检索结果-内蒙古大学图书馆

高等学校化学学报 2025年第1期46卷 226-233页

作者：王璐叶强王秀丽赵明璨李毅侯宇川吉林大学口腔医院儿童口腔科长春130021 吉林大学第一医院泌尿外科长春130021

利用二甲基咪唑与六水合硝酸锌之间的配位作用制备了正十二面体形貌的ZIF-8;再以ZIF-8为模板,多巴胺盐酸盐为原料,利用配位竞争诱导聚合法制备了中空结构的聚多巴胺纳米粒子(PDANPs);进一步以PDA NPs为载体负载药物,制备了负载阿奇霉素(... 详细信息

利用二甲基咪唑与六水合硝酸锌之间的配位作用制备了正十二面体形貌的ZIF-8;再以ZIF-8为模板,多巴胺盐酸盐为原料,利用配位竞争诱导聚合法制备了中空结构的聚多巴胺纳米粒子(PDANPs);进一步以PDA NPs为载体负载药物,制备了负载阿奇霉素(AZM)的聚多巴胺纳米粒子(AZM@PDA NPs).研究结果表明,PDANPs的中空结构有助于阿奇霉素的大量负载,载药率高达20.2%.AZM@PDANPs的生物相容性高,对正常细胞的毒性极低,能够促进细胞中抗炎因子的表达.AZM@PDANPs实现的药物缓释能够有效治疗牙周炎,对抗牙槽嵴吸收,并且在体内的生物安全性良好,应用前景广阔.

关键词：阿奇霉素聚多巴胺载药药物缓释牙周炎治疗

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周围神经电刺激治疗腓肠神经损伤后疼痛1例

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中国疼痛医学杂志 2025年第1期31卷 76-78页

作者：刘红袁俊鹏金晓红苏州大学附属第一医院疼痛科苏州215031

孤立性腓肠神经损伤后疼痛少见,多源于医源性损伤,主要表现为沿小腿远端1/3、足外侧和第5趾后外侧的神经支配区域疼痛和感觉异常。持续的疼痛或感觉异常严重影响病人的生活质量,造成较大的社会经济负担。传统的药物治疗、神经阻滞、脉... 详细信息

孤立性腓肠神经损伤后疼痛少见,多源于医源性损伤,主要表现为沿小腿远端1/3、足外侧和第5趾后外侧的神经支配区域疼痛和感觉异常。持续的疼痛或感觉异常严重影响病人的生活质量,造成较大的社会经济负担。传统的药物治疗、神经阻滞、脉冲射频等对疼痛的缓解、感觉运动功能的恢复疗效有限。周围神经电刺激(peripheral nerve stimulation,PNS)于1967年被首次描述应用于神经病理性疼痛的治疗,认为与传统的脊髓电刺激(spinal cord stimulation,SCS)具有相似的作用机制[1]。早期的PNS手术多采用SCS八触点电极导线,电极粗且过长,易影响病人术后活动。近年来,随着专用PNS电极及体外刺激器的出现,PNS逐渐被更多应用于周围神经损伤病人,如头面部、上肢及下肢的各神经分支,成为周围神经病理性疼痛的一种重要的疼痛治疗方法。有研究显示,PNS治疗可以改善损伤神经的病理生理变化,促进神经再生,改善其功能障碍[2]。尽管PNS的确切作用机制尚不清楚,但有证据表明中枢和外周机制均有助于其镇痛作用。国外有报道将PNS用于腓肠神经损伤后慢性疼痛治疗[3],国内外周神经电刺激治疗多应用于带状疱疹神经痛病人,例如侵犯眶上神经或枕大/小神经的带状疱疹神经痛。

关键词：腓肠神经电极导线医源性损伤眶上神经神经阻滞神经病理性疼痛周围神经损伤神经再生

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门静脉成像助力肝脏微创手术

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中华消化外科杂志 2025年第4期24卷 474-479页

作者：张惠茅崔英珠张磊孙晓东薛涵吉林大学第一医院放射科长春130021 吉林大学第一医院肝胆胰外科长春130021

门静脉作为肝脏血液循环的关键通道,其分支的形态、位置和血流动力学等因素在肝脏微创手术规划和实施环节中都发挥着关键作用。智能影像技术不仅为精准肝切除术提供了更可靠的解剖学依据,也为肝脏微创手术的个体化规划和精准实施开辟了... 详细信息

门静脉作为肝脏血液循环的关键通道,其分支的形态、位置和血流动力学等因素在肝脏微创手术规划和实施环节中都发挥着关键作用。智能影像技术不仅为精准肝切除术提供了更可靠的解剖学依据,也为肝脏微创手术的个体化规划和精准实施开辟了新的可能性。笔者将围绕门静脉成像在微创手术中的应用展开深入阐述。

关键词：门静脉肝脏外科微创手术影像学检查人工智能

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基于微生物图像的深度学习数据集构建与模型应用研究

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中华检验医学杂志 2025年第2期48卷 280-285页

作者：杜佳许建成周琪李赜李雪文吉林大学第一医院检验科长春130021 吉林大学第一医院新生儿科长春130021

随着计算机视觉技术的飞速发展,深度学习模型在智能化微生物检测方面显示了新的研究方向和潜在价值。利用多层神经网络和大量训练数据,这些模型能够对复杂特征进行自动提取与分析,提高了检测的效率和精度。本文介绍了深度学习在微生物... 详细信息

随着计算机视觉技术的飞速发展,深度学习模型在智能化微生物检测方面显示了新的研究方向和潜在价值。利用多层神经网络和大量训练数据,这些模型能够对复杂特征进行自动提取与分析,提高了检测的效率和精度。本文介绍了深度学习在微生物图像检测中的研究背景,阐述了数据收集、预处理、注释和划分等微生物图像数据集构建的方法,介绍了具有代表性的深度学习模型,展示了其在不同微生物检测中的应用实例。深度学习在微生物图像分析中面临较多挑战,未来尚需深入开发。

关键词：深度学习病原微生物图像分析图像采集神经网络模型

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聚焦AI血液病预测模型关注模型构建与效能

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中华检验医学杂志 2025年第5期48卷 543-548页

作者：曲林琳续薇吉林大学第一医院检验科长春130021

应用医学实验室大数据分析与人工智能(AI)技术,特别是机器学习(ML)方法构建的各种血液病预测模型,越来越多地报道于疾病预警、筛查、诊断的研究中,成为大数据与AI技术在临床实验室的研究热点并展现出应用前景。由于在血液病模型构建与... 详细信息

应用医学实验室大数据分析与人工智能(AI)技术,特别是机器学习(ML)方法构建的各种血液病预测模型,越来越多地报道于疾病预警、筛查、诊断的研究中,成为大数据与AI技术在临床实验室的研究热点并展现出应用前景。由于在血液病模型构建与验证方面目前还缺乏标准、指南和规范性文件的指导,模型构建在模型功能、数据准备、筛选与标注、算法选择、模型评价、模型构建后的局部、整体解释和验证等方面还存在不足,限制了模型的临床应用。为此,在学习国内外文献的基础上,回顾我们在AI血液病预测模型构建与验证的实践,提出应关注模型构建的要点与模型的效能,构建出具有临床实际应用价值的血液病相关模型。

关键词：人工智能机器学习数据血液病模型医学实验室

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机器学习在肠道菌群二代测序数据分析中的应用

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中华检验医学杂志 2025年第2期48卷 186-191页

作者：王家欣孙淼周琪许建成吉林大学第一医院检验科长春130021

宏基因组二代测序作为一种无偏倚的检测技术,展现出较传统方法更高的诊断效能。肠道微生物是保障身体健康的重要菌群,成为目前的研究热点。利用机器学习对肠道菌群基因组数据进行建模、分析,在疾病预测与诊断中非常重要。本文简要介绍... 详细信息

宏基因组二代测序作为一种无偏倚的检测技术,展现出较传统方法更高的诊断效能。肠道微生物是保障身体健康的重要菌群,成为目前的研究热点。利用机器学习对肠道菌群基因组数据进行建模、分析,在疾病预测与诊断中非常重要。本文简要介绍宏基因组二代测序技术的特点、机器学习的关键算法及评估指标,概述机器学习与宏基因组二代测序结合的主要步骤,总结机器学习与宏基因组二代测序技术结合在肠道菌群研究中的应用,为相关疾病的诊断和预测提供更准确的方法,给未来的研究和临床实践提供更多的思路。

关键词：宏基因组二代测序机器学习肠道菌群生物标志物

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放射性口腔黏膜炎的发生机制及防治研究进展

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中华放射肿瘤学杂志 2024年第1期33卷 79-84页

作者：李曼赵钦魏金龙姜新吉林大学第一医院放疗科长春130021

放疗是头颈部肿瘤患者主要的治疗方式之一,放射性口腔黏膜炎(RIOM)是头颈部肿瘤患者在放疗过程中出现的常见并发症之一,它是一种与吞咽困难和口腔疼痛相关的黏膜损伤反应,严重时会影响患者的生存质量和预后。因此预防和治疗RIOM至关重要... 详细信息

放疗是头颈部肿瘤患者主要的治疗方式之一,放射性口腔黏膜炎(RIOM)是头颈部肿瘤患者在放疗过程中出现的常见并发症之一,它是一种与吞咽困难和口腔疼痛相关的黏膜损伤反应,严重时会影响患者的生存质量和预后。因此预防和治疗RIOM至关重要,本文从RIOM的发病机制、临床表现、治疗与预防方法进行归纳总结,旨在为头颈部肿瘤患者由于放疗所引起的口腔黏膜炎的治疗提供指导。

关键词：头颈部肿瘤放射疗法放射性口腔黏膜炎

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利用机器学习算法建立并验证肝硬化相关肝性脑病预测模型

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中华检验医学杂志 2025年第1期48卷 93-102页

作者：付舒婷何冰许建成吉林大学第一医院检验科长春130021

目的用机器学习算法构建肝硬化相关肝性脑病(HE)的预测模型并验证,评价该模型的预测效能。方法收集2018年1月—2019年12月吉林大学第一医院病历系统及实验室信息系统中肝硬化患者(4537例)的临床资料进行回顾性分析。根据纳入和排除标准... 详细信息

目的用机器学习算法构建肝硬化相关肝性脑病(HE)的预测模型并验证,评价该模型的预测效能。方法收集2018年1月—2019年12月吉林大学第一医院病历系统及实验室信息系统中肝硬化患者(4537例)的临床资料进行回顾性分析。根据纳入和排除标准,最终474例患者纳入研究。数据集1纳入2018年1—12月肝硬化无HE患者(113例)和肝硬化并发HE患者(108例),用于对肝硬化并发HE风险预测模型进行特征筛选、模型建立、最优算法选择和内部验证;数据集2纳入2019年1—12月肝硬化无HE患者(133例)和肝硬化并发HE患者(120例),用于外部验证。使用Lasso回归筛选特征变量,并采用极度梯度提升(XGBoost)、轻量级梯度提升(LightGBM)、随机森林(RF)及支持向量机(SVM)4种机器学习算法进行模型建立和内部验证,采用DeLong检验比较4种模型对HE的预测效能,结合特异度或敏感度选择最优算法。用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和临床决策曲线评价4种模型的预测效能,预测概率的准确性及临床实用性。结果提取数据集1中数据缺失率<30%的46个检验项目作为建模待选变量,使用Lasso回归筛选得到7个特征变量,包括血红蛋白、总胆汁酸、胆碱酯酶、总胆红素、肌酐、凝血酶原活动度及血小板。LightGBM算法建立的预测模型(HE-Lab7模型)预测HE的曲线下面积(AUC)为0.880,均高于XGBoost、RF和SVM算法(P均<0.05),敏感度为0.825、特异度为0.836。校准曲线Brier分数为0.147,表明该模型的预测概率与实际发生概率吻合良好。临床决策曲线表明该模型具有较高的临床效益。数据集2中,HE-Lab7模型预测HE的AUC为0.775,敏感度为0.927,特异度为0.758。结论利用检验大数据以4种机器学习算法为基础,基于最优LightGBM算法开发得到的肝硬化相关HE风险预测模型的预测效能良好,为早期预测与识别肝硬化相关HE提供参考依据。

关键词：人工智能肝硬化肝性脑病血红蛋白类

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硬膜外腔入路自体血补片修复椎管内脑脊液漏技术规范

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中华医学杂志 2024年第13期104卷 1021-1027页

作者：中华医学会疼痛学分会头面痛学组樊肖冲夏令杰何非方不详郑州大学第一附属医院疼痛科郑州450052 河南省人民医院疼痛科郑州450003 浙江大学医学院附属邵逸夫医院疼痛科/颅内低压疾病诊治中心杭州310000

椎管内脑脊液漏是导致低颅压综合征的常见原因,传统治疗方法包括保守治疗及外科手术治疗,但是保守治疗对于部分患者效果不佳,而外科手术因为创伤较大,临床应用较少。适宜时机选择微创手术方法修复脑脊液漏是治疗低颅压疾病的重要方法。... 详细信息

椎管内脑脊液漏是导致低颅压综合征的常见原因,传统治疗方法包括保守治疗及外科手术治疗,但是保守治疗对于部分患者效果不佳,而外科手术因为创伤较大,临床应用较少。适宜时机选择微创手术方法修复脑脊液漏是治疗低颅压疾病的重要方法。因此,中华医学会疼痛学分会头面痛学组特制订硬膜外腔入路自体血补片修复正常硬膜囊张力的椎管内脑脊液漏技术规范,主要从自体血补片概念与作用机制、适应证与禁忌证、操作方法、并发症及处理方法等方面进行论述,以期提高临床疗效,减少神经系统并发症,减少不良事件发生率。

关键词：脑脊髓液硬膜外腔自体血补片技术脑脊液漏技术规范

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决策树赋能的血液分析结果智能审核规则的建立与验证

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中华检验医学杂志 2024年第5期47卷 536-542页

作者：曲林琳赵旭何亮谭业辉李映潼陈显秋杨宗兴才玥安倍莹李丹梁津何冰孙秋文张一博吕鑫熊士博续薇吉林大学第一医院检验科长春130021 吉林大学第一医院肝胆胰内科长春130021 吉林大学第一医院普通外科中心胃结直肠外科长春130021 吉林大学第一医院血液科长春130021

目的:建立血液分析检验结果人工智能(AI)审核规则。方法:纳入2019年8月1日至31日吉林大学第一医院住院患者血液分析数据18474份,作为AI审核规则训练组,采集其对应的患者年龄、镜检结果、临床诊断信息,以血液分析报告参数、研究参数、报... 详细信息

目的:建立血液分析检验结果人工智能(AI)审核规则。方法:纳入2019年8月1日至31日吉林大学第一医院住院患者血液分析数据18474份,作为AI审核规则训练组,采集其对应的患者年龄、镜检结果、临床诊断信息,以血液分析报告参数、研究参数、报警信息等92个实验室参数作为AI审核规则的候选条件;依据镜检的人工审核作为审核标准,标注是否通过或拦截;采用决策树算法,通过高强度、多轮次及五折交叉验证,初步建立AI审核规则,通过设置重要病例必中,以优化AI审核规则。采用卡方检验比较AI审核规则与自动审核规则的假阴性率、精确率、召回率、F1分数、通过率等指标,评价AI审核规则性能。收集2023年11月1日至31日吉林大学第一医院检验科12475份住院患者血液分析数据作为验证组,将AI审核规则模拟用于结果审核,分析AI审核规则的性能指标,验证AI审核规则的性能。结果:AI审核规则由15项规则、17条参数构成,能够分辨计数和形态异常。与自动审核规则相比,AI审核规则的训练组真阳性率、假阳性率、真阴性率、假阴性率、通过率、正确率、精确率、召回率、F1分数分别为22.7%、1.6%、74.5%、1.3%、75.7%、97.2%、93.5%、94.7%、94.1,均优于自动审核规则,差异具有统计学意义(P<0.001),且无重要病例漏检。验证组真阳性率、假阳性率、真阴性率、假阴性率、通过率、正确率、精确率、召回率、F1分数分别为19.2%、8.2%、70.1%、2.5%、72.6%、89.2%、70.0%、88.3%、78.1,与自动审核规则相比,假阴性率较低、假阳性率和召回率稍高,差异具有统计学意义(P<0.001)。结论:利用机器学习的决策树算法建立并验证的血常规AI审核规则,能较稳定地识别、拦截与提示异常结果,与自动审核相比在血液分析检验结果报告中更加简便、高效、准确。

关键词：血液学试验血液分析人工智能审核规则决策树

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