肺超声伪影的产生机理、检测技术及临床应用*

近年来,肺部超声技术越来越受到人们的关注。肺部超声可以对肺组织以及胸膜进行快速的视觉评估,用来诊断心源性肺水肿、急性呼吸窘迫综合征(ARDS)等肺部疾病。相较于CT、磁共振成像(MRI)而言,超声对人体无辐射危险,且超声技术简单、安全、成本相对较低。而肺超声伪影可以反映出诸多肺部组织病理信息,临床诊断中能观察到的肺部伪影主要包括有A线、B线与Z线。通过这些伪影可以对患者进行生理和病理的诊断,尤其是B线具有非常重要的临床价值。该文就肺部超声伪影的产生机理、定量及半定量检测技术以及肺超声伪影的临床应用进行综述。     

火焰原子吸收光谱法测定芝麻中铜铁锰锌消化方法比较

芝麻是极富营养的食物 ,自古是滋补佳品。尤其是内含比较丰富的维生素 E、维生素 B1、铁、磷、钙等微量元素 ,均为人体所必需[1] 。然而芝麻含脂肪油高达 60 % ,其样品组成复杂 ,要准确测定其成分的关键是样品的前处理技术。目前常见报道的食品元素的预处理方法有干法灰化和常压湿法消化[2～ 4 ] 。本文在前人工作的基础上采用高压密闭消化火焰原子吸收光谱法进行芝麻中铜、铁、锰、锌的测定 ,并对三种消化方法进行了比较 ,结果满意。1　试验部分1 .1　仪器与试剂32 0 0型原子吸收分光光度计SX- 5- 1 2型马福炉1 0 1 A- 1型干燥箱1 0 0 ml…     

基于超声射频信号的支持向量机双参量B线识别方法*

肺超声中的特殊征象B线对于临床诊断肺水肿等肺部疾病有重要意义,但诊断结果依赖于医生的主观判断,为了客观、自动地识别B线,提高诊断准确率,本文提出了一种基于超声回波射频信号的肺脏超声特殊征象B线识别方法。本文首先选取了射频信号的排列熵、信息熵、峰度、偏度、能量作为特征参数,利用独立样本t检验和单参数贝叶斯分类的方法检验超声射频数据中B线以及非B线所对应射频数据的各个参量的差异性以及各参数与B线识别的相关性。然后将不同的双参量组合输入非线性支持向量机（SVM）中进行分类,比较各个组合的分类效果。结果显示信息熵与排列熵参数组合基于射频信号的分类效果最好,分类灵敏度为90.521%,特异性为98.106%,准确率为96.328%,AUC等于0.95。在引入后处理算法后,B线识别效果有进一步提升,得到分类平均灵敏度为95.23%,平均特异性为97.22%,平均准确率为96.88%。研究结果表明基于射频数据的SVM双参量B线识别方法对辅助临床诊断具有重要价值,信息熵和排列熵的组合可以有效的对特殊征象B线进行高精度识别。