CT深度学习及影像组学在非小细胞肺癌个体化治疗中的应用研究进展

近年来,非小细胞肺癌(NSCLC)的治疗已从传统的手术、化疗和放疗发展到更具针对性且创伤微小的个体化治疗,提高了预期疗效,同时降低了严重不良反应的发生率。基于CT深度学习或影像组学模型在肺癌的诊断、治疗及预后评估等方面具有巨大临床应用潜能,可提供个体化的术前无创辅助预测手段,以获得更好的治疗策略。对近来CT深度学习及影像组学应用于NSCLC个体化治疗的研究进展进行综述。

左氧氟沙星与莫西沙星在肺结核治疗中的临床效果比较

目的比较评价左氧氟沙星与莫西沙星应用于肺结核治疗中的临床价值。方法选取我院2022年1月至2022年11月收治的60例肺结核患者,所有患者均予以常规肺结核治疗,根据患者情况使用左氧氟沙星或莫西沙星治疗情况分为对照组和观察组各30例。对照组采用左氧氟沙星治疗,观察组采用莫西沙星治疗,观察两组临床疗效、免疫功能、不良反应情况。结果治疗后,观察组痰菌阴转率、病灶吸收率均较对照组高,差异有统计学意义(P<0.05)。治疗后,观察组IgG、CD4^(+)、CD4^(+)/CD8^(+)水平较对照组高,CD8^(+)水平较对照组低,差异有统计学意义(P<0.05)。治疗后,观察组不良反应总发生率较对照组低,差异有统计学意义(P<0.05)。结论肺结核治疗可选择左氧氟沙星、莫西沙星,后者效果更理想,提高痰菌阴转率、病灶吸收率,改善患者免疫功能,治疗安全性较高。

增压流化床燃煤锅炉数学模型

以某 6 0t·h-1增压流化床锅炉为对象 ,建立了动态数学模型 .模型采用了分小室和分段结合的离散化方法 ,以反映沿炉膛高度方向上温度的分布特性 ;通过描述密相床内不同相区间的气体交换现象 ,使得模型能够模拟氧气通过气泡短路通过密相床的现象 ;以动态固体质量平衡、氧质量平衡、碳质量平衡和总体能量平衡为主体建立动态数学模型 .模型稳态计算结果与实际电厂的运行数据对比 ,表明模型具有一定的定量准确性 .文中最后对快排床料的动态过程进行了仿真和分析 ,结果表明所建模型可以模拟“快加快排”这种增压流化床特有的变负荷方式 。

儿童恶性腹膜间皮瘤1例

1病例简介女,9岁。主诉:腹腔积液8 d,腹痛加重1 d。8 d前腹部CT示:腹腔内见大量积液。给予解痉、止痛、抽放50 ml腹水减压等对症处理,症状未明显改善。体格检查:消瘦,腹部膨隆,左下腹穿刺点见少量淡黄色腹水渗出,腹肌稍紧张,腹部压痛,移动性浊音阳性。实验室检查:血沉90.0 mm/h、血小板计数501×10^(9)/L、超敏C反应蛋白≥10 mg/L、CA125121 U/ml,腹水细胞检查可见间皮细胞及淋巴细胞。

5-乙炔基间苯二甲酸二甲酯的改进合成

以5-羟基间苯二甲酸二甲酯为起始原料,通过酯化反应、Sonogashira偶联反应和脱三甲基硅基反应制得5-乙炔基间苯二甲酸二甲酯,其结构通过1H NMR和熔点与已知数据比较确定。该化合物作为一种重要的有机中间体,在合成金属-有机框架(MOFs)等其它功能材料方面有着重要的应用价值。