目的:提出一种从心肺音信号中分离肺音做定量分析的方法,实现对呼吸率和呼吸强度的实时测量.方法:使用电子听诊器采集患者主动脉瓣第二听诊区的心肺音,通过蓝牙将信号传输至手机端,App显示波形,并将数据存储于云端.采用非负矩阵分解,结合经验模态分析算法将心肺音进行分离,根据肺音计算呼吸率及呼吸强度.以阻抗法测定的呼吸率为对照,评价通过肺音计算呼吸率的准确性.结果:通过肺音计算呼吸率与阻抗法测定的呼吸率有显著相关性(P＜0.05),两种方法测量结果有良好的一致性.结论:该方法在监测心音的同时能准确监测呼吸功能,为临床便携式呼吸监测提供了一种新方法,在床旁或远程生命体征监测中具有良好的转化前景.

目的 通过肌肉协同分析拇外翻老年人坐立(sit-to-stand,STS)过程中神经肌肉控制的改变,从而探讨拇外翻老年人对跌倒的影响.方法 本研究纳入4组受试者:13例年轻对照组(YC);12例年轻拇外翻组(HVY);14例健康老年对照组(EC);15例老年拇外翻组(HVE).所有受试者都在无扶手的椅子上完成STS动作,使用非负矩阵分解对肌电图的数据进行整合,以比较YC、HVY、EC和HVE组的肌肉协同作用;采集足底压力(COP),地面反作用力(GRF)和跌倒评分(FES-I).结果 与YC组相比,HVY、EC、HVE组在STS准备阶段拇展肌和腓肠肌外侧的相对激活振幅降低;同时EC组、HVE组在STS稳定阶段需要更多的维持躯干和足踝关节稳定性的肌肉激活;HVE组需要更多的大腿肌肉的共收缩来维持膝关节的稳定.HVE组的COP、FES-I比其他各组高(P<0.05).结论 在STS中,健康老年人和拇外翻老年人需要更多的维持躯干和足踝关节稳定性的肌肉激活;拇外翻老年人需要更多的大腿肌肉的共收缩来维持膝关节的稳定;除此之外,拇外翻老年人更容易跌倒.

背景与目的 目前,肺癌依然是我国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤.而在早期肺腺癌(lung adenocarcinoma,LUAD)中,微乳头(micropapillary,MPP)成分尤其常见,且通常表现出高侵袭性,其与早期转移、淋巴浸润的风险以及患者的5年生存率显著相关.本研究旨在探究以磨玻璃影(ground-glass opacities,GGOs)为特征的早期 LUAD中MPP成分和非MPP成分的异同,寻找MPP成分所特有的突变特征,并分析锌指蛋白家族的ZNF469基因与早期LUAD预后以及免疫浸润的关系.方法 收集31例LUAD恶性肺结节,采用显微解剖法将其分为成对的MPP和非MPP成分.对早期恶性肺结节组分进行全外显子组测序(whole-exome sequencing,WES),利用maftools、非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)法、Sigminer等方法进行突变特征分析,以揭示侵袭性LUAD中MPP组分相比于其他肿瘤组织所特有的基因组突变特征.利用癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)的LUAD数据库中ZNF469的表达情况,探讨其与肺癌预后的关系;利用GeneMANIA数据库以及基因本体(Gene Ontology,GO)、京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)富集分析探索LUAD中与ZNF469相关基因的互作网络及信号通路;利用TIMER和TISIDB数据库分析ZNF469表达与LUAD中免疫细胞浸润水平的相关性.结果 MPP成分具有较多的基因组变异,相比于非MPP成分的肿瘤组织,癌症体细胞突变目录(Catalogue of Somatic Mutations in Cancer,COSMIC)的13号突变特征(胞苷脱氨酶家族,APOBEC)是MPP成分所特有的,这提示其参与了MPP成分对LUAD早期侵袭过程的促进作用;并且APOBEC特征高的MPP样本具有更高的肿瘤突变负荷(tumor mutational burden,TMB),提示这些患者更能从免疫治疗中获益.LUAD中突变ZNF469的表达高于正常组织,与LUAD患者的不良预后有关.基因互作网络分析以及GO和KEGG富集分析发现,COL6A1、COL1A1、COL1A2、TGFB2、MMP2、COL8A2、C2CD4C等与ZNF469具有相互作用,且主要与编码胶原蛋白、参与细胞外基质构成有关.ZNF469表达与肿瘤的免疫浸润呈正相关.结论 本研究揭示了中国人群侵袭性LUAD中MPP成分的特有突变特征,并发现突变ZNF469的高表达影响LUAD预后与免疫浸润,推测ZNF469可作为LUAD潜在的诊断及预后生物标志物.

目的 分析肿瘤突变负荷(TMB)及基因差异表达与卵巢癌患者预后的关系,并依据TMB背景下获取免疫细胞浸润分布情况分析其对卵巢癌患者预后的影响.方法 从癌症基因组图谱(TCGA)数据库获取卵巢癌患者体细胞突变数据、基因转录组数据及临床信息,利用R软件对数据进行生存分析及差异分析,采用非负矩阵分解CIBERSORT算法确定免疫细胞与TMB亚型之间的相关性.结果 纳入卵巢癌体细胞突变数据下载的样本,其中突变种类最多的为错义突变;变异类型中单核苷酸多态性(SNP)占比最大.单核苷酸变异种类(SNV)中的C＞T转换最多,C＞A次之;突变频率最高的基因为TP53,其次为TTN,但二者是否突变与生存时间无关(P=0.921、0.431);BRAC1 是否突变与生存时间无关(P=0.110);TMB 水平与卵巢癌总生存时间无关(P =0.053),与无进展生存时间相关(P = 0.007).高 TMB 组与低 TMB 组之间筛选出 5 个差异表达基因,分别是 AGR3、IGSF23、ALDH1 A2、GNAO1、FCRL6;其中IGSF23 为上调基因(在差异分析中发现,在高TMB水平下,IGSF23 呈现高表达),其余4 个为下调基因.对已筛选出的差异表达基因进行生存分析:ALDH1 A2 与总生存时间相关(P = 0.048);AGR3 及IGSF23 与无进展生存相关(P=0.037、0.024).对两组之间浸润性免疫细胞的占比进行差异分析,发现活跃B细胞及活跃自然杀伤细胞在低TMB组中占比更高(P＜0.05),M0、M1 巨噬细胞的浸润程度在高TMB组中占比较高,M2 巨噬细胞在低TMB组中占比较高.结论 TMB与卵巢癌的预后存在相关性,高TMB能够获得更长的生存时间;IGSF23 的表达水平可能更好地作为卵巢癌患者预后判断的指标.M1 巨噬细胞在卵巢癌中的抗肿瘤作用得到了验证.

研究表明微小RNA (microRNA, miRNA) 通过影响转录后基因表达来调节机体功能, 并与肿瘤的发生有密切关系.然而目前癌症致病过程的转录调控网络重构大多致力于转录层面的基因表达数据的处理和分析, 如何整合转录及转录后不同类型的生物数据以挖掘它们的共调控机制是目前的研究热点之一.基于此, 本研究利用联合非负矩阵分解算法融合卵巢癌miRNA数据和基因表达数据形成共模块, 其次对特征模块中miRNA的靶基因进行预测分析, 最后对mi RNA-mRNA共模块进行转录及转录后共调控网络构建.仿真结果及分子生物学分析表明, 通过联合矩阵分析方法所提取的共模块显示出了与卵巢癌致病具有显著的生物相关性和潜在的联系, 此外, GO生物过程分析也进一步的揭示了所提取的共模块中miRNA靶基因的生物学功能与卵巢癌致病密切相关.

目的 利用表面肌电信号,探究多块肌肉之间的信息传递关系和不同握力下的肌肉之间的耦合特性.方法 采集6名健康受试者在不同握力下的表面肌电信号,首先用广义偏定向相干计算多通道肌肉之间的相干性;然后用非负矩阵分解算法将相干性进行分解;最后用复杂网络建立不同条件下的肌肉功能网络,利用图论的方法,定量分析肌肉功能网络的连接特性.结果 不同握力下肌肉的激活程度存在显著性差异;肌间耦合在10～20 Hz频段上较为显著,且在10～20Hz频段上耦合程度随着握力的增加呈现显著性变化.结论 肌间耦合在不同频段和不同握力下呈现显著性不同,表明了中枢神经系统维持不同握力的控制模式,本文方法为诊断运动功能障碍和评价康复效果提供了依据.

目的 通过分析康复机器人辅助训练过程中沿不同轨迹运动的上肢肌肉协同特性,探究运动轨迹对上肢肌肉骨骼特性的影响,为康复机器人训练轨迹优化设计提供基础实验数据与指导.方法首先在末端牵引式康复机器人系统中设计3种上肢运动训练轨迹(L1为直线,L2为弧线,L3为半圆),然后采集12名健康志愿者在沿3种训练轨迹上肢运动过程中的表面肌电信号,并使用非负矩阵分解算法进行肌肉协同特性的获取,对不同轨迹组间肌肉协同结构的相似系数、屈肌占比以及募集模式积分系数进行对比分析,探讨康复机器人不同训练轨迹对上肢肌肉骨骼特性的影响.结果同一训练轨迹中各志愿者的肌肉协同结构具有较高相似性(平均SI>0.81).各轨迹组的肌肉协同结构中的屈肌占比随运动进程逐渐增加.各轨迹组的肌肉协同募集模式均具有时序特性,前期伸肌起主要作用,后期屈肌起主要作用,中期屈肌占比随轨迹曲率增加而增加.轨迹L1与L2、L2与L3协同结构非常相似(SI>0.90),而L1与L3协同结构较为相似(SI>0.75).结论康复机器人辅助上肢的训练轨迹对上肢肌肉特性有一定影响,不同训练轨迹带来的肌肉协同结构较为相似,但是运动过程中屈肌群占比及协同贡献度会为了协调动作而发生变化.由此可推测不同训练轨迹对不同肌群的训练强度可能会有所不同.康复机器人训练轨迹设计需根据康复需求进行优化设计.

针对中风康复患者运动功能障碍相关的神经肌肉异常耦合问题,本文研究多通道肌电信号间的功能耦合特性,对比分析健康人和中风患者的肌间耦合特征,进而挖掘中风康复患者运动功能障碍产生的病理机制.首先将交叉频率相干分析与非负矩阵分解相结合,构建交叉频率相干分析-非负矩阵分解模型,研究健康人和中风患者上肢肘关节屈伸运动中相关肌肉的线性耦合关系以及不同频率比下的肌间非线性耦合特性,并分别计算显著性相干面积和相干性值之和,定量描述多通道肌间线性和非线性耦合特性.结果表明:多通道肌间线性耦合关系存在频段差异,低频段内呈现的整体耦合性较强;中风患者肌间线性耦合强度在不同频段内均低于健康被试对照组,且在beta和gamma频段的耦合强度差异更加明显.对于肌间非线性耦合,不同频率比下的中风患者肌间耦合强度明显低于健康被试对照组,同时在频率比为1∶2下的耦合强度略高于频率比为1∶3下的耦合强度.本文方法能为探索运动功能障碍患者的肌间耦合机制提供理论基础.

孔隙率对材料的吸水性、抗冻性等性能有着重要影响,是材料质量检测的一项重要指标.针对孔隙率值受分辨率影响较大的问题,本文提出了一种基于多能谱CT成像的孔隙率计算方法.在能谱未知的条件下,利用非负矩阵求解方法求解出能谱,然后结合NC-POCS(非凸-凸集投影)重建算法,实现分解图像的重建,进而计算在不同分辨率情况下的孔隙率值.实验结果表明,本文提出的分解方法能够有效抑制射线硬化伪影,并验证了分解结果测得的孔隙率值受分辨率的影响较小.

目的:探讨肿瘤突变负荷(TMB)在肌层浸润性膀胱癌(MIBC)预后评估中的价值.方法:从TCGA数据库下载MIBC测序数据,结合临床数据分析TMB在MIBC中的临床意义,从TMB分组中识别出差异表达的免疫相关基因进行预后分析;另外采用非负矩阵分解CIBERSORT算法确定免疫细胞与TMB亚型之间的相关性.结果:纳入的375例MIBC患者样品中单核苷酸多态性(SNP)和C>T是最常见的错义突变;TP53、TTN、KMT2D、MUC16、ARID1A基因的突变率较高;与低TMB组MIBC患者相比,高TMB组的患者预后较好(P<0.01);以KIR2DL4、IL1RL1、SSTR5构建的COX回归模型中低风险组MIBC患者较高风险组预后更佳,曲线下面积(ROC)为0.71;与正常膀胱组织相比,高TMB组的CD8+T细胞、活化的CD4+T细胞、嗜酸性粒细胞表达较高,而在低TMB组中记忆B细胞及未活化的肥大细胞表达比例较高(P<0.05).结论:TMB较高的MIBC患者可能在免疫治疗中获得较好的预后,TMB具有预测肿瘤免疫治疗疗效的潜在应用价值;还发现了不同组分的免疫细胞在TMB分组的MIBC肿瘤微环境中存在表达差异.