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GE Light speed 4 CT后处理技术在结直肠癌诊断中的应用

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医学信息（中旬刊） 2011年第9期24卷 4409-4410页

作者：韦林森张克池河池市第三人民医院广西河池547000

放射科结肠癌是消化道常见的恶性肿瘤之一,以男性发病率高,40～50岁为发病高峰年龄[1]。现对经手术或病理证实的结直肠癌30例的GE Light speed 4 CT的各种后处理技术在手术前诊断进行总结分析,并与病理结果对比分析。

关键词： GE Light speed 4 CT 后处理技术结直肠癌诊断应用

杂交链式反应太赫兹超表面传感器检测miRNA-92a浓度

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中国激光 2024年第15期51卷 203-210页

作者：杨墨林上君陈洁胡放荣北华航天工业学院机电工程学院河北廊坊065000 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004

由于结直肠癌潜伏期长、发展缓慢,早期很难得到准确诊断。外泌体中的microRNA(简称miRNA)是包含18到22个核苷酸的非编码RNA,参与转录抑制和转录后调控,与肿瘤细胞的增殖与迁移过程息息相关。因此,可以通过检测外泌体中的miRNA浓度实现... 详细信息

由于结直肠癌潜伏期长、发展缓慢,早期很难得到准确诊断。外泌体中的microRNA(简称miRNA)是包含18到22个核苷酸的非编码RNA,参与转录抑制和转录后调控,与肿瘤细胞的增殖与迁移过程息息相关。因此,可以通过检测外泌体中的miRNA浓度实现对结直肠癌的早期诊断。以太赫兹超表面传感器为检测元件,结合杂交链式反应(HCR)信号放大策略,提出一种高灵敏度检测miRNA-92a浓度的方法。实验结果表明,超表面传感器谐振频率的频移量与miRNA-92a的浓度之间具有良好的线性关系,检测灵敏度达6.26 GHz/lg C_(miRNA-92a)。所提方法具有快速、检出限低和灵敏度高等优点,适用于对癌症相关外泌体浓度的快速检测和疾病早期诊断。

关键词：太赫兹光谱技术超表面传感器杂交链式反应结直肠癌诊断外泌体microRNA

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结直肠癌诊疗思路浅析

中国肿瘤临床 2013年第3期40卷 123-126页

作者：黄鼎智天津医科大学附属肿瘤医院消化肿瘤内科天津市300060

结A肠癌是疗效较好的消化道恶性肿瘤，部分转移性结A肠癌仍能获得长期生存甚至是治愈，姑息化疗的晚期患者rfI位生存期也超过了24个月。这一结果得益丁多学科综合治疗（multidisplinay team，MDT）模式的广泛运川以及各专业学科的技术... 详细信息

结A肠癌是疗效较好的消化道恶性肿瘤，部分转移性结A肠癌仍能获得长期生存甚至是治愈，姑息化疗的晚期患者rfI位生存期也超过了24个月。这一结果得益丁多学科综合治疗（multidisplinay team，MDT）模式的广泛运川以及各专业学科的技术进步：结良肠癌的MDT治疗模式包含影像、内镜、病,

关键词：结直肠癌诊断治疗化疗放疗

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宏基因组DNA片段深度聚类方法研究及应用

宏基因组DNA片段深度聚类方法研究及应用

作者：宋文智吉林大学

学位级别：硕士

宏基因组学(Metagenomics)利用第二代测序技术在未经实验室培养的条件下,可以获取环境中大多数微生物的遗传物质,是目前微生物群落的主流研究手段。在宏基因组中,环境中所有物种的DNA片段混杂在一起,因此,将这些DNA片段按照其物种归属... 详细信息

宏基因组学(Metagenomics)利用第二代测序技术在未经实验室培养的条件下,可以获取环境中大多数微生物的遗传物质,是目前微生物群落的主流研究手段。在宏基因组中,环境中所有物种的DNA片段混杂在一起,因此,将这些DNA片段按照其物种归属进行聚类是重建群落物种结构的必要手段。准确重构宏基因组物种信息有助于描述生物体的生理规律与现象,识别人体疾病的生物标记物等。但由于DNA序列因长度短而导致的特征不足的问题,对DNA序列进行聚类分析是目前的一个研究难点。现有宏基因组DNA片段聚类方法大多没有充分利用宏基因组中的已知生物学知识,导致这些方法对复杂宏基因组的聚类效果不好。基于此,本文首次将已知物种信息用于DNA序列聚类,提出一种基于已知物种序列预训练的宏基因组DNA片段特征学习模型与深度聚类算法,提高了宏基因组DNA片段的聚类精度。本文主要工作有:(1)构建一种基于图卷积神经网络(GCN)的宏基因组DNA片段词嵌入模型(Focal GCN)。模型包含两个图卷积神经网络,一个用于构建训练集中每条序列之间以及序列与整个文档之间的联系并进行编码,另一个则对隐藏层输出结果进行分类。模型结合Focal-Loss损失函数降低数据集物种丰度不均匀对聚类的影响,适当调整模型参数并进行多次训练,提升模型的分类性能,使误差函数最小。利用滑窗法将已知标签的序列切割成多个k-mer序列,再将其划分成训练集与测试集。实验结果表明,Focal GCN模型的分类性能优于传统的词嵌入模型,提高了宏基因组DNA片段编码的准确率。(2)构建一种基于深度LSTM自编码网络的宏基因组DNA片段聚类模型(DCBin)。该模型的编码器与解码器分别由多个LSTM层和全连接层构成。在有效重构序列信息及训练网络参数的同时,构建基于模糊c均值及KL散度算法的聚类层,对隐藏层输出结果进行聚类。在模型误差函数中增加类间分离指标,降低数据集的不平衡性对聚类的影响,同步减小重构误差与聚类误差。通过改变学习率、网络层数等参数对模型进行多次迭代及训练,提升整体性能。选取部分已知物种序列测试模型的可靠性,再将未知物种序列的词嵌入向量输入至模型,按照模型聚类结果将原始DNA片段组装为重叠群,计算其完整度与污染度。本文选取多组数据集进行实验,结果表明,与其他现有方法相比,本文提出的深度聚类模型可以得到更多低污染度、高完整度的物种组装基因组。(3)利用上述深度聚类方法建立基于宏基因组的结直肠癌诊断模型。下载公开数据集并筛选出代表性序列,利用Focal GCN和DCBin模型得到物种信息。结合已知物种与未知物种,计算每个样本的物种丰度。然后,构建一个基于随机森林算法的二分类器,对样本进行训练并预测,确认其为患病或是正常。实验结果表明,诊断模型在所选取数据集上的AUC值为0.945,优于现有方法,表明模型提升了结直肠癌诊断性能。同时发现在分类过程中共有3个未知物种的特征贡献度较高,具有潜在的生物标记物价值。综上,本文结合宏基因组DNA片段特点与深度学习方法,开展了宏基因组DNA片段深度聚类模型研究,并将其应用于结直肠癌诊断,取得了较好的效果。

关键词：宏基因组 DNA片段聚类深度学习 GCN LSTM自编码网络预训练词嵌入结直肠癌诊断

机器人辅助下腹部无切口直肠癌根治术（内容见光盘）

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中华结直肠疾病电子杂志 2014年第2期3卷 20-20页

作者：无不详

许剑民教授、主任医师、博士生导师。现任复旦大学附属中山医院普外科副主任、外科教研室副主任、复旦大学大肠癌诊疗中心副主任。主要学术兼职：卫生计生委大肠癌早诊早治专家组成员、上海市外科协会结直肠肛门病学组副组长、卫生计生... 详细信息

许剑民教授、主任医师、博士生导师。现任复旦大学附属中山医院普外科副主任、外科教研室副主任、复旦大学大肠癌诊疗中心副主任。主要学术兼职：卫生计生委大肠癌早诊早治专家组成员、上海市外科协会结直肠肛门病学组副组长、卫生计生委《结直肠癌诊断和治疗标准》和《结直肠癌诊断和治疗规范》制定专家组成员、中华医学会外科学分会结直肠肛门病学组委员、中国医师协会外科医师分会委员、中国医师协会结直肠专业委员会副秘书长、中国医师协会机器人专业委员会常委、中国抗癌协会转移专业委员会常委、中国抗癌协会大肠癌专业委员会常委、中国抗癌协会大肠癌专业委员会肝转移学组委员、中国抗癌协会大肠癌专业委员会遗传性大肠癌学组委员、国家自然基金和上海市科委基金评审专家。担任《中华胃肠外科杂志》、《中国癌症杂志》、《世界华人消化杂志WJG》、《中华结直肠疾病电子杂志》等8本杂志编委。参与了外科学第6版等10余部教材和书稿的编写。主编国内外第一部《结直肠癌肝转移早期诊断和综合治疗》专著。2008年4月主笔起草制定了中国第一部《结直肠癌肝转移诊断和综合治疗指南》（草案），2010年制定正式稿已向全国发布，该指南于2011年4月已在国外正式发表。发表论文80余篇，其中SCI收录16篇。2011年被纳入上海市卫生系统优秀学科带头人计划，2012年获上海市优秀学科带头人和领军人才称号。“结直肠癌肝转移外科和综合治疗”的系列研究获国家教育部科技进步一等奖、上海市科技进步一等奖和上海市医学科技成果一等奖。多次在美国临床肿瘤年会、欧洲肿瘤年会和世界机器人外科年会等国际大会上发言或进行壁报交流。

关键词：机器人辅助下腹部无切口结直肠癌肝转移癌根治术专业委员会中国外科学上海市大肠癌协会综合治疗结直肠癌诊断医师学科带头人直肠肛门世界华人消化杂志科技进步抗癌复旦大学