目的:建立微种植体支抗精准植入的计算机辅助设计和3D打印系统，准确标定微种植体植入的位置和方向。方法:回顾性选取2019年11月至2021年11月在江南大学附属医院口腔科就诊的15例(共30颗)需行微种植体植入术的患者，其中男6例，女9例，年龄(17.1±6.3)岁。术前患者拍摄锥形束CT(CBCT)，输出采集的DICOM数据格式。对患者术前分析模型进行3D扫描，获取模型扫描的STL文件。通过3Shape Implant Studio软件将CBCT数据和模型数据拟合匹配处理，对导板的厚度、倒凹补偿的量、关键部件套环尺寸等进行设计。使用3D打印机调整尺寸后进行打印。采用助攻法植入微种植体，术后拍摄CBCT，将术前设计与术后结果进行对比。结果:将术后CBCT与设计微种植体的CBCT拟合发现，微种植体与术前设计一致，与邻牙牙根保持安全距离且平行，不损伤上颌窦等部位，术后1、3个月未见微种植体支抗脱落。应用助攻型微种植体支抗3D导板可靠，植入的位置和方向准确，可植入口腔内绝大多数部位。结论:采用计算机辅助设计和3D打印系统制作助攻型微种植体支抗3D导板，可以精准定位微种植体的位置和方向，值得临床推广应用。

目的:研发一种"Lab-in-Shoe"的可穿戴智能鞋步态时空参数分析系统（"Lab-in-Shoe"智能鞋系统），实现足踝损伤患者步态功能障碍的定量评估。方法:通过将惯性传感器和鞋垫式足底压力分布传感器集成于鞋具，构成"Lab-in-Shoe"智能鞋系统的硬件主体。利用惯性传感器的加速度数据积分获得步态空间参数；利用鞋垫式足底压力分布传感器获得足底压力分布数据以及支撑相、摆动相、零速度时刻等步态时间参数和力学参数。招募8名年轻的健康受试者，年龄（25.6±1.3）岁，身高（175.4±2.2）cm。在光学动作捕捉实验室进行步态数据采集，通过比较"Lab-in-Shoe"智能鞋系统与"金标准"Vicon光学动作捕捉系统的步态数据结果，验证智能鞋系统的有效性与可靠性。并对足底压力分布传感器进行传感单元的标定实验，以证明其压力数据的准确性。结果:"Lab-in-Shoe"智能鞋系统可准确获取受试者的步长、步宽、步频、步速、步态相位划分、足底压力分布以及压力中心曲线等核心步态时空参数，并且能够实现步态中的双足位姿复现。通过Bland-Altman图与"金标准"Vicon光学动作捕捉系统进行比较，"Lab-in-Shoe"智能鞋系统在慢速（0.68±0.05）m/s、最适速度（1.10±0.07）m/s和快速（1.40±0.13）m/s 3种行走速度下的步长平均误差为3.12%（范围值为2.76%~4.24%），90%的结果在95%置信区间内，一致性良好。步长参数在慢速、最适速度、快速的组内相关系数（ICC）值分别为0.93、0.917、0.893，可靠性良好。足底压力传感器的多个传感单元标定数据均落在95%的线性回归范围内，相关系数 r=0.949（ P<0.05）。"Lab-in-Shoe"智能鞋系统所采集的足底压力数据整体曲线呈现明显的双峰特性。 结论:自主研发的"Lab-in-Shoe"智能鞋系统能够实现对步态参数的便捷采集和计算，在不同行走速度下各结果参数均具有较好的可靠性与有效性，有助于在临床环境下的大规模步态数据采集。

目的 基于HPLC指纹图谱数据的化学模式识别方法和网络药理学技术,预测石崖茶潜在质量标志物(Q-Marker),为提升其药材质量标准提供参考.方法 建立10批次广西不同产地石崖茶HPLC指纹图谱,对其进行化学模式识别分析,筛选不同批次间差异的主要标志性成分,并进行成分质谱鉴定;通过网络药理学对筛选鉴定出的成分构建"成分-核心靶点-通路"网络,分析预测石崖茶的Q-Marker,基于可测性原则对Q-Marker进行定量测定.结果 不同批次石崖茶指纹图谱共标定出12个共有峰,经化学模式识别,筛选出批次间5个主要差异性成分,分别鉴定为山茶苷A、表儿茶素、儿茶素、槲皮苷、芹菜素.网络药理学分析提示5种差异成分直接相关靶点211个,其映射的KEGG信号通路显著富集在脂质与动脉粥样硬化、内分泌抵抗、甲状腺激素信号通路、人巨细胞病毒感染、卡波西肉瘤相关疱疹病毒感染、癌症的中心碳代谢等,映射的161个信号通路与石崖茶主要功效和现代药理作用密切相关.含量测定结果显示,不同批次石崖茶中山茶苷A、表儿茶素、儿茶素、槲皮苷和芹菜素质量分数分别为41.56～96.90、85.45～101.01、7.39～12.96、5.74～15.22、2.65～12.43 mg·g-1.根据Q-Marker的五原则,初步预测山茶苷A、表儿茶素、儿茶素、槲皮苷、芹菜素为石崖茶的Q-Marker.结论 初步预测了石崖茶的Q-Marker,为其药材质量标准的提升提供参考.

目的 分析结缔组织病(CTD)并发间质性肺疾病(ILD)的风险,构建CTD患者并发ILD风险的预测模型,为此类患者的预防及早期干预提供依据.方法 选取2018年1月至2024年1月在该院住院的208例患者作为研究对象,根据是否并发ILD将患者分为CTD组(82例)和CTD-ILD组(126例).收集所有患者的人口学信息、实验室检查结果及其他相关数据.根据多因素Logistic回归分析结果构建预测CTD患者并发ILD风险的列线图模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线分析列线图模型的预测效能.结果 CTD-ILD组中性粒细胞计数、单核细胞计数、白细胞计数、白细胞介素-6水平、纤维蛋白原水平、铁蛋白水平、D-二聚体水平、中性粒细胞计数/(淋巴细胞计数×血小板计数)、AISI(AISI为中性粒细胞计数×血小板计数×单核细胞计数/淋巴细胞计数)、(白细胞计数-中性粒细胞计数)/淋巴细胞计数水平均高于CTD组,年龄大于CTD组,25羟维生素D、清蛋白水平及男性占比均低于CTD组,差异均有统计学意义(P＜0.05).多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、D-二聚体、铁蛋白、AISI水平升高是CTD患者并发ILD的独立危险因素(P＜0.05).基于多因素Logistic回归分析的4个危险因素构建CTD患者并发ILD风险预测线性模型,ROC曲线下面积为0.831(95％CI:0.777～0.886),灵敏度为67.5％,特异度为89.0％,预测模型判别良好.标定曲线与理想曲线重叠,临床决策曲线显示该模型具有一定的临床应用价值.结论 CTD患者并发ILD的独立影响因素为年龄、D-二聚体、铁蛋白、AISI,并且上述指标是CTD患者并发ILD的预测因子,上述指标所构建的预测模型可为预测CTD患者并发ILD的危险概率提供一种新的、方便的、快速的方法,可指导临床早期干预.

目的:利用卷积神经网络实现基于锥形束CT(cone-beam computed tomography,CBCT)体素数据的牙齿实例分割和牙位标定.方法:本文所提出的牙齿算法包含三个不同的卷积神经网络,网络架构以Resnet为基础模块,首先对CBCT图像进行降采样,然后确定一个包含CBCT图像中所有牙齿的感兴趣区域(region of interest,ROI).通过训练模型,ROI利用一个双分支"编码器-解码器"结构网络,预测输入数据中每个体素所对应的相关空间位置信息,进行聚类后实现牙齿的实例分割.牙位标定则通过另一个多类别分割任务设计的U-Net模型实现.随后,在原始空间分辨率下,训练了一个用于精细分割的U-Net网络,得到牙齿的高分辨率分割结果.本实验收集了 59例带有简单冠修复体及种植体的CBCT数据进行人工标注作为数据库,对牙齿算法的预测结果使用实例Dice相似系数(instance Dice similarity coefficient,IDSC)用来评估牙齿分割结果,使用平均 Dice 相似系数(the average Dice simi-larity coefficient,ADSC)评估牙齿分割及牙位标定的共同结果并进行评定.结果:量化指标显示,IDSC为89.35％,ADSC为84.74％.剔除了带有修复体伪影的数据后生成了有43例样本的数据库,训练网络得到了更优良的性能,IDSC为90.34％,ADSC为87.88％.将得到的结果进行可视化分析,牙齿算法不仅可以清晰地分割出CBCT中牙齿的形态,而且可以对牙齿的分类进行准确的编号.结论:该牙齿算法不仅可以成功实现三维图像的牙齿及修复体分割,还可以准确标定所有恒牙的牙位,具有临床实用性.

目的:建立丝穗金粟兰、宽叶金粟兰、金粟兰3 种不同基原植物的四季风HPLC指纹图谱,并进行化学计量学分析.方法:采用ZORBAX SB-C18(250 mm×4.6 mm,5 μm)色谱柱;以甲醇-0.1%醋酸溶液为流动相,梯度洗脱;流速为0.8 mL/min;检测波长为295 nm;柱温为25℃;进样量为5 μL.建立30 批不同基原四季风的指纹图谱,通过相似度评价、主成分分析、正交偏最小二乘判别分析等化学计量学分析方法对数据进行研究,筛选差异成分.结果:丝穗金粟兰、宽叶金粟兰、金粟兰药材的HPLC指纹图谱中分别标定了 18、10、10 个共有峰,三者确定 4 个共有峰,其中 2 号色谱峰为迷迭香酸.经主成分分析、正交偏最小二乘判别分析发现四季风样品按来源明显聚集为 3组,3 组样品间差异标志成分共有 3 个.结论:该研究建立的方法可有效区分 3 种不同来源四季风,为四季风的质量评价和鉴定提供了参考.

目的 研制乙型肝炎病毒(HBV)基因B型及基因C型两种国家标准品.方法 收集我国不同地区的HBV感染者血浆样品,经HBV五项、DNA病毒检测,从中筛选出11份基因分型标准品候选品样品.经HBV序列测定,进化树分析,初步确定2份样品分别为HBV B型及C型标准品候选品.分别将2份候选品离心、分装后,进行HBV基因分型验证测定,并进行定量的协作标定测定.结果 确认筛选出HBV基因B型及基因C型标准品,其HBV DNA浓度分别为4.67×107 IU/mL(CV为3.6%)及3.66×108 IU/mL(CV为2.9%).装量检查,大于0.5 mL/支,符合规定.均匀性检查,两者P值分别为0.428(F值为1.140)及0.420(F值为1.173),分装的标准品支与支之间浓度均匀无差异.将两种标准品在不同方式保存(反复冻融、4℃保存、室温及37℃放置)后,测定结果与-80℃保存样品测定结果相比较,绝对偏差均在±0.2的范围内,方差分析P值均大于0.1;另外,-20℃保存12个月后与-80℃保存样品两者测定数据分析,B型P值为0.237(F值为1.934)、C型P值为0.173(F值为2.737),P值均大于0.1,稳定性验证符合规定.结论 制备了HBV基因B型及基因C型两种国家标准品,为我国HBV基因分型试剂的质量控制和标准化提供了依据.

目的 构建采自临床的 2D-3D医学图像配准数据集,是实现各种学习算法应用于实际医疗的重要环节.然而临床数据的获取过程中存在多种不确定因素,致使数据集的标定结果需要分析和评价.本文对采自胸主动脉腔内修复术的一组X线和CT图像的几组标定数据进行分析和评价,并确定正确标定结果.方法 分别采用相似性度量法和投影距离误差法对标定结果进行分析和评价.选用相似性准则,计算CT图像生成的二维数字放射重建图像和X线图像的相似性,相似程度越高,对应的标定值越接近真实值.读取X线图像中的标记物影像位置作为参考位置;将计算得到的CT图像中标记物位置在X线图像上投影,得到投影位置;计算参考位置和投影位置的距离,距离值越小,对应的标定值越接近真实值.结果 提供的几组标定数据,在比较数字放射重建图像和X线图像相似性方面,相似度接近,没有明显指向性;而投影距离误差法的分析结果指向性明显,能够定量描述标定结果的优劣.主要原因在于各组标定值之间差别不突出;生成的数字放射重建图像和X线图像之间模态差异较大等.结论 投影距离误差法是评价2D-3D医学图像配准数据集标定结果的有效手段.另外,若提供的标定结果计算数据差异明显,或者可以提供高质量的数字放射重建图像时,相似性度量法也是评价标定结果的可选途径.

舌诊是中医辨治疫病的重要客观依据.本研究将舌象APP应用于新型冠状病毒肺炎患者的舌象特征观察,以了解其在疫情环境下的适用性,助力中医药诊治传染病工作.通过实践发现,舌象APP让医生能够较便捷、迅速、灵活地客观采集患者舌象,通过舌象特征数据分析能够一定程度上客观反映新冠肺炎的舌象特征一般规律.舌象APP所采集舌象信息提示新冠肺炎患者舌色以红色为主,苔色多苔白、苔黄或黄白相兼,苔厚、苔腻患者较多.通过此次舌象APP的实践应用,反映出一些问题:①舌象APP对舌形、舌苔判断重复性较差,如APP对相同舌图分析结果中舌胖瘦不一致率高达(62.96%);②舌象APP分析指标仍以定性指标为主,区分度较差,未能很好地进一步反映不同年龄、性别、疾病分型及不同发病时间段的舌象差异及规律;③舌象APP所采集舌象特征指标不全,缺乏舌象光泽度(如舌暗)、舌态等信息.本研究启示,应充分结合现代先进科学技术,通过录制舌象短视频、定性指标定量化、全面采集舌象特征指标、加强舌象特征标定等改进措施,促进舌象APP的迭代升级,更好助力于中医防治疫病工作.

目的 建立"蒂达"类藏药川西獐牙菜的HPLC指纹图谱,并结合化学计量学分析进行常用"蒂达"类藏药川西獐牙菜药材的质量分析.方法 采用Waters SunFireC18柱(4.6 mm×250 mm,5 μm),以甲醇-水(含0.05％磷酸)为流动相,进行梯度洗脱,流速1.0 mL·min-1,检测波长254 nm,柱温30℃.对不同来源和不同批次的川西獐牙菜进行指纹图谱测定,并通过化学计量学系统解决方案软件(ChemPattern2017版)对结果进行处理分析.结果 14批次川西獐牙菜药材与生成对照指纹图谱的相似度在0.923～1.000,具有较好的一致性.标定了 22个共有峰,并对其中9个峰进行了指认,分别为马钱苷酸、獐芽菜苦苷、龙胆苦苷、当药苷、芒果苷、异荭草素、当药醇苷、1,8-二羟基-3,7-二甲氧基(岫)酮、8-O-β-D-吡喃葡萄糖-1,3,5-三羟基(血)酮.主成分分析提取出3个主成分进行综合评价,可以反映样品数据中的绝大部分信息.聚类分析将样品分为2类,采集于青海地区的样品S01、S02、S04～S13聚为一组,采集于四川、西藏地区的样品S03、S14聚为一组.结论 该方法科学、准确且简便易行,方法精密度、稳定性和重复性良好,专属性强,可以作为常用"蒂达"类藏药川西獐牙菜的质量控制方法.