目的:探讨时间序列模型在上海市肿瘤患者医院感染发病率预测中的应用，为医院感染的早期预警和防控提供参考。方法:基于2013年至2018年上海市某三级甲等肿瘤专科医院住院患者的医院感染发病率数据，应用SPSS 22.0统计软件构建自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average，ARIMA)模型和指数平滑模型，通过比较两种模型的拟合精度，确定最优拟合模型。以2019年1月至6月的医院感染发病率数据作为验证数据集，评价模型的预测效果。结果:2013年至2018年共监测379 477例住院患者，其中3 170例发生医院感染，总感染率为0.84%。霍尔特-温特相加法模型为拟合最优模型( R2＝0.82)。应用霍尔特-温特相加法模型预测2019年1月至6月的医院感染发病率，预测值和实际值动态趋势较一致，平均相对误差为15.22%。 结论:霍尔特-温特相加法模型能较好地拟合和预测肿瘤患者医院感染的发生趋势，可为肿瘤专科医院感染的监测预警提供依据。

目的:基于机器学习提出可应用于低图像质量、多叶准直器(MLC)遮挡和非刚性变形兆伏级(MV)图像的无标记射束方向观(BEV)肿瘤放疗跟踪算法。方法:采用窗口模板匹配法和Voxelmorph端到端无监督网络，处理MV图像中的配准问题。使用动态胸部模体，验证肿瘤跟踪算法的准确性。将模体质量保证(QA)计划在加速器上手动设置治疗偏移后执行，收集治疗过程中的682幅电子射野影像系统(EPID)图像作为固定图像；同时采集计划系统中对应射野角度的数字影像重建(DRR)图作为浮动图像，进行靶区跟踪研究。收集21例肺部肿瘤放疗的533对EPID和DRR图像进行肿瘤跟踪研究，提供治疗过程中肿瘤位置变化定量结果。图像相似度用于算法的第三方验证。结果:算法可应对不同程度(10%~80%)的图像缺失，且对数据缺失图像的非刚性配准表现较好。模体验证中86.8%的跟踪误差<3 mm，<2 mm的比例约80%作用。配准后标准化互信息(NMI)由1.18±0.02提高到1.20±0.02( t＝－6.78， P＝0.001)。临床病例肿瘤运动以平移为主，平均位移3.78 mm，最大位移可达7.46 mm。配准结果显示存在非刚性形变，配准后NMI由1.21±0.03增至到1.22±0.03( t＝－2.91， P＝0.001)。 结论:肿瘤跟踪算法跟踪精度可靠且鲁棒性好，可用于无创、实时、无额外设备和辐射剂量的肿瘤跟踪。

目的:探究人体不同部位的体表轮廓对Catalyst HD体表光学系统引导放疗摆位的影响。方法:采用3D打印技术打印出底角5°~ 45°(步长为5°)的圆模型和椭圆模型，模拟患者不同部位的体表轮廓。使用Catalyst HD进行监测，调节其增益及积分时间。手动移动治疗床(－5 ~ 5 mm，步长为2 mm)，记录所有模型的横纵比，及其在横向和纵向放置下腹背(AP)、头脚(SI)、左右(LR)3个方向的床值误差及Catalyst HD监测的摆位误差。将Catalyst HD增益、积分时间与不同体表轮廓的模型进行关联性分析，比较两种不同放置方式下的摆位误差，分析Catalyst HD监测值与床值的相关性。结果:Catalyst HD监测时所需增益和积分时间对数呈显著线性负相关，斜率为－0.001，截距与模型横纵比存在一定函数关系。相同增益下积分时间随模型底边角度的增大而减小。模型在不同放置条件下Catalyst HD监测精度存在差异( Z ＝ －8.59 ~ －0.02, P < 0.05)，横向放置时LR和AP方向监测精度更高。Catalyst HD监测值与真实床值的相关性，在LR和SI方向随模型底边角度增加而增大，≥25°时呈强相关；AP方向均相关性显著( R >0.9)。 结论:Catalyst HD系统获取最佳表面影像时，增益、积分时间和患者体表轮廓存在关联。Catalyst HD监测在AP方向精度高，当体表轮廓横纵比≤2或底边角度≥25°时在所有方向均存在较高的准确性。

目的:初步分析医科达磁共振加速器(Unity MR-Linac)摆位精度及流程时间等相关问题。方法:回顾Unity MR-Linac实验入组患者共14例，统计分析所有分次的治疗时间(包括摆位、扫描、重新制订计划和出束时间)和各个方向的摆位误差。随机选取常规加速器使用一体架固定的患者11例，统计摆位误差。成组 t检验两组摆位误差的差异。 结果:Unity组患者在左右、进出、升降方向的摆位误差分别为(-0.15±0.30)、(0.02±0.57)、(-0.10±0.28) cm；总体平均治疗时间为36.87min，其中摆位平均时长5.40min，扫描平均时长7.48min，自适应计划平均时长7.46min，出束平均时长9.48min。常规加速器组患者在上述3个方向的误差分别为(0.05±0.25)、(-0.01±0.25)、(-0.03±0.23) cm。两组摆位误差在左右方向不同( P<0.001)，进出和升降方向相近( P＝0.061、0.374)。 结论:除左右方向外，在无激光灯情况下患者的摆位误差与常规加速器摆位误差相近。应用流程在顺利情况下治疗时间也在患者承受范围之内。MR引导放疗应用前景广阔，流程上需要优化。

目的:比较开放式面罩联合光学表面监测系统(OSMS)引导摆位与闭合式面罩联合激光灯＋面罩标记引导摆位之间的平移和旋转方向误差，评估开放式面罩联合OSMS引导摆位方式在脑转移瘤大分割立体定向放射治疗(HSRT)的应用优势，并计算脑转移瘤患者在不同固定设备与摆位方式下计划靶区体积(PTV)的外放边界。方法:回顾性分析55例脑转移瘤患者HSRT的摆位数据，根据固定设备和摆位引导方式的不同，分为OSMS联合开放式面罩组(A组)、头颈肩封闭式面罩＋发泡胶组(B1组)和头颈肩封闭式面罩＋头枕组(B2组)。A组利用OSMS自动移床功能引导摆位，B1组和B2组利用激光灯＋面罩标记引导摆位。3组均通过锥形束CT(CBCT)骨性配准得到六维方向( x轴、 y轴、 z轴、 x轴旋转、 y轴旋转、 z轴旋转)摆位误差，并根据van Herk公式计算计划靶区的外放边界。 结果:共采集CBCT配准数据288套，其中A组六维方向摆位误差和3D矢量误差均最小，分别为(0.47±0.33)、(0.49±0.31)、(0.44±0.31)mm，(0.42±0.32)°、(0.48±0.31)°、(0.42±0.22)°和(0.90±0.39)mm；除 z轴旋转方向A组与B1组差异无统计学意义外( P>0.05)，其余方向与B1组和B2组比较，差异均有统计学意义( P<0.05)；且A组无平移方向≥2 mm，旋转方向≥2°的摆位误差。B1组 y轴、 z轴、 z轴旋转方向及3D矢量误差均显著小于B2组，且差异有统计学意义( P<0.05)。A组3个方向PTV外放边界分别为1.32、1.19和1.22 mm，均小于另外两组。 结论:脑转移瘤HSRT中，与头颈肩封闭式面罩联合激光灯＋面罩标记引导摆位相比，应用开放式面罩联合OSMS引导摆位，可明显提高六维方向摆位精度，降低重复摆位率，减小PTV外放边界，具有临床应用价值。

目的:初步探究体表光学引导跟踪系统(OGTS)在肿瘤放射治疗应用中的追踪精度。方法:分为模体验证及临床验证，模体验证采用专用设备，利用OGTS记录光学标记点在反光球平台上从指定位置移动到目标位置的位移值，将该位移值与模体中固定距离比较，以计算系统的准确性与重复性。临床验证通过选取45例放疗患者进行OGTS跟踪准确性和重复性研究，其中头部、乳腺、直肠肿瘤患者各15例。每例患者均获取随机3个治疗分次下图像引导校正摆位前后图像引导定位系统(IGPS)和OGTS的值，分别记录每次误差校正的平移值。治疗前用IGPS修正患者摆位误差并获取相关数据，以IGPS校正平移误差的结果为金标准验证OGTS监测患者位置平移的准确性，计算综合平移偏差。结果:模体测量结果显示，跟踪准确性的综合平移偏差最大值为0.18 mm，跟踪重复性综合平移偏差的标准差为0.03 mm。临床试验结果统计显示，IGPS与OGTS追踪精度仅在头部 z方向上差异有统计学意义( t＝2.21， P<0.05)，而在头部其他方向及乳腺、直肠的3个平移方向差异均无统计学意义( P>0.05)。综合平移偏差分析表明，在头、乳腺、直肠分别为(0.91±0.62)、(1.64±1.30)和(1.52±1.29)mm，符合两者偏差≤2 mm的要求。 结论:OGTS操作简单、追踪精度较好，可辅助IGPS用于治疗中实时呼吸监测。

目的:分析心脏搏动对射波刀肺部动态追踪肿瘤位置不确定性的影响。方法:选取48例肿瘤位置距离心脏位置较近的患者，导出其肺部动态追踪系统采集的治疗过程中的肿瘤运动位置曲线。对导出的肿瘤运动位置曲线进行滤波分析，将<1 Hz的呼吸运动波形和>1 Hz的心脏搏动波形进行分离。依据患者的滤波结果，按是否存在>1 Hz的心脏搏动波形，将患者治疗追踪数据分为两组。依据治疗时追踪系统采集的X线影像数据，比较两组治疗分次之间的追踪误差。结果:对于准确建立心脏搏动模型的患者，身体左右、头脚和腹背方向，相关模型追踪误差分别为(1.45±0.99)、(0.46±0.21)、(0.70±0.54) mm；对于未准确建立心脏搏动模型的患者，身体左右、头脚和腹背方向的追踪误差分别为(1.52±1.17)、(0.63±0.37)、(1.07±0.62) mm。前者射波刀肺部动态追踪系统的追踪误差比后者在头脚、腹背方向分别减少28.34%、34.86%( P<0.05)。 结论:准确建立心脏搏动模型，射波刀肺部动态追踪系统的追踪精度将大幅提高。

目的:分析季节性差分自回归移动平均模型（SARIMA）、广义相加模型（GAM）和长短期记忆神经网络模型（LSTM）在肾综合征出血热（HFRS）发病率拟合及预测中的效果，为优化HFRS预测模型提供参考。方法:在公共卫生科学数据中心（https://www.phsciencedata.cn/）收集全国和HFRS发病率居前9位的省份（黑龙江、陕西、吉林、辽宁、山东、河北、江西、浙江和湖南省）2004-2017年HFRS逐月发病率资料，其中，2004-2016年资料作为训练数据，2017年1-12月资料作为测试数据。利用训练数据拟合全国和9个省份HFRS发病率的SARIMA、GAM、LSTM；利用拟合模型预测2017年1-12月HFRS发病率，并与测试数据比较。采用平均绝对百分比误差（ MAPE）评价模型拟合及预测精度， MAPE < 20%时模型拟合或预测效果为好，20%~50%为可接受，> 50%为差。 结果:从总体拟合及预测效果来看，全国和黑龙江、陕西、吉林、辽宁、江西省的最优模型为SARIMA（ MAPE分别为19.68%、20.48%、44.25%、19.59%、23.82%、35.29%），其中，全国和吉林省模型拟合及预测效果为好，其余均为可接受；山东、浙江省的最优模型为GAM（ MAPE分别为18.29%、21.25%），其中，山东省模型拟合及预测效果为好，浙江省为可接受；河北、湖南省的最优模型为LSTM（ MAPE分别为26.52%、22.69%），模型拟合及预测效果均为可接受。从拟合效果来看，GAM在全国数据中拟合精度最高， MAPE =10.44%。从预测效果来看，LSTM在全国数据中预测精度最高， MAPE = 12.23%。 结论:SARIMA、GAM、LSTM均能作为拟合HFRS发病率的最优模型，但不同地区拟合的最优模型表现出较大差异。今后在建立HFRS预测模型时应尽可能多地纳入备选模型进行筛选，以保证较高的拟合及预测精度。

目的:评价快速锥形束CT (CBCT)扫描模式对图像质量和配准结果的影响，并以此为基础建立适合快速CBCT的扫描预设。方法:分别使用常规和两种快速扫描模式在CBCT模体上进行检测，定量评价不同扫描模式下的配准精度和图像质量；随后使用33例临床肿瘤患者278组CBCT数据进一步验证不同扫描模式在临床环境下测量结果的相关性和一致性。结果:模体3种扫描模式测量结果与标准值最大偏差0.70mm (平均偏差0.51mm)，同一部位各扫描模式间的测量结果一致(偏差0.00mm)；常规模式的均匀度结果最好(平均值为3.62%)，快速1模式次之(平均值为3.90%)，快速2模式最低(平均值为4.84%)；常规模式的噪声结果最好(平均值15.69)，快速2模式次之(平均值17.23)，快速1模式结果(平均值21.74)最低；3种扫描模式的高对比度分辨率测量结果一致(至少可以分辨3个线对)；快速1模式的低对比度分辨率结果最好(1.69)，常规模式次之(2.10)，快速2模式结果最低(2.31)；3种扫描模式的几何精度测量结果与标准值的最大偏差基本一致(平均偏差0.05mm)。临床病例常规和快速1扫描模式测量结果的相关性最好( R2>0.90， P<0.01)，测量结果具有一致性(95%一致性限度均<1mm界值)。 结论:快速1扫描模式拥有与常规模式接近图像质量和一致的配准结果，而且拥有更快的扫描速度、更低的扫描剂量，故推荐使用快速1扫描模式作为临床扫描方式。

随着科技的进步，智能科技在医疗各领域均展现出前所未有的进步和突破，口腔种植机器人是口腔医疗技术领域的一个飞跃。本文旨在回顾国内外口腔机器人种植技术的进展，对比现有口腔种植方式与机器人种植的异同，分析机器人种植技术的特点及应用现状并提出展望。通过回顾63篇文献、对比1 176枚种植体，口腔机器人种植在精度、效率、微创方面均有明显优势，可明显弥补传统种植方法中的精度误差、手术视野受限、操作空间狭小等问题；如广泛推广应用，未来有望降低技术成本，以更好地发挥优势，服务于社会。