的流行特征,为全市的淋病防控工作提供科学依据。方法通过中国疾病预防控制信息系统收集黄山市2014—2018年的淋病数据、人口数据,进行统计分析。结果2014—2018年黄山市累计报告淋病病例761例,年均发病率为11.09/10万,年均增长率为29.14%,发病率呈逐年上升趋势(χ^2趋势=112.29,P<0.05)。淋病的人群分布中,男女报告病例数之比为13.63:1,男女发病率有统计学差异(χ^2=113.18,P<0.05);15~49岁年龄组病例数最多,占85.94%,职业以农民最多,占44.81%;以屯溪区、歙县报告病例数较多,分别占37.45%、23.26%。结论2014—2018年黄山市淋病发病率呈上升趋势,淋病防控形势严峻,需进一步完善各项防控措施。  相似文献   
104.
105.
The significance of hepatobiliary scintigraphy (HBS) for hepatic graft function assessment was established mostly on retrospective studies and was not widely recognized due to the lack of quantitative data and variation in accuracy. This prospective study was performed to investigate the effectiveness of quantitative HBS for assessing hepatocyte dysfunction and biliary complication in liver transplant recipients.In 57 recipients who had undergone orthotopic liver transplantation, a total of 67 dynamic 99mTc-EHIDA scans were performed and quantitative parameters including the hepatocyte extraction fraction (HEF), time to maximum hepatic radioactivity (Tmax), and time for peak activity to decrease by 50% (T1/2) were calculated. The scintigraphic results based on the 3 parameters were compared against the final diagnosis. A ROC curve analysis was carried out to identify the cutoff value of Tmax for diagnosis of biliary stricture. Correlation between the parameters of postoperative HBS and conventional biochemical liver function indices were also analyzed.Quantitative 99mTc-EHIDA HBS had an overall sensitivity of 94.12% (16/17), specificity of 93.33% (42/45), and diagnostic accuracy of 93.55% (58/62) for detecting hepatocyte dysfunction and biliary complication in liver transplant recipients. The recommended cutoff value of Tmax for diagnosis of post-transplant biliary stricture was set at 15.75 min with a sensitivity of 100.0% and a specificity of 94.0%. The scintigraphic parameters (HEF, Tmax) were statistically significantly associated with the conventional liver function parameters.Quantitative 99mTc-EHIDA HBS offers a noninvasive imaging modality with high sensitivity and specificity to diagnose hepatocyte dysfunction as well as distinguish between patients with or without biliary stricture following liver transplantation. Furthermore, HEF and Tmax values obtained from dynamic HBS show good correlation with conventional liver function parameters.  相似文献   
106.
脑部胶质瘤是临床中常见的一种原发性脑肿瘤,具有复发率高、死亡率高以及治愈率低的特点。常规临床诊断主要依靠计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)检查技术进行鉴别。随着成像技术和机器学习方法的不断发展,多模态影像智能分析技术已经逐步成为研究热点,在脑胶质瘤的病灶分割测量、肿瘤分级、预后生存周期预测和基因型辨别等方面具有重要的应用前景。本文重点介绍基于机器学习和多模态影像在脑胶质瘤临床辅助诊断和预后评估中的应用进展。  相似文献   
107.
目的:分析慢传输型便秘对结直肠癌术后吻合口瘘发生的影响及原因。方法:回顾性分析我院普外科2010年10月1日—2017年10月1日收治的1307例行手术治疗的结直肠癌患者,其中无便秘组患者1128例,伴慢传输型便秘组179例;术后发生吻合口瘘患者109例,其中无便秘组92例,伴慢传输型便秘组17例。通过比较两组术后吻合口瘘的发生率、发生时间、发生瘘的级别等来分析慢传输型便秘对结直肠癌术后吻合口瘘发生的影响;在伴慢传输便秘组中根据术后吻合口近和(或)远端肠壁是否存在神经节细胞减少(或缺失)分为两组,通过比较两组术后吻合口瘘的发生率、发生时间及瘘的级别等进一步从病理学方面研究慢传输型便秘对结直肠癌术后吻合口瘘发生的影响。结果:伴慢传输型便秘组术后吻合口瘘的发生率为9.50%,高于无便秘组8.16%(P0.05);但术后吻合口瘘发生时间(7.34±3.17)天,晚于无便秘组(6.08±2.55)天(P0.05);在179例伴慢传输型便秘组中,神经节细胞正常组吻合口瘘的发生率7.89%,低于神经节细胞减少或缺失组12.31%(P0.05);且瘘的发生时间短于神经节细胞减少或缺失组[(6.12±3.29)天vs(8.71±4.36)]天(P0.05)。结论:慢传输型便秘增加结直肠癌术后吻合口瘘的发生率,且延长术后吻合口瘘发生时间;慢传输型便秘增加术后吻合口瘘发生率可能与结直肠切除范围不够,导致吻合口近和(或)远端肠壁存在神经节细胞的减少或缺失有关。  相似文献   
108.
109.
目的 探讨分析地氯雷他定联合雷公藤多苷片对慢性特发性荨麻疹(CIU)患者的临床疗效及负面情绪的影响.方法 选取本院2018年2月~2020年6月住院治疗的80例CIU患者作为主要研究对象,按随机数字表法将研究对象随机分为观察组和对照组,对照组40例患者予以地氯雷他定治疗,观察组40例患者予以地氯雷他定联合雷公藤多苷片治疗.观察比较两组的临床疗效、不良反应发生率、复发率,及治疗前后的风团数目、风团大小、瘙痒评分、汉密尔顿焦虑量表(Hamilton anxiety scale,HAMA)评分和汉密尔顿抑郁量表(Hamilton depression scale,HAMD)评分.结果 (1)观察组患者临床总有效率(95.00%)高于对照组(72.50%)(P<0.05).(2)观察组患者的风团数目减少、风团变小、瘙痒评分降低,改善优于对照组(P<0.05).(3)观察组患者的不良反应发生率(5.00%)低于对照组(7.50%)(P<0.05),观察组患者的复发率(2.50%)低于对照组(15.00%)(P<0.05).(4)观察组患者的HAMA评分和HAMD评分低于对照组(P<0.05).结论 地氯雷他定联合雷公藤多苷片可有效缓解CIU患者的瘙痒症状,减少风团数目,缓解患者负面情绪,且不良反应较少,患者复发率较低,临床疗效确切,值得临床推广应用.  相似文献   
110.
Conservation laws are considered to be fundamental laws of nature. It has broad applications in many fields, including physics, chemistry, biology, geology, and engineering. Solving the differential equations associated with conservation laws is a major branch in computational mathematics. The recent success of machine learning, especially deep learning in areas such as computer vision and natural language processing, has attracted a lot of attention from the community of computational mathematics and inspired many intriguing works in combining machine learning with traditional methods. In this paper, we are the first to view numerical PDE solvers as an MDP and to use (deep) RL to learn new solvers. As proof of concept, we focus on 1-dimensional scalar conservation laws. We deploy the machinery of deep reinforcement learning to train a policy network that can decide on how the numerical solutions should be approximated in a sequential and spatial-temporal adaptive manner. We will show that the problem of solving conservation laws can be naturally viewed as a sequential decision-making process, and the numerical schemes learned in such a way can easily enforce long-term accuracy. Furthermore, the learned policy network is carefully designed to determine a good local discrete approximation based on the current state of the solution, which essentially makes the proposed method a meta-learning approach. In other words, the proposed method is capable of learning how to discretize for a given situation mimicking human experts. Finally, we will provide details on how the policy network is trained, how well it performs compared with some state-of-the-art numerical solvers such as WENO schemes, and supervised learning based approach L3D and PINN, and how well it generalizes.  相似文献   
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