除颤波形对细胞动作电位影响的模型研究

目的研究除颤中双相波优于单相波的理论依据。方法调整Luo—Rudy模型使其满足除颤研究的需要，研究不同除颤波形对单细胞动作电位的影响。结果双相电场脉冲比单相脉冲更多地扩展细胞的动作电位时程；不同强度的双相波电场脉冲，对动作电位时程的扩展能力非常相近，而不同强度的单相波对动作电位的扩展能力差剐很大，电击后动作电位时程空间分布不均匀；动作电位的扩展主要取决于脉冲强度的峰值，和脉冲持续时间关系不大。结论临床上双相波形具有更好的除颤效果，除了其更强的动作电位时程扩展能力外，更多的可能是由于双相波电击后心肌组织中动作电位时程的空间均匀性分布，减少了再次诱发新室颤的几率。     

比索洛尔对心肌梗死后心室肌细胞动作电位时程及钾电流的影响

目的观察心肌梗死(MI)后3周心室肌细胞动作电位时程(APD)及外向性电流的瞬时外向K+电流(Ito)和内向整流性K+电流(IK1)的改变,并探讨比索洛尔的保护作用。方法建立家兔MI模型,将动物随机分为3组:心肌梗死组(MI组)21只;用药组(βB组)20只;伪手术组(Sham组)20只。微电极记录APD;采用Langendoff灌流法获得单个心室肌细胞,利用膜片钳技术全细胞记录模式记录心室肌细胞Ito和IK1。结果非梗死区心室肌细胞的APD50、APD90MI组显著长于Sham组(P<0.05),βB组与Sham组比较差异无显著性。Ito电流密度MI组显著低于Sham组(6.46±2.91vs13.02±4.07,P<0.05),βB组(10.75±2.38)与Sham组比较差异无显著性。3组间IK1电流密度差异无显著性。结论比索洛尔可减轻MI非梗死区心室肌细胞APD及心室肌细胞Ito的变化,但对IK1电流密度无显著影响。     

电击室颤时注射大剂量肾上腺素对犬血流动力学的作用

本研究的目的旨在评价大剂量和标准剂量肾上腺素（ＨＤＥ和ＳＤＥ）对电击室颤犬的血流动力学作用。材料与方法一、动物：健康犬１２只，体重１０～１５ｋｇ，雌雄不拘，随机分为ＨＤＥ组和ＳＤＥ组。经右后肢静脉给予３％戊巴比妥钠１０ｍｇ·ｋｇ－１麻醉。在喉镜下行气...     

频发心室纤颤患者的急救及护理

频发室颤并不多见，直流电除颤是最重要的治疗手段，使用越早越易成功。因此在患者发生室颤时，要求护理人员能紧急除颤，挽救生命。我科对３例病人共２３次室颤进行了多次电击除颤急救，取得成功，报告如下。１临床资料例１，男，２１岁。因心慌、气短１月余入院。确诊为...     

他汀类药物对心房纤颤的预防作用机制

心房纤颤（房颤）是临床最常见的心律失常。在一般人群中房颤的患病率约为0．4％～1％,而在80岁以上的人群中发病率大于8％。房颤也是心脏外科手术最常见的并发症,在冠脉旁路移植术后发病率约为30％,而瓣膜置换术后可高达60％。抗凝、节律控制及心率控制为房颤的治疗策略。     

急性心肌梗死PCI术中心室纤颤患者预后的危险因素及护理干预分析

目的 调查分析影响急性心肌梗死(acute myocardial infarction, AMI)PCI术中心室纤颤患者预后的危险因素,并探究其护理对策。方法 对2018年12月-2019年12月收治的60例急性心肌梗死患者进行回顾性分析,患者入院后均进行PCI术治疗,术中发生室颤,对患者随访1年,按照患者术后1年内是否发生心血管不良事件分为预后不良组(n=15)和预后良好组(n=45),对比患者一般资料和疾病相关资料,分析运用单因素和多因素Logistic回归分析影响患者预后的危险因素,并制定相应的护理对策。结果 60例患者随访期内有15例患者发生心血管不良事件,发生率为25.00%;单因素分析年龄、高血压史、糖尿病史、高脂血症、高尿酸血症、发病到实施PCI时间和疾病自护能力评分与患者预后有显著相关性(P<0.05);多因素Logistic回归分析显示,患者年龄、糖尿病、高尿酸血症、发病到实施PCI时间和疾病自护能力均是影响AMI患者PCI术后预后的独立性危险因素。结论 影响AMI患者PCI术后预后的危险因素较多,临床中应该针对高危因素对患者进行针对性护理干预,以改善患者预后。     

窦性心律与心室纤颤信号分类的研究

目的 实现正常的窦性心律与心室纤颤信号的分类,从而检测出心室纤颤信号.方法 该算法基于支持向量机技术,Hurst指数和相空间重构算法.待检测信号取自BIH-MIT和CU数据库,首先对待检测信号进行预处理,然后取滑动窗长度为3 s计算出心电信号段的动力学指标值Hurst指数与相空间重构算法中的d值,最后把这两个参数作为特征向量输入到事先设计好的二分类支持向量机中,从而实现分类.结果 成功实现了心室纤颤信号的分类,并通过计算该算法的灵敏度、特异性、预测性和准确度且与其他算法比较,可得新算法总体准确率优于其他算法.结论 该算法可用于心电信号的检测,进行算法优化之后可嵌入到心电检测仪器中实现应用.     

急性有氧运动对女大学生工作记忆影响的时程特点

目的:研究急性有氧运动对工作记忆影响的时程特点。方法:将女大学生随机分为2组:运动干预组(60%~70%心率储备强度,持续30 min自行车运动)和阅读控制组,采用n-back(1-back,2-back)范式测量运动前、运动10 min后、运动20 min后、运动30 min后以及运动后30 min工作记忆,用重复测量方差分析和卡方检验分别处理反应时和正确率行为数据,探讨不同时程急性有氧运动对工作记忆的影响。结果:1)运动干预组运动10 min后1-back任务反应时显著小于控制组(P=0.02),运动20 min后1-back任务反应时显著大于控制组(P=0.03),运动过程中2-back任务组间无差异;2)运动干预组运动30 min后1-back任务运动组正确率显著高于控制组(X2=4.389,P=0.036);2-back任务组间无差异;3)运动干预组运动后30min运动组反应时非常显著大于控制组(P=0.00,P=0.00)。结论:急性有氧运动对低难度工作记忆任务影响效果更明显,并表现出时程特点。其特点为10 min促进工作记忆,20 min损伤工作记忆,30 min运动即刻停止促进工作记忆,对工作记忆影响可持续到运动后30 min。应根据运动目的加强对运动时程的控制。     

除颤仪在商业航空中所起的作用——英国航空公司经验的主要回顾

前言半自动除颤仪目前在欧洲和北美的大量商业航线上应用。这个成果重要的成功因素在于潜在的心跳节律以及其基础病理学和由虚脱到休克的时间所决定的。在公共场合，心室纤颤（室颤）被认为是最主要的节律异常，它占到心搏骤停的60％～70％。然而，以往的研究工作显示在飞行器环境下它的发生率在10％～41％，这严重地影响了除颤仪的应用前景。方法数据采自两家英国航空公司，     

奎尼丁与胺碘酮治疗心房纤颤复律的特点及对QT离散度的影响

目的：评价奎尼丁与胺碘酮治疗心房纤颤（房颤） 的临床特点及对心肌复极的影响。方法：回顾性分析３６ 例胺碘酮与１７ 例奎尼丁治疗房颤的转复率。短期防止复发的维持率及致恶性心律失常发生率,同时,观察其对ＱＴ间期,ＱＴ离散度的影响,并与阵发性房颤和健康对照组比较。结果：（１）奎尼丁组药物复律与胺碘酮组无差异,短期（１０ｄ） 防止复发率相近,但奎尼丁组２ 例发生致命性心律失常而胺碘酮无１ 例发生。（２） 阵发性房颤组与健康组ＱＴ间期和ＱＴ离散度无差异,奎尼丁和胺碘酮均延长ＱＴ间期和ＱＴＤ,但奎尼丁比胺碘酮影响更大。结论：（１） 奎尼丁和胺碘酮均可有效治疗房颤,但胺碘酮相对安全。（２）两者均延缓心肌复极并使复极离散,尤以奎尼丁为著     

人工神经网络(ANN)在孤立性肺结节鉴别诊断中的应用初探

目的　研究人工神经网络 (ANN)在 3种常见孤立性肺结节 (SPN)鉴别诊断中的应用。方法　收集经临床和手术病理证实的SPN(直径≤ 3cm) 15 0例 (包括周围型肺癌、肺错构瘤、肺结核球各 5 0例 ) ,全部病例行常规CT扫描 ,病灶行HRCT扫描 (层厚 1.2 5 3mm ,采用骨重建算法 )。选取 10种SPN在HRCT上的征象 (钙化、脂肪、空泡征、空洞、细支气管气象、分叶征、毛刺征、血管集束征、胸膜凹陷征及卫星灶 )作为ANN分析参数。 3类SPN中随机选择各 2 5例作为训练数据 ,与MATLAB6.1中的神经网络工具箱共同搭建一个初级的人工神经网络 (artificialneuralnetwork ,ANN)测试系统。余下SPN作为测试数据 ,利用已训练好的ANN对其进行分析诊断。结果　ANN对 3类SPN(各 2 5例 )的诊断正确率分别为 80 %、80 %、84%,平均诊断正确率为 81.3 %。 3种诊断方法 (常规阅片法、最大似然法及ANN)采用两两配对 χ2 检验 ,P值无显著性差异 (Ρ >0 .0 5 )。结论　ANN是计算机辅助诊断 (com puteraideddiagnosis ,CAD)中人工智能的前沿领域 ,为SPN开辟了一个新的辅助诊断模式。     

基于模糊函数的人工神经元网络在心音分类中的应用

将人工神经元网络应用于心音分类，网络的识别数据采用了心音的模糊函数，从而避开了Ｗｉｇｎｅｒ分布的交叉项的问题。研究结果表明：这是一项行之有效的技术。在多次学习和检验的基础上，提出了一种较优的网络模式，并对影响网络性能的主要因素进行了讨论。     

人工神经网络肝癌CT影像辅助诊断模型的建立

目的建立肝癌CT影像人工神经网络辅助诊断模型。方法对所收集的肝癌(110例)和其它肝占位疾病(123例)的CT影像进行预处理,提取各病例CT的影像学特征并以此作为网络训练样本集和网络评价样本集。建立肝癌CT影像误差逆传播(back propagation,BP)神经网络辅助诊断模型,用训练样本集对网络进行训练后,将评价样本集通过网络仿真,用仿真输出数据计算该神经网络用于肝癌CT影像诊断的灵敏度、特异度和准确度。结果网络的训练过程显示,第12步时训练停止,样本集划分合理,对网络的训练效果良好。根据网络的仿真输出数据,计算出神经网络用于肝癌CT影像诊断的灵敏度和特异度分别为98%和96%,诊断准确度为97%。结论该人工神经网络可以应用于肝癌CT影像的临床诊断。     

基于人工神经网络的颅内胶质瘤术后正常反应与肿瘤残存的MRI诊断

目的　探讨人工神经网络对颅内胶质瘤术后早期反应性强化与肿瘤残存强化的MRI表现的鉴别诊断价值。资料与方法　构建一个 3层误差反向传播 (backpropagation ,BP)网络来鉴别诊断术后肿瘤残存与正常脑组织的反应性强化。研究对象为 1 0 0例颅内胶质瘤术后患者 ,术后 1个月内至少行 1次MRI检查 ,80例作为训练数据 ,2 0例作为检验数据。对MR图像的 5个指标进行描述 ,作为输入层的输入数据输入网络。用检验数据检验网络性能 ,并用受试者操作特征 (receiveroperatingcharacteristiccurves,ROC)方法评价网络性能。结果　人工神经网络诊断出 1 3例残存肿瘤中的 1 0例 ,敏感性为 76 .9% ,诊断出 7例反应性强化中的 6例 ,特异性为 85 .7% ;放射科医师诊断出 8例残存肿瘤 ,敏感性为 61 .5 % ,诊断出 5例反应性强化 ,特异性为 71 .4%。神经网络ROC曲线下面积Az=0 .81 3± 0 .1 0 5 ,显著高于放射科医师ROC曲线下的面积Az =0 .665± 0 .1 30。结论　人工神经网络能成功鉴别颅内胶质瘤术后的反应性强化与肿瘤残存 ,可以辅助放射科医师鉴别肿瘤残存与正常脑组织的反应性强化     

基于信号互相关函数与神经网络的全自动图像配准算法

目的对多模态非刚性变换序列图像进行配准。方法将一种新的信号处理的概念引入配准过程，以两组具有时延特性的随机信号分别描述待配准的两幅医学图像的边缘特性，继而提出一种以信号互相关函数为性能指标，通过利用神经网络的泛化能力对轮廓特征点样本进行训练以得到最优变换参数的头部断层扫描图像自动配准算法。结果仿真结果表明该算法配准误差可达到亚象素级以下，且比之其他基于形状信息的配准算法具有寻优参数少，配准时间短，自动化程度高的特点。最后该算法被成功地应用到了做过开颅手术病人的CT—MRI图像融合上。结论该方法为多模态医学图像配准提供了一种新的有效手段。     

Nomogram and Artificial Neural Network for Prognostic Performance on the Albumin-Bilirubin Grade for Hepatocellular Carcinoma Undergoing Transarterial Chemoembolization

Purpose

To construct the albumin-bilirubin (ALBI) grade and the Child-Turcotte-Pugh (CTP) score based on nomograms, as well as to develop an artificial neural network (ANN) to compare the prognostic performance of the 2 scores for hepatocellular carcinoma (HCC) that has undergone transarterial chemoembolization.

基于HH模型的神经元网络的数值模拟与FPGA实现

目的提出了一种数值模拟结合硬件实现生物神经元网络的方法。方法运用Simulink与Dsp builder软件分别对HH模型神经元组成的神经元链网络、神经元环网络进行建模仿真,进而运用FPGA硬件实现生物神经元网络。结果通过对比,两种软件的仿真结果相同,验证了建模的一致性;再现了神经元链网络的神经元动作电位传导特性,神经元环网络的同步放电特性。FPGA硬件结果与对应的软件仿真结果相同,验证了硬件结果的正确性。结论运用FPGA实现具有生物特性的神经元网络是可行的。     

人工神经元网络鉴别星形胶质细胞瘤良恶性的初步研究

目的:基于磁共振影像特点,应用人工神经元网络建立计算机辅助诊断系统,研究其判断星形胶质细胞肿瘤良、恶性的可行性及其诊断效果.材料和方法:搜集280例星形胶质细胞肿瘤病例的MRI影像资料,其中良性169例,恶性111例.由放射科医生对MRI图像进行12方面的特征提取并记录.然后将其输入人工神经元网络,对网络训练,建立计算机辅助诊断系统,以数据库病例初步评价其诊断效果并与放射科专家比较其诊断准确性.结果:数据库病例测试表明人工神经元网络的诊断结果为,对于良性和恶性星形胶质细胞瘤的诊断准确率分别为92.1%和94.3%,特异性分别为93.6%和89.9%诊断准确性接近放射科专家.结论:神经元网络可以用来进行星形胶质细胞瘤良、恶性的鉴别诊断.本研究建立的计算机辅助诊断系统对于提高良、恶性星形胶质细胞瘤鉴别诊断的准确性和医学影像学教学方面具有一定的实用价值.随着人工智能的快速发展,建立计算机辅助诊断系统帮助放射科医生提高诊断的准确性逐渐成为可能.