运用“五常法”加强病房管理的体会

为了加强病房管理，我科制定了一系列规范化管理制度，实行病房及观察室的责任管理，要求每个护士用“五常法”管理自己的工作及规范自己的实行。“五常法”的贯彻实施，强化了护士的管理意识及自我约束意识，因为内容具体便于操作与检查，不仅使病房、观察室管理得到进一步加强．也使护士的护理行为更加人性化，使护士长的工作更有计划性、条理性。     

基于内脏器官纤维化信号通路探讨关节囊纤维化发生机制

关节囊纤维化是关节损伤/手术后关节挛缩形成的主要原因,其发病机制尚不清楚。确定的分子信号序列和细胞应答机制决定纤维化形成过程。目前,纤维化领域相关研究更多且更深入的集中于肝、肺、肾等内脏器官,涉及TGF-β1/Smads、Wnt/β-catenin、YAP/TAZ等多条信号通路。本文对内脏器官纤维化信号通路研究进行综述,以期为探究关节囊纤维化、关节挛缩的形成机制提供理论依据。     

老年高血压病的发病特点及临床诊疗

高血压是以体循环动脉压增高为主要表现的临床综合征,是最常见的心血管疾病,可分为原发性和继发性两大类.原发性又称高血压病,占高血压患者总数的95%以上[1],其中年龄大于60岁,达到原发性高血压病诊断标准称老年高血压病.老年高血压病的发病率占高血压病人的60%～70%[2].……     

利用深度学习实现CT图像上腰骶椎各结构分割及椎间盘自动定位的可行性研究

目的:探索使用3D U-Net深度学习模型在CT图像上进行腰椎各结构的自动分割及椎间盘自动定位的可行性。方法:回顾性搜集2020年12月1日-2021年3月29日于本院行腰椎平扫CT的患者影像图像,排除腰椎术后、脊柱畸形及骨转移的病例,共纳入了154个图像数据。手工标注腰骶椎各椎体、椎间盘及硬膜囊。按8:1:1比例将数据随机分为训练集(n=125)、调优集(n=14)和测试集(n=15)。利用3D U-Net分割模型进行训练,以医师手动标注结果作为参考标准,根据测试集Dice相似系数(DSC)、体积相似度(VS)和Hausdorff距离(HD)作为评价模型分割效能的指标。应用连通域分割算法进行腰椎各椎间盘定位,以医师判定为金标准,采用混淆矩阵评价模型识别各椎间盘的位置的定位效能。结果:测试集中3D U-Net深度学习模型对腰骶椎各结构分割结果DSC值、VS值均>0.96。模型识别各椎间盘位置的准确率达98.7%,模型预测与医师判定一致性高。结论:3D U-Net深度学习模型和可用于CT图像中腰椎各主要结构的自动分割并通过连通域算法实现椎间盘自动定位。     

利用U-net算法在头CT平扫图像上分割脑梗死的初步探究

【摘要】目的：基于深度学习方法训练辅助诊断模型,探究对头CT平扫（NCHCT）图像中脑梗死病灶自动分割的可行性。方法：搜集自2018年5月1日-2020年8月31日影像诊断报告中诊断印象包含“梗死”关键词的NCHCT连续病例1185例,筛选出最终证实为脑梗死的数据362例。由两位医师结合最终结果手工标注脑梗死区域。将数据按8：1：1的比例随机分为训练集（training set,n=288）、调优集（validate set,n=37）和测试集（test set,n=37 例）。训练2D U-net模型分割脑梗死病灶,分割结果自动输入到结构化报告中。对测试集的预测结果和人工标注的结果进行比较,统计梗死病灶体积、径线的差异,使用Dice相似系数（DSC）、体积相似度（VS）和Hausdorff距离（HD）评价模型的预测效能。使用Bland-Altman评价模型预测的病灶体积、径线和CT值与手工标注的一致性。结果：测试集中平均DSC为0.66 (95% CI：0.60~0.72),平均VS为0.75(95%CI：0.69~0.82),平均HD为39.69mm(95%CI：32.38~47.01)。Bland-Altman图显示模型预测与手工标注对病灶大小和CT值测量的一致性较高,体积、径线和CT值数据点位于95%一致性界限（95% limits of agreement,95% LoA）外的数据为2.8%~11.1%。结论：基于深度学习的辅助诊断模型可用于分割NCHCT中的脑梗死病灶,并自动生成报告,对患者分诊有一定作用。     

医学影像非诊断类人工智能(AI)的研究进展

【摘要】研发医学影像AI工具的目标是提升价值,为患者提供更好的服务。AI可用于降低噪声、减少伪影,从而提高图像质量、缩短扫描时间、减少对比剂用量,取得保障患者安全和提高工作效率的成效。AI应用于医学影像科的质控要求对合适的患者以恰当的方法取得合格的图像,并即时准确地生成影像诊断报告。AI可以用于缩短扫描时间和后处理时间、优化流程以提高影像工作效率。AI可以为医疗、教学、科研和管理提供辅助帮助。     

大黄及其组方配伍治疗脑出血研究进展

脑出血约占所有脑卒中的10%~15%,其发病机制复杂,目前临床上主要是内科对症治疗为主,包括降压药、降糖药及止血药等使用,必要时采用外科手术治疗,尚缺乏有效的治疗手段。近些年中药及中成药以其药效稳定、安全性高、性价比低等优点广泛被人们接受。大黄作为治疗脑出血最常用中药之一,该文通过汇总大黄治疗脑出血的相关文献发现其活性成分集中于蒽醌类,如大黄素、大黄酸、大黄酚等,中药组方为大承气汤、生地大黄汤、凉血通瘀方、脑血疏口服液等。作用涉及保护血脑屏障、促进血肿吸收、降低炎症水平、降低出血部位乳酸堆积、增加脑源性神经营养因子的表达等。涉及通路包括水通道蛋白4（AQP4）、磷脂酰肌醇3-激酶/蛋白激酶B（PI3K/Akt）、细胞外信号调节激酶1/2（ERK1/2）、Toll样受体4（TLR4）、核转录因子-κB（NF-κB）、核因子E₂相关因子2（Nrf2）、Wnt3a/β-连环蛋白通路等。该文对大黄活性成分及含大黄的中药复方等治疗脑出血的临床研究及动物实验进展进行汇总,以期为脑出血治疗方案提供参考。