研究都市圈生态系统服务权衡协同关系对城镇空间扩张的响应,对区域城镇空间格局优化和高质量发展具有重要意义.本研究以广佛都市圈为研究区域,基于2000-2020年土地利用数据及自然生态环境等相关数据,选取景观格局指数测度城镇空间的规模、分布、形态维度的扩张特征,利用InVEST模型计算降温服务、生境质量、自然游憩和水源涵养4项主要生态系统服务,采用耦合协调度模型量化多元生态系统服务间的权衡协同关系,并通过多尺度地理加权回归模型探究其对城镇空间多维扩张的响应.结果表明:2000-2020年,广佛都市圈城镇用地规模持续增加,且2010-2020年间的增速加快,中心区城镇用地平均斑块面积增加和东北部小斑块的城镇用地增加,都市圈由"双中心"向"单中心"演化.广佛都市圈城镇用地斑块间距离较小,分布较为紧凑,新增城镇用地间距离较小,但近年来逐渐增大.城镇用地斑块形态整体较规整,复杂度较小,新增城镇用地的形态复杂度逐渐增加.广佛都市圈生态系统服务权衡协同关系变动较为剧烈,协同关系减少,权衡关系增加,且极度权衡关系逐渐占主导地位.广佛都市圈生态系统服务协同对城镇用地规模变化的响应最剧烈且具有空间异质性,对城镇用地分布和形态变化的响应存在阶段性差异.

目的:探讨中老年体检者健康状况测度及相关影响因素。方法:采用便利抽样法选取2018年6月至2019年7月在聊城市第三人民医院进行健康体检的中老年受检者1 120例，通过问卷调查与健康体检收集体检者基本资料、自评健康状况、生理健康状况及心理健康状况。采用单因素和多因素分析影响中老年体检者健康状况的相关因素。结果:本组1 120例中老年体检者中，322例(28.75%)自评健康状况良好，798例(71.25%)自评健康状况较差；339例(30.27%)生理健康状况良好，781例(69.73%)生理健康状况较差；746例(66.61%)心理健康状况良好，374例(33.39%)心理健康状况较差。单因素分析显示：性别、年龄、文化程度、居住地、空巢居住、吸烟、饮酒、饮食习惯、体育锻炼、睡眠时间、睡眠质量、既往体检均是影响中老年体检者自评健康状况的相关因素(均 P<0.05)，年龄、文化程度、婚姻状况、居住地、空巢居住、收入、吸烟、饮酒、饮食习惯、体育锻炼、睡眠质量、既往体检及子女经济支持是影响中老年体检者生理健康状况的相关因素( P<0.05)，性别、年龄、婚姻状况、居住地、空巢居住、收入、吸烟、饮酒、饮食习惯、体育锻炼、睡眠时间、睡眠质量及照顾孙辈是影响中老年体检者心理健康状况的相关因素( P<0.05)；多因素分析显示：年龄、饮酒、体育锻炼及既往体检是影响中老年体检者自评健康状况的独立因素( P<0.05)，年龄、居住地、饮食习惯及子女经济支持是影响中老年体检者生理健康状况的独立因素( P<0.05)，婚姻状况、饮酒、空巢居住及照顾孙辈是影响中老年体检者心理健康状况的独立因素( P<0.05)。 结论:本研究中的中老年体检者健康状况处于较低水平；年龄、饮酒、体育锻炼及既往体检是影响中老年体检者自评健康状况的独立因素，年龄、居住地、饮食习惯及子女经济支持是影响中老年体检者生理健康状况的独立因素，婚姻状况、饮酒、空巢居住及照顾孙辈是影响中老年体检者心理健康状况的独立因素。

目的:研究基于聚类的多Atlas分割方法对正常组织感兴趣区分割的改善，以达到更好的危及器官的勾画效果。方法:选取2019—2020年浙江省肿瘤医院已完成治疗的100例宫颈癌患者的CT图像作为Atlas图谱库。按照危及器官（膀胱、直肠和外轮廓）的体积特征参数作为测度，利用k均值聚类（k-means）算法将Atlas图谱库划分成若干子集。将待分割图像匹配到相对应的图谱库中进行多Atlas分割。使用相似性系数（DSC）对分割结果进行评价分析。结果:以30例患者作为测试组，比较了不同聚类方法所生成的子图谱库对图像分割结果的改进。相较于一般多Atlas分割，聚类多Atlas分割方法能显著提高膀胱（DSC为0.83±0.09∶0.69±0.15， P<0.001和直肠（DSC为0.7±0.07∶0.56±0.16， P<0.001）的分割准确性，但左、右双侧股骨头（0.92±0.04、0.91±0.02）和骨髓（0.91±0.06）的差异无统计学意义。并且聚类多Atlas分割方法平均分割时间短于一般多Atlas分割方法（2.7∶6.3 min）。 结论:聚类多Atlas分割方法不但会减少与待分割图像配准的Atlas图像个数，而且预期能提高分割效果，并获得较高的准确率。

目的:探讨能谱CT影像组学特征在鉴别肺癌结节与炎性结节中的价值。方法:回顾性分析在苏州大学附属第一医院接受肺部能谱CT扫描的96例肺癌结节和45例炎性结节患者的资料。按照2∶1的比例随机分配为训练组（肺癌结节64例，炎性结节30例）和验证组（肺癌结节32例，炎性结节15例）。利用MaZda软件对训练组动脉期和静脉期70 keV单能量图像进行影像组学特征提取。采用费希尔参数法（Fisher）、分类错误率联合平均相关系数法（POE+ACC）和相关信息测度法（MI）对提取的特征进行筛选，得到3组最优特征子集。然后用线性（LDA）和非线性判别分析法（NDA）对最优特征子集进行分析，计算其鉴别肺癌结节和炎性结节的受试者操作特征（ROC）曲线下面积（AUC）、准确率、灵敏度、特异度、精准率和F1分数。利用人工神经网络（ANN）建立预测模型，并对验证组两种病变进行鉴别。使用Delong检验比较不同的最优特征子集AUC的差异。结果:在动脉期，MI-NDA法选择的最优特征子集鉴别训练组肺癌结节和炎性结节的AUC最高，为0.888（95%可信区间0.806~0.943），其准确率、灵敏度和特异度分别为88.3%、87.5%和90.0%。MI-NDA法与Fisher-NDA、（POE+ACC）-NDA法的AUC差异无统计学意义（ Z=1.941， P=0.052； Z=1.683， P=0.092）。在静脉期，（POE+ACC）-NDA法选择的最优特征子集的AUC最高，为0.846（95%可信区间0.757~0.912），其准确率、灵敏度和特异度分别为87.2%、92.2%和76.7%。（POE+ACC）-NDA与MI-NDA的AUC差异无统计学意义（ Z=1.354， P=0.18），而与Fisher-NDA的AUC差异有统计学意义（ Z=2.423， P=0.015）。MI-NDA法选择的动脉期最优特征子集在训练组和验证组的AUC最高，分别为0.888（95%可信区间0.806~0.943）和0.871（95%可信区间0.741~0.951）。 结论:能谱CT影像组学定量特征可用于鉴别肺癌结节与炎性结节，具有较高的诊断价值。

目的:探讨CT影像组学定量特征在预测肺癌表皮生长因子受体（EGFR）突变中的价值。方法:回顾性分析2013年9月至2018年10月在苏州大学附属第一医院确诊的144例有EGFR基因检测结果的肺癌患者的资料，男75例、女69例，中位年龄54（25~68）岁。其中，EGFR突变型81例，男39例、女42例，中位年龄52（25~64）岁；EGFR野生型63例，男36例、女27例，中位年龄56（32~68）岁。按照2∶1的比例随机分配为训练组和验证组。利用MaZda软件提取影像组学特征包括灰度直方图（GLH）、绝对梯度（GRA）、灰度共生矩阵（GLCM）、灰度游程矩阵（GLRLM）、自回归模型（ARM）和小波变换（WAV）等特征。采用费希尔参数法（Fisher）、分类错误率联合平均相关系数法（POE+ACC）和相关信息测度法（MI）3种特征选择方法对提取的定量特征进行筛选，分别选择10个相关的最优特征，得到最优特征子集。然后用线性判别分析法（LDA）和非线性判别分析法（NDA）对三组最优特征子集进行分析，计算出其鉴别肺癌EGFR突变型与野生型的准确度、敏感度和特异度，利用人工神经网络（ANN）对训练组准确度最高的最优特征子集建立预测模型，并利用建立的预测模型，对验证组肺癌EGFR突变型与野生型进行鉴别诊断。结果:MaZda软件提取训练组肺癌EGFR突变型与野生型图像定量特征，一共301个。Fisher-NDA和（POE+ACC）-NDA法选择的最优特征子集鉴别肺癌EGFR突变型与野生型的准确度最高，为93.8%。Fisher-NDA法最优特征子集预测模型鉴别验证组中肺癌EGFR突变型与野生型的准确度、敏感度和特异度分别为83.3%、86.7%和77.8%。结论:CT影像组学最优特征子集在预测肺癌EGFR突变中有较高的准确度，为预测肺癌基因表达提供了一种新的方法。

目的:提出基于结构信息和直觉模糊集的图像相似度测度法，并对放疗计划定位CT图与CBCT图进行相似性测度以客观定量衡量摆位误差。方法:选取鼻咽癌和盆腔部肿瘤患者各1例，提取其计划CT图像及CBCT图像，在鼻咽癌患者横截面与矢状面、盆腔部患者横截面与冠状面上，人为模拟了5种不同程度的摆位误差，同时运用相关系数、均方误差、图像联合熵、互信息以及本文相似度测度法对误差进行比较测量。结果:5种方法都可以在一定程度上描述误差。对比其他方法，相似度测度法随着误差增大表现出更强烈的变化趋势：鼻咽癌横截面5种误差递增结果归一化后为0.553、0.683、1.055、1.995、5.151，矢状面为1.171、1.618、1.962、1.790、3.572；而其他方法结果归一化后为0~2间，且同一方法不同误差的结果变化较小。另外，该方法对软组织误差更敏感。结论:基于结构信息和直觉模糊集的图像相似度测度法衡量结果与人眼感知更一致，可一定程度上客观量化了包括骨性标记与软组织的误差，其反映的软组织偏差对个体化精准放疗有意义。

目的:基于文献计量研究将现有临床专业学位研究生教育质量的关键问题指标进行系统梳理与聚类，以期构建出集科学性、合理性和代表性为一体的多维质量评估指标体系，为评估我国临床专业研究生教育提供科学测度工具。方法:通过挖掘UCINET6网络分析集成软件及其包括的一维与二维数据分析NetDraw程序的相关功能，实现社会网络分析法（social network analysis，SNA）对临床专业学位研究生教育质量问题集的萃取与聚类。结果:构建出三级维度评价指标体系，一级维度为能力考核、教学体系、教学质量保障体系、专业认知与从业前景、考核评估体系和组织；把脉并诊断出临床医学专业研究生教育质量的8个关键问题。结论:临床研究生教育质量评价指标体系是教育质量提高的有效测评工具，基于多维视角，将关键问题作为优先干预的重点领域，为保障2020至2025专业研究生教育发展工作提供有效的循证依据。

目的:评价上海市居民健康状况，测算健康期望寿命，分析影响居民健康相关因素，为卫生决策提供有力的信息和依据。方法:采用多阶段分层随机抽样方法随机抽取上海市≥18岁户籍居民作为调查对象，采用WHO在世界健康调查中使用的自评健康调查问卷，进行居民自评健康状况调查。应用CHOHT模型校正自评健康调查数据，获得人群自报伤残测度，结合上海市居民出生、死亡和人口资料编制人口寿命表计算期望寿命，采用Sullivan法测算居民健康期望寿命。结果:2017年上海市≥18岁成年人自评伤残测度为0.25，女性（0.28）高于男性（0.23）；≥18岁成年人期望寿命为65.76岁，女性（68.22岁）高于男性（63.39岁）；≥18岁成年人健康期望寿命为47.99岁，男性（49.05岁）高于女性（47.14岁）；健康期望寿命在期望寿命中的比例随年龄增加逐渐降低，18岁组居民健康期望寿命占期望寿命比例为72.97%，至85岁组仅为39.00%。结论:上海市成年人男性健康水平高于女性，随着年龄增加健康期望寿命损失占期望寿命的比例越来越高。应重视提高女性、老龄等人群的生存质量，提升对影响居民寿命质量的慢性病等重大疾病防控，加强重点人群的长期照护及健康支持体系，提升居民健康水平和生活质量。

结构协变分析技术通过计算人群水平脑区间形态学影像指标的协变关系来反映脑网络化组织模式。相比其他脑网络影像技术，结构协变网络以更稳定的测量值反映长时间尺度上的脑网络属性，适合用于描述脑发育、老化内在属性及环境和疾病慢性状态对脑的外在影响，为脑连接影像领域贡献新的测度指标。本文综述了结构协变网络的基本原理、方法策略及其在正常和疾病脑研究中的应用。

随着高通量测序技术的发展，组学研究中获得的高维海量数据对统计分析提出了新的要求。在此情况下，传统的单个假设检验理论不再适用，多重假设检验问题日益得到重视。本文着重介绍多重假设检验中常用的3种错误测度——总体/族错误率(FWER)、错误发现率(FDR)和阳性错误发现率(pFDR)及其控制过程在放射生物组学数据分析中的应用，以期为放射生物学数据的统计分析提供参考。