检索结果-南通市图书馆

黄芩素可缓解蛛网膜下腔出血后神经元的铁死亡

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中国组织工程研究 2025年第1期29卷 52-57页

作者：朱婷岳婷婷崔悦鲁悦李伟杭春华南京中医药大学鼓楼临床医学院江苏省南京市210008 南京大学医学院附属鼓楼医院神经外科江苏省南京市210008

背景:铁死亡是一种区别于凋亡、坏死等新型细胞程序性死亡的方式,主要由累积的脂质过氧化引起,已被证实参与蛛网膜下腔出血后的病理过程。黄芩素是一种铁螯合剂,能够抑制脂质过氧化反应,但其在蛛网膜下腔出血后早期脑损伤中缓解神经元... 详细信息

背景:铁死亡是一种区别于凋亡、坏死等新型细胞程序性死亡的方式,主要由累积的脂质过氧化引起,已被证实参与蛛网膜下腔出血后的病理过程。黄芩素是一种铁螯合剂,能够抑制脂质过氧化反应,但其在蛛网膜下腔出血后早期脑损伤中缓解神经元铁死亡的作用仍未明确。目的:探讨黄芩素治疗蛛网膜下腔出血后对神经元铁死亡的影响及机制。方法:提取孕16-17 d C57BL/6L胎鼠大脑皮质神经元细胞,运用血红蛋白刺激原代神经元模拟体外蛛网膜下腔出血模型。采用CCK-8法检测5,15,25,50,100μmol/L黄芩素作用24 h后原代神经元细胞的活力,确定黄芩素的最适浓度。然后将原代神经元细胞分为对照组、血红蛋白组、血红蛋白+黄芩素组,利用试剂盒检测细胞内活性氧和丙二醛水平,RT-PCR检测铁死亡相关标记物PTGS2、SLC7A11、谷胱甘肽过氧化物酶4的mRNA表达;进一步将原代神经元细胞分为对照组、SLC7A11抑制剂Erastin组、血红蛋白组、血红蛋白+黄芩素组、血红蛋白+黄芩素+Erastin组,Western blot检测铁死亡相关标记物SLC7A11和谷胱甘肽过氧化物酶4的蛋白表达。结果与结论:(1)选取25μmol/L黄芩素作为后续实验浓度;(2)与血红蛋白组相比,血红蛋白+黄芩素组丙二醛和活性氧水平显著下降(P 神经元细胞的铁死亡。

关键词：蛛网膜下腔出血黄芩素铁死亡神经元 Erastin 小鼠

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科普一下虎妈她爸

物理 2013年第2期42卷 127-131页

作者：吴建永美国乔治城大学医学院神经科学系华盛顿特区20007

大家部知道虎妈，但是知道虎妈爸爸的人就比较少了。他叫蔡绍棠（Leon ***，加州大学伯克利分校教授）。

关键词：虎科普加州大学

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鱿鱼巨大神经与神经信号的秘密

物理 2013年第8期42卷 580-588页

作者：吴建永美国乔治城大学医学院神经科学系美国华盛顿特区dc20007

鱿鱼不但可以用来炒，而且还是生物物理学的一大功臣，这是因为它有几根巨大神经轴突、帮助神经科学家揭开了神经信号的秘密。

关键词：神经信号鱿鱼生物物理学神经轴突大功臣科学家

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深度学习在口腔影像分析中的应用

中国组织工程研究 2025年第11期29卷 2385-2393页

作者：杨予萱谭静怡周鹂鹂边子睿陈伊凡吴燕岷浙江大学医学院附属第二医院牙周病专科浙江省杭州市310009

背景:近年来深度学习技术越来越多地被运用于口腔医学领域,提高了口腔影像分析的效率及准确率,推动了口腔智能医学的迅速发展。目的:基于口腔影像,阐述深度学习在口腔疾病诊断和治疗方案决策方面的研究现状、优势与局限性,探讨深度学习... 详细信息

背景:近年来深度学习技术越来越多地被运用于口腔医学领域,提高了口腔影像分析的效率及准确率,推动了口腔智能医学的迅速发展。目的:基于口腔影像,阐述深度学习在口腔疾病诊断和治疗方案决策方面的研究现状、优势与局限性,探讨深度学习技术背景下口腔医学变革的新方向。方法:应用计算机检索PubMed数据库中2017年1月至2024年1月发表的深度学习在口腔医学影像领域应用的相关文献,检索词为“deep learning,artificial intelligence,stomatology,oral medical imaging”等,按入组标准筛选后最终纳入80篇文献进行综述。结果与结论:(1)经典的深度学习模型包括人工神经网络、卷积神经网络、递归神经网络和生成对抗网络等,学者们以或竞争或联合的形式运用这些模型,实现更高效的对口腔医学影像的解释。(2)在口腔医学领域,疾病诊断和治疗方案的制定在很大程度上依赖医学影像资料的判读,而深度学习技术拥有强大的图像处理能力,无论是在辅助诊断龋齿、根尖周炎、牙根纵裂、牙周病、颌骨囊肿等疾病方面,还是在辅助第三磨牙拔除术、颈淋巴结清扫术等治疗操作的术前评估方面,深度学习都能帮助临床医生提高决策的准确率与效率。(3)尽管深度学习有望成为口腔疾病诊治的重要辅助工具,但它在模型技术、安全伦理、法律监管方面仍有一定的局限性,未来的研究应侧重于证明深度学习的可推广性、稳健性和临床实用性,寻找将深度学习自动化决策支持系统应用于常规临床工作流程中的最佳方式。

关键词：深度学习口腔医学口腔影像疾病诊断口腔智能医学

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磁悬浮的惊人秘密

物理 2013年第1期42卷 63-66页

作者：吴建永美国乔治城大学医学院神经科学系美国华盛顿特区dc20007

一提到磁悬，大家马上想到磁悬列车．但我这里讲的不是列车的磁悬技术，而是把几块磁铁巧妙地摆在一起，把另一块磁铁托在空中的现象．这种技术不耗能不用电，全靠个巧劲儿．磁悬列车虽然神气却绝没那么巧，一停电就只能呆在铁轨上，寸... 详细信息

一提到磁悬，大家马上想到磁悬列车．但我这里讲的不是列车的磁悬技术，而是把几块磁铁巧妙地摆在一起，把另一块磁铁托在空中的现象．这种技术不耗能不用电，全靠个巧劲儿．磁悬列车虽然神气却绝没那么巧，一停电就只能呆在铁轨上，寸步难移．

关键词：磁悬浮列车技术磁铁

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多尺度差分特征增强网络的遥感影像变化检测

计算机科学与探索 2025年第01期 211-222页

作者：王杰蒋伏松蒋鹏上海海洋大学工程学院上海交通大学医学院附属第六人民医院内分泌代谢科上海交通大学医学院附属第六人民医院计算机中心

遥感影像变化检测旨在识别不同时期遥感影像中的目标差异，近年来基于卷积神经网络的方法在遥感影像变化检测任务中取得了很大进展。然而，受光照变化和季节更替的影响，不同时期遥感影像中的伪变化问题仍然难以解决。同时，大多方法中... 详细信息

遥感影像变化检测旨在识别不同时期遥感影像中的目标差异，近年来基于卷积神经网络的方法在遥感影像变化检测任务中取得了很大进展。然而，受光照变化和季节更替的影响，不同时期遥感影像中的伪变化问题仍然难以解决。同时，大多方法中未充分利用多尺度特征，导致模型的性能和准确率受到一定程度的限制。针对上述问题，提出一种多尺度差分特征增强的变化检测方法。利用由孪生网络编码器和差分网络编码器组成的并行编码框架分别提取不同层级的特征，将同级的双时特征和差分特征通过拼接的方式建立两者间的互补关系。引入差分特征增强模块获取更具判别性的特征图并将其作为差分网络编码器的补充输入，丰富变化信息的同时增加模型对变化区域的关注度，使其准确地区分地物的真实变化与伪变化。为了增强特征的多样性和表达能力，使用特征错位融合模块实现语义特征的交叉融合，让每个特征中的语义信息得到充分而不同的交互。该方法在CDD数据集和LEVIRCD数据集上的F1分数分别达到了95.45%和92.04%，交并比分别达到了92.26%和82.93%，与其余八种主流方法相比均为最优，实验结果证明了该方法的有效性。

关键词：遥感影像变化检测差分增强并行编码多尺度特征融合

水凝胶:口腔颌面部组织缺损修复中的作用与问题

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中国组织工程研究 2025年第10期29卷 2178-2188页

作者：伍志鑫蒋雯雯詹健辉李杨书润任文燕王一宇济宁医学院口腔医学院山东省济宁市272067 济宁医学院临床医学院山东省济宁市272067

背景:水凝胶因优越的机械及生物性能在生物医学领域占据独特优势,已成为研究热点。目前水凝胶相关研究涉及组织工程和创口敷料等方面。目的:综述水凝胶的优势性能与在口腔颌面部缺损修复领域中的应用研究进展,探讨水凝胶目前在应用推广... 详细信息

背景:水凝胶因优越的机械及生物性能在生物医学领域占据独特优势,已成为研究热点。目前水凝胶相关研究涉及组织工程和创口敷料等方面。目的:综述水凝胶的优势性能与在口腔颌面部缺损修复领域中的应用研究进展,探讨水凝胶目前在应用推广中的局限以及在此领域所面临的挑战,为未来研究方向提供新思路。方法:利用计算机检索Pub Med、中国知网、万方数据库发表的相关文献,检索词为“水凝胶,口腔颌面部缺损,机械性能,组织工程,创口敷料”“hydrogel,oral and maxillofacial defects,mechanical properties,guided tissue regeneration,wound dressing”。通过阅读文题和摘要进行初步筛选,排除与文章主题不相关的文献,根据纳入标准和排除标准,最终纳入108篇文献进行结果分析。结果与结论:(1)水凝胶具有良好的生物学活性、机械可控性及刺激响应等优势性能。(2)聚合物、金属和陶瓷联合制备的水凝胶复合物具有适当的机械性能、生物降解性以及可控的释放速率,契合颌面骨组织工程的需求。(3)纤维蛋白基水凝胶可填充穿过神经缺损区域的中空神经导管并促进轴突再生和生长从而恢复颌面神经功能。(4)控制纳米材料和水凝胶的相互作用可以改善肌纤维定向结构的形成以促进颌面肌组织再生。(5)多糖水凝胶,因具有控制药物递送和携带生物活性分子等作用,并且与其他材料联合应用可以产生与细胞外基质相匹配的最佳支架,因此逐渐成为修复不规则牙周缺损的首选。(6)磷酸钙或碳酸钙基水凝胶中填充不规则形状或精细的组织缺损并使牙体硬组织再矿化,自组装水凝胶制备简便且生物活性优良。(7)唾液腺来源的细胞外基质样凝胶有望参与许多唾液腺疾病的治疗。(8)水凝胶可作为伤口敷料结合生物黏合剂、脱细胞生物材料、抗微生物和抗氧化剂或干细胞等而被广泛用于治疗各种伤口。(9)纤维蛋白基水凝胶在口腔颌面部缺损修复中最具潜力,其具有优良的生物相容性、柔韧性和可塑性,可与细胞、细胞外基质蛋白和各种生长因子结合,能够促进间充质干细胞的成骨分化、轴突的再生与生长、血管生成、肌管分化、唾液腺组织再生和牙周组织再生,在口腔颌面部缺损组织的修复中具有广泛前景。然而其治疗效果取决于所携带物质的功能,复杂的制备工艺、安全性和长期疗效以及口腔颌面特殊的解剖结构是阻碍推广的难题,这也为未来的研究提供了方向。

关键词：水凝胶口腔颌面部缺损骨组织工程生物材料创口敷料机械性能刺激响应综述

干细胞治疗肌萎缩侧索硬化症:细胞来源、数量、修饰手段及给药途径

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中国组织工程研究 2025年第19期29卷 4083-4090页

作者：赵文毕玉琳付旭阳段红梅杨朝阳李晓光首都医科大学基础医学院神经生物学系北京市100069 北京航空航天大学生物与医学工程学院生物材料与神经再生北京市重点实验室北京市100083

背景:随着医疗技术的不断进步,干细胞疗法已经被用于包括肌萎缩侧索硬化症在内的多种疾病的治疗。目的:综述干细胞治疗肌萎缩侧索硬化症的研究进展,展望该领域的发展趋势。方法:以“肌萎缩侧索硬化症,间充质干细胞,神经干/祖细胞,多能... 详细信息

背景:随着医疗技术的不断进步,干细胞疗法已经被用于包括肌萎缩侧索硬化症在内的多种疾病的治疗。目的:综述干细胞治疗肌萎缩侧索硬化症的研究进展,展望该领域的发展趋势。方法:以“肌萎缩侧索硬化症,间充质干细胞,神经干/祖细胞,多能诱导干细胞;amyotrophic lateral sclerosis,mesenchymal stem cells,neural stem/progenitor cells,pluripotent stem cells”为关键词,在PubMed、中国知网、万方数据库进行检索,检索时限为1995-2024年。共检索到1700余篇文献,最终纳入58篇文献用于综述。结果与结论:肌萎缩侧索硬化症是一种影响脑干和脊髓的下部运动神经元以及运动皮质的上部运动神经元的神经退行性疾病。干细胞治疗肌萎缩侧索硬化症的相关研究已成为一大研究热点。在这篇综述中,总结了不同种类干细胞在肌萎缩侧索硬化症研究领域中的应用情况,包括间充质干细胞、神经干祖细胞、多能诱导干细胞,评估了干细胞来源、细胞量、干细胞修饰手段及给药途径等临床前研究关键,为未来干细胞治疗的应用奠定了基础。

关键词：肌萎缩侧索硬化症间充质干细胞神经干/祖细胞诱导多能干细胞神经退行性疾病

基于机器学习的冠心病风险预测模型构建与比较

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中国全科医学 2025年第4期28卷 499-509页

作者：岳海涛何婵婵成羽攸张森诚吴悠马晶清华大学医院管理研究院广东省深圳市518055 清华大学医院管理研究院、清华大学医学院北京市100084

背景冠状动脉粥样硬化性心脏病(以下简称冠心病)是全球重要的死亡原因之一。目前关于冠心病风险评估的研究在逐年增长。然而,在这些研究中常忽略了数据不平衡的问题,而解决该问题对于提高分类算法中识别冠心病风险的准确性至关重要。目... 详细信息

背景冠状动脉粥样硬化性心脏病(以下简称冠心病)是全球重要的死亡原因之一。目前关于冠心病风险评估的研究在逐年增长。然而,在这些研究中常忽略了数据不平衡的问题,而解决该问题对于提高分类算法中识别冠心病风险的准确性至关重要。目的探索冠心病的影响因素,通过使用2种平衡数据的方法,基于5种算法建立冠心病风险相关的预测模型,比较这5种模型对冠心病风险的预测价值。方法基于2021年美国国家行为风险因素监测系统(BRFSS)横断面调查数据筛选出112606名研究对象的健康相关风险行为、慢性健康状况等24个变量信息,结局指标为自我报告是否患有冠心病并据此分为冠心病组和非冠心病组。通过进行单因素分析和逐步Logistic回归分析探索冠心病发生的影响因素并筛选出纳入预测模型的变量。随机抽取112606名受访者的10%(共计11261名),以8∶2的比例随机划分为训练与测试的数据集,采用随机过采样和合成少数过采样技术(SMOTE)两种过采样的方法处理不平衡数据,基于k最邻近算法(KNN)、Logistic回归、支持向量机(SVM)、决策树和XGBoost算法分别建立冠心病预测模型。结果两组年龄、性别、BMI、种族、婚姻状态、教育水平、收入水平、家里有几个孩子、是否被告知患高血压、是否被告知处于高血压前期、是否被告知患妊娠高血压、现在是否在服用高血压药物、是否被告知患有高脂血症、是否被告知患有糖尿病、吸烟情况、过去30 d内是否至少喝过1次酒、是否为重度饮酒者、是否为酗酒者、过去30 d内是否有体育锻炼、心理健康状况以及自我健康评价比较,差异有统计学意义(P<0.05)。逐步Logistic回归分析结果显示:年龄、性别、BMI、种族、教育水平、收入水平、是否被告知患高血压、是否被告知处于高血压前期、是否被告知患妊娠高血压、现在是否在服用高血压药物、是否被告知患有高脂血症、是否被告知患有糖尿病、吸烟情况、过去30 d内是否至少喝过1次酒、是否为重度饮酒者、是否为酗酒者以及自我健康评价为冠心病的影响因素(P<0.05)。风险模型构建的分析结果显示:k最邻近算法、Logistic回归、支持向量机、决策树和XGBoost采用SMOTE处理不平衡数据的总体分类精度分别为59.2%、67.4%、66.2%、69.2%和85.9%,召回率分别为75.2%、71.4%、70.5%、62.9%和34.8%,精确度分别为15.4%、18.2%、17.5%、17.6%和28.7%,F值分别为0.256、0.290、0.280、0.275和0.315,受试者工作特征曲线下面积分别为0.80、0.78、0.72、0.72和0.82;采用随机过采样处理不平衡数据的总体分类精度分别为62.5%、68.5%、69.0%、60.2%和70.1%,召回率分别为70.0%、69.5%、71.9%、69.0%和67.6%;精确度分别为15.8%、18.4%、19.1%、14.8%和19.0%,F值分别为0.258、0.291、0.302、0.244和0.297,受试者工作特征曲线下面积分别为0.80、0.77、0.72、0.72和0.83。结论本研究不仅确认了已知冠心病的影响因素,还发现了自我健康评价水平、收入水平和教育水平对冠心病具有潜在影响。在使用2种数据平衡方法后,5种算法的性能显著提高。其中XGBoost模型表现最佳,可作为未来优化冠心病预测模型的参考。此外,鉴于XGBoost模型的优异性能以及逐步Logistic回归的操作便捷和可解释性,推荐在冠心病风险预测模型中结合使用数据平衡后的XGBoost和逐步Logistic回归分析。

关键词：冠心病机器学习风险预测模型 Logistic回归 k最邻近算法支持向量机决策树 XGBoost