肺癌患者头发中的微量元素分析

分析了30例肺癌患者头发的19种微量元素，即：锌、铁、铜、钙、锰、镍，铬，钼、镉、铅，年纪最小的33岁，最大的89岁，平均年龄53．3岁，其中男22例，女8例，检测结果：肺癌患者头发微量元素锌、锰明显减低，男性肺癌病人发镍、发铬明显增高，提示肺癌的发生与人体内锌、锰的降低和镍、铬的增高有一定关系。     

胃癌组织中B7-H1的表达及临床意义研究

目的检测人体胃癌组织中B7-H1的表达,探讨其与患者临床病理特征的关系及对预后的影响。方法采用免疫组化染色法检测胃癌组织中B7-H1的表达,分析其在胃癌组织中的阳性表达率与患者临床病理特征之间的关系,并绘制患者术后生存曲线,评价B7-H1表达对预后的影响。结果65例胃癌组织中癌细胞的细胞膜、细胞质以及部分肿瘤组织浸润的淋巴管及淋巴细胞中均有检测到B7-H1的阳性表达,阳性率为36.9%。有淋巴结转移或脉管内有癌栓的患者B7-H1阳性率较高（均P＜0.05）。B7-H1阳性表达的胃癌患者术后5年生存率（25.0%）低于阴性表达的患者（56.1%）（P＜0.05）。结论B7-H1阳性表达的胃癌患者易发生淋巴结转移,预后较差,B7-H1可作为评价胃癌患者预后的指标之一。     

微量元素与糖尿病

糖尿病是一种病因不明的内分泌代谢疾病。其基本病理生理改变为胰岛素分泌不足，或靶细胞对胰岛素的敏感性降低，导致机体的糖、脂肪、蛋白质和继发的水，电解质代谢紊乱。其主要特点是高血糖和尿糖，表现为食多、饮多、     

MFDC-Net：一种融合多尺度特征和注意力机制的乳腺癌病理图像分类算法

乳腺癌是全球最常见的恶性肿瘤之一，采用传统方法诊断需花费大量时间和精力，且受个人能力影响较大。用计算机辅助诊断的方法，可以提高病理图像分类的准确率和效率，从而满足临床应用的需求。为此，提出一种基于DenseNet的融合多尺度特征和注意力机制的乳腺癌病理图像分类算法（MFDC-Net）。在密集块中引入坐标注意力机制，精准定位重要特征的空间信息。采用多尺度池化过渡层，通过不同卷积核的平均池化和普通卷积，在实现降维的同时扩大感受野。采用多尺度特征增强模块，融合深层次图像特征，提高分类性能。结果显示，MFDC-Net模型的分类性能较其他经典模型更优，分类准确率达97.12%，易混淆率低至3.34%，能较好地进行乳腺癌组织病理图像分类，为诊断和治疗提供重要依据。     

非完全消化-火焰原子吸收光谱法测定人发中的钙和镁

在 8 0～ 130℃的低温下用浓硝酸及过氧化氢消化人发 ,直到溶液呈透明淡棕色 ,加乳化剂OP溶解消化过程中所产生的油脂 ,可获得一均匀的样品乳浊液。取适量乳浊液 ,加入适量琼脂溶液及释放剂La(Ⅲ )溶液配制成试液。对样品处理条件、干扰的消除及检出限进行了考察。本方法的测定结果与灰化法一致 ,相对误差小于± 0 5 %。方法简便、快速、准确。     

基于~1H NMR代谢组学方法的糖尿病溃疡组织代谢特征和病理机制分析

糖尿病溃疡是临床上导致患者截肢的最主要原因,应用基于1H NMR的代谢组学方法研究了链脲佐菌素（STZ）诱导的SD糖尿病大鼠溃疡组织的代谢轮廓,同时结合组织病理和生化分析,阐述了糖尿病溃疡组织的代谢特征和病理机制.结果表明,糖尿病大鼠在溃疡组织愈合过程中的成纤维细胞增殖和毛细血管增生都明显弱于对照组;代谢组学分析的散点...     

面向病理图像分割的边缘感知网络

提出了一种针对病理切片图像的端到端语义分割方法--边缘感知网络（BPNet）,以提高病理图像分割精度。BPNet网络首先在解码器阶段增加边缘感知模块,改善网络对于病理图像边缘的特征信息提取能力。然后,采用自适应通道注意力模块弥补不同层次特征间的语义差距,进一步加强网络的特征聚合能力。在此基础上,设计了一种基于结构和边缘的联合损失函数,以实现最佳的病理图像分割结果。在GlaS和MoNuSeg两个公开病理数据集上的分割实验结果表明,所提方法的Dice系数得分在两个数据集上分别达到92.21%和81.18%,有效提升了病理图像的分割精度。     

皮肤往复摩擦条件下的损伤研究

选用成年健康活体兔皮肤替代残肢皮肤,在UMT-Ⅱ多功能摩擦磨损试验机上通过模拟残肢皮肤/接收腔界面间的黏着和中间过渡摩擦行为,对兔皮肤的摩擦系数、Ft-D曲线、能量损耗以及这两种摩擦行为所引起的兔皮肤摩擦损伤机理进行了研究.结果表明:在0.5或3.5 N法向力作用下,随着往复摩擦位移从±2.5 mm增加到±5 mm,兔皮肤的摩擦行为从黏着状态转变到中间过渡状态,往复摩擦过程中的能量损耗增加;由于中间过渡状态下的兔皮肤摩擦系数较高,能量损耗较大,因而造成的皮肤损伤程度比黏着状态严重;与人体手掌或脚掌皮肤相比,兔皮肤的角质层较薄,很难形成摩擦水泡.     

对神经递质多巴胺敏感的离子选择性微电极的研究

介绍了一种用于检测神经递质多巴胺的双通道离子选择性微电极。利用所合成的四对甲氧基苯硼－多巴胺活性材料,构建了对多巴胺敏感的液态膜微电极,该微电极的响应性和稳定性较好,一般无机离子和有机离子没有明显的干扰。