目的 建立绵羊体外腰椎骨质疏松模型,寻找具有鉴别意义的纹理参数并与双能X射线吸收法(DXA)测量的骨密度、骨灰分密度及骨灰度建立回归公式联系.方法 采用乙二胺四乙酸二钠(EDTA-Na2)溶液(0.4916 mmol/L)浸泡法,对120例绵羊腰椎L1～L3三联椎体进行浸泡脱钙,去除肌肉及附件骨,随机分成4组(A、B、C、D组),每组30例,室温下浸入10％甲醛溶液中24 h防腐.A、B、C、D组分别浸入制备好的EDTA-Na2溶液中脱钙0、4、9、15 d制备体外骨质疏松模型.对上述腰椎进行薄层CT扫描和DXA骨密度测量,并测量每个椎体的体积和椎体干重,之后于马弗炉中1100℃恒温煅烧6 h,测量骨灰分重量,计算骨灰分密度和骨灰度.采用MaZda纹理分析软件对上述CT图像椎体骨松质进行纹理分析,分别采用Fisher系数、分类错误概率联合平均相关系数、交互信息及三者的联合方法(FPM)进行纹理特征筛选,采用原始数据分析(RDA)、主成分分析(PCA)、线性分类分析(LDA)和非线性分类分析(NDA)对4组骨密度进行分类分析.对上述方法筛选的纹理参数分别与骨密度、骨灰度和骨灰分密度行相关分析,寻找与其相关性最强的纹理参数.以相关性最强的纹理参数为自变量,以骨密度、骨灰度和骨灰分密度为因变量进行一元和多元线性回归分析,获得回归方程.结果 随着脱钙时间的延长,CT图像显示骨皮质逐渐变薄,骨松质密度减低,骨小梁变稀疏.FPM结合NDA的鉴别能力最强,错判率仅为2.5％.其中灰度共生矩阵中的对比度(Contrast)与骨灰度呈强负相关(r=-0.938).灰度共生矩阵中的熵(Entropy)与骨灰分密度(r=-0.927)和骨密度(r=-0.896)呈强负相关.一元线性回归方程分别表示为:骨灰度=0.692-0.002×Contrast,骨灰分密度=0.802-0.121×Entropy,骨密度=1.301-0.200×Entropy.结论 绵羊腰椎CT薄层图像的部分纹理参数与骨密度相关参数间存在明显相关性,可以建立回归公式联系.

为解决运动想象脑电(electroencephalogram,EEG)信号多分类传输速率慢、准确率低的问题,本研究利用"一对多"滤波组共空间模式(one vs rest filter bank common spatial pattern,OVR-FBCSP)和稀疏嵌入(sparse embeddings,SE)提出了一种基于SE的多分类EEG信号分类方法.为降低多类任务特征提取的复杂度,提高分类效率,本方法首先采用OVR-FBCSP进行EEG信号特征提取;然后对其相应的标签矩阵进行低维嵌入,构建稀疏嵌入模型,分别计算训练和测试数据的嵌入矩阵;最后在嵌入空间中对训练和测试数据执行k最近邻(k-nearest neighbor,kNN)分类.本研究在BCI Competition IV-2a公开数据集进行了实验测试,并与其他分类方法进行了对比.实验结果表明,本研究方法拥有较高的分类准确率和较短的分析时间.

脑灌注CT成像需要对患者头部进行连续反复扫描,相应的X射线辐射剂量较常规CT显著增加.为减少X射线辐射剂量,提出一种基于非局部低秩稀疏矩阵分解的低剂量脑灌注CT统计迭代重建方法.首先对脑灌注CT序列图像进行分块,然后构建非局部低秩稀疏矩阵分解模型,最后求解相应的目标函数重建出脑灌注CT序列图像.与滤波反投影算法和基于低秩稀疏矩阵分解的惩罚加权最小二乘方法相比,本文方法得到的脑血容参数图像的结构相似性指标分别提高38.07%和5.61%、特征相似性指标分别提高13.17%和2.47%;平均通过时间参数图像的结构相似性指标分别提高59.73%和0.28%、特征相似性指标分别提高20.26%和0.70%.本文方法能在去除低剂量脑灌注CT图像噪声和伪影的同时保持图像的边缘结构信息,并且获得更准确的脑血流动力学参数图像.

目的 探讨脑白质疏松(leukoaraiosis,LA)对大脑功能网络效率的影响,分析其小世界特性的变化.方法 研究对象来源于北京天坛医院2014年1月～2015年9月门诊的34例脑白质疏松患者和23名年龄、性别、受教育程度相匹配的正常老年人(NC组),运用简易精神状态检查量表(MMSE)、蒙特利尔认知评估量表(MoCA)、临床痴呆评定量表(CDR)进行评定,将脑白质疏松组分为LA认知正常(CN,cognitive normal)组[LA(CN)组,n=11]、LA非痴呆型血管性认知功能障碍(VCIND,vascular cognitive impairment-non dementia)组[LA(VCIND)组,n=23].采集大脑静息态功能核磁共振(BOLD-fMRI)图像,进行功能网络建立和小世界属性分析.结果 以连接矩阵的稀疏度(sparsity)为阈值,在0.05～0.5范围内,三组受试者的δ值均＞1,均具有小世界属性.LA(CN)组及LA (VCIND)组的λ均低于正常老年人,即越接近于1.LA(CN)组γ均高于正常人;LA (VCIND)组γ均低于正常人.LA(CN)组δ均高于正常人;LA(VCIND)组δ均低于正常人.结论 LA患者大脑功能网络的小世界特性受损,与正常人相比,LA认知正常组小世界属性增强,而LA认知功能障碍组的小世界网络特性减低,表明LA患者的脑网络拓扑组织结构受损可能与认知障碍相关.

由于肝脏超声图像具有回声不均匀、边缘模糊等缺点,肝脏疾病的无创诊断易受影响,而且目前临床基于肝脏超声图像的肝病诊断主要依靠医生的主观判断,其缺点为依赖医生主观经验且耗时,因此提出一种基于局部二值模式(LBP)特征提取和稀疏表示的肝病识别算法.从肝脏超声图像中提取感兴趣区域,使用LBP特征提取方法对感兴趣区域提取图像特征,将得到的特征进行字典训练,得到稀疏矩阵,最终采取支持向量机对其进行分类.实验样本均取自青岛大学附属医院肝胆科.实验1使用该方法对100个正常肝脏样本和100个肝硬化样本进行分类,准确率达到99.50％,实验2使用该方法对肝硬化、脂肪肝、肝血管瘤和肝癌4类样本共200个进行分类,AUC值分别为67.2％、65.1％、55.0％和62.6％.ROC曲线表明,提出的分类方法在准确率和泛化能力上均优于传统方法,有助于肝病的临床诊断.

压缩感知理论的提出,使得小动物三维荧光断层成像中在体肿瘤的稀疏重建成为可能.然而,小动物三维荧光逆向重建过程中系数矩阵的列向量具有高度的相干性,导致了正则化问题不能得到最稀疏的解.本研究提出了基于QR分解的系数矩阵正交变换方法,以降低系数矩阵列向量的高度相干性,并通过求解L1/2正则化问题逆向重建小动物体内光源大小和位置.数值仿真和活体小鼠实验表明,该方法能够有效的降低逆向重建过程中的欠定性,提高肿瘤源重建精度.

目的 运用图论分析法探讨难治性癫痫患者脑网络效率的改变.方法 回顾性纳入2015年10月至2016年6月安徽医科大学附属省立医院神经外科收治的26例难治性癫痫患者(癫痫组),另纳入同期招募的26名健康志愿者(健康对照组).采集两组受试者静息态功能磁共振成像(fMRI)数据,使用GRETNA软件中Network Construction模块进行数据预处理得到脑网络的矩阵,运用Network Analysis模块进行脑网络分析,得到网络效率属性,以连接矩阵稀疏度(Sparsity)为阈值,并在阈值为0.05≤Sparsity≤0.40范围内比较两组的脑网络效率.结果 癫痫组与健康对照组的年龄、性别及受教育程度的差异均无统计学意义(均P ＞0.05),而癫痫组患者的蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评分较健康对照组显著偏低[分别为(19.6±2.7)分、(26.8±3.6)分,P=0.026].癫痫组患者全局网络效率在阈值为0.11≤Sparsity≤0.18范围下明显低于健康对照组(P＜0.05),且在0.05≤Sparsity≤0.40范围内比较两组的局部网络效率均值发现,癫痫组患者除右侧海马较健康对照组局部效率降低外(P＜0.05),右侧岛叶、左侧岛盖部额下回、左侧颞下回、左侧枕上回、右侧苍白球等脑区局部效率增高(均P＜0.05).结论 难治性癫痫患者全局网络效率在一定阈值范围内明显低于健康受试者,并且局部脑区的局部效率出现异常,可能是难治性癫痫患者相关临床症状的神经网络基础.

目的 利用基于图论的分析方法,研究原发性闭角型青光眼(PACG)患者静息态下脑网络的小世界属性.方法 33例PACG患者及33例性别、年龄匹配的健康对照组(HCs),均接受静息态fMRI检查.选择116个自动解剖标定(AAL)模板脑区为节点,计算功能连接获得相关矩阵用于构建二值化网络,获取脑网络整体及局部属性,并在局部属性上行组间双样本t检验(错误发现率矫正,P ＜0.05)分析差异脑区,同时分析差异脑区的网络属性与临床参数如视网膜纤维层厚度(RNFLT),静脉杯盘比(CDR),跟内压(IOP)及视力(VA)的相关性.结果 PACG及HCs组脑网络均存在“小世界”属性.在最小及最大网络稀疏度(0.32 ～0.42)下,PACG组聚类系数以及小世界指数均轻度减低,但差异无统计学意义(P＞0.05).在最小网络稀疏度0.32下,PACG患者视觉及非视觉(躯体运动及情感-记忆)脑区节点度及节点介数有改变,且其左侧眶部额中回节点介数与静脉CDR呈正相关,双侧缘上回及左侧豆状壳核节点介数与VA呈正相关,右侧楔叶节点度与VA呈负相关.结论 PACG患者脑网络存在小世界属性,其视觉、躯体运动及情感-记忆脑区局部属性存在改变,表明PACG患者脑网络传递信息效率异常,为理解PACG全脑网络功能改变提供新思路.

利用稀疏矩阵和杰卡德相似系数,结合医疗领域知识构建医院智能导诊系统,阐述系统需求、总体设计、关键技术和功能模块,包括智能导诊、综合信息查询、知识库管理及数据库设计,指出该系统能够在一定程度上克服医院现有分诊流程存在的弊端,缓解导诊服务压力.

目的 基于扩散张量成像(DTI)研究急性期轻型脑创伤(mTBI)患者脑结构网络拓扑属性的变化特征.方法 纳入22例在厦门大学附属东南医院就诊的mTBI患者以及14名性别、年龄匹配的健康志愿者(对照组).所有受试者在1周内完成头部CT、常规头部MRI以及DTI序列扫描.基于部分各向异性分数(FA)矩阵构建DTI脑白质纤维网络,采用复杂网络方法对所构建的脑结构网络进行拓扑特性分析.比较两组间脑复杂网络特征参数,包括聚类系数(Cp)、平均路径长度(Lp)、小世界特性(σ)、局部效率(Eloc)、全局效率(Eg)、节点度(Ki)以及节点效率(Ei).结果 mTBI组和对照组均表现出小世界网络拓扑特性,与对照组相比,mTBI组的小世界特性参数有统计学差异(P＜0.05),其中Eg在稀疏度阈值0.05～0.4之间下降,Eloc在稀疏度阈值0.1～0.4之间下降,而Lp在稀疏度0.05 ～0.4之间增大.两组之间结构节点局部效应也有所不同,与正常对照组相比,mTBI组在左侧额下回岛盖部、左内侧额上回、左直回、左尾状核及右侧颞横回这5个脑区Ki下降(P＜0.05),在右额上回背外侧、左眶部额上回、双侧额下回岛盖部、右侧辅助运动区、双内侧额上回、左侧眶内额上回、左侧直回、左侧海马、左侧距状沟周围皮层、左侧顶上小叶、左尾状核、右丘脑、右颞横回及左侧颞下回这16个脑区出现Ei的降低(P＜0.05).结论 mTBI患者早期脑白质纤维网络仍具有小世界属性,但脑网络的全局和局部连接特征发生了改变,基于DTI的脑结构网络分析方法对早期诊断mTBI及评估预后有一定提示意义.