大气压低温等离子体抑制甲状腺未分化癌CAL-62细胞生长的机制研究

为了探究大气压低温等离子体(CAP)抑制间变性甲状腺癌的作用机制，应用转录组测序技术，借助生物信息学分析手段研究CAP对CAL-62的抑制作用，筛选出差异基因进行KEGG富集分析和GO分类，最后选取部分基因进行Western blot (WB)验证.结果表明，与对照组相比CAP处理组共有674个差异表达基因，以BIK和CDKN1C等为代表的287个基因上调表达，以TANC2、ESM1和CBL等为代表的387个基因下调表达.KEGG富集分析表明差异基因主要富集在MAPK、Rap1等信号通路及癌症转录失调等.GO分类表明差异基因主要富集在免疫反应、细胞凋亡过程等方面.WB检测部分差异基因的变化趋势，得到与转录组相一致的结果.该研究从转录组学角度去解释CAP抑制CAL-62细胞的机制，以期为CAP应用于甲状腺未分化癌治疗提供一定的理论基础.     

基于系统机能曲线的城市道路公共交通系统韧性评估方法

为科学定量评估城市道路公共交通系统韧性，构建了基于系统机能曲线的城市道路公共交通系统韧性评估模型，并提出了一种量化系统韧性的方法。模型中包含公交车系统和出租车系统两个维度，并采用城市公交车服务率和出租车在线率来表征其系统机能，能够综合评估城市道路公共交通系统韧性。用该方法对2021年郑州特大暴雨灾害中的道路公共交通系统韧性进行了计算分析。评估结果表明：郑州市道路公共交通系统处于中等韧性水平，且不同的恢复方案对系统的恢复力和适应力均会产生影响。所建立的模型能够描述系统从受到扰动至达到新的平衡状态各个段的机能水平，从而定量计算城市道路公共交通系统韧性。该方法适用于单一灾害作用情景和多种灾害耦合作用情景，可为提升城市道路公共交通系统应对不确定性扰动的能力提供参考。     

基于改进Mask R-CNN的多标签甲状腺结节检测模型

基于符合中国国情的C-TIRADS甲状腺结节恶性风险分层指南来构建计算机辅助诊断模型具有重要的应用价值，能够提升甲状腺结节和分化型甲状腺癌诊断的规范化、标准化、同质化，提高医生诊断效率和降低劳动强度。本文提出基于深度学习的多标签目标检测模型用以检测识别甲状腺结节、预测甲状腺结节恶性等级以及结节的病理特征，经过在数据集上进行实验对比选取Mask R-CNN作为基准模型，并在基准模型基础上进行优化改进，主要改进包括使用ResNet152-FPN替换原有特征提取网络来提升模型特征能力，设计全新的卷积多标签检测头结构来对结节病理特征进行多标签预测，基于医学先验知识对模型锚框尺寸及比例进行自定义来提升模型的定位精度，最后为模型设计迁移学习训练方案来进一步提升模型性能。实验结果表明，改进模型对甲状腺结节的识别准确率达到了94.4%,对甲状腺结节病理特征的平均识别准确率达到了88.6%。     

对俄罗斯,内蒙古拳击运动员身体机能,素质测试结果的对比分析

对俄罗斯和内蒙古拳击运动员身体机能、素质测试结果进行对比分析，为今后科学训练是供依据。     

CT关键征象联合临床指标鉴别诊断甲状腺TI-RADS 4-5类结节性质

目的:探讨CT关键征象-临床指标联合诊断模型鉴别诊断甲状腺影像报告及数据系统(TI-RADS)4-5类结节的良、恶性的价值。方法:搜集本院超声诊断为TI-RADS 4-5类且于CT下清晰显示的甲状腺结节患者319例(369个结节)及术前2周内的临床血清学检查资料，以术后病理结果作为诊断的金标准。分别绘制CT关键征象模型、临床指标模型及CT关键征象-临床指标联合模型的受试者工作特征曲线(ROC)并计算曲线下面积(AUC),比较3者的诊断效能。结果:全部的甲状腺结节中，恶性296个，良性73个，联合诊断模型AUC为0.888,灵敏度77.36%,特异度91.78%;CT关键征象模型AUC为0.846,灵敏度73.99%,特异度90.41%;临床指标模型AUC为0.691,灵敏度为54.05%,特异度为79.45%;联合诊断模型的诊断效能与单独检查诊断效能相比，差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:在超声诊断的TI-RADS 4-5类的甲状腺结节中，CT关键征象-临床指标联合诊断模型的诊断准确率相对较高。