作物的茎秆由细胞-组织-器官等多尺度结构构成,维管束是茎秆的主要机械支持组织,细胞是最基本的力学承载单元,细胞的力学性能取决于细胞壁的力学性能和细胞的形态结构.细胞壁的结构特征(微纤丝角、晶体尺寸等)逐级影响到细胞、维管束和茎秆的力学性能,对细胞壁结构特征的研究可以为培育抗倒伏性状良好的品种提供参考.本文以甘蔗(Sac-charum officinarum)品种'桂糖49号'为研究对象,采用X射线衍射技术检测甘蔗茎秆维管束厚壁细胞壁微纤丝角,分析微纤丝角和晶体尺寸对甘蔗茎秆维管束力学性能的影响,以揭示甘蔗超微结构与宏观力学性能之间的内在关系.研究结果表明,在茎秆横断面上,从蔗皮到蔗芯厚壁细胞的细胞壁微纤丝角呈增大的趋势;沿茎秆纵向从基部、中部到梢部的厚壁细胞的细胞壁微纤丝角的变化不明显.茎秆单根维管束的拉伸弹性模量与微纤丝角呈负相关,相关系数r=-0.655;与纤维素晶体尺寸呈正相关,相关系数r=0.604.单根维管束的拉伸强度差异的43％是由微纤丝角引起的.

针对糖尿病视网膜病变(DR)分割任务中病变区域多尺度特征难以学习、边界模糊等问题,提出一种改进的U型多病变分割模型DDAPNet.首先,对DR图像进行Patch处理,使模型更好地捕捉病变的局部特征;其次在主干特征提取后引入重新设计的密集空洞注意力金字塔(DDAP)模块,扩大感受野,解决病变边界模糊问题;同时采用金字塔切分注意力进行特征增强,然后将二者进行特征融合;最后在跳跃连接中嵌入改进的残差注意力模块,降低浅层冗余信息的干扰.在数据集和医院真实数据集上进行联合验证,实验结果表明,相较于基础模型,DDAPNet模型对微动脉瘤、出血点、软渗出DDR物和硬渗出物的分割在Dice系数上分别提高了4.31%、2.52%、3.39%、4.29%,在mIoU上分别提高了1.80%、2.24%、4.28%、1.98%.该模型对病灶边缘的分割更为连续和平滑,有效提升了软渗出物等视网膜病变的分割性能.

目的 青少年特发性脊柱侧弯(adolescent idiopathic scoliosis,AIS)是危害青少年健康的常见疾病之一.临床上,X线图像Cobb角测量法是评估患者脊柱侧凸严重程度的"金标准".由于X线图像中肋骨和骨盆阴影重叠以及椎骨形态差异等因素影响,人工测量在寻找关键点时步骤复杂且耗时长,快速且准确的Cobb角自动测量方法具有重要临床应用价值.现有深度学习方法中基于分割的方法易受图像质量影响;基于关键点检测方法过于关注局部特征提取导致定位不准确等问题.为此,本文提出了一种以椎骨为中心的标志点检测方法,来实现脊柱侧弯Cobb角自动估计算法.方法 构建一种基于融合多尺度和注意力机制M型椎骨检测网络(multi-scale attention M-shaped network,MSAM-Net).首先,使用多尺度金字塔拆分注意力(multi-scale pyramids squeeze attention,MPSA)模块和注意力特征融合(attentional feature fusion,AFF)模块提取椎骨特征和上下文信息,然后,根据椎体中心和角偏移量定位4个角标志点,以在脊柱侧弯评估任务中提高椎骨标志点检测的性能,进而实现近胸段、主胸段和胸腰段曲线的Cobb角估计.结果 为了评估Cobb角估计与真实侧弯角度之间的偏差程度,本研究算法基于AASCE MICCAI 2019挑战赛数据集,使用4种指标对Cobb角精度进行评估,分别是对称平均绝对百分比误差(symmetric mean absolute percentage error,SMAPE)、欧氏距离(Euclidean distance,ED)、曼哈顿距离(Manhattan distance,MD)和切比雪夫距离(Chebyshev distance,CD).测试得到SMAPE为9.39％,ED为4.18;MD为5.92;CD为5.34.与基于分割和检测的5种深度学习方法进行对比,实现更好的Cobb角测量结果.结论 本研究可以准确识别和定位X线图像中椎骨,帮助医生测量AIS患者的Cobb角,为临床AIS诊断、手术计划和脊柱健康分析提供决策支持.

提出一种改进的U-Net模型(CAMU-Net),以达到精准分割视网膜血管的目的.CAMU-Net模型通过添加残差增强模块来提取区域特征中的重要信息,增强模型对区域特征的了解;通过添加特征细化模块来促进特征的提取,提高新模型的全局特征收集能力;通过添加通道注意力机制模块来捕捉图像特征,精确分割结果;通过引入多尺度特征融合结构来提升模型感知目标边界等细节的能力.在DRIVE数据集上进行消融实验,得出各模块的实际效果,验证各模块对于本模型视网膜血管分割各方面提升的作用;在DRIVE和STARE数据集上和其他主流网络模型进行对比分析,结果表明CAMU-Net模型优于其他模型.

专家引言：上海交通大学医学院附属新华医院汪登斌教授指出，近年来，复旦大学附属肿瘤医院顾雅佳教授团队围绕乳腺癌诊治相关的影像研究，深耕影像组学与深度学习领域。他们聚焦于乳腺影像新技术、新方法及跨尺度融合数据挖掘的研究。作为乳腺多学科团队重要的一分子，该团队持续进行深度交流，积极推进多学科医工交叉合作，在乳腺癌的精准影像诊断上取得了一系列的研究成果，助力大数据时代下肿瘤影像的精准诊疗，为进一步推动临床应用转化夯实基础。顾雅佳教授团队围绕三阴性乳腺癌复旦分型，实现MRI组学的无创分型诊断，并挖掘模型背后的生物学科解释性；围绕关键基因及分子的可视化，通过影像组学实现无创预测并关联多组学数据验证，探索潜在治疗靶点；针对新辅助疗效的精准预测，创新性融合影像组学和体细胞突变特征，构建新辅助化疗的病理完全缓解的预测模型，并探究高频基因突变与耐药事件之间的关联。同济大学医学院同济医院王培军教授指出，以影像为主导的跨尺度多组学研究，以多组学为驱动，为乳腺肿瘤的演进发展提供影像学依据，是大数据时代下乳腺肿瘤影像研究的新方向。顾雅佳教授团队探寻影像肿瘤内异质性的潜在治疗策略，挖掘基于宏观影像对分子靶点可视化的关键特征，并创新性将热门的MRI组学与突细胞突变特征相融合构建新辅助化疗的疗效预测模型，在精准分型和关键分子的可视化基础上，指导乳腺癌的精准诊疗，为临床转化提供了新的前景。

恶性肿瘤对人类生命健康构成了巨大威胁。在全球范围内，恶性肿瘤已经成为世界人口的主要死因之一，据世界卫生组织统计，2020年全球近1/6的死亡是由恶性肿瘤导致的。中国的恶性肿瘤负担也在日益增加，随着人口老龄化和生活方式的改变，中国恶性肿瘤的发病率和死亡率逐渐增加，恶性肿瘤逐渐成为中国的主要死因之一。开发有效的诊疗手段对降低我国恶性肿瘤负担具有重要意义。多年来各种研究集中于利用肿瘤的生物化学特性诊断和治疗肿瘤，但这并不能完全解决肿瘤临床诊疗的诸多难题。随着生物力学和力学生物学与肿瘤学的交叉研究不断深入，力学因素逐渐成为备受关注的肿瘤新特征，调控肿瘤发生发展并有望成为肿瘤诊疗的新靶点。目前，许多临床医师对肿瘤的力学特征尚缺乏深入了解，也未完全掌握其在诊疗中的潜在价值。鉴于此，本文通过总结国内外相关研究，提出并系统性地介绍了肿瘤力医学这一概念，从肿瘤生物力学、肿瘤力生物学、肿瘤力诊断学和肿瘤力治疗学四个方面系统性地阐述肿瘤的多尺度力学特征及其对肿瘤生物学行为的影响，探讨力学特征在肿瘤诊疗中的潜在应用，旨在为肿瘤诊疗提供新的研究视角和解决方案。

目的:基于"肺与大肠相表里"探讨哮喘患儿的肠道菌群特征，为"肺-肠轴"研究提供试验依据。方法:基于16S rDNA高通量测序技术对2018年1月-2018年4月上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心、同济大学附属东方医院的30例哮喘患儿及28例健康儿童的粪便样本进行测序，运用主成分分析(PCA)、LEfSe分析、线性判别(LDA）分析、非度量多维尺度（NMDS)分析等统计学方法分析哮喘患儿差异肠道菌群特征。结果:哮喘组肠道菌群操作分类单元(OTU）数目[(141.96±27.42)比(164.54±50.58)， P＝0.048]、Shannon指数[(2.49±0.51）比（2.80±0.56)， P＝0.044]低于健康儿童组，Simpson指数[(0.18±0.06)比（0.13±0.07)， P＝0.010]高于健康儿童组。哮喘组肠道菌群丰度较健康儿童组降低，但差异无统计学意义( P>0.05)。哮喘组与健康儿童组细菌丰度存在差异，可能与哮喘存在一定的相关性。 结论:哮喘儿童存在肠道菌群失调，使从肠道菌群方向治疗哮喘成为可能，也为从肠道菌群层面研究肺-肠关系提供参考。

目的:应用基于独立成分分析的动态功能连接（dFC）分析方法探讨神经精神性红斑狼疮（NPSLE）患者脑功能连接的动态特征异常及其与临床指标的相关性。方法:前瞻性收集2018年7月至2019年9月郑州大学第一附属医院确诊的NPSLE女性患者临床和影像资料，并记录患者的补体C3、C4、CH50水平、糖皮质激素泼尼松用量、疾病活动指数（SLEDAI）评分和损害指数（SDI）评分。同期收集年龄、性别相匹配的健康对照（HC）。所有被试均行静息态功能MRI（rs-fMRI）检查。使用GIFT软件对MRI数据进行空间组独立成分分析并挑选出29个独立成分（IC）作为内在连接网络；使用滑动时间窗技术进行dFC分析得到5个功能连接状态（state）及dFC指标（时间分数、平均停留时间、转换次数）。采用两独立样本 t检验计算不同状态内功能连接的组间差异，采用Mann-Whitney U检验计算dFC指标的组间差异，采用Spearman相关分析计算NPSLE组的dFC指标与临床资料的相关性。 结果:共入组45例NPSLE患者和35名HC，两组在年龄、受教育程度上差异均无统计学意义（ t=-0.327、-0.460， P>0.05）。在state4弱连接中，NPSLE组与HC组相比，时间分数增大，平均停留时间增多，差异均有统计学意义（ Z=-2.496、-2.462， P<0.05）；在state3强连接中，NPSLE组与HC组相比，小脑后叶脑区（IC39）与基底节脑区（IC10）之间功能连接（FC）增强（ t=-5.201， P<0.05），小脑后叶脑区（IC39）与颞叶脑区（IC5）、颞叶脑区（IC7）、顶上小叶脑区（IC65）（ t=4.212、5.572、4.415， P<0.05）、中央旁小叶脑区（IC12）与后扣带回脑区（IC15）之间FC减弱（ t=3.893， P<0.05）。NPSLE患者的SDI评分与state1、state3强连接状态的时间分数及平均停留时间均呈负相关（ P<0.05），SLEDAI评分与state1、state2强连接状态的时间分数、平均停留时间均呈负相关（ P<0.05），SDI及SLEDAI分别与state4弱连接状态的时间分数、平均停留时间均呈正相关（ P<0.05）。NPSLE患者的血清补体C3、C4、CH50水平分别与转换次数呈正相关（ r=0.428、0.354、0.385， P<0.05）；糖皮质激素泼尼松用量与转换次数呈负相关（ r=-0.466， P=0.001）。验证分析可有效重复实验结果。 结论:基于独立成分分析的dFC方法能够在更短的时间尺度上有效识别NPSLE患者脑功能连接的变化，为进一步探索NPSLE认知障碍的神经影像学机制提供新的视角。

熵，这一原本热力学概念被引入功能磁共振成像（fMRI）中，用于度量时间尺度上的规律性和不可预测性。时域功能熵和功能连接之间存在负的时空线性相关，被认为是大脑处理信息能力的重要指标，能提供区域灌注、低频波动幅度所不能提供的信息。作为大脑功能信号的一项基本特征，fMRI的时域功能熵已用于揭示意识、衰老等生理和病理状态（如阿尔茨海默病、精神分裂症、重度抑郁症、自闭症谱系障碍、成瘾和多发性硬化等疾病），为认识脑疾病提供了新的利器。本篇文章从fMRI时域功能熵及其分析技术的优势及局限性、生理基础及意义、临床应用和未来方向几个方面进行描述，以期能为相关专业领域的同道们进一步了解功能熵提供帮助。

目的:初步分析卒中患者神经肌肉功能耦合(FCMC)的多尺度特征，并探讨其在运动功能评估中的作用。方法:前瞻性纳入2018年1—3月解放军总医院第一医学中心神经外科医学部收治的发病后右上肢偏瘫的卒中患者( n＝8，卒中组)以及健康人( n＝8，健康对照组)作为受试者。对受试者进行右上肢恒定握力试验，通过复杂多尺度一致性(CMSC)分析方法对同步采集的多通道脑电和肌电信号进行分析；采用一致性显著性阈值计算方法计算20个时间尺度下的显著面积指标，并采用双因素重复测量的方差分析比较卒中组与健康对照组显著面积指标的差异。采用皮尔逊相关性分析方法验证卒中组患者多尺度FCMC显著面积指标与右上肢上田敏量表评级的相关性。 结果:与健康对照组比较，卒中组在不同时间尺度和频率范围内的CMSC值大多较低，且CMSC高值通常出现在高频段(45～60 Hz)。在<1 Hz的低频率范围内，6/8的健康对照组在时间尺度10左右出现CMSC较高值，而5/8的卒中组在此处的CMSC值相对较低。双因素重复测量的方差分析结果显示，卒中组与健康对照组显著面积的差异具有统计学意义( F组间＝14.20， P组间＝0.007； F时间尺度＝14.35， P时间尺度<0.001； F交互作用＝13.29， P交互作用<0.001)；与健康对照组比较，卒中组在时间尺度9、10、11和12上的显著面积均较低(均 P<0.05)。皮尔逊相关性分析结果显示，在时间尺度分别为9( r＝0.74, P＝0.032)、10( r＝0.62, P＝0.021)及12( r＝0.71, P＝0.030)时，卒中组的多尺度FCMC显著面积指标与上田敏量表评级呈正相关。 结论:初步分析发现，卒中后存在多尺度FCMC现象，且尺度特征较健康人改变，其中特定尺度的FCMC特征指标有望应用于卒中患者运动状态的临床评估。