摘要：在发酵培养基中添加γ-聚谷氨酸(γ-PGA),可以制备具有更优性能的细菌纤维素(BC)复合膜。采用响应面分析法优化细菌纤维素/γ-聚谷氨酸复合膜发酵生产工艺,首先通过Plackett-Burman试验设计对影响复合膜发酵生产的8个因素进行筛选,得到3个关键影响因子:聚谷氨酸添加浓度,pH和γ-聚谷氨酸的添加时间;然后用最陡爬坡试验逼近响应值的最大区域;最后通过Box-Behnken设计及响应曲面分析确定了各考察因子的最佳取值:葡萄糖25g/L,柠檬酸6g/L,Na2HPO4 2g/L,γ-聚谷氨酸1.04g/L,γ-聚谷氨酸的添加时间4h,发酵初始pH5.0,温度30℃,发酵周期7d。在优化条件下复合膜的湿重达到61.07g/100mL培养基试验值与预测值误差为-3.05%,较初始培养基复合膜产量提高91.32%。

摘要：目的基于射束通道实现调强放射治疗(放疗)剂量的精准预测。方法选取行调强放疗的鼻咽癌Ⅲ期患者137例。随机抽取102例为训练集,24例为验证集,11例为测试集。基于Pix2pix模型,引入剂量预计算结果作为射束通道,预测患者个体化放疗剂量分布。采用剂量体积直方图(DVH)、处方剂量参数和计划综合评分对预测结果进行评估。结果11个测试病例的预测剂量和人工计划剂量综合评分分别为70/60、40/50、10/30、70/60、70/60、80/80、80/70、70/60、60/70、80/60和60/60。随机选取4个测试病例,DVH显示,模型对脑干和脊髓的预测剂量曲线整体位于人工计划剂量曲线的左侧,而对眼球和腮腺的预测剂量曲线整体位于人工计划剂量曲线的右侧。结论基于射束通道和Pix2pix模型,可对鼻咽癌放疗患者进行有效剂量预测,从而为放射物理师的计划设计目标提供参考。