肺泡Ⅱ型细胞和肺表面活性物质研究进展

肺泡Ⅱ型细胞是构成肺泡壁的重要成分，其功能主要是分泌肺表面活性物质。此外，对于肺上皮更新和损伤修复以及防止肺泡液积聚等均有重要作用。肺表面活性物质为一种脂蛋白复合物、由脂质、蛋白质和糖基组成，其主要作用是降低肺泡表面张力。稳定肺内压，减少肺泡液的生成，肺扩张刺激和多种激素均能影响Ⅱ型细胞合成分泌肺表面活性物质。     

基于单导肺音信号的呼吸气相识别

为进行不用测量气流的自动肺音识别,提出了一种基于单导肺音信号的呼吸气相检测算法。在肺音平均功率谱上定位出吸气顶点和呼吸气相切换点。通过吸气顶点,来判断气相模式,为肺音特征分析提供时域定位标准。经37例实验数据验证,结果表明:全自动模式下正常肺音分相准确率为85.7%,半自动模式下的准确率达92.3%。该算法可有效地识别呼吸气相,可简化肺音研究。     

流形方法对边缘病变肺野分割的研究

为实现对高密度病变影响边缘肺野的正确分割,提出了利用相邻肺野形状的相似流形来对其进行分割的方法。首先,对胸腔CT影像中肺野形状的相似流形的形成以及用主成分分析(principal component analysis,PCA)约减肺野来构造光滑流形进行了研究。其次,通过构造流形所表达的肺野关系,采用流形插值来重构被影响肺野的形状。采用基于Harris特征的变形配准方法来降低重构区域的误差。最后,用该重构肺野形状掩模来对原胸腔CT影像进行分割得到真实的肺野区域。实验结果表明,采用样条流形插值重构肺野形状来完成对高密度影响肺野的分割是一种可行有效的方法。     

秃鹫肺组织的光镜和电镜观察

为了解秃鹫肺的组织结构特征,探讨其结构与生理功能之间的关系,运用生物显微技术和透射电镜技术,观察研究了一例成体秃鹫肺的组织结构.结果表明秃鹫的肺由各级支气管、无数肺小叶及小叶间结缔组织组成.肺小叶呈多面棱柱形.包括三级支气管、肺房、漏斗和呼吸毛细管,而呼吸毛细管相互吻合成网状;呼吸毛细管上皮胞质内细胞器较少,而含较多吞饮小泡;呼吸毛细管壁外面包围有丰富的毛细血管;气一血屏障极薄.     

一次深呼吸洗氮的数学模拟

在Weible肺解剖模型基础上,经过简化得到了适合数字模拟计算的肺数学模型,推导了一维肺数学模型下气体在肺内的传输和扩散方程,对一次深呼吸洗氮进行了数学模拟,得到了一次深呼吸洗氮氮浓度与呼出气体体积的关系曲线,并与实验结果有较好的吻合,结果对研究气体在肺内的传输与扩散有重要的参考价值。     

肺的代谢机能及其障碍

本文简要地概述了近年来关于肺代谢机能及其障碍的主要研究进展。内容包括:①肺的基本代谢机能,②肺泡表面活性物质的代谢,③肺对某些激素及化学介质的代谢,④肺的血凝及纤溶,⑤肺的解毒功能,⑥肺的免疫防御作用。近来发现肺不仅仅是一个呼吸器官,而且也是一个相当活跃的代谢器官。这一进展打破了对肺机能的传统认识,重要的是它可能为寻找肺疾患防治的新途径提供某些有益线索及理论根据,也可能为肺功能的测定提供一个新的前景。     

用于计算机辅助诊断的肺实质自动分割方法

在肺结节的计算机辅助诊断过程中,肺实质的分割是关键的步骤。传统的肺部分割方法都是基于肺实质与周围组织对X线的衰减强度不同而进行的。这些方法对正常的肺部能得到理想的结果,但当肺部存在肺结节等异常征象时,这些方法会出现错误。该文提出了一套完整肺实质分割流程,首先用阈值法和边界跟踪算法得到初始的肺部轮廓,然后提出一种新的基于计算局部二维凸包的方法对原始的肺部轮廓进行修正。该算法能将与肺部周围组织相连的肺结节包括在肺实质中,从而在肺部存在与胸膜相连的结节的情况下也能得到满意的分割结果。采用该算法对6个病人的约400张肺部CT图像进行了肺实质提取,实验结果显示:该算法对正常和异常征象的肺部CT图像进行分割的正确率均能达到83%以上,为肺结节的计算机诊断提供了良好的条件。     

基于OTSU算法和带通滤波器的毛玻璃型肺结节检测

针对毛玻璃型肺结节成淡淡的模糊影,不容易用肉眼观察到,并且其灰度值介于肺实质和血管之间的特点,提出一种基于带通滤波器的毛玻璃型肺结节检测方法.首先用OTSU算法分割肺实质,然后用带通滤波器检测毛玻璃型肺结节.实验表明,此检测方法在所需运行时间和敏感性上都优于现有方法.     

TTF-1在肺癌诊断分型中的应用

目的明确甲状腺转录因子-1(TTF-1)在肺鳞癌中的表达情况,探讨TTF-1在肺癌分型中的诊断价值。方法应用免疫组织化学S-P法染色对140例肺活检组织中TTF-1蛋白进行检测,分析临床资料并回顾文献。结果本项研究中,TTF-1在27例肺腺癌中均阳性表达,在54例肺鳞状细胞癌中则无一例表达,它们之间差异有统计学意义(P <0. 01);另外肺小细胞癌TTF-1的阳性率高达95%。结论 TTF-1在肺鳞癌中表达缺失,在肺腺癌的表达率高。其准确判读有助于作出正确的肺癌组织学分型。     

一种基于ARG的肺结节良恶性度判定方法

基于CT影像的肺结节的良恶性识别是肺癌诊断的重要环节，针对这一问题，提出一种基于属性关系图(attributed relational graph， ARG)的肺结节良恶性度判定方法.该方法以肺结节CT图像块作为输入，利用ARG构建其特征结构，并从大量ARGs中挖掘与或图(and-or graph， AoG)作为肺结节类别识别模板，即肺结节良恶性度判定的依据.此外，为提高模板挖掘效率，该方法利用马尔可夫毯(Markov blanket， MB)发现算法去除图像中的冗余特征，降低ARG节点数量.实验结果表明，该方法对恶性肺结节的识别率达到90.12%，能够帮助正确、快速辨识与分析肺结节良恶性，具有一定的实用价值.     

基于语谱图的改进型LBP肺音识别

为了准确区分各种肺音信号,获得更理想的肺音识别效果,提出了一种基于语谱图的改进型LBP肺音识别方法.首先通过短时傅里叶变换将肺音信号转化为灰度语谱图;其次利用改进后LBP算法计算语谱图的局部纹理关系,将局部二值模式特征进行级联构成特征向量;最后利用支持向量机对正常肺音和三类异常肺音信号进行识别分类.结果表明,该方法对不同肺音信号的识别率可达92.59%,为肺部疾病的医疗诊断提供了新的思路.     

基于CT图像的自动肺实质分割方法

在肺癌、肺气肿等肺部疾病计算机辅助诊断方法中,肺实质分割是最核心的步骤.提出一种基于三维CT图像序列的新的自动肺实质分割方法,综合利用了阈值分割、区域增长及数学形态学等算法,并在特定体层通过图搜索算法精确定位左右肺前后连接线狭窄区域,有效解决了肺实质边缘结节易分割遗漏及左右肺分离的难题.通过多组胸部CT序列图像的实验证明,该方法对于肺实质分割非常精确有效.     

肺隐球菌病2例报道

我院呼吸科诊治肺隐球菌病2例,报道如下。1病例介绍例1,患者女性,55岁,职员,主因“咳嗽、咳痰一周”来院。查胸片示“两下肺野多发结节”,即行肺CT检查示“两下肺野多发结节及片状影,增强后大部结节呈中度强化”。经抗感染治疗2周,病情无好转。行CT介导下肺穿刺,穿刺病理提示“隐球菌病”,再行脑CT检查及脑脊液检查未见异常。确诊为肺隐球菌病,给予大扶康片（300mg／d）抗真菌治疗。治疗2个月后复查肺CT提示“两下肺片状影,病灶较前明显吸收好转”,     

双腔支气管插管麻醉在胸外科手术中的临床应用（附28例分析）

目的探讨胸外科手术行双腔支气管插管麻醉的临床应用。方法回顾性分析2004年1月至2005年6月我院收治的28例胸外科手术行双腔支气管麻醉患者，对其双肺分隔，SPCI，肺塌陷进行分析总结。结果28例患者双肺分隔满意，27例单肺通气SPQ〉95％，其中25例肺完全塌陷，2例开胸侧肺持续吹氧，肺呈半塌陷状态，1例对位欠佳行双肺通气。结论双腔支气管插管麻醉用于胸外科手术，不仅能使双肺分隔，避免相互感染、扩散，而且能够提供良好的手术视野，解剖清晰，方便手术，是一种安全有效的麻醉方法。     

细胞凋亡在急性肺损伤中的作用

细胞凋亡在维持体内环境稳定,炎症细胞激活与清除,肺内细胞及肺组织的发生,增殖,发育,肺血管重建等方面,有着重要的作用。本文从细胞凋亡的角度对急性肺损伤的发病机制及其在急性肺损伤发病过程中的作用做一综述。     

基于CT图像3D特征的肺结节检测

为了提高肺结节检测的性能,提出一种基于中心点连续性的肺结节检测算法.该算法使用基于简单线性迭代聚类超像素方法分割CT图像,并根据相似度合并超像素,进而得到肺部区域及疑似肺结节区域,降低了疑似肺结节的漏检率.根据各帧CT图像中疑似肺结节区域的中心点偏移程度评价其中心点连续性,最终判断出阳性肺结节.文中的实验数据来自于上海市胸科医院和LIDC数据库.实验结果表明,改进后算法的敏感度达到86.36%,假阳性率为1.76.     

基于多视角深度信念网络的肺结节识别方法

针对传统肺癌计算机辅助诊断系统中肺结节检出过程烦琐,且存在假阳性高的问题,提出一种基于多视角深度信念网络的肺结节识别方法。该方法首先将肺结节进行三维重建并将重建后不同大小的肺结节归一到不同尺度的立方体中,然后将不同视角的2.5D切片作为深度信念网络的输入数据,最后通过不同的融合策略完成对肺结节的识别。在肺部图像数据库联盟(LIDC)数据集上大量实验表明:相比于传统肺癌识别系统本文方法敏感性为(92.8±0.25)%,平均每组病例假阳性个数为2.4±0.3,该方法能有效降低肺结节自动检测过程中的假阳性率。     

基于肺音谱图Hough变换的喘鸣音识别方法

提出了一种基于Hough变换从肺音的STFT光谱图中检测喘鸣音的方法.这一方法先对采集的数字肺音数据的STFT谱图进行ROI区域的截取,再利用Canny算子进行图像边缘检测,最后基于Hough变换数据的分析来自动识别喘鸣音.临床分析的数据包括临床采集的肺音和国际上共享的肺音文件.Hough变换检测方法在60例喘鸣音的检测中达到了87%的准确率,70例正常呼吸音的识别率达到74%.     

一种基于改进随机游走的肺结节分割方法

传统的肺结节分割方法无法精确分割出肺结节外部毛刺,并且无法分离出与血管和胸壁相连的肺结节.针对这些问题,提出一种改进的随机游走算法并应用于肺结节的分割中.首先,根据Dirichlet边界条件计算得到的未标记点到标记点的概率值的大小将图像分为目标区域,背景区域和不确定区域,应用欧式距离计算不确定区域中节点与标记点的灰度差异并根据距离的大小将其进行分类.其次,提出了一种两点间抛物线法用于对初始分割结果进行二次分割.实验结果表明,与传统方法相比,所提方法实现了肺结节的精确分割,提高了计算机辅助诊断对肺结节进行分析和鉴别的精度.     

基于三维曲面重建的CT图像肺边界缺陷修复

针对CT图像的肺实质分割中由边界粘连型肿瘤造成的肺边界缺陷修复问题,提出了一种基于三维曲面重建的修复方法.对肺实质边界曲率变化较大处的缺陷,二维图像上无法获得足够多的特征对肺实质边界进行修复.本文方法首先使用质心灰度法改进了三维区域生长算法,提取肺实质进行三维重建.再使用阈值法提取分布在缺陷周围的三维点云,对三维点云进行曲面重建即可得到完整的肺实质轮廓.实验结果表明:该方法与传统的凸包算法和滚球法相比,能够更加完整有效地修复边界粘连型肺实质边界的缺陷.