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1临床资料患儿女,因孕36周急产,体温不升,于2000年12月19日8pm以“早产儿”由产科转入。患儿系第一胎第一产,孕36周在家急产,出生后面色发青,不哭,经家人拍打足心后约5分钟恢复自主呼吸,哭声响亮。查体:体温不升,脉搏90次/min,呼吸45次/min,体重2.1kg。早产儿貌,呼 相似文献
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目的 以磁共振扩散张量影像(diffusion tensor imaging,DTI)为基础进行大脑结构网络拓扑属性分析,选择与认知表现分数相关性较大的结构网络特征,并基于这些特征建立认知表现分数预测模型,藉以客观地估测老年人的大脑认知能力.方法 对94例正常老化的DTI影像进行结构脑网络构建,采用图论法分析结构连接矩阵,提取结构网络的特征,并将所有特征与受试者的简单智能状态检查量表(mini-mental status examination,MMSE)分数进行相关性分析,选取出与大脑认知高度相关的网络特征,再基于这些特征建立5种分析模型,预测受试者的认知表现分数,以进一步分析模型的预测效能.结果 通过相关性分析,在相关系数大于0.22且P值小于0.05的条件下,选取出与大脑认知高度相关的30个特征,这些特征分布在AAL(automated anatomical labeling)图谱中的12个脑区.而在模型建立与效能分析部分,以高斯回归模型的效能最佳,其训练组相关系数达0.89,预测误差最小为2.01,对受试者的认知表现分数预测较准确.结论 利用结构脑网络度量指标作为生物标记指针可建立正常老化认知功能预测模型,且能有效预测正常老年人的认知表现分数. 相似文献
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选取与认知表现分数相关性高的结构网络拓扑特征,利用这些特征建立分类模型,实现对正常老化者及遗忘型轻度认知障碍(aMCI)患者的分类.本研究包含两组扩散张量影像(DTI)数据,一组为52例正常老化受试者,一组为39例aMCI患者.分别对两组数据进行结构网络构建,采用图论分析法提取结构网络的特征,将所有特征与简单智能状态检查量表(MMSE)分数进行相关性分析,选取与认知表现分数高度相关的特征,基于这些特征建立5种分类模型,并对模型的分类效果进行评估.对于正常老化数据,选出18个与认知能力显著相关的结构网络特征,集中于解剖自动贴标(AAL)图谱中的9个脑区;对于aMCI数据,也选出18个与认知能力显著相关的结构网络特征,集中于AAL图谱中的9个脑区;二者选出的特征及分布的脑区是不同的.通过对分类模型的评估,得出支持向量机序列最小优化算法建立的模型分类效果最佳,特异性达到88.46%,敏感性达到83.05%,准确性达到85.71%.所提取的与认知表现相关性高的结构网络特征,可以作为生物标记指针,来建立分类模型,对正常老化者及aMCI患者进行分类,也可提供相应脑区间连接变化的信息. 相似文献
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①目的为临床提供寰枢脱位、半脱位的确诊依据.②方法行正常人第1、2颈椎序列的CT测量,得出正常数据.另对25例寰枢脱位、半脱位病人的CT影像进行回顾性分析.③结果正常组寰齿关节间隙、齿突与双侧侧块间距差、寰枕线与齿轴线的交角分别为(0.16±0.03)cm、(0.20±0.18)cm、(69.6±5.6)°.25例寰枢脱位、半脱位CT检查表现为寰齿关节间隙>2.0mm,脊椎椎管前后缘连线相错,齿突与寰椎侧块关系双侧不对称,并有寰枢外侧关节位置改变.④结论第1、2颈椎序列的CT扫描对寰枢脱位、半脱位有明确的诊断价值. 相似文献
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患者女性,29岁,背部长有一咖啡色结节肿块20年,近5年来生长加速,因肿块明显长大.行走及劳动时不便而入院.有家族病史.查体:背部自第一胸椎两侧至腋后,下至尾骨尖,站立时瘤体坠至大腿后中段,瘤体表面及周围皮肤有巨大牛奶咖啡样色斑,外形呈狮臀状,瘤体背部宽30cm,臀部宽62cm,长96cm(见图1).X线片示背部脊柱无侧凸,肋骨无异常.入院诊断巨大背部神经纤维瘤病. 相似文献
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患者女性 ,2 9岁 ,背部长有一咖啡色结节肿块 2 0年 ,近 5年来生长加速 ,因肿块明显长大。行走及劳动时不便而入院。有家族病史。查体 :背部自第一胸椎两侧至腋后 ,下至尾骨尖 ,站立时瘤体坠至大腿后中段 ,瘤体表面及周围皮肤有巨大牛奶咖啡样色斑 ,外形呈狮臀状 ,瘤体背部宽 30cm ,臀部宽6 2cm ,长 96cm(见图 1)。X线片示背部脊柱无侧凸 ,肋骨无异常。入院诊断巨大背部神经纤维瘤病。术前考虑瘤体大 ,术中创面渗出血多 ,故术前备血 2 0 0 0ml,俯卧位 ,皮肤消毒、铺巾 ,在瘤体部人字形切口 ,切开皮肤 ,电刀自上而下逐一分段切除止… 相似文献