检索结果-内蒙古大学图书馆

中华围产医学杂志 2023年第7期26卷 601-606页

作者：谢金亮王筱金王炳顺上海交通大学公共卫生学院上海200025 上海交通大学医学院临床研究中心生物统计教研室上海200025

近年来,双胎妊娠孕妇显著增加。相较单胎,双胎妊娠子痫前期(preeclampsia,PE)发病风险更高、进展更快,病情更严重,因此预测和预防双胎PE更加重要。PE的预测与筛查的发展经历了从指南推荐的危险因素筛查到仅含母体因素的简单模型,再发展... 详细信息

近年来,双胎妊娠孕妇显著增加。相较单胎,双胎妊娠子痫前期(preeclampsia,PE)发病风险更高、进展更快,病情更严重,因此预测和预防双胎PE更加重要。PE的预测与筛查的发展经历了从指南推荐的危险因素筛查到仅含母体因素的简单模型,再发展至联合更广泛指标的复杂模型的过程;同时模型算法也从logistic回归扩展至竞争风险模型等复杂算法,预测模型不断改进。本文全面阐述相关模型在双胎妊娠PE预测中的适用性及研究展望,建议结合本土化指标,通过优化建模策略改进适用于双胎PE的预测模型。

关键词：先兆子痫妊娠,双胎预测生物标记

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儿童超重肥胖累积效应致血压偏高发生的队列研究

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现代预防医学 2025年第9期52卷 1612-1616页

作者：陶益锋范晖川北医学院公共卫生学院川北医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室川北医学院疾病监测与数智健康治理重点实验室

目的本研究旨在探明儿童超重肥胖累积效应与血压偏高发生之间的关系，为更好预防儿童血压偏高提供依据。方法数据来源2012—2018年开展的“自贡基于学校的心血管代谢风险队列研究”。调查内容包括问卷调查和体格检测。计算“超重肥胖... 详细信息

目的本研究旨在探明儿童超重肥胖累积效应与血压偏高发生之间的关系，为更好预防儿童血压偏高提供依据。方法数据来源2012—2018年开展的“自贡基于学校的心血管代谢风险队列研究”。调查内容包括问卷调查和体格检测。计算“超重肥胖年”指标以评估儿童超重肥胖累积效应。分别采用多变量调整的线性回归和logistic回归模型分析儿童超重肥胖累积效应与血压水平及其变化和血压偏高发生的关系。结果本研究包括基线时未患血压偏高且接受至少四次调查的1 637名儿童，其平均年龄6.43岁，男性占50.00%。平均随访4.57年后，共447名儿童出现血压偏高，其累积发病率为27.31%。随访期间381名儿童出现超重肥胖累积效应（累积超重肥胖年值不为0）。累积超重肥胖年分别与终点收缩压、终点舒张压、终点和基线收缩压差值以及终点和基线舒张压差值呈正相关（β1=0.25, β2=0.19, β3=0.19, β4=0.11,均P<0.05）。此外，累积超重肥胖年（OR=1.05, P<0.001）、累积超重肥胖程度（OR=1.04, P<0.001）以及累积超重肥胖持续时间（OR=1.14, P=0.014）均与儿童血压偏高发生呈正相关。结论儿童超重肥胖的累积效应增加儿童血压偏高的发生风险。对超重肥胖儿童的动态监测和及时干预是防控血压偏高出现的关键。

关键词：儿童超重肥胖血压偏高

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ALDH2通过线粒体融合与裂变减轻脂多糖诱导的脑微血管内皮细胞屏障的损伤

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南方医科大学学报 2022年第12期42卷 1882-1888页

作者：王莎莎吕恒王丽娅田美惠高洁刘忠义王佳慧于影蚌埠医学院生理学教研室安徽蚌埠233000 蚌埠医学院心脑血管疾病基础与临床重点实验室安徽蚌埠233000 蚌埠医学院流行病与卫生统计学教研室安徽蚌埠233000

目的观察乙醛脱氢酶2(ALDH2)对脂多糖(LPS)诱导的小鼠脑微血管内皮细胞屏障的影响,并探讨线粒体融合与裂变在内皮屏障中的作用。方法小鼠脑微血管内皮细胞分为3组:对照组:不给予任何处理;LPS损伤组(LPS):1μg/mL的LPS刺激24 h;LPS+ALDH... 详细信息

目的观察乙醛脱氢酶2(ALDH2)对脂多糖(LPS)诱导的小鼠脑微血管内皮细胞屏障的影响,并探讨线粒体融合与裂变在内皮屏障中的作用。方法小鼠脑微血管内皮细胞分为3组:对照组:不给予任何处理;LPS损伤组(LPS):1μg/mL的LPS刺激24 h;LPS+ALDH2激动剂Alda-1组(LPS+Alda-1):在LPS刺激前给予20μmol/mL的Alda-1预处理1 h。CCK-8实验检测细胞活性;跨内皮细胞电阻和FITC-Dextran葡聚糖实验检测细胞通透性变化;试剂盒丙二醛(MDA)和超氧化物歧化酶(SOD)测定氧化应激水平;超氧化物阴离子荧光探针检测细胞活性氧(ROS)的表达;Western blot检测细胞ALDH2、紧密连接蛋白ZO-1、Occludin以及线粒体融合蛋白Mfn2、OPA1和分裂蛋白Drp1、Fis1表达。结果与对照组相比,LPS组跨内皮细胞电阻值降低、FITC-Dextran渗漏性增高,MDA含量升高、SOD活性下降,ROS荧光表达增强,ALDH2、紧密连接蛋白ZO-1、Occludin、线粒体融合蛋白Mfn2和OPA1表达降低,而线粒体分裂蛋白Drp1和Fis1表达升高(P<0.05)。应用Alda-1干预后,可显著抑制LPS所致的内皮细胞膜通透性升高,减低ROS荧光表达,ALDH2、ZO-1、Occludin、OPA1和Mfn2蛋白表达增高,而Drp1和Fis1蛋白表达降低(P<0.05)。结论ALDH2通过抑制线粒体ROS的产生,减轻LPS诱导脑微血管内皮细胞屏障的损伤,其机制可能与促进线粒体融合及抑制线粒体裂变有关。

关键词：乙醛脱氢酶2 LPS 线粒体融合和分裂内皮屏障

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基于深度学习的胸部X射线图像识别及分类模型研究

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中国卫生统计 2024年第3期41卷 365-369,375页

作者：张晓熙王远涵杨顷落黄雪余红梅武淑琴山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室 030000 重大疾病风险评估山西省重点实验室山西医科大学基础医学院数学教研室

目的以深度学习中的卷积神经网络为基础搭建胸部X射线(chest X-ray,CXR)图像分类模型,为肺部疾病提供可靠的辅助诊断技术。方法经KAGGLE数据库收集新冠肺炎、轻度肺部感染、病毒性肺炎及正常的四种胸部X射线图片,按3∶1∶1的比例将数据... 详细信息

目的以深度学习中的卷积神经网络为基础搭建胸部X射线(chest X-ray,CXR)图像分类模型,为肺部疾病提供可靠的辅助诊断技术。方法经KAGGLE数据库收集新冠肺炎、轻度肺部感染、病毒性肺炎及正常的四种胸部X射线图片,按3∶1∶1的比例将数据随机划分成训练集,测试集和验证集;基于卷积神经网络架构搭建CXR图像分类模型,调节超参数对模型进行加强和优化;后通过混淆矩阵、准确率、灵敏度、K折交叉验证结果等指标对模型进行验证及评价。结果本研究模型对肺部影像图片的分类准确率为0.81、灵敏度为0.80、测试集和验证集损失值能够稳定在一个较低的水平。与相同迁移算法的模型相比,在测试数据集上的精确率、准确率、灵敏度、F1分值分别提高了1.7%、1.7%、1.3%、2.9%。结论此模型对于CXR图像的识别和分类的性能更强,可以更有效地应用于肺部疾病的辅助分析和判断。

关键词：肺部疾病模型构建深度学习影像识别

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多阅片者多病例设计在人工智能辅助阅片影像诊断试验评价中的应用

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海军军医大学学报 2025年第4期46卷 504-510页

作者：宛慧琴向蔓潘喆敏秦婴逸何倩贺佳同济大学医学院上海200092 海军军医大学(第二军医大学)卫生勤务学系军队卫生统计学教研室上海200433

目的使用多阅片者多病例(MRMC)设计评价人工智能(AI)辅助阅片影像诊断试验的临床效能,以期为影像诊断试验的临床评价提供科学依据。方法采用影像诊断试验中广泛应用的MRMC设计,详细阐述了MRMC设计中Obuchowski-Rockette(OR)法的模型构... 详细信息

目的使用多阅片者多病例(MRMC)设计评价人工智能(AI)辅助阅片影像诊断试验的临床效能,以期为影像诊断试验的临床评价提供科学依据。方法采用影像诊断试验中广泛应用的MRMC设计,详细阐述了MRMC设计中Obuchowski-Rockette(OR)法的模型构建及其检验方法。实例研究共收集了3家医院200例受试者的CT影像资料,其中133例为肋骨骨折患者,68例为非肋骨骨折患者,由3位阅片医师对所有CT影像进行判读。分析在2种阅片方式(医师+AI辅助阅片、医师独立阅片)下肋骨骨折检出的AUC值、灵敏度和特异度的差异。结果AI辅助阅片组的AUC值为0.958,医师独立阅片组的AUC值为0.902,两组AUC值差异有统计学意义(P<0.001)。AI辅助阅片组总体的灵敏度为0.970,特异度为0.946;医师独立阅片组的灵敏度为0.838,特异度为0.966;两组灵敏度差值为0.131(95%CI 0.091~0.171),特异度差值为-0.020(95%CI-0.059~0.020),说明AI辅助阅片与医师独立阅片的灵敏度差异有统计学意义而特异度差异无统计学意义。两组的阳性似然比均大于10,阴性似然比均小于0.2,阳性预测值都接近1,说明AI辅助阅片影像诊断试验的诊断准确性高。结论AI辅助阅片在提高诊断效能方面有显著优势,不仅可以提高肋骨骨折诊断的准确性和检出率,还能提高医师工作效率,优化医院服务。

关键词：人工智能多阅片者多病例设计 Obuchowski-Rockette法肋骨骨折诊断准确性

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SDAEC算法在单细胞测序数据批次校正中的应用

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中国卫生统计 2024年第4期41卷 501-506页

作者：王文杰李康谢宏宇哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081 浙江大学医学院附属妇产科医院临床研究中心

目的提出深度堆叠降噪自编码嵌套聚类(stacked denoising auto encoder embedded cluster, SDAEC)算法并用于单细胞mRNA测序(single cell mRNA sequence, scRNA-seq)数据的批次效应移除,对其移除批次效应性能进行评估。方法基于单细... 详细信息

目的提出深度堆叠降噪自编码嵌套聚类(stacked denoising auto encoder embedded cluster, SDAEC)算法并用于单细胞mRNA测序(single cell mRNA sequence, scRNA-seq)数据的批次效应移除,对其移除批次效应性能进行评估。方法基于单细胞数据具有高维度、高稀疏性及高度非线性误差特点,通过将单细胞Louvain聚类算法嵌入堆叠降噪自动编码器(stacked denoising auto encoder, SDAE)算法中,形成SDAEC算法,用于单细胞测序数据的批次效应移除。结合实际卵巢癌组织scRNA-seq数据,利用分布邻域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, tSNE)、 k最近邻批次效应检测(k-nearest-neighbor batch-effect test, kBET)、调整兰德系数(adjusted rand index, ARI)、标准化互信息(normalized mutual information, NMI)、平均轮廓宽度(average silhouette width, ASW)评价其移除批次效应性能。结果利用SDAEC方法对scRNA-seq数据批次效应移除性能高于Combat、相互最近邻(mutual nearest neighbors, MNN)、分布匹配残差网络(maximum mean discrepancy distribution-matching residual networks, MMD-ResNet)和基于零膨胀负二项的方差提取法(zero-inflated negative binomial-based wanted variation extraction, ZINB-WaVE)。结论 SDAEC算法能够移除scRNA-seq数据的批次效应,提高scRNA-seq数据下游分析的有效性,具有实际应用价值。

关键词：深度堆叠降噪自编码嵌套聚类单细胞测序批次效应卵巢癌

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大气颗粒物对成年居民患心血管疾病的影响及植被覆盖的效应修饰研究

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中华疾病控制杂志 2023年第5期27卷 528-533页

作者：褚一凡施恒远刘超刘成榕董意麟张珮瑶贾贤杰吴学森高怀荃蚌埠医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室蚌埠233030 安徽中医药大学党委巡察工作办公室合肥230000合肥

目的评估城市大气颗粒物(particulate matter,PM)对成年居民患心血管疾病(car⁃diovascular disease,CVD)的影响及植被覆盖的效应修饰研究。方法2015年在蚌埠市抽取4000名成年居民,使用问卷调查和居民体检获得基本信息。通过卫星反演技术... 详细信息

目的评估城市大气颗粒物(particulate matter,PM)对成年居民患心血管疾病(car⁃diovascular disease,CVD)的影响及植被覆盖的效应修饰研究。方法2015年在蚌埠市抽取4000名成年居民,使用问卷调查和居民体检获得基本信息。通过卫星反演技术,获得参与者家庭所在1 km缓冲区的大气PM浓度,应用logistic回归分析模型分析PM与患CVD的关联。通过分层分析,探讨年龄、性别、BMI和植被覆盖对这种关联的潜在作用。结果最终纳入3190名对象,其中CVD患者1080例。亚微米颗粒物(submicrometer particles,PM1)、细颗粒物(fine particulate mat⁃ter,PM2.5)、可吸入颗粒物(inhalable particles,PM10)不同组之间患病率差异均有统计学意义(均有P<0.05)。植被覆盖指标归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、土壤调整植被指数(soil adjusted vegetation index,SAVI)不同组之间患病率差异有统计学差异(均有P<0.05)。logistic回归分析模型分析显示:调整协变量后,PM2.5高浓度组患病风险为低浓度组的1.352倍(OR=1.352,95%CI:1.078~1.696)。PM1、PM10与CVD的调整模型差异无统计学意义(均有P>0.05)。分层分析显示:PM2.5与植被覆盖的交互作用差异均有统计学意义(均有P<0.05),在植被覆盖处于较低水平时,PM2.5与CVD患病风险的关联更强。结论PM污染越严重,CVD患病风险可能越高。植被覆盖可能缓解了PM污染与CVD之间的关联。

关键词：大气颗粒物植被覆盖心血管疾病 logistic回归分析模型

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药物警戒中基于个例安全报告的药品安全性信号检测报告规范解读与启示

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中国药物警戒 2024年第11期21卷 1280-1283页

作者：梁际洲陈晨鑫白汪洋郭晓晶许金芳贺佳叶小飞海军军医大学军队卫生统计学教研室上海200433 同济大学医学院上海200092

目的对药物警戒中基于个例安全报告进行药品安全性信号检测报告规范(READUS-PV)进行分析并解读,为国内更好地基于个例安全报告进行药品安全性信号检测研究提供参考。方法整理分析并解读国际上信号检测领域专家共同发表药物警戒中基于个... 详细信息

目的对药物警戒中基于个例安全报告进行药品安全性信号检测报告规范(READUS-PV)进行分析并解读,为国内更好地基于个例安全报告进行药品安全性信号检测研究提供参考。方法整理分析并解读国际上信号检测领域专家共同发表药物警戒中基于个例安全报告进行药品安全性信号检测报告规范(READUS-PV)。结果READUS-PV从题目、引言、方法、结果、讨论、宣言、摘要等7个方面给出14个条目的建议。结论在实际药品安全性信号检测研究中,可参考READUS-PV,提升研究质量。

关键词：个例安全报告药物警戒信号检测解读启示

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能谱CT深度学习图像重建与迭代重建算法图像质量对比的体模和动物模型研究

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中华放射学杂志 2023年第12期57卷 1361-1367页

作者：姜江陈勇石骁萌陆伟王柏松石博文王雯芳朱兰潘自来张欢上海交通大学医学院附属瑞金医院放射科上海200025 GE医疗(中国)CT影像研究中心上海201203 上海交通大学医学院生物统计学教研室上海200025

目的探讨基于体模和动物模型的深度学习重建算法(TF-GSI)和自适应统计迭代重建算法(ASiR-V)对于能谱CT图像质量的影响。方法使用GE Revolution Apex能谱CT对ACR 464体模和胃癌淋巴结转移小鼠模型(n=16)进行扫描。分别在体模和小鼠的70 ... 详细信息

目的探讨基于体模和动物模型的深度学习重建算法(TF-GSI)和自适应统计迭代重建算法(ASiR-V)对于能谱CT图像质量的影响。方法使用GE Revolution Apex能谱CT对ACR 464体模和胃癌淋巴结转移小鼠模型(n=16)进行扫描。分别在体模和小鼠的70 keV虚拟单能图像上重建TF-GSI和ASiR-V的中、高两档等级图像(TF-GSI-M、TF-GSI-H、ASiR-V50%和ASiR-V100%)。评价体模各组图像骨和丙烯酸的任务传递函数(TTF)、图像噪声功率谱(NPS)以及可检测能力指数(d′)。使用单因素方差分析对比小鼠图像噪声、脑组织和肝脏的信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR)。2名医师(A和B)评价TF-GSI-H和ASiR-V100%2种重建算法图像对微小病灶检出的一致性采用Kappa检验。结果体模方面,TF-GSI-H组图像在TTF、NPS和d′的表现均最佳:相较ASiR-V100%,TF-GSI-H组图像骨和丙烯酸的TTF50%分别升高了2.4%和8.9%,TF-GSI-H组图像的NPS peak下降了54.1%,TF-GSI-H相对ASiR-V100%对骨和丙烯酸的检出能力分别提升了52.7%和59.5%。TF-GSI组相较ASiR-V组图像噪声降低,2种组织的SNR和CNR均升高,但各组图像间差异不具有统计学意义(P>0.05)。2名医师对2种重建算法图像评价的一致性良好(A,Kappa=0.875,P<0.001;B,Kappa=0.625,P=0.012)。2种重建算法图像对小鼠微小转移灶的检出方面,TF-GSI组高于ASiR-V组(准确度分别为83.5%、71.9%;灵敏度分别为77.8%、61.2%;特异度分别为85.7%、85.7%)。结论TF-GSI相对ASiR-V可以提高能谱CT虚拟单能图像的空间分辨率,改善图像噪声并具有提高微小病灶检出的潜在价值。

关键词：体层摄影术 X线计算机深度学习迭代重建图像质量

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基于深度神经网络原理构建糖尿病视网膜病变辅助诊断模型

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中华疾病控制杂志 2022年第1期26卷 61-67,85页

作者：吴天柱吴学森安徽中医药高等专科学校预防医学教研室芜湖241000 蚌埠医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室蚌埠233030

目的基于深度神经网络原理,通过对糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)的眼底图像分级,构建DR辅助诊断模型,为人群中该类疾病筛查提供方便快捷的方法。方法利用图像增强技术对图像数据进行预处理,并使用Focal Loss损失函数、余... 详细信息

目的基于深度神经网络原理,通过对糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)的眼底图像分级,构建DR辅助诊断模型,为人群中该类疾病筛查提供方便快捷的方法。方法利用图像增强技术对图像数据进行预处理,并使用Focal Loss损失函数、余弦退火学习率、加权随机采样、图像高斯滤波混合加权方法优化深度卷积神经网络Inceptionv4和SENet154,构建出DR的眼底图像分级模型,并用公开发表的Messidor数据集中包含的DR和糖尿病黄斑水肿(diabetic macular edema, DME)的眼底图像对所得到模型进行验证;最后用类激活图(class activation map, CAM)来标记出病灶区域,实现分级的可视化,辅助医生快速诊断。结果 DR分级模型中,经过多种优化方法后,等级为0、1、2、3类的曲线下面积(area under curve, AUC)分别为0.925(95%CI:0.898~0.952)、0.738(95%CI:0.711~0.764)、0.873(95%CI:0.848~0.898)、0.977(95%CI:0.957~0.997);DME分级模型中,等级为0、1、2类的AUC分别为0.965(95%CI:0.948~0.981)、0.881(95%CI:0.852~0.909)、0.963(95%CI:0.941~0.985),并输出眼底图像的CAM。结论通过多种优化方式构建出DR和DME模型取得了较高的AUC,模型绘制出CAM能够准确定位可疑病灶区域,能直观辅助医生方便快捷诊断。

关键词：深度神经网络糖尿病视网膜病变黄斑水肿辅助诊断

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