目的 探索基于深度学习实现丘脑底核脑深部电刺激术(subthalamic nucleus deep brain stimulation,STN-DBS)自动化核团标注、手术靶点定位及电极植入路径规划.方法 来自北部战区总医院神经外科行双侧STN-DBS手术的155例患者的影像资料.首先,采用3D UX Net卷积神经网络基于MRI图像提取深度学习特征并完成丘脑底核(subthalamic nucleus,STN)及红核(red nuclei,RN)的分割;然后通过算法实现丘脑底核的自动化靶点定位;最后在规定的皮层入路点范围区域内生成不多于4根的电极植入路径.通过人工审查验证靶点及电极植入路径的临床可行性.结果 通过3D UX Net卷积神经网络算法进行核团分割,红核分割性能的Dice值为0.90.STN分割性能的Dice值为0.84.自动化生成STN靶点经人工审查验证可行的坐标与人工手术规划STN靶点坐标的欧几里得距离为(1.2±0.4)mm.25例测试集中自动化STN靶点定位及电极植入路径通过人工审查可行有20例(20/25),自动化靶点定位及电极路径与人工规划靶点及路径差异无统计学意义(P=0.059).结论 3D UX Net卷积神经网络可以较精确地分割STN及红核,通过自动化靶点定位及路径规划的STN-DBS手术计划临床可行且耗时短,可以为临床医生手术前规划提供参考.

坚持和加强党对公立医院的全面领导是保证公立医院公益性和健康可持续发展的根本。建立健全医院内部管理机构、管理制度、议事规则及办事制度，不断规范内部治理结构和权力运行的规则，是落实医院党委对公立医院领导的重要保障。本研究通过搭建办公自动化平台并基于此建立公立医院党委会议议事规则运行体系，将议题确定、会议召开、决议执行、监督检查等环节形成闭环管理，实现决策程序的可控制、可反馈与可追溯，既确保决策过程科学、规范，又依据公立医院运行特点确保决策效率，帮助医院管理者通过信息化平台对决策执行过程进行持续跟踪、动态管理，并能够及时发现执行中存在的问题，及时提出调整措施，可为其他公立医院党委提高议事效率和质量提供参考。

全自动微生物自动化流水线在我国的应用尚处于起步阶段，缺乏临床微生物检验自动化流水线应用的相关标准。为推进自动化技术的发展，中华医学会检验医学分会和中国医学装备协会检验医学分会组织制定了《临床微生物检验自动化流水线应用专家共识》。共识围绕自动化流水线的临床应用问题，讨论了应用前期需要考虑的实际要素，评价了应用过程中流水线的技术特点，特别指出应用后实验室面临的检验流程再造等问题，最后提出实施微生物自动化流水线的挑战和展望。该共识为推动医学检验自动化仪器的应用，临床微生物检验由传统手工操作转向自动化检测的变革提供指导。

目的:开发并评估一种针对治疗计划系统（TPS）的调强放疗（IMRT）无监督自动计划方案，使其能够模拟人工进行治疗计划的自动优化。方法:回顾性分析2022年3月至2023年3月浙江省肿瘤医院已经完成放疗的25例胃癌患者资料，患者年龄40~60岁，其中训练集7例，测试集18例。所有患者均采用相同的临床处方剂量标准45 Gy分25次，并接受飞利浦大孔径腹部CT扫描，扫描层厚为5 mm。基于深度强化学习（DRL）框架，提出一种多智能体优化决策网络（MOPN），对多个优化目标进行调整，从而模拟临床人工计划设计的过程。所有病例的自动计划方案均借助Eclipse脚本应用程序接口（ESAPI）进行代码编程，由MOPN模型自动生成。利用Wilcoxon符号秩检验比较自动计划方案与人工计划方案在相关剂量学指标间的差异。结果:初始优化目标经过MOPN调整后，自动计划的平均得分由（576.1±221.2）分上升至（1852.8±294.9）分。与临床人工计划相比，MOPN自动计划在脊髓D max、肝D mean和肝V 5 Gy方面分别降低了21.4%、9.8%和11.5%。 结论:MOPN模型借助ESAPI工具完成了与TPS的数据互通，同时也实现了胃癌IMRT治疗计划的自动化设计。经过训练的MOPN模型可以模仿计划者在优化过程中的人为操作来调整多个目标，逐步改善计划质量。

目的:探究椎旁肌退变在单节段退行性腰椎滑脱及退行性腰椎管狭窄中的差异及其临床意义。方法:回顾分析2014年1月至2020年10月于中国医科大学附属盛京医院脊柱外科明确诊断为L 4,5节段并行手术治疗的退行性腰椎滑脱患者30例，年龄为（61.63±8.42）岁（范围44~82岁），身体质量指数（24.07±3.17）kg/m 2；退行性腰椎管狭窄症患者30例，年龄（59.67±12.89）岁（范围31~80岁），身体质量指数（25.29±3.48）kg/m 2；健康对照组选取门诊体检健康成人30名,年龄（58.33±7.36）岁（范围52~83岁），身体质量指数（25.72±2.58）kg/m 2；三组均为男性。选取所有患者L 3,4、L 4,5、L 5S 1节段椎间盘水平的轴位MRI，应用盛京医院与中科院沈阳自动化研究所合作研发的深度学习自动分割测量系统测量被选取图像中多裂肌横截面积（multifidus muscle cross sectional area，MMCSA）、竖脊肌横截面积（erector spinaecross sectional area，ESCSA）、多裂肌脂肪浸润程度（multifidus muscle fatty infiltration rate，MMFIR）和竖脊肌脂肪浸润程度（erector spinaefatty infiltration rate，ESFIR），采用单因素ANOVA检验比较三组多裂肌、竖脊肌的影像学参数，再采用LSD- t检验对各节段椎旁肌影像学参数进行两两比较。 结果:三组的年龄（ H=5.303， P>0.05）、身体质量指数（ F=2.267， P>0.05）的差异均无统计学意义，且性别均为男性。多裂肌横截面积在L 3,4节段，退行性腰椎滑脱组较退行性腰椎管狭窄组增加189.11 mm 2（ P=0.010）；在L 4,5节段，退行性腰椎滑脱组较健康对照组减少205.52 mm 2（ P=0.002），退行性腰椎管狭窄组比健康对照组减少184.14 mm 2（ P=0.006）；在L 5S 1节段，退行性腰椎滑脱组较退行性腰椎管狭窄组减少174.93 mm 2（ P=0.018），退行性腰椎滑脱组较健康对照组减少406.06 mm 2（ P<0.001），退行性腰椎管狭窄组较健康对照组减少231.13mm 2（ P=0.002）。竖脊肌横截面积在L 4,5节段，退行性腰椎管狭窄组较健康对照组减少398.70 mm 2（ P=0.006）；在L 5S 1节段，退行性腰椎滑脱组较退行性腰椎管狭窄组减少500.02 mm 2（ P<0.001），退行性腰椎管狭窄组较健康对照组减少455.37 mm 2（ P<0.001）。退行性腰椎滑脱组L 3,4节段多裂肌脂肪浸润程度较健康对照组增加4.96%（ P=0.001），退行性腰椎滑脱组L 5S 1节段竖脊肌脂肪浸润程度较退行性腰椎管狭窄组减少5.41%（ P=0.004），退行性腰椎管狭窄组L 5S 1节段竖脊肌脂肪浸润程度较健康对照组增加5.02%（ P=0.008）。 结论:退行性腰椎滑脱组和退行性腰椎管狭窄症组患者各节段椎旁肌横截面积均有不同程度的减小，退行性腰椎滑脱组患者多裂肌脂肪浸润程度较为明显，而退行性腰椎管狭窄组患者竖脊肌脂肪浸润程度更高。

随着第四次工业革命的发展，自动化、智能化的人工智能对检验分析前、中、后过程的影响不断加大。人工智能应用于通过提高自动化程度生成的大型临床数据集有助于发现新知识、开发新模型、发掘新领域；即时检验具有操作简便、便携化、智能化、适用条件宽等优点；应用人工智能构建预测模型有助于精准检验医学的发展；在近期出现的新型冠状病毒疫情中，人工智能在检验领域又萌生出了新的方向。

外科1.0到外科4.0这一类名词均源自"工业4.0"。2011年德国汉诺威工业博览会提出工业4.0。18世纪工业革命起源于英国，其工业发展有4个重要阶段，分别被称为工业1.0、工业2.0、工业3.0和工业4.0，每个发展阶段均有重要科学发明和应用推广。基于工业发展的4个阶段，2018年Hooshair A首先提出外科发展从外科1.0到外科4.0的概念，与工业发展一致。虽然两者发展时间不同，但均以重大科学发现为基础。21世纪初标志着进入外科4.0，5个重要的科学成果包括大数据、人工智能、自动化、现代机器人、5G通讯，推动外科4.0的发展。20年间各环节发展均十分迅速，每个环节的发展均带动另一环节的需求，环环相扣，呈现一个急速向上发展的良性循环。笔者预测：外科4.0仍会迅速再发展，从环环相扣式发展变为不同环节融合发展和整体科技融合发展，进而到达外科5.0。在外科4.0起步时期预测外科5.0将会来临貌似具有野心，但笔者肯定这是科学发展的必然趋势，外科5.0不但会到临，还会在不远的将来到临。

目的:观察经颅磁刺激抑制右侧初级运动皮质(M1)后双侧中央前回精细分区有效连接变化情况。方法:选取21例健康志愿者纳入本研究，于持续短阵脉冲刺激(cTBS)干预前、后分别行静息态功能磁共振(rs-fMRI)检查，参照中科院自动化研究所制订的脑图谱对受试者双侧中央前回进行精细分区，选用Granger因果分析观察受试者双侧中央前回有效连接变化情况。结果:经cTBS抑制右侧M1区后受试者双侧中央前回各亚区有效连接呈显著变化，右上肢功能区对左上肢、左头面部功能区的有效连接减弱，左上肢功能区对右侧头面部及右上肢功能区的有效连接增强。结论:经cTBS抑制右侧M1区后，受试者双侧M1区上肢功能区的有效连接变化反映了半球间交互抑制，同时M1躯干功能区也发生了与上肢功能区方向相反的有效连接改变。

目的:新型冠状病毒的暴发暴露出疫情防控信息辅助系统存在诸多问题，需要解决如关键数据防篡改、可溯源、区域不同层级的决策支持系统缺失、跨区域的多方协作存在壁垒以及病例诊断自动化程度不高等问题。方法:本文初步探讨将人工智能、支持隐私保护的安全计算、区块链等新兴技术引入到疫情防控信息辅助系统中。结果:本文探讨了采用现代密码学和区块链技术建立保证疫情信息安全性的溯源体系；提出分布式决策支持系统的设计；提出基于SGX技术解决联邦学习的隐私保护问题，并设计出分组架构缓解SGX的性能开销。结论:以上设计方案能够有助于实现疫情信息的安全性和可溯源性，同时还有望提高疫情防控信息辅助系统的自动化程度和决策效率。

目的:研发胎儿脊髓圆锥末端尾侧椎体骨化中心智能计数模型并评估其应用效果。方法:回顾性选取2021年1月至2022年10月深圳市妇幼保健院及珠海市人民医院采集的3 000帧胎儿脊柱骶尾段正中矢状面声像图，其中2 800张图像进行椎体骨化中心与脊髓圆锥的人工精细标注与训练，采用Yolov8算法搭建实例分割模型进行分割训练并通过后处理的方式进行椎体骨化中心拟合与自动计数。另外200张图像分别由人工智能(AI)模型、中级医师(D1)以及初级医师(D2)对胎儿脊髓圆锥末端尾侧椎体骨化中心个数进行计数并计时，由专家对AI模型和D1、D2的计数是否准确进行评估。比较AI模型、D1和D2的准确率以及耗时差异。结果:经过专家评估，AI圆锥分割拟合与计数的准确率达95.00%(190/200)，与D1的准确率(94.50%，189/200)差异无统计学意义( P＝0.823)，但高于D2 88.50%(177/200)，差异有统计学意义( P＝0.012)。D1、D2与AI计数耗时分别为5.00(4.25，6.00)s、7.00(7.00，8.00)s、0.09(0.08，0.10)s，AI明显少于D1、D2，差异有统计学意义(均 P<0.001)。 结论:经过训练的AI模型可以高效、准确地完成圆锥末端的椎体骨化中心计数，相当于中级医师的水平，该模型有望进一步应用于胎儿脊柱裂筛查，提高产前超声筛查的自动化与智能化水平。