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Plasma-metabolite-based machine learning is a promising diagnostic approach for esophageal squamous cell carcinoma investigation

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Journal of Pharmaceutical Analysis 2021年第4期11卷 505-514页

作者： Zhongjian Chen xiancong huang Yun Gao Su Zeng Weimin Mao Laboratory of Pharmaceutical Analysis and Drug Metabolism College of Pharmaceutical SciencesZhejiang UniversityHangzhou310058China The Cancer Research Institute The Cancer Hospital of the University of Chinese Academy of Sciences(Zhejiang Cancer Hospital)Institute of Basic Medicine and Cancer(IBMC)Chinese Academy of SciencesHangzhou310022China

The aim of this study was to develop a diagnostic strategy for esophageal squamous cell carcinoma(ESCC)that combines plasma metabolomics with machine learning algorithms.Plasma-based untargeted metabolomics analysis was performed with samples derived from 88 ESCC patients and 52 healthy controls.The dataset was split into a training set and a test set.After identification of differential metabolites in training set,single-metabolite-based receiver operating characteristic(ROC)curves and multiple-metabolite-based machine learning models were used to distinguish between ESCC patients and healthy controls.Kaplan-Meier survival analysis and Cox proportional hazards regression analysis were performed to investigate the prognostic significance of the plasma metabolites.Finally,twelve differential plasma metabolites(six up-regulated and six down-regulated)were annotated.The predictive performance of the six most prevalent diagnostic metabolites through the diagnostic models in the test set were as follows:arachidonic acid(accuracy:0.887),sebacic acid(accuracy:0.867),indoxyl sulfate(accuracy:0.850),phosphatidylcholine(PC)(14:0/0:0)(accuracy:0.825),deoxycholic acid(accuracy:0.773),and trimethylamine N-oxide(accuracy:0.653).The prediction accuracies of the machine learning models in the test set were partial least-square(accuracy:0.947),random forest(accuracy:0.947),gradient boosting machine(accuracy:0.960),and support vector machine(accuracy:0.980).Additionally,survival analysis demonstrated that acetoacetic acid was an unfavorable prognostic factor(hazard ratio(HR):1.752),while PC(14:0/0:0)(HR:0.577)was a favorable prognostic factor for ESCC.This study devised an innovative strategy for ESCC diagnosis by combining plasma metabolomics with machine learning algorithms and revealed its potential to become a novel screening test for ESCC.

关键词： Diagnostic Esophageal squamous cell carcinoma(ESCC) Metabolomics Machine learning Prognostic

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食管癌患者根治术后支持性照顾需求与自我效能及生活质量的关系

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健康研究 2024年第2期44卷 177-182页

作者：黄有华黄显聪严燕燕浙江中医药大学护理学院浙江杭州310053 浙江省肿瘤医院胸部肿瘤外科浙江杭州310022

目的了解食管癌患者根治术后支持性照顾需求现状,分析其与自我效能及生活质量的关系,为改善患者预后提供参考。方法收集102例食管癌根治术后患者的一般资料,应用支持性照顾需求问卷(SCNS-SF34)、癌症自我管理效能感量表(SUPPH)、癌症... 详细信息

目的了解食管癌患者根治术后支持性照顾需求现状,分析其与自我效能及生活质量的关系,为改善患者预后提供参考。方法收集102例食管癌根治术后患者的一般资料,应用支持性照顾需求问卷(SCNS-SF34)、癌症自我管理效能感量表(SUPPH)、癌症病人生命质量测定量表(FACT-G)对其进行调查;采用Pearson相关分析探究支持性照顾需求与自我效能及生活质量间的相关性,采用多元线性回归分析支持性照顾需求的影响因素。结果食管癌根治术后患者的SCNS-SF34总得分为(95.85±21.67)分,SUPPH评分为(90.81±20.42)分,FACT-G评分为(59.16±13.75)分。Pearson相关分析显示,心理需求、健康信息需求、照顾及支持需求、生理及日常生活需求维度的评分与SUPPH及FACT-G各维度评分均呈负相关(P<0.05)。不同年龄、文化程度、家庭人均月收入、居住地的食管癌根治术后患者间,SCNS-SF34评分差异具有统计学意义(均P<0.05);多元线性回归结果显示,年龄、文化程度、家庭人均月收入、居住地、SUPPH评分、FACT-G评分为影响食管癌根治术后患者支持性照顾需求的主要因素(均P<0.05),可解释总变异的82.3%。结论食管癌根治术后患者普遍存在支持性照顾需求未被满足,支持性照顾需求与自我效能及生活质量呈负相关,且受不同因素影响,临床可进行针对性指导,以改善患者自我效能与生活质量。

关键词：食管癌根治术支持性照顾需求自我效能生活质量

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Customizing topological phases in the twisted bilayer superconductors with even-parity pairings

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Chinese Physics B 2023年第8期32卷 1-5页

作者：林丛豪黄传帅卢仙聪 Department of Physics Xiamen UniversityXiamen 361005China

We investigate the topological properties of twisted bilayer superconductors with different even-parity pairings in each layer.In the presence of spin-orbit coupling,the Hamiltonian is mapped into an effective odd-parity superconductor.Based on this,we deduce the topological properties by examining the relative configuration between Fermi surface and Dirac pairing node.We show that mixed Rashba and Dresselhaus spin-orbit coupling and anisotropic hopping terms,which break the C_(4)symmetry of the Fermi surface,can induce first-order topological superconductors with non-zero bulk Chern number.This provides a versatile way to control the topological phases of bilayer superconductors by adjusting the twisted angle and chemical potential.We demonstrate our results using a typical twisted angle of 53.13°,at which the translation symmetry is restored and the Chern number and edge state are calculated using the Moir′e momentum.

关键词： topological superconductors bilayer superconductors twistronics spin-orbit coupling

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颅脑爆炸伤数值模拟研究进展:建模、力学机制及防护

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爆炸与冲击 2023年第6期43卷 1-36页

作者：康越马天黄献聪庄茁柳占立曾繁黄超军事科学院系统工程研究院北京100010 清华大学航天航空学院北京100084 中物院高性能数值模拟软件中心北京100088 北京应用物理与计算数学研究所北京100088

爆炸致创伤性脑损伤是现代战争和爆炸事故中最常见的伤亡之一。近年来由爆炸波引起的轻度原发性颅脑冲击伤在士兵伤患中占大多数,引起了研究人员重视。由于伦理和技术方面的限制,人体爆炸实验难以开展,数值模拟已经成为研究颅脑爆炸伤... 详细信息

爆炸致创伤性脑损伤是现代战争和爆炸事故中最常见的伤亡之一。近年来由爆炸波引起的轻度原发性颅脑冲击伤在士兵伤患中占大多数,引起了研究人员重视。由于伦理和技术方面的限制,人体爆炸实验难以开展,数值模拟已经成为研究颅脑爆炸伤的重要手段之一。合理的物理建模结合可靠的模型和参数,能够定量给出爆炸冲击波作用下人体头部和大脑的生物力学响应,揭示大脑损伤的力学机制,这些对于认识颅脑爆炸伤的生物力学特性以及单兵防护装备的设计和优化都具有重要的意义。本文旨在为研究人员提供有关原发性颅脑爆炸伤数值模拟方面研究现状的背景信息,以及在计算建模、力学机制和防护3个方面的进展。重点针对大脑的多尺度性质及颅脑爆炸伤的生物力学建模,介绍了脑组织的线弹性、超弹性和黏超弹性本构模型,人头有限元模型在大脑结构、网格尺寸等方面的发展和演化,以及颅脑爆炸伤的宏观、介观和多尺度建模和数值模拟方法。针对颅脑爆炸伤的波传播直接作用、脑血管系统的影响,以及全身响应的连续过程,分析和讨论了数值模拟得到的力学机制证据。介绍了颅脑爆炸伤防护策略的数值模拟研究进展,如提高头部封闭性的重要性、新结构和新材料的应用。最后,对当前颅脑爆炸伤的数值模拟研究和应用进行了总结,并确定了未来需要发展和改进的地方。

关键词：创伤性脑损伤冲击波建模致伤机制防护

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超高分子量聚乙烯纤维及其复合材料的热氧老化行为

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兵工学报 2022年第12期43卷 3211-3220页

作者：黄献聪来悦李常胜李伟萍龙知洲马天军事科学院系统工程研究院北京100010

通过傅里叶变换红外光谱仪、差示量热扫描仪、动态热机械分析仪、万能强力试验机及扫描电镜测试手段探究超高分子量聚乙烯(UHMWPE)纤维及UHMWPE纤维/氢化苯乙烯-丁二稀-苯乙烯嵌段共聚物(SEBS)复合材料的热氧老化机理,系统分析老化温度... 详细信息

通过傅里叶变换红外光谱仪、差示量热扫描仪、动态热机械分析仪、万能强力试验机及扫描电镜测试手段探究超高分子量聚乙烯(UHMWPE)纤维及UHMWPE纤维/氢化苯乙烯-丁二稀-苯乙烯嵌段共聚物(SEBS)复合材料的热氧老化机理,系统分析老化温度对UHMWPE纤维及其复合材料的结构和热性能、界面性能、机械强度和防弹性能的影响。研究结果表明:老化后的UHMWPE纤维机械性能与热氧老化温度密切相关,经高温热氧老化后拉伸强度显著下降,但纤维结晶结构基本不变;UHMWPE纤维/SEBS复合材料在70℃和90℃热氧老化336 h后纤维与树脂界面已发生破坏;在90℃热氧老化672 h后,UHMWPE复合材料弯曲强度和弯曲模量分别下降了28%和49%;然而,在50℃、70℃及90℃下热氧老化1344 h后,UHMWPE复合材料防1.1 g标准模拟破片的弹道极限速度v_(50)保持率均高于95%。

关键词：热氧老化 UHMWPE纤维 UHMWPE复合材料防弹测试

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基于对比增强T1WI图像纹理建立机器学习模型诊断脑转移瘤原发灶来源

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中国医学影像学杂志 2023年第4期31卷 321-325页

作者：黄栎有徐璐高先聪李智勇牛磊南京鼓楼医院集团宿迁医院肿瘤科江苏宿迁223800 南京鼓楼医院集团宿迁医院放射科江苏宿迁223800 徐州医科大学附属医院核医学科江苏徐州221006

目的探讨基于对比增强T1WI图像纹理特征建立机器学习模型诊断脑转移瘤原发灶来源的价值。资料与方法回顾性分析2016年8月—2020年2月南京鼓楼医院集团宿迁医院肺癌、乳腺癌和消化系统肿瘤脑转移患者112例,共137枚脑转移瘤。利用Mazda软... 详细信息

目的探讨基于对比增强T1WI图像纹理特征建立机器学习模型诊断脑转移瘤原发灶来源的价值。资料与方法回顾性分析2016年8月—2020年2月南京鼓楼医院集团宿迁医院肺癌、乳腺癌和消化系统肿瘤脑转移患者112例,共137枚脑转移瘤。利用Mazda软件提取对比增强T1WI图像纹理特征,通过组内相关系数检验选取重复性良好的纹理特征。按照7∶3分为训练集(n=96)和验证集(n=41)。对训练集中的特征进行降维,并采用OneVsRest多分类策略,分别训练Logistic回归、随机森林和支持向量机3种机器学习模型。建立的模型在验证集中进行验证。绘制3种脑转移作为阳性分类时的受试者工作特征曲线,比较3种模型曲线下面积(AUC)的差异。通过计算3种模型的宏平均AUC评价模型的整体分类性能。结果3种模型中随机森林模型诊断效能最好,验证集中对肺癌、乳腺癌和消化系统肿瘤脑转移的AUC分别为0.801、0.928、0.817,宏平均AUC为0.87。3种模型AUC差异均无统计学意义(P>0.05)。结论基于对比增强T1WI图像纹理特征建立机器学习模型能够有效诊断脑转移瘤原发灶来源,其中随机森林模型的诊断效能较好。

关键词：脑转移瘤磁共振成像纹理分析机器学习

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聚酰亚胺/超高分子量聚乙烯纤维混杂增强复合材料防弹性能

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复合材料学报 2023年第7期40卷 3921-3927页

作者：贾文星贾子琪田国峰陈珺娴黄献聪刘少飞战佳宇武德珍碳纤维及功能高分子教育部重点实验室(北京化工大学) 北京100029 军事科学院系统工程研究院北京100010 江苏先诺新材料科技有限公司常州213146

针对超高分子量聚乙烯(UHMWPE)纤维增强防弹复合材料背部凸起(BFS)较高的不足,本研究充分利用聚酰亚胺(PI)纤维耐高温、高模量的优势,制备了一系列PI和UHMWPE纤维混杂复合材料靶板,研究了混杂靶板的铺层结构和混杂比例对比吸收能(SEA)... 详细信息

针对超高分子量聚乙烯(UHMWPE)纤维增强防弹复合材料背部凸起(BFS)较高的不足,本研究充分利用聚酰亚胺(PI)纤维耐高温、高模量的优势,制备了一系列PI和UHMWPE纤维混杂复合材料靶板,研究了混杂靶板的铺层结构和混杂比例对比吸收能(SEA)值和背部凸起(BFS)值的影响,分析了混杂靶板防护作用机制。结果显示:PI纤维的使用可以在不影响SEA值的情况下有效限制BFS值,其中两极铺层结构(H3、UHMWPE/PI)和夹芯铺层结构(H4、PI/UHMWPE/PI)表现出混杂正效应,两种结构的SEA值和BFS值分别可达193.2 J·m^(2)/kg,17.40 mm和208.9 J·m^(2)/kg,17.77 mm,表现出优异的防弹性能。

关键词：聚酰亚胺纤维 UHMWPE纤维复合材料防弹比吸收能背凸高度

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基于CT平扫图像纹理分析鉴别浸润性肺腺癌与非钙化结核球

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中国医学影像技术 2020年第4期36卷 545-549页

作者：黄栎有王延花高先聪徐州医科大学附属宿迁医院南京鼓楼医院集团宿迁市人民医院肿瘤科江苏宿迁223800 徐州医科大学附属宿迁医院南京鼓楼医院集团宿迁市人民医院放射科江苏宿迁223800

目的探讨基于CT平扫图像纹理分析鉴别诊断浸润性肺腺癌与非钙化结核球的可行性。方法回顾性分析52例经病理证实的单发肺结节患者的平扫CT资料,其中31例浸润性肺腺癌,21例非钙化结核球。采用MaZda软件于2种病灶各提取300个纹理特征,之后... 详细信息

目的探讨基于CT平扫图像纹理分析鉴别诊断浸润性肺腺癌与非钙化结核球的可行性。方法回顾性分析52例经病理证实的单发肺结节患者的平扫CT资料,其中31例浸润性肺腺癌,21例非钙化结核球。采用MaZda软件于2种病灶各提取300个纹理特征,之后以费希尔参数法(Fisher)、最小分类误差与最小平均相关系数法(POE+ACC)、相关信息测度法(MI)分别筛选出10个最佳纹理特征,并将其合并得到3种方法联合的最佳纹理特征组合(MPF)。采用线性判别分析(LDA)和非线性判别分析(NDA)对4组最佳纹理特征进行分类,LDA及NDA分别以K-近邻分类器(K-NN)及人工神经网络(ANN)进行分类。分析4组纹理特征鉴别2种病变的最小错误率,比较2组病变间30个最佳纹理特征的差异,并绘制其鉴别2种病变的ROC曲线,计算AUC,评价其诊断效能。结果对于单组最佳纹理特征,NDA/ANN-Fisher法的错误率最低,为7.69%(4/52);对于MPF,NDA/ANN-MPF法的错误率最低,为5.77%(3/52);而NDA/ANN-Fisher法的错误率与NDA/ANN-MPF法差异无统计学意义(χ^2=0.15,P>0.05)。2种病变间存在10个纹理特征差异有统计学意义,其中差异熵S(1,1)、差方差S(1,1)及梯度方差的诊断效能较好(AUC=0.71、0.71、0.70),3者间AUC差异无统计学意义(P均>0.05)。结论基于CT平扫图像纹理分析可较好地区分浸润性肺腺癌和非钙化肺结核球,为鉴别诊断提供可靠的客观依据。

关键词：肺肿瘤诊断人工智能体层摄影术,X线计算机纹理分析影像组学

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颅脑爆炸伤致伤机制及防护研究进展

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爆炸与冲击 2022年第4期42卷 29-52页

作者：柳占立杜智博张家瑞严子铭栗志杰王鹏康越黄献聪马天费舟庄茁清华大学航天航空学院北京100084 军事科学院军需工程技术研究所北京100010 空军军医大学西京医院陕西西安710032

颅脑爆炸伤是现代战争中士兵面临的主要伤害之一,近年来受到广泛关注。冲击波经由颅脑传播带来的直接伤害被称为初级爆炸伤。目前,初级颅脑爆炸伤致伤机制尚不明确,可能是应力波传播、颅骨弯曲变形、颅脑空化及躯干压缩等多种因素共同... 详细信息

颅脑爆炸伤是现代战争中士兵面临的主要伤害之一,近年来受到广泛关注。冲击波经由颅脑传播带来的直接伤害被称为初级爆炸伤。目前,初级颅脑爆炸伤致伤机制尚不明确,可能是应力波传播、颅骨弯曲变形、颅脑空化及躯干压缩等多种因素共同作用的结果。该研究是涉及多学科交叉、多物理场耦合及短时和长时效应共存的复杂问题,需要通过建立描述冲击波和颅脑相互作用的高精度、多尺度和多物理场数值模型,发展测量颅骨应变、颅内压力、加速度等力学指标的物理测试系统,结合人体和动物病理、生理、行为学等综合因素分析,最终揭示颅脑爆炸伤致伤机制。本文中介绍了初级颅脑爆炸伤致伤机制,给出了颅脑爆炸伤的行为学、生理学相关的医学评价指标,以及颅骨应变、颅内压力等关键力学评估指标,提出了基于致伤机制和评价指标的防护结构设计方法,包括基于新型防冲击波材料的头盔系统改进、头盔缓冲系统设计、增加头部保护系统的封闭性等,最后展望了在精细化建模、原位实验及防护系统设计等诸多方面的发展趋势。

关键词：颅脑爆炸伤致伤机制评价指标防护结构设计创伤后应激障碍

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高强型聚酰亚胺纤维增强热塑性树脂基复合材料防弹性能研究

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化工新型材料 2023年第4期51卷 77-81,86页

作者：贾子琪王博尧王成田国峰战佳宇黄献聪武德珍北京化工大学材料科学与工程学院北京100029 北京普凡防护科技有限公司北京102400 江苏先诺新材料科技有限公司常州213146 军需工程技术研究所北京100010

采用S35高强型聚酰亚胺(PI)纤维作为增强体,热塑性树脂作为基体,采用热压工艺制备了织物结构和正交单向无纬(UD)结构复合材料靶板,通过弹道极限速度测试和背部变形测试,研究了增强体结构和界面结合强度对PI纤维增强热塑性树脂基复合材... 详细信息

采用S35高强型聚酰亚胺(PI)纤维作为增强体,热塑性树脂作为基体,采用热压工艺制备了织物结构和正交单向无纬(UD)结构复合材料靶板,通过弹道极限速度测试和背部变形测试,研究了增强体结构和界面结合强度对PI纤维增强热塑性树脂基复合材料防弹性能的影响。结果表明:高强型聚酰亚胺纤维表现出了优异的防弹性能;UD结构靶板更适用于防铅芯弹;织物结构靶板更适用于防破片;当界面剥离强度由5.45N/cm提高到26.44N/cm时,剥离后界面处的纤维表面形貌的破坏程度逐渐增加。当侵彻体为5.6g铅芯弹时,随着界面剥离强度的提高,复合材料靶板的防弹性能呈现出先提高后降低的趋势;并且靶板的背部变形逐渐减小,进一步证明了界面结合强度对复合材料靶板防弹性能的影响。

关键词：聚酰亚胺纤维热塑性树脂复合材料防弹性能界面结合强度

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