应用力学因素检测膝关节功能的实验研究

目的研究应用力学因素检测膝关节功能方法的有效性.方法利用测力平台测量得到人体下肢在运动过程中的力学曲线,用数学方法确定力学曲线的最大值F和曲线特征值R.结果给出51例骨关节炎患者的分析数据,并给出30例正常人的结果作为对照.结论应用力学因素可以有效地检测膝关节功能状态.     

正常新生儿与成人颅脑CT图像差异分析

目的：找出正常新生儿与成人颅脑CT图像之差异，为疾病的影像诊断提供依据。方法：观察分析正常新生儿与成人颅脑CT图像各30例。结果：与正常成人颅脑CT图像相比，新生儿脑组织灰白质密度均较低，且分界不清；存在透明隔间腔；无生理性钙斑；第四脑室、基底池较宽大；硬膜窦CT值偏高。结论：正常新生儿与成人颅脑CT图像之间存在着较大的差异，诊断疾病时不要误认为异常。     

不同扫描层厚对肝纤维化诊断结果的影响

对不同扫描层厚CT图像肝脏与竖脊肌的CT值进行对比分析,结果发现在同等噪声情况下,扫描层厚对肝脏和竖脊肌的CT值有不同影响,说明了扫描层厚较厚时,在CT图像的其它部位,噪声较小且不影响诊断结果;对于肝来说,由于自身结构的原因,则会影响到诊断结果,因此在通过纹理分析对早期肝纤维化进行辅助诊断时,可考虑控制扫描层厚.     

动态血压运用的临床意义

使用动态血压记录仪测定一个人昼夜24h内，每间隔一定时间内的血压值称为动态血压（ABPM）。动态血压包括收缩压、舒张压、平均动脉压、心率以及它们的最高值和最低值、大于或等于21．3／12．6kPa（160／95mmHg）和（或）18．7／12．0kPa（140／90mmHg）百分数等项目。近10年来，24h动态血压监测已在全世界范围内广为应用。成为临床高血压病诊断和指导评价降压治疗的重要手段之一。     

单纯颅骨内板凹陷性骨折六例报告

资料与方法 1．临床资料：男性5例，女性1例；年龄15～34岁。平均21岁；6例均为钝伤；均位于额、顶部。临床表现：GCS评分13-15分2例，9-12分3例，3～8分1例，6例均有轻重不等的颅高压表现和神经系统体征；CT：6例均表现为沿颅骨缘的梭状致密影，其CT值高于血肿CT值，同等于颅骨CT值。全部病例均未行X线摄片。     

正常腹部实质脏器磁共振弥散加权成像ADC值和b值研究

目的:探讨PHILIPSGyroscanIntera1.5TMRI成像仪正常腹部实质脏器表观弥散系数(ADC)值范围并研究适合本扫描仪腹部弥散加权成像的最佳b值。材料和方法:对30例健康志愿者行磁共振弥散加权成像。在ADC图上直接测量ADC值。结果:所有检查均一次成功得到弥散加权成像(DWI)和ADC图。正常肝脏、胰腺、肾脏、脾脏在b值分别为300、1000、1500s/mm2时的ADC值分别为(10-3mm2/s)1.520±0.169、1.937±0.370、2.632±0.258、1.163±0.188,1.200±0.132、1.484±0.272、2.016±0.178、0.840±0.117,1.068±0.118、1.321±0.149、1.659±0.169、0.747±0.102。不同b值时同一脏器ADC值有统计学差异;四种实质性脏器在同一b值时ADC值有统计学差异。结论:正常腹部不同脏器的ADC值有明显差异。腹部弥散加权成像的b值为300s/mm2和1000s/mm2时,DWI和ADC图像可以互相补充。     

APTT测定值和APTT测定值比率的临床应用价值探讨

目的;探讨APIT测定值(秒)和APIT测定值比率中哪一种是更稳定、更可靠的临床应用指标。方法:将同一标本采用法国STA-Compat全自动血凝仪以及两种手工法同时测定,比较同组标本不同方法的APTT测定值(秒)和APTT测定值比率。结果:手工法(一)与法国STA-Compact全自动血凝仅比较,如APTT值以秒表示,对照组、口服抗凝剂组及肝病组病人同组标本不同方法之间存在显著性差异(P<0.01,P0.10,P>0.50,P>0.05);手工法(二)与法国STA-Compact全自动血凝仪在对照组、口服抗凝剂组及白血病组的比较中,也获得类似的结果。结论:将APTT测定值(秒)转化为病人与对照APTT测定值比率报告,使不同方法结果间更具可比性。在APTT报告的标准化方面,建议将APTT和APTT测定值比率同时报告。     

基于实验均方误差F值的基因表达数据最佳聚类评判方法研究

目的 近年来产生了一些用于分析基因表达数据的聚类算法，却很少有关于评价聚类算法方法的研究。本研究的目的是尝试建立一个定量的评价基因表达数据聚类结果的方法。方法 本研究提供了一个系统的评价聚类结果的方法，利用我们提出的实验均方误差F值对几个常见的聚类算法进行比较。结果 利用F值对类质量的评价和利用已有的生物学知识对类进行分析的结果一致。结论 实验均方误差F值可以定量地评判用于基因表达数据的聚类算法。