目的 利用精益六西格玛(lean six sigma,LSS)管理中的界定、测量、分析、改进和控制(define,measure,analyze,improve,control;DMAIC)模型,优化妊娠合并脑血管病患者就医流程,提高患者就医效率,保障母婴安全.方法 2021年12月,首都医科大学附属北京天坛医院根据DMAIC模型,对危重孕产妇的就诊流程进行优化:梳理就诊流程,明确到院—医嘱开立、采血—送检、医嘱开立—影像学检查为院内延误的关键环节,对上述环节进行流程跟踪及分析,找出延误原因,并采取改进措施,优化流程.本研究回顾性纳入流程优化前(2019年1月—2021年12月)的妊娠合并脑血管病患者为优化前组,流程优化后(2022年1月—2023年12月)的患者为优化后组.比较两组患者就诊流程中的到院—医嘱开立、采血—送检、医嘱开立—影像学检查、到院—办理住院的时间.结果 急诊就诊流程优化后,妊娠合并脑血管病患者的总体就诊效率提高.到院—医嘱开立[24.0(13.5～38.5)min vs.39.0(17.5～98.0)min,P=0.027]、医嘱开立—影像学检查[48.0(10.0～73.0)min vs.65.5(22.7～90.7)min,P=0.025]以及到院—办理入院总时间[120.0(93.0～149.0)min vs.218.0(123.0～382.7)min,P＜0.001]均较优化前缩短,差异有统计学意义;采血—送检时间有缩短趋势,但优化前后差异无统计学意义.结论 使用DMAIC模型能够明确流程优化的关键环节,优化妊娠合并脑血管病患者的急诊就诊流程.

目的 研究人工智能医学影像辅助诊断系统对肺磨玻璃结节(GGN)良恶性及判断病理成份的临床应用价值.方法 从行胸部CT检查发现GGN的患者中随机选取符合条件的44例纳入研究.根据病理结果分成腺癌组GGN与炎性病变组GGN,然后根据贴壁成份的占比不同将腺癌组GGN分成高占比组和低占比组,记录2组测量参数(包括病灶长径、平均CT值、CT值标准差、紧凑度、球形度及患者年龄).采用SPSS 20.0软件统计分析2组间差异,对有统计学意义的定量参数进行受试者工作特征曲线(ROC)分析,评价各测量参数鉴别良恶性GGN及判断恶性GGN病理成分的能力,同时根据最大约登指数(YI)计算该测量参数的最佳诊断阈值,获得曲线下面积(AUC)、敏感度和特异度,P＜0.05被认为差异具有统计学意义;最后根据二元Logistic回归模型得出鉴别良恶性GGN及判断恶性GGN组织成分的独立危险因素.结果 ①在腺癌组GGN与炎性病变组GGN测量数据对比中,腺癌组GGN病灶长径、平均CT值、CT值标准差大于炎性病变组GGN(P＜0.05),腺癌组GGN紧凑度、球形度均小于炎性病变组GGN(P＜0.05),而2组GGN患者年龄差异无统计学意义(P＞0.05).②在高占比腺癌组GGN和低占比腺癌组GGN测量数据对比中,仅发现高占比腺癌组GGN平均CT值小于低占比腺癌组GGN(P＜0.05),其他无差异.③二元Logistic回归模型分析显示,鉴别腺癌GGN与炎症GGN的独立因素为病灶长径;鉴别高占比腺癌GGN和低占比腺癌GGN的独立因素为平均CT值.结论 基于人工智能医学影像辅助诊断系统CT特征定量分析有助于鉴别良恶性GGN,以各项指标联合诊断的效能最佳;但在判断恶性GGN的病理成份方面能力有限,但仍需结合临床其他各项指标进行综合判断才能做出更准确的诊断.人工智能医学影像辅助诊断系统对GGN良恶性及判断病理成份有较大的临床应用价值,以各项指标联合诊断的效能最佳.

目的 探讨定量CT(QCT,quantitative CT)与MRQ-Dixon序列测量小鼠肝脏脂肪含量的可行性研究.方法 本研究采用高脂饮食诱导的肥胖(Diet-induced obesity,DIO)的小鼠动物模型,6周龄C57BL/6小鼠30只,随机分成三组,每组10只,第一组给予普通饲料饲养40周,第二组给予高脂饮食20周,第三组给予高脂饮食40周,2名医师利用QCT和MRQ-Dixon序列对小鼠肝脏脂肪含量进行测量,对QCT测得的肝脏脂肪含量(Fat％Q)和MR Q-Dixon序列测得的肝脏脂肪含量(Fat％M)进行一致性检验和相关性分析.结果 本实验QCT肝脏脂肪含量测量值为 17.6(6.00,28.95)％,MR Q-Dixon序列肝脏脂肪含量测量值为19.6(5.70,29.55)％.两种方法评估脂肪肝严重程度比较,无显著差异(x2=4.000,P=0.216),且一致性较高(Kappa=0.816,P＜0.001);两种方法的测量结果呈正相关(r=0.978,P＜0.01).结论 在定量测量小鼠肝脏脂肪含量方面,定量CT与MR Q-Dixon序列具有较好的一致性和相关性,即可在体定量研究小鼠脂肪肝动物实验.

目的 探讨卷曲跨膜受体蛋白2(FZD2)在小鼠舌鳞癌中的功能,及其对细胞毒性T淋巴细胞相关抗原4(CTLA4)单抗治疗的影响.方法 细胞实验:SCCVII小鼠舌鳞癌细胞分为空白对照组(转染LV-kdCon)和实验组(转染LV-kdFZD2).用细胞计数试剂盒-8(CCK-8)检测细胞增殖能力,用Transwell小室实验检测迁移能力,用人脐静脉内皮细胞验证血管生成能力.动物实验:雌性C3H/He小鼠构建荷瘤小鼠模型,分为对照组[给予磷酸盐缓冲液注射(PBS)]、kdFZD组(接种实验组细胞并给予等量PBS注射)、αCTLA4组(小鼠皮下接种空白对照组细胞并给予CTLA4单抗注射)和kdFZD+αCTLA组(小鼠皮下接种实验组细胞并给予CTLA4单抗注射).用定量聚合酶链反应检测肿瘤组织mRNA相对表达水平,测量肿瘤体积和质量.结果 空白对照组和实验组细胞中FZD2 mRNA相对表达水平分别为1.01±0.18和0.52±0.18,细胞迁移数为(466.70±44.10)和(160.00±26.46)个,人脐静脉内皮上皮细胞形成的小管分支节点数分别为(108.70±6.35)和(84.33±10.02)个,总毛细血管长度分别为(20 235±2 229)和(16 549±338)pm,组间比较,在统计学上差异均有统计学意义(P＜0.05,P＜0.01).对照组、kdFZD 组、αCTLA4 组和 kdFZD+αCTLA 组肿瘤体积分别为(449.50±114.80)、(131.10±13.49)、(83.62±26.47)和(2.45±0.91)mm3,肿瘤质量分别为(0.78±0.11)、(0.22±0.06)、(0.13±0.02)和(0.03±0.01)g,组间比较,在统计学上差异均有统计学意义(P＜0.001,P＜0.000 1).结论 FZD2可作为潜在的舌鳞癌治疗靶点,有望成为舌鳞癌辅助免疫治疗优化的关键分子.

目的 考察大学生自杀意念的动态发展轨迹及其相关因素.方法 在2019-2021年间,采用方便取样的方法,每年10月对广东省某高校1438名学生进行3次纵向追踪.采用自杀意念自评量表(SIOSS)测量自杀意念水平,使用潜变量混合增长模型(LGMM)分析大学生自杀意念发展轨迹,建立多元logistic回归模型,分析自杀意念各潜在类别变化的相关因素.结果 2019-2021年间,大学生自杀意念总分分别为3.79±2.87、3.71±2.90、3.32±2.87,随时间呈现一定的下降趋势;大学生自杀意念的发展轨迹可划分为3个类别:C1自杀意念加重组(11.8％)、C2持续低自杀意念组(79.6％)、C3自杀意念缓解组(8.6％);相对于C1组,童年生活一般(OR=2.52,95％CI:1.31～4.86)或童年生活幸福(OR=3.95,95％CI:2.02～7.74)、无自杀未遂史(OR=9.03,95％CI:3.49～23.36)、外向(OR=1.03,95％CI:1.01～1.05)的大学生更容易进入C2组,而生源地为城市(OR=0.54,95％CI:0.31～0.93)、神经质得分高(OR=0.86,95％CI:0.84～0.88)的大学生更不容易进入C2组;童年生活幸福(OR=3.29,95％CI:1.40～7.74)的大学生更容易进入C3组,而生源地为城市(OR=0.37,95％CI:0.18～0.78)的大学生更不容易进入C3组.结论 大学生自杀意念的发展轨迹可划分为3个类别:自杀意念加重组、持续低自杀意念组、自杀意念缓解组,自杀意念的发展轨迹与生源地、童年生活、自杀史、人格特质等因素相关.

宫颈的机械功能对正常妊娠过程至关重要.在正常妊娠期间,宫颈显著软化,顺应性增加,从而维持妊娠并允许成功分娩,异常的宫颈重塑被认为是导致自发性早产的原因之一.目前,自发性早产的预测手段十分有限,临床工作中最常应用的是经阴道超声测量宫颈管长度.随着生物工程的发展,其相关技术应用于科学研究并进一步在临床工作中进行实践成为可能.主要总结了电阻抗图谱、超声剪切波弹性成像、弥散张量成像、宫颈抽吸、拉曼光谱等生物工程原理技术在预测自发性早产、建立宫颈重塑模型中的应用,以及应用生物相容性水凝胶等新型材料在预防自发性早产发生中的探索.

目的 评价伊马替尼对内毒素血症急性肺损伤小鼠的影响.方法 采用随机数字表法将60只8～12周龄的SPF级雄性C57BL/6小鼠分为4组(n=15):对照组(C组)、伊马替尼组(I组)、内毒素血症组(LPS组)和伊马替尼+内毒素血症组(I+LPS组).复制内毒素血症急性肺损伤小鼠模型,24 h后处死小鼠,观察小鼠肺组织病理学检测结果并进行肺损伤评分,测量肺组织湿/干比;ELISA法检测血清肿瘤坏死因子-α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)和白细胞介素-6(IL-6)的表达;试剂盒检测肺组织丙二醛(malondialdehyde,MDA)、谷胱甘肽(glutathione,GSH)、过氧化氢酶(catalase,CAT)、超氧化物歧化酶(superoxide dismutase,SOD)和还原型谷胱甘肽/氧化型谷胱甘肽(GSH/GSSG)水平;Western blot法分析肺组织核转录因子κ B(NF-κ B)的磷酸化水平、核转录因子红系2相关因子2(nuclear factor-erythroid 2-related factor 2,Nrf2)及血红素氧合酶1(heme oxygenase-1,HO-1)的表达水平.结果 与C组相比较,LPS组的肺湿/干比比值[(3.47±0.41)vs.(5.58±0.47)]及肺损伤评分[(1.25±0.89)vs.(10.25±1.75)]升高(P＜0.05),血清中 TNF-α 和 IL-6 水平上调(P＜0.05),SOD、CAT、GSH、GSH/GSSG 水平降低(P＜0.05),MDA水平增加,p-NF-κB、Nrf2和HO-1蛋白表达上调(均P＜0.05);与LPS组比较,I+LPS组肺W/D 比值[(5.58±0.47)vs.(4.62±0.38)]及肺损伤评分[(10.25±1.75)vs.(7.00±1.31)]下降(P＜0.05),血清 TNF-α 和 IL-6 水平下降(P＜0.05),SOD、CAT、GSH、GSH/GSSG 水平升高(P＜0.05),MDA水平下调(P＜0.05),p-NF-κ B蛋白表达下降,Nrf2和HO-1蛋白表达升高(P＜0.05).结论 伊马替尼可改善脓毒症急性肺损伤,其机制可能与抑制氧化应激有关.

目的 探讨多模态影像定量参数及 CA125 等血清学特征在Ⅱ型上皮性卵巢癌(EOC)诊断中的价值.方法 选取上皮性卵巢癌患者的术前临床、影像学资料,按术后病理诊断将患者 96 例分为两种类型,Ⅰ型 41 例,Ⅱ型 55例.所有患者术前均行腹盆腔CT增强检查及MRI检查,分别测量记录病灶实性成分平均ADC值、CT值(平扫、动脉期、静脉期、延迟期),计算CT值差、CT强化率,记录肿瘤标志物CA125、HE4,将ADC值、CT值、CT值差、CT强化率、CA125及HE4 分别进行单因素及多因素相关性分析,并绘制ROC曲线用于评价Ⅱ型上皮性卵巢癌诊断性能.结果 单因素分析有统计学意义的指标(CA125、HE4、年龄、静脉期CT强化率、延迟期CT值差、ADC值)纳入多因素回归模型中,得出ADC值(OR:1.49,95％CI 0.99～2.00),CA125(OR:1.10,95％CI 1.00～1.15)及HE4(OR:1.20,95％CI 0.99～1.26)是Ⅱ型EOC诊断的独立影响因素;CA125、HE4、ADC及三者联合诊断效能曲线下面积(AUC)分别为 0.72、0.75、0.85、0.88;ADC截断值为 1.005×10-3mm2/s,CA125 截断值为 381 U/ml,HE4 截断值 196 Pmol/l时,诊断Ⅱ型上皮性卵巢癌的敏感度、特异度分别为 85.7％、74.9％、78.6％,61.5％,66.7％、82.6％,三者联合诊断Ⅱ型上皮性卵巢癌的敏感度、特异度为 81.5％、83.1％.结论 基于ADC值联合CA125、HE4 肿瘤标志物建立的Logistic模型能有效地诊断Ⅱ型上皮性卵巢癌.

目的:为实现更好的颈椎健康监测与颈椎病预防效果,设计一种嵌入式颈椎健康智能系统.方法:该系统主要由移动便携监测终端、云端服务器、微信小程序三大部分组成.移动便携监测终端主要由数据采集模块、数据处理模块、物联网通信模块三大模块组成,其中数据采集模块选用JY901-S作为主要数据传感器;数据处理模块通过动作分类模型对头部动作进行分类识别,选用STM32F4作为主控芯片、国产RT-Thread作为嵌入式操作系统;物联网通信模块选用乐鑫ESP32-C3系列Wi-Fi蓝牙双模模块.云端服务器选用Linux+Nginx+uWSGI作为Web服务器架构,通过MySQL数据库存储用户数据,并利用颈椎健康评估模型评估用户颈椎健康状态.微信小程序采用WXML+WXSS+WXS开发.结果:该系统基本能够实现颈椎健康状态监测和运动指导功能,且对人体头部动作分类识别的平均准确率为90％以上,对颈部关节活动度的测量精度为±1°,整体性能较好.结论:该系统能有效帮助用户建立并维持规律的颈椎健康运动行为,可为医院等机构提供关键可靠的康复运动治疗方案与康复护理数据支撑.

目的:探讨基于磁共振DWI的影像组学模型对子宫内膜癌(EC)微卫星不稳定(MSI)状态的预测价值.方法:回顾性分析2019年5月—2023年1月在本院确诊为EC的81例患者的DWI资料.其中,MSI组29例,微卫星稳定组(MSS)52例.在DWI图像上沿病变边缘逐层勾画ROI后生成容积ROI(VOI)并提取影像组学特征,并在生成的ADC图像上测量病灶的ADC值.采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)和SelectKBest算法进行组学特征的筛选,然后采用决策树(DT)分析方法构建组学预测模型.使用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的诊断效能,采用Delong检验比较影像组学模型与ADC之间诊断效能的差异.基于1000次采样的Bootstrap算法和校准曲线来验证预测模型的临床应用价值.结果:MSI组的ADC值小于MSS组(P=0.008).模型构建方面,共筛选出5个最优DWI影像组学特征(2个一阶统计特征、1个直方图灰度共生矩阵特征、1个灰度共生矩阵特征和1个灰度游程长度矩阵特征)用于建立预测模型.诊断效能方面,DWI组学预测模型的AUC为0.927(95％CI:0.847～0.973),较ADC值的诊断效能(AUC=0.771,95％CI:0.664～0.857)显著增加(Z=2.436,P=0.015).模型验证方面,在基于Bootstrap算法的验证中,DWI组学预测模型亦显示出较高的效能,AUC为0.904(95％CI:0.885～0.916);同时,校准曲线显示该模型的预测值与实际观测值之间有较好的一致性.结论:基于DWI影像组学特征构建的预测模型较ADC值能更好地对EC患者的MSI状态进行术前评估,有望为临床诊疗提供一种新的选择.