摘要：目标建立一种新的基于全局-局部注意机制和YOLOv5的宫颈病变细胞检测模型(Trans-YOLOv5),为准确、高效地分析宫颈细胞学图像并做出诊断提供帮助。方法使用共含有7410张宫颈细胞学图像且均包含对应真实标签的公开数据集。采用结合了数据扩增方式与标签平滑等技巧的YOLOv5网络结构实现对宫颈病变细胞的多分类检测。在YOLOv5骨干网络引用CBT3以增强深层全局信息提取能力,设计ADH检测头提高检测头解耦后定位分支对纹理特征的结合能力,从而实现全局-局部注意机制的融合。结果实验结果表明Trans-YOLOv5优于目前最先进的方法。mAP和AR分别达到65.9%和53.3%,消融实验结果验证了Trans-YOLOv5各组成部分的有效性。结论本文发挥不同注意力机制分别在全局特征与局部特征提取能力的差异,提升YOLOv5对宫颈细胞图像中异常细胞的检测精度,展现了其在自动化辅助宫颈癌筛查工作量的巨大潜力。

摘要：依据建构主义认知理论探索在线开放课程混合式教学的设计问题,提出优化交互学习达到有效学习的方案,将混合式教学定位为帮助学生实现自我知识建构的模式,强化运用交互学习的途径,提升学生自我学习探究与综合应用能力。

摘要：在新医科背景下,分析医学生开设Python编程课程的重要意义。针对在医学生Python教学中存在的挑战,从课程组织、教材选择、课程设计和教学模式等方面,将医学数据管理与Python编程教学深度融合,设计并实践了新的Python课程教学方法。经过4年多的教学研究实践,将Python的代码实现与医学知识相融合,启发学生通过实际医学项目应用他们所学的知识,培养学生的问题解决和数据分析能力。通过设计调查问卷和形成性评价的形式对课程实施效果进行评价,课程在增强学生学习Python编程兴趣和提高Python应用能力方面收到了很好的效果。课程组以高质量教育培育高水平、高素质、高融合医科人才为目标,通过医学信息数据处理案例为中心组织课堂,紧跟人工智能、深度学习等新技术,培养新医科人才,服务于“健康中国”大目标。

摘要：研究医学影像学生Python课程的设计与实践。Python编程语言在医学影像学领域的应用日益广泛,然而当前以生物医学数据为主的教学往往未能满足医学影像学生的专业需求。为此,设计了以医学影像数据案例驱动的教学模式,并增加了数据展示与可视化和影像组学分析的小组创新项目训练。教学实践表明,学生对课程设计表现出了较高的学习兴趣,小组创新项目训练培养了学生的实践应用和问题解决能力。然而,仍需要进一步加强专业方向内容,提供更多实践机会,以满足学生的学习需求。

摘要：目的:采用Plan IQ软件评估直肠癌调强放射治疗临床治疗计划和再优化计划的质量,为调强放疗计划筛选和优化提供方法和工具。方法:回顾性随机选取20例接受调强放疗的直肠癌患者,调强放疗技术(IMRT)和旋转容积调强技术(VMAT)计划各10例。(1)临床治疗计划设计(TP):IMRT计划采用5野等间距照射,VMAT计划采用2个360°弧旋转照射。处方剂量为PTV1:50 Gy/25 f;PTV2:45 Gy/25 f。所有计划均采用直接机器参数优化,且要求95%等剂量线能覆盖100%靶区体积,危及器官(OARs)参考耐受剂量标准来限制。计划完成后由医生审核确认,并经过计划剂量验证后实施治疗。(2)治疗计划再优化设计(RP):由1名有10年经验的计划设计者对20例TP计划进行重新优化,保持照射技术和照射野条件不变,根据个人经验重新调整计划优化条件和参数,直到OARs剂量尽可能低,且不影响PTV的目标覆盖率。用Plan IQ软件分别对TP和RP计划质量进行量化评估。两组计划之间剂量DVH参数和计划质量指数(PQI)行非参数的Wilcoxon符号秩检验。结果:RP计划的各DVH参数均优于TP计划,其中PTV1的D_(max)、小肠的V_(45 Gy)和D_(max)以及结肠的V_(45 Gy)的差异具有统计学意义(P<0.05)。IMRT组、VMAT组和所有患者的RP计划的质量评分均高于TP计划,差异具有统计学意义(P<0.05),其PQI分别为(88.55±3.35 vs 86.61±4.63,P=0.005)、(89.72±3.15 vs87.21±3.04,P=0.028)和(89.14±3.22 vs 86.91±3.22,P=0.001)。结论:计划再优化可以进一步提高直肠癌调强放疗的临床计划质量,Plan IQ软件为放疗计划质量控制和优质计划筛选提供了一种有效工具。

摘要：心肌梗死是由冠状动脉阻塞所引起的心肌缺氧坏死,其发病率和病死率居高不下。近年研究发现,利用组织工程手段仿生构建心肌微环境能有效改善心肌梗死区微环境,对心肌的再生能力有着重要的调控作用,能在一定程度上促进心肌再生,有望成为将来治疗心肌梗死的新方向。然而,由于对仿生心肌微环境和机体微环境交互作用、引发的生物学效应及作用机制不清楚,直接影响心肌损伤修复的过程和质量。因此,阐明仿生心肌微环境在心肌损伤修复过程中的交互作用过程及其介导的生物学效应迫在眉睫。该文系统性综述了仿生心肌微环境的构建策略及植入体内后介导的生物学效应,包括免疫调控效应、促血管再生效应以及再生协同效应等,为新型心肌补片的仿生设计和临床应用提供理论支持。

摘要：目的 探讨基于直线加速器采用容积调强放射治疗(VMAT)技术实现多中心全脑全脊髓海马保护放射治疗可行性。方法 选择2021-01-01-2022-12-31广东医科大学附属医院肿瘤医院放疗中心完成手术及化疗后需行全脑全脊髓放射治疗且无病灶转移的9例患者作为研究对象。女5例,男4例。平均年龄(12.13±3.91)岁。每例患者计划设置2个放射治疗中心,分别设计标准VMAT(S-VMAT)计划和海马保护VMAT(HA-VMAT)计划,并进行计划评估及剂量学分析。t检验评估2种计划的均匀性指数(HI)、适形性指数(CI)、梯度指数(GI),计划靶体积(PTV)最大剂量(PTV_(max))、平均剂量(PTV_(mean))、100%处方剂量体积占整个PTV体积比(V100%)以及海马等其他正常组织的剂量。结果 S-VMAT计划HI、CI、GI分别为0.06±0.02、0.97±0.05和2.15±0.23,相较于HA-VMAT计划的0.11±0.12、0.95±0.03和3.59±0.67,差异有统计学意义,t值分别为-3.568、-2.380和-5.421,P值分别为<0.001、0.032和<0.001;S-VMAT计划PTV_(max)、PTV_(mean)、V100%分别为(39.07±1.00) Gy、(38.33±1.10) Gy和(98.33±1.12)%,与HA-VMAT计划的(41.00±0.33) Gy、(37.65±0.88) Gy和(95.73±0.88)%比较,差异有统计学意义,t值分别为-7.439、-2.312和-2.975,P值分别为0.003、0.033和0.035。S-VMAT计划海马最大和平均剂量分别为(38.51±0.48)和(37.59±0.29) Gy, HA-VMAT计划为(14.88±0.34)和(9.74±0.24) Gy,差异有统计学意义,t值分别为-4.432和-4.457,均P<0.001。S-VMAT计划的肝脏、气管、喉、口腔平均剂量低于HA-VMAT计划,差异有统计学意义,t值分别为-3.008、-4.324、-2.901和-3.325,P值分别为0.015、0.001、0.046和0.025;S-VMAT计划的眼球最大剂量、平均剂量,以及右肾、胰腺的平均剂量高于HA-VMAT计划,差异有统计学意义,t值分别为-1.245、-1.689、1.592和5.122,P值分别为0.047、0.049、0.042和<0.001。结论 采用直线加速器VMAT多中心放射治疗技术,全脑全脊髓放射治疗时在保证靶区覆盖率、均匀性、适形性、高剂量跌落同时,能够减少海马体的剂量,从而实现患者认知功能的保护。

摘要：目的提出一种半监督癫痫发作预测模型(ST-WGAN-GP-Bi-LSTM预测模型),从脑电(EEG)信号的时频分析、无监督特征模型稳定性以及后端分类器设计三个方面提升发作预测性能。方法对癫痫EEG信号进行斯托克韦尔变换(ST变换)得到时频输入,通过自适应调节分辨率和保留绝对相位,定位癫痫EEG信号的时频成分;当生成数据分布和真实EEG数据分布无重叠时,为了避免JS散度均为常数而导致特征学习失效的问题,采用Wasserstein生成对抗网络作为特征学习模型,以EM距离结合梯度惩罚策略(WGAN-GP)引导的代价函数,约束模型的无监督训练过程,进而生成高阶特征提取器;构建基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的时序预测模型,在获取高阶EEG时频特征间时序相关性基础上提升癫痫分类(预测)性能。利用公开数据集CHB-MIT头皮脑电数据集对本文提出的ST-WGAN-GP-Bi-LSTM预测模型进行评估。结果本文的ST-WGAN-GP-BiLSTM预测模型在AUC、灵敏度和特异性指标上分别达到90.40%,83.62%和86.69%。与现有半监督方法相比,将原有的性能指标分别提升17.77%,15.41%和53.66%,并与基于CNN的有监督预测模型性能持平。结论本方法有效地改善半监督深度学习模型预测性能,在癫痫发作预测中发挥无监督特征提取的优化作用。

摘要：目的:设计研制一种用于CT质量控制检测的新型模体,实现CT扫描系统多功能成像性能检测,为国产化CT模体研制提供参考。方法:使用3D打印技术制作模体,与Catphan500模体进行对比实验,并测试包括均匀度、碘密度、金属伪影等参数指标。结果:本研究制作的模体均匀性测量数值为1.695 HU,检测结果相较Catphan500模体的均匀性数值1.71 HU有所改善;其碘密度测量值与真实值之间的均方误差为0.019,Pearson相关系数为1.0,结果相关性显著;金属伪影评价功能结果合理,结果显示在60 keV以上的单能图像以及单能加金属伪影去除算法能够有效抑制金属伪影。结论:本研究所设计的3D打印模体在均匀性方面达到与进口模体功能相近水平,在碘密度测量和金属伪影评价功能方面实现了对传统模体的补充,模体的研制可为医院开展CT质量控制检测提供支持。

摘要：目的:利用左乳腺癌靶区的解剖结构几何特性与对应放疗计划的计划设计参数、部分关键剂量体积直方图(DVH)信息建立双层感知机网络,实现新患者放疗计划的自动设计以及部分关键DVH信息的预测。方法:采集50例左乳腺癌IMRT计划,提取靶区的重叠体积直方图特征、靶区切线角度特征作为输入特征,射野角度、目标函数参数以及部分关键DVH信息作为输出特征,训练双层感知机网络,预测10例新患者IMRT计划的射野角度和目标函数参数用于设计自动计划,经配对t检验分析自动计划、手动计划的剂量学结果与部分关键DVH信息预测结果,以验证左乳腺癌IMRT计划自动设计方法的可行性,以及对部分关键DVH信息预测的准确性。结果:自动计划基本满足临床要求;自动计划中靶区的D_(min)、D_(max)、D_(mean)、V_(prescription)、D_(5)、D_(95)、CI、HI,患侧肺的V_(20)、V_(5),心脏的V_(20)与手动计划比较差异没有统计学意义(P>0.05);自动计划设计耗时远小于手动计划设计耗时;预测的部分关键DVH信息包括PTV的D_(min)、D_(max)、D_(mean)、V_(prescription),患侧肺的V_(20)、V_(5),心脏的V_(20),分别与手动计划和自动计划相比,仅在PTV的D_(mean)、V_(prescription)和患侧肺的V_(20)有统计学意义(P<0.05),但符合临床放疗需求和期望。结论:通过双层感知机网络设计的自动计划与手动计划质量相当,并且大大减少了设计的耗时,预测的关键剂量学信息也能为计划质量评估提供参考。