目的:研究基于聚类的多Atlas分割方法对正常组织感兴趣区分割的改善，以达到更好的危及器官的勾画效果。方法:选取2019—2020年浙江省肿瘤医院已完成治疗的100例宫颈癌患者的CT图像作为Atlas图谱库。按照危及器官（膀胱、直肠和外轮廓）的体积特征参数作为测度，利用k均值聚类（k-means）算法将Atlas图谱库划分成若干子集。将待分割图像匹配到相对应的图谱库中进行多Atlas分割。使用相似性系数（DSC）对分割结果进行评价分析。结果:以30例患者作为测试组，比较了不同聚类方法所生成的子图谱库对图像分割结果的改进。相较于一般多Atlas分割，聚类多Atlas分割方法能显著提高膀胱（DSC为0.83±0.09∶0.69±0.15， P<0.001和直肠（DSC为0.7±0.07∶0.56±0.16， P<0.001）的分割准确性，但左、右双侧股骨头（0.92±0.04、0.91±0.02）和骨髓（0.91±0.06）的差异无统计学意义。并且聚类多Atlas分割方法平均分割时间短于一般多Atlas分割方法（2.7∶6.3 min）。 结论:聚类多Atlas分割方法不但会减少与待分割图像配准的Atlas图像个数，而且预期能提高分割效果，并获得较高的准确率。

目的:基于数据挖掘方法探讨胡国华教授治疗卵巢储备功能减退（DOR）的用药规律及学术思想。方法:收集2021年1月1日－2022年3月31日胡教授诊治DOR患者的病历资料，应用中医传承计算平台V3.0软件对患者的中医症状及舌脉象，以及中药的频次、性味归经和功效类别进行频次分析，并进行常用药物组合分析、高频药物网络关系分析、基于Apriori算法的关联规则分析，以及基于K均值（K-means）聚类算法的聚类分析，归纳核心处方。结果:纳入患者85例，得到中医症状76个、舌象15个、脉象11个；涉及处方415首，包括中药164味，主要有女贞子、当归、黄芪、菟丝子、益母草、白术等，药性以温、平、寒为主，药味以甘、苦、辛为主，归经多入肝、脾、肾经。分析得到高频药物组合42个、核心处方6个。结论:胡教授治疗DOR总以补肾健脾以调体、疏利冲任以调经、疏肝宁心以调神为纲；用药轻巧精专，善用药对；处方从合守变，以平为期。

目的:通过分析孤独症谱系障碍学龄前儿童(autism spectrum disorder-preschoolers，ASD-p)静息状态下功能连接的动态变化，表征ASD-p灵活社会认知的大脑网络动态性，并为了解其社会交往障碍的潜在神经机制提供全新视角。方法:选取2018年10—12月于扬州大学附属医院门诊就诊的60例ASD-p(ASD-p组)和与之匹配的60名典型发育儿童(typical development，TD组)，基于MATLAB 2013b平台使用组独立成分分析、滑动窗口分析方法研究动态功能连接。基于每种功能连接模式的空间相似性，进行k-均值聚类分析以识别不同的连接状态，从而分析功能连接的时间动态性。使用SPSS 21.0进行统计分析。结果:动态功能连接分析最终确立了3种不同的连接状态：不频繁和强连接的状态Ⅰ、更频繁和弱连接的状态Ⅱ以及相对频繁和较强连接的状态Ⅲ。ASD-p组处于弱连接的状态Ⅱ的窗口分数较TD组降低了48.04% ，状态Ⅰ和状态Ⅲ的出现比例分别增加22.01%、32.39%；ASD-p组状态Ⅱ平均停留时间降低了74.89个窗口，状态Ⅰ和Ⅲ的平均停留时间分别增加了22.55个窗口和14.84个窗口( Z＝－6.080，6.991，－6.107，均 P<0.001，Mann-Whitney U test)。ASD-p组各网络状态之间的转换次数显著多于TD组[(6.63±3.25)次，(2.65±2.56)次， Z＝－6.296， P<0.001，Mann-Whitney U test]。Spearman相关分析表明ASD-p社交障碍的严重程度与状态Ⅱ的平均停留时间呈负相关( r＝－0.263， P<0.05)，并与网络状态转换次数呈正相关( r＝0.272， P<0.05)。 结论:ASD-p强连接状态Ⅰ和较强连接状态Ⅲ的窗口分数、平均停留时间成比例的增加，转换次数增多。ASD-p核心症状相关的动态功能连接特征可能成为一种可靠的神经影像标记物。

目的:分析男性阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者脑网络动态功能连接（dFNC）状态及其影响因素。方法:前瞻性选取2020年8月至2021年12月因打鼾就诊于苏州大学附属第二医院睡眠门诊，经多导睡眠监测（PSG）诊断的男性OSA及鼾症患者共111例。收集一般资料，根据氧减指数（ODI）将患者分为3组：单纯鼾症组（ODI<5次/h，34例）、轻中度OSA组（5≤ODI<30次/h，43例）、重度OSA组（ODI≥30次/h，34例）。采用蒙特利尔认知评估（MoCA）量表评估认知功能，Epworth嗜睡量表（ESS）评估日间嗜睡状况。采集静息态功能磁共振成像（fMRI）血氧水平依赖序列（BOLD）信号数据并预处理，使用滑动时间窗法构建dFNC矩阵，通过k-均值聚类分析确定动态脑网络dFNC状态数目，使用三种参数［时间分数（FT）、平均停留时间（MDT）、转换次数（NT）］来表征dFNC状态的时间属性，比较组间dFNC状态时间属性的差异，进一步分析时间属性与PSG参数及MoCA、ESS评分等的相关性，并采用逐步多重线性回归分析dFNC状态时间属性的影响因素。结果:患者年龄（40.2±8.6）岁（25~65岁），3组患者间年龄、吸烟饮酒史及MoCA评分差异无统计学意义（均 P>0.05）。通过k-均值聚类分析提取了3个脑网络dFNC状态：状态1：以视觉、感觉运动网络强连接为特征，出现频率为31.7%（4 611/14 541）；状态2：以默认模式网络、注意网络等认知网络的强连接为特征，出现频率最低（22.1%，3 213/14 541）；状态3：以全脑网络较弱的连接为特征，出现频率最高（46.2%，6 717/14 541）。重度OSA组状态2的FT［0.28（0.05，0.35）比0.39（0.26，0.53）］与MDT［8.20（4.35，12.54）比 11.68（8.50，16.69）］均低于单纯鼾症组（均 P<0.05），3组间状态1和状态3的时间属性差异均无统计学意义（均 P>0.05）。状态2的FT、MDT与患者的体质指数、呼吸暂停低通气指数、ODI、最低血氧饱和度相关（FT： r值分别为-0.218、-0.230、-0.249、0.198；MDT： r值分别为0.269、-0.253、-0.265、0.209，均 P<0.05），与MoCA评分、ESS评分相关均无统计学意义（均 P>0.05）。ODI是状态2时间属性的影响因素（FT：β=-0.225，95% CI：-0.227~-0.223；MDT：β=-0.241，95% CI：-0.289~-0.195）。 结论:OSA患者存在特定脑网络dFNC状态时间属性的改变，并与夜间低氧参数相关，这可能是OSA患者脑功能损伤的机制之一。

目的:以某妇产科医院为例，研究单床效率评价模型及其应用，为医院床位管理提供参考和借鉴。方法:通过访谈确定样本病区和关键指标，根据医院信息系统中的患者资料构建两级数据库。采用K中心聚类法，将床位按其年均空置天数(x)、年均周转次数(y)及年人均CMI(z)进行归类。以 x， y， z为界限，构建三维8象限床位效率评价模型。通过比较组内均值点 A k( x k， y k， z k)较总体均值点 A0( x， y， z)的偏移情况分析单床效率特征。并通过将床号对应到所属诊疗组，逐一分析各诊疗组的床位效率情况。 结果:根据利用效率，36张床位分布于模型的4个不同象限中。50%(18/36)的床位得到了较好的利用，28%(10/36)的床位患者收治量尚有提升空间，19%(7/36)的床位资源浪费较明显。各诊疗组间的床位效率存在明显差异。结论:本研究的床位效率模型可以从病区总体及诊疗组两个层面对床位效率进行评价，实现对相关问题的深入挖掘。该模型主要适用于床位由固定诊疗组或医生负责的情况，并可通过调整和扩展，满足医院不同的战略需要。

目的:数据缺失是队列研究中几乎无法避免的问题。本文旨在通过模拟研究，比较当前常见的8种缺失数据处理方法在纵向缺失数据中的填补效果，为纵向缺失数据的处理提供有价值的参考。方法:模拟研究基于R语言编程实现，通过Monte Carlo方法产生纵向缺失数据，通过比较不同填补方法的平均绝对偏差、平均相对偏差和回归分析的Ⅰ类错误，评价不同填补方法对于纵向缺失数据的填补效果及对后续多因素分析的影响。结果:均值填补、k近邻填补（KNN）、回归填补和随机森林的填补效果接近，且表现稳定；多重插补和热卡填充次于以上填补方法；K均值聚类和EM算法填补效果最差，表现也最不稳定。均值填补、EM算法、随机森林、KNN和回归填补可较好地控制Ⅰ类错误，多重插补、热卡填充和K均值聚类不能有效控制Ⅰ类错误。结论:对于纵向缺失数据，在随机缺失机制下，均值填补、KNN、回归填补和随机森林均可作为较好的填补方法，当缺失比例不太大时，多重插补和热卡填充也表现较好，不推荐K均值聚类和EM算法。

目的:分析上肢周围神经损伤继发神经病理性疼痛患者的临床表现，依据临床表现特征将患者分为不同亚型。方法:横断面分析自2019年11月至2021年2月我科收治的105例上肢周围神经损伤患者资料，以分级诊断标准确诊神经病理性疼痛，以NPSI量表采集其临床表现特征，以K均值聚类进行统计分析。结果:符合入选标准105例，根据其临床特征成功分为三类：聚类一"深部痛"，主要表现为显著深部痛及阵发痛缺失；聚类二"感觉异常"，主要表现为显著感觉异常及深部痛缺失；聚类三"轻阵发痛"，主要表现为略明显的阵发痛及深部痛和感觉异常缺失。结论:上肢周围神经损伤继发神经病理性疼痛患者可根据临床特征分为三类，作为今后药物随机对照试验的分组依据。该分类方法有潜力指导临床个体化用药，提高该病临床缓解率。

目的:探析国医大师李济仁辨治痿病虚证的用药规律。方法:收集李济仁门诊病历系统中2013年1月-2018年12月李老治疗的195个痿病虚证病案，通过FP-Growth加强数据运算模型，确定病案中的临床症状频次及药物组合，分别应用频次分析、聚类分析和关联规则分析。结合临床及中医理论，总结李老辨治痿病虚证的用药经验。结果:195个病案中主要症状有121个，频次前5位依次为肌肉萎缩(79次)、肌力下降(69次)、行走困难(52次)、肢体痿软无力(43次)、寐差(33次)；舌象以淡红、淡白、红、紫黯居多；脉象多见细脉、弦脉、沉脉、滑脉。共涉及药物159种，频次前5位依次为黄芪(140次)、当归(103次)、肉苁蓉(93次)、补骨脂(87次)、巴戟天(81次)。用药以补虚药、祛风湿药、活血化瘀药为主，归经以入肝、肾、脾经为多，药性以温为主，药味以甘、苦为多。关联分析显示，黄芪是处方的配伍核心，高频药物与李老的临床用药经验符合。最后通过K均值聚类分析得到3类高频组方。结论:李老治疗痿病虚证，以新安医学所特有的培本固元思想，在应用补益药的基础上，辨证配伍祛风通络、活血化瘀的药物。

目的:探讨城市社区成年人互联网使用与健康生活方式的关系。方法:2022年5-8月采用整群随机抽样和Kish抽样方法在杭州市城区抽取18~64岁常住居民开展面对面问卷调查。互联网使用包括过去7 d的互联网使用时间和12种互联网使用内容，通过因子分析和K-均值聚类法归纳为3种互联网使用类型即工作学习型、全面覆盖型和视频游戏型。健康生活方式定义为积极体力活动、健康膳食习惯、不吸烟、不饮酒、正常体重、正常腰围。采用二分类logistic回归模型和多分类logistic回归模型分析互联网使用与健康生活方式之间的关联性。结果:共纳入1 624名研究对象。调整潜在的混杂因素后，互联网使用时间较长者（≥8.5 h/d）与较短者（<2.5 h/d）相比，具有正常体重（ OR=0.59，95% CI：0.41~0.85）和5~6种健康生活方式（ OR=0.55，95% CI：0.32~0.96）的可能更低。对于不同类型的互联网使用分析发现，与工作学习型相比，全面覆盖型具有健康膳食习惯（ OR=0.63，95% CI：0.46~0.86）、不饮酒（ OR=0.68，95% CI：0.47~0.99）、正常腰围（ OR=0.59，95% CI：0.42~0.84）和5~6种健康生活方式（ OR=0.40，95% CI：0.23~0.69）的可能更低，视频游戏型具有积极体力活动（ OR=0.73，95% CI：0.55~0.97）和健康膳食习惯（ OR=0.79，95% CI：0.62~0.99）的可能更低。 结论:互联网使用时间过长（≥8.5 h/d）、全面覆盖型和视频游戏型与不健康生活方式存在关联。

目的:探究一种以剂量体积直方图参数为优化变量，使用多目标优化算法的剂量优化配准算法，以提高锥形线束CT（CBCT）图像验证匹配的准确性。方法:回顾性分析哈尔滨医科大学附属肿瘤医院2022年收治的6例肺癌和5例宫颈癌患者的28套CBCT图像。以骨性配准的结果为剂量配准算法的初始点，在其周围的三维空间内计算各位移点的通量加权灰度均方差，并使用无监督k均值聚类方法筛选候选位移点。使用有限尺寸笔形束算法计算各候选位移点的三维剂量分布，并提取直方图剂量指标作为多目标优化算法的优化变量。使用多目标遗传算法求解Pareto最优解集后，根据预设的目标权重方案求解最优唯一解。结果:采用剂量优化配准后，肺癌病例计划靶区（PTV）的D 90%、D 95%、D 98%、D mean、适形度（CI）指标，较常规配准策略分别平均提高0.23 Gy、0.49 Gy、1.05 Gy、0.15 Gy、0.03，危及器官的剂量差异无统计学意义。宫颈癌病例PTV的D 90%、D 95%、D 98%、D mean、CI指标，较常规配准策略分别平均提高0.72 Gy、1.15 Gy、2.53 Gy、0.24 Gy、0.05，部分危及器官评估指标降低1.06~1.81 Gy。 结论:剂量优化配准方法可有效提高靶区覆盖度并降低危及器官剂量，减少刚性配准算法的残余误差，可作为自适应放疗技术的流程之一。