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In this paper, an HPLC-DAD-ELSD method was developed to determine main 20 components of Ginkgo bilobaL. leaves from different ages and sources, including six flavonol glycosides, five terpene lactones and nine organic acids. Using statistics method and establishing relevant mathematics models, the measured data has proceeded correlation analysis, principal component analysis, and regression statistics and the results showed generalityand specific characteristics. We defined p-hydroxybenzoicacid, catechinic, KRcG and ginkgolide A as characteristic indexes representing commonnessand specialityof Ginkgo biloba L. leaf. The four characteristic indexes can reflect the quality of Ginkgo biloba L. leaf, and the internal relations between them are significant.The contents of other compounds could define the quantity relation with characteristic markers. It simplified the approach of quality control, and provided a basis for quality control of Ginkgo biloba L. 相似文献
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Jingwei Wei Hanyu Jiang Dongsheng Gu Meng Niu Fangfang Fu Yuqi Han Bin Song Jie Tian 《Liver international》2020,40(9):2050-2063
Liver diseases, a wide spectrum of pathologies from inflammation to neoplasm, have become an increasingly significant health problem worldwide. Noninvasive imaging plays a critical role in the clinical workflow of liver diseases, but conventional imaging assessment may provide limited information. Accurate detection, characterization and monitoring remain challenging. With progress in quantitative imaging analysis techniques, radiomics emerged as an efficient tool that shows promise to aid in personalized diagnosis and treatment decision‐making. Radiomics could reflect the heterogeneity of liver lesions via extracting high‐throughput and high‐dimensional features from multi‐modality imaging. Machine learning algorithms are then used to construct clinical target‐oriented imaging biomarkers to assist disease management. Here, we review the methodological process in liver disease radiomics studies in a stepwise fashion from data acquisition and curation, region of interest segmentation, liver‐specific feature extraction, to task‐oriented modelling. Furthermore, the applications of radiomics in liver diseases are outlined in aspects of diagnosis and staging, evaluation of liver tumour biological behaviours, and prognosis according to different disease type. Finally, we discuss the current limitations of radiomics in liver disease studies and explore its future opportunities. 相似文献
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Fu‐Chun Zhou MD PhD Yu‐Tao Xiang MD PhD Chuan‐Yue Wang MD PhD Faith Dickerson PhD Julie Kreyenbuhl PharmD PhD Gabor S. Ungvari MD PhD Raymond W. C. Au PhD Jing‐Jing Zhou MPhil Yan Zhou BA David Shum PhD David Man PhD Kelly Y. C. Lai MRCPsy Wai‐Kwong Tang MRCPsy Xin Yu MD Helen F. K. Chiu FRCPsy 《Perspectives in psychiatric care》2014,50(2):102-110