肠鸣音可以反映胃肠道的运动和健康状况,然而,传统的人工听诊方式存在主观性偏差且耗时耗力.为了更好地辅助医生对肠鸣音的诊断,提高肠鸣音检测的可靠性和高效性,该研究提出了一种结合残差神经网络(ResNet)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制的深度神经网络模型.首先使用自主研发的多通道肠鸣音采集系统采集了大量带标签的临床数据,采用多尺度小波分解和重构方法对肠鸣音信号进行预处理,然后提取对数梅尔谱图特征送入网络进行训练,最后通过10折交叉验证和消融实验来评估模型的性能和验证其有效性.实验结果表明,该模型在精确率、召回率和F1分数方面分别达到了83%、76%和79%,能够有效地检测出肠鸣音片段并定位其起止时间,表现优于以往的算法.该算法不仅可以为医生在临床实践中提供辅助信息,还为肠鸣音的进一步分析和研究提供了技术支撑.

目的 探讨益肺宣肺降浊方(YFXF)抗血管性痴呆(VD)的作用机制.方法 通过网络药理学方法获取YFXF差异表达作用靶点(YDEGs);利用列线图模型从YDEGs中筛选高风险基因;基于高风险基因从广义线性、支持向量机、极限梯度上升和随机森林模型中筛选最优机器学习模型.采用双侧颈总动脉闭塞术构建大鼠VD模型,并随机分为模型组、YFXF组(12.18 g/kg,以生药总量计),另设假手术组,每组6只.评价YFXF对VD大鼠行为学(以逃避潜伏期和穿越平台次数为指标)、大脑皮层组织病理形态学变化以及分泌磷酸蛋白1(SPP1)/磷脂酰肌醇3激酶(PI3K)/蛋白激酶B(又名Akt)信号通路相关蛋白及SPP1 mRNA表达的影响.结果 共获得6个YDEGs,其中SPP1、CCL2、HMOX1、HSPB1可能是VD的高风险基因;基于高风险基因的广义线性模型预测准确性最高(曲线下面积为0.954).与模型组比较,YFXF可显著缩短VD大鼠的逃避潜伏期,显著增加穿越平台次数(P＜0.05);可改善大脑皮层组织神经元固缩和坏死等病理损伤,显著降低SPP1蛋白及mRNA的表达水平(P＜0.05),显著升高PI3K、Akt蛋白的磷酸化水平(P＜0.05).结论 VD高风险基因SPP1、CCL2、HMOX1和HSPB1可能是YFXF的重要作用靶点;YFXF可能通过下调SPP1蛋白及mRNA的表达、激活PI3K/Akt信号通路来发挥抗VD作用.

目的 研究神牡安神胶囊治疗神经衰弱引起失眠的药效物质基础及潜在作用机制.方法 运用UPLC-QE-Orbitrap-MS并结合文献,对神牡安神胶囊的主要化学成分进行分析鉴定;通过TCMSP数据库及文献查阅对神牡安神胶囊的潜在有效成分进行筛选及补充;通过Swiss Target Prediction数据库预测活性成分潜在靶点;搜索OMIM、GeneCards及TTD数据库获取失眠症相关靶点;使用Venny软件收集成分靶点-疾病靶点交集,在Cytoscape软件中构建药物-成分-靶点网络图;利用STRING平台构建PPI网络,借助Metascape数据库对交集靶点进行GO富集分析与KEGG通路分析,利用Cytoscape构建成分-靶点-通路图.进一步建立对氯苯丙氨酸(PCPA)诱导的失眠小鼠模型,通过延长戊巴比妥钠睡眠时间实验考察神牡安神胶囊改善失眠动物模型睡眠的作用,通过ELISA法检测各组小鼠血清中5-羟色胺(5-HT)水平,考察神牡安神胶囊改善睡眠的可能机制.结果 通过与数据库对比、文献分析以及质谱裂解规律解析,从神牡安神胶囊样品中鉴定出40个化合物;通过网络药理学共筛选出122个候选成分和917个预测靶点,与失眠共同靶点185个,关键靶点主要涉及TP53、EP300、HDAC1、TNF、APP等;KEGG富集分析预测神牡安神胶囊主要通过神经退行性病变相关信号通路(pathways of neurodegeneration-multiple diseases)、多巴胺能突触信号通路(dopaminergic synapse)、帕金森病信号通路(Parkinson disease)及5-羟色胺能神经突触信号通路(serotonergic synapse)等信号通路发挥治疗失眠作用.延长戊巴比妥钠睡眠时间实验中,与模型组相比,神牡安神胶囊中、高剂量组小鼠睡眠时间显著延长(P＜0.01);小鼠血清中5-HT的含量也明显升高(P＜0.05).结论 初步明确了神牡安神胶囊的化学组成及其治疗神经衰弱失眠症的作用机制,其改善小鼠失眠作用可能是通过激活脑内抑制性单胺类神经递质,增加中枢对睡眠中枢的控制而发挥作用.

目的 为有效减少L5/S1微创椎间盘射频消融术中因医师操作熟练度差异导致的治疗效果波动,实现对消融针穿刺路径风险的精确量化评估.方法 基于自主研发的深度神经网络DWT-UNet,将L5/S1节段的MR图像精准分割为7个关键结构:L5椎骨,S1椎骨,髂骨,L5/S1节段的椎间盘、神经根、硬脊膜和皮肤.基于上述分割结果,3D建模穿刺路径的规划环境.针对穿刺的临床准则提出了6个硬性约束和6个软性约束,将医师经验通过层次分析算法量化为权重添加到穿刺路径风险函数中以提升对个例的适应性.通过提出的皮肤进针点采样子算法、Kambin三角投影面积子算法,结合层次分析算法,并运用光线追踪、CPU多线程处理和GPU并行计算等多种技术,计算出一条既符合临床硬性约束条件,又能使软性约束条件综合达到最优的穿刺路径.结果 医师团队对算法规划的21例消融针穿刺路径进行主观评估,结果显示所有路径均满足临床基本要求(及格率100%),且95.24%的路径被评为优秀或良好.在与医师规划结果的对比中,算法在DIlium、DS1和Depth等3个指标上有不同程度的下降(P<0.05),在DDura、DL5、DN5和AKambin等4个指标上有较大提升(P<0.05).算法规划21例的平均时间为7.97±3.73 s,而医师传统规划普遍需耗时10 min以上.结论 本研究提出的多约束最优穿刺路径规划算法为L5/S1节段的微创椎间盘射频消融术提供了一种一站式的解决方案.经过严谨的临床评价和实验验证,该算法显示出独特的优势和广阔的临床应用潜力.

目的 采用网络药理学、分子对接、代谢组学及实验验证探讨葛根汤对缺氧状态下癫痫发作的影响.方法 运用网络药理学筛选葛根汤、癫痫、脑缺氧的核心靶点,分子对接验证配体与受体之间的关联度,再采用动物实验验证.用氯化锂-毛果芸香碱法建立癫痫模型,结扎单侧颈总动脉并放置在氧气含量为 10%～15%的密闭箱中复制缺氧模型.60 只大鼠随机分为空白组、模型组、阳性药苯妥英钠(26 g·kg-1)组及葛根汤高、中、低(10.62、5.31、2.655 g·kg-1)剂量组.治疗结束统计各组大鼠癫痫发作次数,评估大鼠神经功能恢复及癫痫发作情况;HE染色观测各组大鼠海马CA1 区形态学改变;免疫组化法检测白细胞介素 6(IL-6)和白细胞介素 17(IL-17)的表达;靶向代谢组学检测分析大脑神经递质的改变.结果 网络药理学共获得葛根汤有效成分128 个,靶点 228 个;使用STRING构建药物-疾病蛋白互作(PPI)网络图,结果显示IL-6、STAT3、AKT1 为核心靶标;GO富集在生物过程(Biological Process,BP)涉及对外来刺激的反应、氧水平、缺氧和活性氧的代谢过程的反应等.细胞组分(Cell Component,CC)方面主要对细胞膜、蛋白激酶复合物等有影响;分子功能方面(Molecular Function,MF)对泛素蛋白和泛素样蛋白连接酶结合等影响较大.KEGG分析显示葛根汤治疗脑部缺氧诱发癫痫的关键通路主要涉及脂质与动脉粥样信号通路、IL-17 信号通路、Th-17 信号通路等.实验验证结果发现,葛根汤治疗组大鼠的癫痫发作次数较模型组明显下降(P＜0.01),大鼠海马区细胞形态结构均有不同程度改善,细胞空泡现象减少.各治疗组IL-17A、IL-6 表达较模型组降低,其中葛根汤中剂量组的差异具有统计学意义(P＜0.01,P＜0.05).脑部代谢组学检测,与模型组比较,葛根汤高剂量组单胺类神经递质 5-羟基色氨酸(5-HTP)、去甲肾上腺素(NE)升高,色氨酸代谢产物犬尿氨酸(Kyn)降低.结论 葛根汤可以降低癫痫大鼠缺氧状态下炎症因子IL-6、IL-17A水平,通过改善缺氧诱导的炎性反应,减少癫痫发作;升高单胺类神经递质 5-HTP、NE含量,抑制癫痫发作;降低色氨酸代谢产物Kyn含量,减轻色氨酸代谢通路毒素,减少癫痫发作.

针对三维医学图像中由于肿瘤或器官的形状、尺度差异较大导致分割精度较低的问题,提出一种端到端的三维全卷积分割模型.首先,设计空洞立方集成模块在不同分辨率阶段实现多尺度集成,增强复杂边界上的识别能力;其次,引入跨阶段上下文融合模块融合浅层和深层特征,促进收敛并更准确地定位目标对象;最后,解码器对来自编码器的特征进行拼接以实现分割.在脑肿瘤分割数据集上,平均Dice相似性系数值达到85.37%;在腹部器官分割数据集上,平均Dice相似性系数值达到83.99%.实验结果表明所提模型在三维肿瘤和器官的分割上具有较高精度.

针对现有研究仅能识别水平、垂直或轴向上某一方向是否有眼震发生,且未能考虑临床上具有强度变化、由多方向组成的复合型眼震的问题,提出一种基于双重注意力机制增强的复合型眼震分类框架.首先,提出一种眼震视频时空浓缩算法,结合卷积神经网络与霍夫变换,去除无效帧和无效区域的干扰,提高眼震视频质量.然后,采用密集光流算法提取眼球运动光流场.最后,构建一种基于双重注意力机制增强的复合型眼震分类网络,提出一种改进高效通道注意力模块,有效获取光流图不同通道中眼球震颤的方向、强度信息;在Bi-LSTM网络末端添加时间注意力模块,实现不同时序特征对分类结果的显著性表达.在合作医院提供的眼震数据集上,本文方法对复合型眼震分类准确率达到83.17%,在单独的水平、垂直、轴向上眼震分类准确率达到91.03%、89.74%、86.05%.本文方法实现复合型眼震的智能分类,具有一定的临床应用价值.

目的 探讨采用基于机器学习及音频技术分析自体动静脉内瘘(arteriovenous fistula,AVF)的听诊数据从而实现监测AVF功能的可行性.方法 选择河北医科大学第一医院肾内科收治的AVF狭窄且需要行经皮腔内血管成形术(percutaneous transluminal angioplasty,PTA)治疗的患者共50名,分别在PTA前和PTA后使用无线电子听诊器记录AVF的听诊数据,利用音频技术将音频文件转换为频谱图并提取出声学特征,然后利用MATLAB软件中的30余种分类学习器对提取出的声学特征进行分析构建出评估AVF功能的模型,比较这些模型的性能.结果 将从50名患者中获得的100个音频文件纳入研究.在PTA前后AVF的频谱图对比中,PTA前的频谱图显示出更大的高频振幅(Z=-4.721,P＜0.001).PTA前最高频与最低频的差值更大(Z=-6.169,P＜0.001).在利用30余种分类学习器建立的模型中高效线性支持向量机(support vector machine,SVM)、粗略高斯SVM建立的模型性能最好(AUC=0.892、0.882),5折交叉验证后准确度达81.11%;而二次判别、三次k近邻法(k-nearest neighbor,kNN)、中神经网络、双层神经网络构建的模型测试准确度最高可达90%.结论 基于频谱的机器学习模型可以预测AVF的显著性狭窄,因此将其用于AVF功能的监测是可行的.且高效线性SVM、粗略高斯SVM构建的模型,在本次可行性研究中性能最好.

目的:提出一种新型脉冲神经元模型及其网络，描述其建模方法，并用计算机模拟验证其性能。方法:在充分考虑生物学适应性（激活电位阈值和不应期开关），及其对尖峰放电脉冲产生及其传导的动态调节机制基础上，在新型脉冲神经元模型中引入了突出后电位多通道滤波器，实现了输出电流及神经元突触强度的动态调节。提出基于自适应最小均方（LMS）的误差反向传播（BP）学习算法，并将其应用于尖峰放电神经网络的调节。结果:在自发噪声下，新型脉冲神经元模型的尖峰放电间期信号直方图满足泊松分布。通过2个新型脉冲神经元的简单连接，可以形成多种复杂的尖峰放电模式。新型脉冲神经元模型具有自发本征噪声的特征，能够形成复杂的周期尖峰放电模式。对于输入噪声控制，该模型的不应期与门限电位适应性参数的稳定性较好。刺激电流-尖峰放电脉冲频率间的线性关系较好。结论:所提出的新型脉冲神经元模型在自发噪声条件下能产生多种模式的振荡和相干振荡，这与生物神经元极其相似，能实现复杂的噪声信号处理。所采用的具有不同频带的多通道突触后电位滤波器，能使一些突触后电位信号变得平稳。所提出的基于于自适应LMS的BP学习算法克服了尖峰放电信号的瞬态变化特性导致的误差驱动学习算法无法应用的问题。

临床监测技术体现了现代医学与生物工程、电脑技术与新材料的完美结合。医学发展与时代科技进步息息相关，临床监测技术更是现代医学与科技完美结合的载体之一 [1]。既往的监测技术不断改进，无线智能监测和人工智能技术等脱颖而出，应用领域正在逐步扩大，极大地丰富了临床监测的内涵，如传统的血氧测量技术改进为数字化血氧测量技术，通过复杂的信号处理系统，提高对动脉灌注信号获取和静脉噪声隔离的水平，使脉搏氧饱和度监测的抗运动干扰性能以及获取弱灌注条件下信号的能力显著提高；超声可视化技术在围麻醉手术期的应用，让麻醉科医师多了"一只眼睛"，使血管穿刺置管和区域神经阻滞操作又准又快；经食道超声心动图监测使无数患者心脏手术效果得到了及时评估，并发症得到了及时处理；听觉诱发电位指数和脑电双频谱指数在镇静麻醉深度监测中得到广泛应用；机体、器官组织氧供需平衡监测使危重患者的抢救和治疗得到更直接的指导；新型凝血监测技术使临床对凝血功能障碍的判断和处理更为及时准确。同时网络信息化、人工智能(AI)、虚拟现实(VR)技术进入临床监测领域，使监测大数据信息获取和智能化分析更加完善。