目的：:探究通过调整Maltase视标边缘RGB像素模拟图像离焦性质对人眼调节和瞳孔直径的影响。方法：:横断面研究。随机纳入23例就读于北京大学医学部的健康大学生（男10例，女13例），年龄（21.5±1.3）岁，等效球镜度（-2.53±1.13）D。在1块LCD屏的中央随机呈现14个边缘RGB像素经过调整的Maltase视标。每位受检者分别完成这14个注视任务，每个任务的时长为3 min，使用开放视野红外验光仪连续测量注视过程中的调节反应和瞳孔大小。实际调节反应值与调节需求的差值为调节误差，以实际调节反应值的均方根（RMS）作为调节微波动。采用重复测量方差分析和由Bonferroni校正的事后两两比较来评估Maltase视标的极性、离焦性质和边缘RGB类型对调节误差、RMS值和瞳孔直径的影响。结果：:视标边缘RGB像素对调节误差的影响不显著。RMS值在正极性和负极性时分别为（0.22±0.08）D和（0.27±0.11）D，差值为0.05 D（95%置信区间：0.03~0.06）D，差异有统计学意义（ P<0.001)。极性、模拟的离焦性质和边缘类型对瞳孔直径的影响均有统计学意义（极性： F=19.41， P<0.001；离焦性质： F=6.42， P=0.019；边缘类型： F=8.89， P=0.005）。极性和离焦性质的交互作用对瞳孔大小有显著影响（ F=8.59， P=0.008）。 结论：:人眼对于视标的极性和其模拟的视网膜正负离焦性质是敏感的，注视正极性视标相较于注视负极性视标表现出更小的RMS值和瞳孔直径。调整Maltase视标边缘RGB像素对瞳孔直径的影响大。

目的:探讨全体积CT纹理分析(CTTA)预测体外冲击波碎石术(ESWL)治疗输尿管结石疗效的临床应用价值。方法:回顾性分析2018年6月至2022年6月在无锡市人民医院门诊行ESWL治疗的86例输尿管结石患者的临床资料，ESWL术后2周复查，未见结石残留或者残留结石长径<3 mm者纳入成功组(53例)，否则纳入失败组(33例)。提取整个结石全体积的每一个像素CT值，计算出全体积CT纹理参数。分析全体积CT纹理参数和ESWL疗效的相关性。结果:ESWL的治疗成功率为61.63%。结石HU值、结石体积与ESWL的疗效显著相关(均 P<0.05)。成功组的全体积CT纹理参数中75百分位数和熵、均值、中值、全距、极大值、和、25百分位数、75百分位数均低于失败组(均 P<0.05)。 结论:全体积CT纹理参数中，熵、均值、中值、全距、极大值、和、25百分位数、75百分位数有望被用来预测ESWL的疗效。

目的:观察分析基于深度学习的眼底图像视盘定位与分割方法的准确性。方法:在ORIGA数据集上训练和评估基于深度学习的视盘定位和分割方法。在深度学习的Caffe框架上构建深度卷积神经网络（CNN）。采用滑动窗口将ORIGA数据集的原图切割成许多小块图片，通过深度CNN判别各个小块图片是否包含完整视盘结构，从而找到视盘所在区域。为避免血管对视盘分割产生影响，在分割视盘边界之前去除视盘区域的血管。采用基于图像像素点分类的视盘分割深度网络，实现眼底图像视盘的分割。计算基于深度学习的眼底图像视盘定位与分割方法的准确性。定位准确率＝T/N，T代表视盘定位正确的眼底图像数量，N代表总共用于定位的眼底图像数量。采用重叠误差（overlap error）比较视盘分割结果与实际视盘边界的误差大小。结果:基于深度学习的眼底图像视盘定位方法其定位准确率为99.6%；视盘分割平均重叠误差为7.1%；对青光眼图像和正常图像的平均杯盘比的计算误差分别为0.066和0.049；每幅图像的视盘分割平均花费10 ms。结论:基于深度学习的眼底图像视盘定位方法能快速并准确地定位视盘区域，同时也能够较为精准地分割出视盘边界。

目的:初步评价一次性电子胰胆管内窥镜在胆管疾病诊治中的安全性、有效性以及性能指标分析。方法:2021年7—8月浙江大学医学院附属杭州市第一人民医院消化内镜中心共筛选20例受试者，实际入组16例受试者进行前瞻性、探索性临床研究。使用国产一次性电子胰胆管内窥镜在常规经内镜逆行胰胆管造影术中对受试者进行胆管疾病诊断，对考虑恶性肿瘤者予以活检，并对器械使用相关指标和性能指标进行分析。结果:入组的16例患者术前诊断胆管占位6例，胆管结石6例，胆管良性狭窄4例。一次性胰胆管镜插镜成功率100.00%（16/16），观察成功率100.00%（16/16）。3例胆管占位患者镜下诊断为恶性肿瘤，术后得到病理证实；其余患者一次性胰胆管镜诊断考虑与术前诊断一致，未予以活检。操作者方向调控性评价好评率81.25%（13/16），图像故障率18.75%（3/16），图像清晰评价好评率93.75%（15/16）。临床性能指标评价中，成像质量优占93.75%（15/16），弯角性能优占81.25%（13/16），其余指标均为100.00%优。操作期间均未发生器械缺陷和胰腺炎、穿孔、出血等与器械有关的不良事件。结论:本研究所使用的国产一次性电子胰胆管内窥镜在有效性、安全性、性能指标方面均达到了临床可用的标准，同时还具备了高像素和高度集成化便携性的特性，有临床推广使用的价值。

胰腺肿瘤的早期诊断及准确定性对于临床制定合理的治疗方案具有重要意义。纹理分析可以通过分析图像中像素或体素灰度间的分布和关系而对肿瘤的异质性进行客观定量评价，有助于放射科及临床医师鉴别肿瘤良恶性、预测治疗效果及评估患者预后。

目的：:利用视网膜神经纤维层厚度的二维矩阵数据，从空间分布特征的角度探讨正常人视网膜神经纤维层（RNFL）厚度与眼轴长度（AL）及年龄的相关性。方法：:系列病例研究。收集2015年10月至2020年7月于长沙爱尔眼科医院门诊进行体检的正常人群123例（213眼），建立涵盖不同年龄段（18~69岁）以及不同AL（22.07~30.00 mm）范围的正常人眼（包括屈光不正）的平均环视盘RNFL（cpRNFL）厚度数据组，及基于二维矩阵RNFL厚度图横断面的数据库。利用基于Python语言自行开发的计算程序，将年龄、AL、每个像素位置上的RNFL厚度代入基于混合线性模型的计算库进行矩阵运算，生成基于年龄、AL的有效斜率图。采用RNFL厚度/AL变化（μm/mm）表示RNFL厚度随AL增长的变化率。利用混合线性模型及堆叠图分析年龄、AL与RNFL厚度的相关性及其空间分布特征。结果：:cpRNFL厚度与年龄、AL呈负相关（ r=-0.146， P=0.023； r=-1.012， P=0.026）。在空间分布上观察，视网膜颞下区域的RNFL厚度与AL存在正负2种截然不同的相关性。随着AL增长，颞侧上、下象限的RNFL厚度变薄，变化最快的位置靠近视盘的颞下方向（-8.186 μm/mm），最慢位置位于远离视盘的颞下方向（-0.155 μm/mm）。在颞下方靠近颞侧处，存在与AL增加呈正相关区域，变化率最高处为靠近视盘的近颞侧位，变化率为6.292 μm/mm。长眼轴的RNFL厚度堆叠图提示与AL呈正相关的区域与长眼轴病例的RNFL束夹角移位存在重合。 结论：:RNFL厚度与AL、年龄相关，并且相关性及变化率在空间分布上不同。随着AL增长，颞侧RNFL束的夹角移位可能造成相关性改变。

目的:探究半乳糖靶向纳米探针Gal-OH-BDP(GOB)在近红外二区(NIR-Ⅱ)进行原位肝癌荧光成像的可行性和成像效果。方法:合成NIR-Ⅱ纳米荧光探针GOB，通过人源HepG2肝癌细胞构建BALB/c裸鼠原位肝癌模型，将12只裸鼠采用简单随机抽样法分为2组，每组各6只。使用GOB瘤内注射法进行NIR-Ⅱ成像的记为NIR-Ⅱ GOB组，使用吲哚菁绿(ICG)静脉注射法并先后进行近红外一区(NIR-Ⅰ)和NIR-Ⅱ成像，分别记为NIR-Ⅰ ICG组和NIR-Ⅱ ICG组。利用NIR-Ⅰ/Ⅱ相机进行体内成像试验。使用Image J软件对图片进行荧光图像处理，定量计算肝癌荧光图像的肿瘤-正常组织比(TNR)和肿瘤边缘分辨率，通过石蜡切片及苏木精-伊红染色法进行病理学验证。样本数据采用 t检验和方差分析。 结果:通过病理学成功验证了瘤内注射后GOB在肝癌组织内的靶向积累。NIR-Ⅱ GOB组的TNR高于NIR-Ⅱ ICG组和NIR-Ⅰ ICG组(5.61±0.98比3.35±0.63比2.01±0.54， F＝29.022， P<0.05)。对组成TNR的3项指标(肿瘤区域荧光、正常肝组织背景荧光和环境背景荧光)进行的亚组分析结果表明，在肿瘤区域荧光方面，NIR-Ⅱ GOB组高于NIR-Ⅱ ICG组(228.04±5.60比207.62±14.86， t＝3.149， P<0.05)；在正常肝组织背景荧光方面，NIR-Ⅱ GOB组低于NIR-Ⅱ ICG组(43.22±8.68比63.47±8.88， t＝－3.992， P<0.05)。通过计算跨越肿瘤边缘像素点的灰度值变化率来量化肿瘤边缘分辨率，NIR-Ⅱ GOB组高于NIR-Ⅱ ICG组和NIR-Ⅰ ICG组(170.01±30.92比98.96±23.99比36.82±10.19， F＝48.882， P<0.05)。 结论:通过瘤内注射Gal-OH-BDP纳米荧光团在NIR-Ⅱ窗口实现优于传统ICG介导的原位肝肿瘤荧光成像。

目的:评估肺不张区域容积（NILT）与中-重度急性呼吸窘迫综合征（ARDS）患者预后的关系。方法:收集2016年3月至2019年6月天津市第三中心医院重症监护病房（ICU）收治的131例中-重度ARDS患者的临床资料。收集患者的性别、年龄、体重指数（BMI）、ARDS原因、急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ（APACHEⅡ）、序贯器官衰竭评分（SOFA）和氧合指数（PaO 2/FiO 2）等基本资料；收集患者入ICU 1 d和7 d的CT影像学资料，根据CT值分为过度通气区域（-1 000～-900 HU）、正常通气区域（-899～-500 HU）、通气欠佳区域（-499～-100 HU）、肺不张区域（-99～100 HU），计算总肺容积和NILT占总肺容积百分比（NILT%）；同时收集患者机械通气时间、ICU住院时间和总住院时间。根据28 d随访的生存情况分为存活组和死亡组，采用多因素Logistic回归分析来确定ARDS患者28 d死亡的危险因素；绘制受试者工作特征曲线（ROC），计算NILT%预测ARDS患者28 d预后的ROC曲线下面积（AUC）及其95%可信区间（95% CI），确定诊断的准确性，并根据NILT阈值对患者进行亚组分析。 结果:131例中-重度ARDS患者中，剔除诊断ARDS超过48 h、非首次因ARDS入ICU、ICU住院时间<7 d、入ICU 72 h内死亡、存在慢性间质性肺病或充血性心力衰竭、入ICU后7 d内未进行胸部CT检查、入ICU后2 h内未进行标本采集的患者，最终共53例患者纳入分析。53例患者中，28 d存活31例，死亡22例，28 d病死率为41.5%。与存活组比较，死亡组患者年龄更大（岁：65.32±11.29比55.77±14.23），SOFA评分更高（分：11.68±3.82比8.39±2.23），差异均有统计学意义（均 P<0.05）；而两组性别、BMI、ARDS原因、APACHEⅡ评分和PaO 2/FiO 2比较差异均无统计学意义。入ICU 1 d时两组CT检查获得的CT值、总肺容积和NILT%比较差异均无统计学意义；入ICU 7 d时死亡组NILT%明显高于存活组〔（28.95±8.40）%比（20.35±5.91）%， P<0.01〕，而CT值和总肺容积与存活组比较差异仍无统计学意义。多因素Logistic回归分析显示，ARDS患者28 d预后与年龄、SOFA评分和7 d NILT%独立相关〔年龄：优势比（ OR）＝0.892，95% CI为0.808～0.984， P＝0.023；SOFA评分： OR＝0.574，95% CI为0.387～0.852， P＝0.006；7 d NILT%： OR＝0.841，95% CI为0.730～0.968， P＝0.016〕。ROC曲线分析显示，7 d NILT%可以预测中-重度ARDS患者的28 d预后，AUC为0.810（95% CI为0.678～0.952， P<0.01）。确定NILT%阈值为15.50%，敏感度为95.5%，特异度为80.6%，阳性预测值为85.7%，阴性预测值为74.6%。根据7 d NILT%阈值对患者进行亚组分析，将7 d NILT%>15.50%定义为临床预后高风险，≤15.50%为低风险；与低风险患者（7例）比较，高风险患者（46例）机械通气时间、ICU住院时间和总住院时间均明显延长〔机械通气时间（d）：9.37±6.14比4.43±1.72，ICU住院时间（d）：12.11±5.85比7.57±1.13，总住院时间（d）：18.39±5.87比11.29±2.22，均 P<0.05〕。 结论:中-重度ARDS患者入ICU 7 d NILT%>15.50%与不良预后相关。

目的:探究卷积注意力模块（CBAM)与Unet不同融合路径对于急性胰腺炎患者增强CT图像中胰腺自动分割的有效性。方法:回顾性分析川北医学院附属医院2016年1月1日至2021年7月30日收治的1 158例急性胰腺炎患者，纳入首发急性胰腺炎患者141例，依据轻、中、重病例各随机选取5例共15例作为测试集，余下126例作为训练集，在训练集中再随机划分20%的数据作为验证集。以Dice相似系数、豪斯多夫距离（HD）和像素准确率（PA）作为评价指标，对CBAM与Unet网络的不同融合路径进行训练，取验证集表现最佳的模型，在训练集上评估其性能，并将其与Unet、在跳级连接部分加入了注意门注意力机制（AttentionUnet）、在Unet网络中用ResBolck替代原有的卷积模块（ResUnet）、在特征提取的跳级连接分支模块融入CBAM（ResUnet_CBAM）模型进行比较。结果:Unet_CBAM在训练集上取得的效果更好，Dice相似系数为80.06%，HD为3.765 9，PA为0.992 3，均优于其他融合路径，对急性胰腺炎患者CT图像中胰腺区域的分割效果均优于Unet及其相关的变体网络。结论:Unet网络在跳级连接后融入CBAM能够较好地对急性胰腺炎患者增强CT图像行胰腺分割，能有效地提升相关人员对急性胰腺炎患者增强CT图像进行胰腺分割的效率。

目的:探索一种编程数字化技术和数学几何原理相结合对豚鼠眼球形态学参数进行量化分析的方法。方法:选取22只3周龄清洁级雄性三色豚鼠，采用过量麻醉法处死并取出眼球，采用1 300万像素微距仪的高拍模式进行水平面及矢状面拍照，图片导入pycharm编程软件。应用Python 3.9预先编写好的分析程序，先通过刻度尺获取图片像素与实际距离的换算系数，再对角膜表面进行圆弧拟合及圆锥曲线拟合。圆弧拟合后的结果经换算后计算出豚鼠的角膜曲率半径；通过圆锥曲线通用方程拟合(Ax 2+Bxy+Cy 2+Dx+Ey+F＝0)，得出角膜表面的离心率e值；通过对全角膜及中央区3 mm的拟合，评估角膜的非球面性质。 结果:应用Python编程数字化方法可以完整清晰地展现豚鼠的角膜轮廓。横切面上，数字化拟合中央3 mm、数字化拟合全角膜以及曲率计测量全角膜曲率比较，差异无统计学意义( F＝1.693， P＝0.190)；矢状面上，3种方法测得的角膜曲率比较，差异有统计学意义( F＝3.500， P＝0.030)，其中曲率计测量全角膜的角膜曲率明显大于数字化拟合全角膜，差异有统计学意义( P<0.05)。横切面和矢状面上，3种方法测得的角膜曲率半径比较，差异均无统计学意义( F＝1.817， P＝0.170； F＝2.050， P＝0.133)。离心率测量结果显示，横切面和矢状面数字化拟合中央区3 mm处e值分别为0.55±0.15和0.53±0.17，分别低于数字化拟合全角膜e值的0.66±0.10和0.64±0.14，差异均有统计学意义( t＝－4.860、－5.210，均 P<0.01)。 结论:应用Python编程数字化方法测量豚鼠角膜曲率及离心率切实可行。