三种鲫鱼外寄生车轮虫分类学及异齿车轮虫致鳃组织病理学研究——重庆地区淡水车轮虫研究Ⅱ

采用国际统一鉴定及描述车轮虫的方法对重庆部分地区的3种淡水车轮虫,即:杜氏车轮虫(Trichodina domerguei Wallengren,1897),显著车轮虫(Trichodina nobillis Chen,1963)及异齿车轮虫(Trichodina heterodentata Duncan,1977)进行了较为详细的再描述。其中异齿车轮虫为中国新纪录种。对大量感染异齿车轮虫的鲫鱼鳃作了鳃组织的病理学研究表明,异齿车轮虫对鲫鱼的寄生虽未引起寄主明显的组织增生反应,但从患病鱼观察,可见粘液大量分泌,鳃小片愈合。粘液的异常分泌和鳃丝的缺损,不可避免地导致寄主鱼呼吸缺陷,从而影响了鳃组织的正常气体交换,严重时会导致寄主鱼窒息死亡。     

血管刺激性试验的实验方法探讨

血管刺激性试验作为静脉注射剂和肌肉注射剂药物安全性评价的主要检测项目之一而被广泛使用。如果不能对实验实施条件、实际操作以及病理取材等操作步骤实现标准化,对于试验结果的评价,就很难在业内得出客观而相对统一的结果。因此,建立一套详实、可行的非临床安全性研究质量管理规范（Good Laboratory Practice,GLP）的实验规范,减少和消除人为因素的影响及实验误差,对试验结果的正确评价有重要意义。     

改进的PSO优化SVM的病理图像分类算法

为了提高医学病理图像分类的准确率,提出了一种带有粒子位置权重和粒子之间相关度函数的PSO(particle swarm optimization)参数寻优算法.首先,在经典PSO算法的基础上提出了一种基于适应性原则的位置更新策略.然后,在粒子进行参数寻优的过程中,设计了一个增加粒子之间相关性的函数.该算法可以在不考虑速度影响的情况下进行参数最优解的搜索.最后,用经过PSO优化的支持向量机(SVM)算法分类检测病理图像.实验结果表明,该算法的分类准确率达到了98.5%,较高于另外几种算法.分类检测结果符合临床诊断结果,满足医学研究要求.     

生育间隔与妊娠糖尿病间的关系研究

目的 探讨孕妇生育间隔与妊娠糖尿病（GDM）间的关系，为GDM的预防控制提供科学依据。方法 采用病例对照研究设计，于2018年4月至2020年10月在安徽省妇幼保健院和江西省吉安市妇幼保健院对参加产检的孕妇进行问卷调查。GDM的诊断依据口服葡萄糖耐量试验（OGTT）结果，孕妇生育间隔及相关信息通过自制的调查问卷进行收集。采用多元Logistic回归分析检测生育间隔与GDM间的关系。结果 共纳入再生育妇女165人，其中GDM患者63人，对照组102人。病例组孕妇生育间隔平均为56.18月，对照组孕妇平均为35.78月，差异有统计学意义（P<0.001）。多元Logistic回归分析显示，在调整了年龄、民族、文化程度、糖尿病家族史、OGTT检查时孕周、吸烟、饮酒和孕前BMI后，与生育间隔为18~59月的孕妇相比较，生育间隔≥60月的孕妇发生GDM的风险上升156%，差异有统计学意义（P=0.037）；生育间隔<18月的孕妇发生GDM风险增加76%，但差异无统计学意义（P=0.462）。按年龄或孕前BMI分组进行敏感性分析，结果显示，在调整了年龄、民族、文化程度、糖尿病家族史、OGTT检查时孕周、吸烟、饮酒和孕前BMI后，各亚组中与生育间隔为18~59月的孕妇相比较，生育间隔≥ 60月的孕妇发生GDM的风险均显著上升，差异均有统计学意义（均P<0.05）。结论 生育间隔与GDM发病风险密切相关，生育间隔过长的孕妇发生GDM的风险显著上升。     

无痛分娩对产程及妊娠结局的影响分析

探讨近年来产科门诊及住院部，应用无痛分娩术对产妇产程和妊娠结局的影响。从2020年在甘肃省白银市中西医结合医院分娩的全部产妇病例资料中选取260例作回顾性对比分析。按照分娩方式将其设定为观察组和对照组，每组130例。分析对比“三大产程”时长、产中产后出血量、新生儿结局以及自然分娩率等主要指标的占比及其优劣特点。观察组第一产程时长、术中出血量、疼痛程度等指标均低于对照组，统计学对比有意义（P<0.05）;2组资料在第二和第三产程时长、产后出血量等方面比较差异不明显，无统计学意义（P>0.05）。观察组胎儿窘迫率、新生儿窒息率、剖宫产率等情况均明显低于对照组，比较差异有统计学意义（P<0.05）。无痛分娩技术能显著减轻分娩阵痛感，改善产程时长，提升妊娠结局质量，对母婴健康更有利。     

高危妊娠妇女的护理监测

目的探讨高危妊娠妇女的护理监测需要掌握的内容。方法及时了解各种不同情况,并第一时间内报告给医生。结果孕妇的高危因素得到有效控制,胎儿发育、生长良好。结论建立了良好的护患关系,取得满意的效果。     

基于粗糙集理论的病理诊断规则提取算法研究

针对病理诊断规则获取问题,采用基于粗糙集理论的规则提取方法.首先进行连续属性的离散化,用遗传算法对CAIM(class-attribute interdependence maximum)离散化算法进行改进.然后利用粗糙集理论进行规则提取.采用以核为基础的增量式约简算法,综合考虑属性对约简的增益和属性在剩余属性集中的重要性,给出了衡量属性重要性程度的一个准则.随后进行属性值约简,获取诊断规则.     

特发性膜性肾病临床病理特点及纤维蛋白原的临床意义

目的:探讨特发性膜性肾病(IMN)的临床病理特点及其纤维蛋白原(Fib)的临床意义，为防治IMN提供参考。方法:回顾性分析2020年1月至2022年6月就诊于中国中医科学院西苑医院并经肾活检诊断为IMN的71例患者的临床及病理资料，包括一般情况、临床资料、实验室检查指标、病理资料等。结果:71例患者慢性肾脏病(CKD)分期中，CKD 1期30例，CKD 2期30例，CKD 3～5期11例。与CKD 1期患者相比，CKD 2期及CKD 3～5期患者尿素氮水平、肾小管萎缩及间质纤维化、肾间质炎症细胞浸润以及肾小球Fib沉积等临床病理表现上更为严重。结论:IMN患者发病以中老年为主，首发症状多表现为水肿；患者的年龄、尿素氮水平、肾小管萎缩及间质纤维化、肾间质炎症细胞浸润以及肾小球Fib沉积可能是肾功能进展及肾脏预后不良的危险因素，尤其应该重视Fib在其中的预后和治疗价值。     

融合长距离信道注意力与病理特征的肺结节分类

针对现有深度学习网络普遍存在的长距离特征通道关联性缺失、网络自提取特征会湮没肺结节病理显性特征等问题，首先，将通道注意力和空间注意力结合，提出一种可以有效建立长距离特征通道关联性的注意力模块LCA(long-distance channel attention),让模型能获取肺部CT图像的全局显著特征，提高对肺结节的良恶性诊断精度.其次，将肺结节直径、纹理、钙化度等病理显性特征与其深度特征融合，以增强这些显性特征的重要度，提高模型的分类效果.最后，搭建一种特征提取网络DLCANet(dual-connected long-distance channel attention network)和一种分类器模型MARTM(multiple additive regression tree model).在数据集LIDC-LDRI和LUNA16上进行分类实验，与基准模型DPN(dual path network)相比，准确率提高了3.63%,假阳性率下降了8.66%,且整体性能优于目前主流模型.