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嗜热蓝细菌高温适应机制及生物技术应用

生物工程学报 2024年第6期40卷 1752-1775页

作者：张婷孙绘梨齐凤霞毛绍名栾国栋吕雪峰中南林业科技大学生命科学与技术学院湖南长沙410004 中南林业科技大学林业生物技术湖南省重点实验室湖南长沙410004 中国科学院青岛生物能源与过程研究所山东省合成生物学重点实验室山东青岛266101 山东能源研究院山东青岛266101 青岛新能源山东省实验室山东青岛266101

嗜热蓝细菌是一类具有独特耐热特征的蓝细菌,可以作为研究光合生物高温适应机制的模式生物。系统解析嗜热蓝细菌的高温适应机制,有助于深入理解光合生物及其他微生物响应和适应高温环境的分子机理,同时还具有指导耐热作物培育和构建微... 详细信息

嗜热蓝细菌是一类具有独特耐热特征的蓝细菌,可以作为研究光合生物高温适应机制的模式生物。系统解析嗜热蓝细菌的高温适应机制,有助于深入理解光合生物及其他微生物响应和适应高温环境的分子机理,同时还具有指导耐热作物培育和构建微生物耐热细胞工厂的潜在应用前景。本文全面综述了嗜热蓝细菌的相关研究进展,包括其生态分布、形态特征、组学研究和耐热机制挖掘等多个方面;此外,还对嗜热蓝细菌在生物技术领域的应用前景与未来研究方向进行了展望。本文为深入了解蓝细菌光合生理与代谢特点,特别是嗜热蓝细菌在高温适应机制方面的研究提供了参考。

关键词：嗜热蓝细菌高温适应机制光合微生物抗逆资源组学特征

基于乳腺X线摄影的影像组学对三阴性和非三阴性乳腺癌的鉴别诊断价值

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基于乳腺X线摄影的影像组学对三阴性和非三阴性乳腺癌的鉴别诊断...

作者：张冰梅东南大学

学位级别：硕士

目的研究目的是利用基于乳腺X线摄影的影像组学模型对三阴性乳腺癌(triple negative breast cancer,TNBC)和非三阴性乳腺癌(non triple negative breast cancer,nTNBC)分子分型的鉴别诊断。研究对象与方法本实验为回顾性研究,收集了东... 详细信息

目的研究目的是利用基于乳腺X线摄影的影像组学模型对三阴性乳腺癌(triple negative breast cancer,TNBC)和非三阴性乳腺癌(non triple negative breast cancer,nTNBC)分子分型的鉴别诊断。研究对象与方法本实验为回顾性研究,收集了东南大学附属中大医院的PACS中经病理证实的391个浸润性乳腺癌患者的乳腺X线摄影图像。根据所有患者的免疫组化结果进行分子分型,其中TNBC 51例,nTNBC 340例。运用手动分割的方法分割病灶感兴趣区域(region of interest,ROI),并同时记录各病灶X线表现特征。从每个ROI提取的组学特征和X线表现特征采用F检验对特征进行筛选和降维,利用五折交叉验证及逻辑回归构建模型,ROC曲线下面积用于评价模型的效能。结果从原始图像中提取了18个一阶特征,14个形状特征,22个灰度共生矩阵共54组学特征,最终选择20个组学特征构建模型,这20个组学特征分别为7个一阶特征,4个形状特征,9个灰度共生矩阵。(1)对TNBC和nTNBC的鉴别诊断,基于乳腺X线摄影的影像组学、基于X线表现的模型及影像组学结合X线表现的模型的ROC曲线下面积分别为0.524、0.627和0.601,三种模型AUC值无统计学差异(P>0.05);(2)在肿块型乳腺癌中,对TNBC和nTNBC的鉴别诊断,基于乳腺X线摄影的影像组学、基于X线表现的模型及影像组学结合X线表现的模型的ROC曲线下面积分别为0.518、0.682、0.661,影像组学模型与影像组学结合X线表现的模型两者之间差异有统计学意义(P组学、基于X线表现的模型及影像组学结合X线表现的模型的ROC曲线下面积分别为0.539、0.498、0.461,三者之间无明显差异(P>0.05)。结论研究结果显示基于乳腺X线摄影的影像组学结合X线表现的诊断模型对肿块型TNBC和nTNBC具有一定的鉴别诊断效能。

关键词：三阴性乳腺癌非三阴性乳腺癌影像组学组学特征肿块非肿块

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影像组学技术及应用研究

影像组学技术及应用研究

作者：淡一波华东师范大学

学位级别：硕士

使用计算机辅助诊断可以帮助医生减少阅片时间、提高诊断效率。影像组学作为计算机辅助诊断的工具之一在临床和研究中应用十分广泛。本文将影像组学方法应用于多种不同的临床问题的研究中,并根据研究问题的特点,有针对性地提出了若干对... 详细信息

使用计算机辅助诊断可以帮助医生减少阅片时间、提高诊断效率。影像组学作为计算机辅助诊断的工具之一在临床和研究中应用十分广泛。本文将影像组学方法应用于多种不同的临床问题的研究中,并根据研究问题的特点,有针对性地提出了若干对影像组学建模过程的改进方法,在研究中取得了良好的效果。主要内容包括:在影像组学研究中,通常需要提取大量的组学特征来反映图像的信息,而医学影像的数量往往极其有限,选择有效的特征降维与选择方法,以保留重要的特征、去除冗余无用的特征,对于建模的成果至关重要。本文提出了一种基于预建模的特征选择方法,可以有效地选择出有利于建模的特征。我们使用Bra TS2019和慢性踝关节炎数据集对该方法进行了验证,取得了优于传统方法的效果。在常规的影像组学研究中,通常在医生标注的ROI中提取组学特征进行分析。但是,在一些特定的问题中,这种处理方法并不能取得最好的建模效果。基于此,本文在肺癌EGFR和其他类别的分类问题中,利用PET图像的特性,在医生标注的ROI中划分出一个PET高亮信号的子区域,基于此子区域进行特征提取,得出了比较好的分类效果。关于EGFR治疗后恢复好坏的临床问题,本文使用了治疗前后特征相减的方法建模,得到了比较好的预测效果。本文综合使用了基于深度学习与传统算法的自动分割、影像组学建模等方法,尝试为多种临床问题的诊断建立全自动的流程。研究的问题包括:踝关节稳定性的研究:建立了基于FS-PD图像进行踝关节稳定性的诊断模型,在独立测试集上AUC达到0.965,可以高效地进行判断。膝关节受损的研究:建立了关于膝关节受损的软骨模型、软骨下骨模型、T2模型,从而得出软骨下骨的组学特征比T2更能反映膝关节受损的结论,为临床诊断提供了新的思路。肺癌EGFR与其他类别分类的组学研究:使用U-net网络实现病灶的自动分割,并建立了关于EGFR和其他肺癌类别的分类模型,在独立测试集上AUC达到0.903。甲状腺癌与乳腺癌、肺癌转移问题的研究:利用Mask R-CNN实现病灶的自动分割,并建立了关于甲状腺癌脑转移、肺癌脑转移、乳腺癌脑转移的三分类模型。

关键词：影像组学特征选择组学特征深度学习踝关节肺癌

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影像组学在乳腺癌诊疗中的研究进展

东南大学学报（医学版） 2020年第3期39卷 376-380页

作者：张冰梅刘万花东南大学医学院江苏南京210009 东南大学附属中大医院放射科江苏南京210009

影像组学的基础为假设提取的影像数据是发生在遗传和分子水平机制上的产物,这些机制与组织的基因及表型特征有关。影像组学在乳腺癌诊疗中的价值在于,通过无创手段全面地揭示肿瘤内和肿瘤间的异质性,从而辅助临床决策。本文作者就近年... 详细信息

影像组学的基础为假设提取的影像数据是发生在遗传和分子水平机制上的产物,这些机制与组织的基因及表型特征有关。影像组学在乳腺癌诊疗中的价值在于,通过无创手段全面地揭示肿瘤内和肿瘤间的异质性,从而辅助临床决策。本文作者就近年来影像组学在乳腺癌诊断、疗效评估、分子分型预测、多基因检测、预后预测及复发风险等方面的研究进展作一综述。

关键词：影像组学乳腺癌组学特征综述

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影像组学在乳腺癌诊断及预后的应用进展

中国CT和MRI杂志 2023年第3期21卷 174-177页

作者：黄金叶子黎英姿周雯北京大学深圳医院医学影像科广东深圳518000

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤,为仅次于肺癌的第二大癌症相关死亡原因。它的诊断和筛查通常是通过不同的成像方式进行的,例如乳房X线摄影,磁共振成像和超声检查等等。然而,多种成像方式均有其局限性,比如乳房X线摄影中当乳腺为致密型... 详细信息

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤,为仅次于肺癌的第二大癌症相关死亡原因。它的诊断和筛查通常是通过不同的成像方式进行的,例如乳房X线摄影,磁共振成像和超声检查等等。然而,多种成像方式均有其局限性,比如乳房X线摄影中当乳腺为致密型腺体时对病变的遮蔽作用;超声成像技术不能识别病灶中的钙化成分等,在区分恶性肿瘤与良性病变方面其敏感性和特异性有限。为了进行进一步明确诊断,患者通常常需要接受痛苦且昂贵的活检。在这种情况下,影像组学应运而生,并在肿瘤学领域日益发展,尤其在早期乳腺癌的诊断中,以改善癌症的诊断,预后和治疗。影像组学从多个医学成像模式中进行深度挖掘,定量的提取海量特征,识别肉眼不可见的图像特征,从而显着加强了医学像识别能力和预测潜力。本篇综述的范围是提供近3-5年来放射组学在乳腺癌诊断和预后的临床决策支持系统发展中的应用和局限性。

关键词：影像组学乳腺癌组学特征综述

CT影像组学在神经内分泌肿瘤患者中的诊断价值及效能ROC曲线研究

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影像研究与医学应用 2023年第5期7卷 80-82页

作者：梁俊平广西壮族自治区人民医院放射科广西南宁530021

目的:探讨CT影像组学在神经内分泌肿瘤患者中的诊断价值及效能受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线。方法:选取2019年3月—2022年11月广西壮族自治区人民医院收治的神经内分泌肿瘤患者73例为研究对象,根据病理... 详细信息

目的:探讨CT影像组学在神经内分泌肿瘤患者中的诊断价值及效能受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线。方法:选取2019年3月—2022年11月广西壮族自治区人民医院收治的神经内分泌肿瘤患者73例为研究对象,根据病理分级分为G1组(n=51)和G2-G3组(n=22)。所有患者均经手术病理证实,收集CT增强图像,采用CT影像组学技术自动分割动脉期、静脉期CT图像上的肿瘤边界,提取肿瘤全容积的组学特征,完成LASSO回归分析及Logistic回归分析,建立神经内分泌肿瘤的影像组学模型;绘制ROC曲线,对其诊断效能进行评价。结果:G1组和G2-G3组肿瘤大小、边界、增强强度、血管侵犯及远处转移情况差异具有统计学意义(P组学模型。ROC曲线结果表明:CT影像组学模型用于神经内分泌瘤诊断中AUC曲线下面积为0.841,诊断灵敏度为84.92%,特异度为78.58%。结论:CT影像组学用于神经内分泌肿瘤患者中,具有较高的诊断效能(灵敏度和特异度),能更好地为后续诊疗提供参考依据。

关键词： CT影像组学神经内分泌肿瘤诊断价值效能ROC曲线 LASSO回归分析组学特征