为明确彩色马铃薯新品种闽彩薯1号、闽彩薯2号、闽彩薯3号和闽彩薯4号的块茎花青素组分和含量的差异,为新品种选育及花青素开发应用提供依据。利用高效液相色谱与质谱联用技术,进行了块茎花青素组分的定性与比较分析。结果表明,4个彩色...为明确彩色马铃薯新品种闽彩薯1号、闽彩薯2号、闽彩薯3号和闽彩薯4号的块茎花青素组分和含量的差异,为新品种选育及花青素开发应用提供依据。利用高效液相色谱与质谱联用技术,进行了块茎花青素组分的定性与比较分析。结果表明,4个彩色品种共含有14种花青素单体组成,其中闽彩薯1号含有其中的6种组分,闽彩薯2号含有其中的9种组分,闽彩薯3号含有其中的10种组分,3个紫肉色马铃薯花青素组分主要是矮牵牛素3-p-香豆酰基芸香糖苷-5-葡萄糖苷和芍药素3-p-香豆酰基芸香糖苷-5-葡萄糖苷。闽彩薯4号含有5种花青素组分,主要组分为矢车菊素3-芸香糖苷和天竺葵素3-p-香豆酰基芸香糖苷-5-葡糖苷,紫肉色马铃薯花青素组分与红肉色马铃薯青素组分具有明显差异。4个彩色马铃薯花青薯含量分别为139.77、95.48、78.08、67.25 mg/100 g FW,品种之间具有显著差异。同时,这4个彩色马铃薯组分含有全部6种花青素基本苷元,且花青素结构较为稳定,可作为重要的天然色素的原料及杂交育种的亲本材料。展开更多
目的:探讨3D打印技术辅助下经皮克氏针撬拨复位内固定治疗SandersⅡ、Ⅲ型跟骨骨折的临床疗效。方法:2022年1月至2023年1月,采用3D打印技术辅助下经皮克氏针撬拨复位内固定治疗SandersⅡ、Ⅲ型跟骨骨折患者30例。男20例,女10例。年龄21...目的:探讨3D打印技术辅助下经皮克氏针撬拨复位内固定治疗SandersⅡ、Ⅲ型跟骨骨折的临床疗效。方法:2022年1月至2023年1月,采用3D打印技术辅助下经皮克氏针撬拨复位内固定治疗SandersⅡ、Ⅲ型跟骨骨折患者30例。男20例,女10例。年龄21~54岁,中位数38岁。均为闭合性跟骨骨折患者,其中左侧11例、右侧19例。按照跟骨骨折的Sanders分型标准,Ⅱ型23例、Ⅲ型7例。病程5~9 d,中位数7 d。记录手术时间和术中出血量。在跟骨X线片上测量Gissane角和B9hler角。采用美国足与踝关节协会(American Orthopedic Foot and Ankle Society, AOFAS)踝与后足评分标准评价踝关节功能。结果:本组患者手术时间(57.75±5.23)min。术中出血量(10.80±4.12)mL。所有患者均获随访,随访时间6~10个月,中位数7.5个月。Gissane角,术前130.87°±5.89°、术后2 d 97.66°±6.11°、术后6个月97.12°±6.01°。B9hler角,术前17.41°±2.18°、术后2 d 28.35°±3.46°、术后6个月28.17°±3.03°。AOFAS踝与后足评分,术前(29.44±6.67)分、末次随访时(88.39±7.19)分。结论:3D打印技术辅助下经皮克氏针撬拨复位内固定治疗SandersⅡ、Ⅲ型跟骨骨折,手术时间短、术中出血量少,有利于患足功能恢复。展开更多
[目的]拟探讨人工智能(AI)辅助对不同年资医生预测脑出血早期血肿扩大的效果差异。[方法]回顾性地纳入大连理工大学附属中心医院诊断为脑出血的患者108例,收集入院时CT影像和入院后24 h CT影像,将病人入院时平扫CT获得的DICOM图像输入到...[目的]拟探讨人工智能(AI)辅助对不同年资医生预测脑出血早期血肿扩大的效果差异。[方法]回顾性地纳入大连理工大学附属中心医院诊断为脑出血的患者108例,收集入院时CT影像和入院后24 h CT影像,将病人入院时平扫CT获得的DICOM图像输入到Biomind与天坛合作开发的AI-CAD模型。在大连理工大学附属中心医院神经外科选择不同年资的医生共9名,先对患者进行独立预测,再结合辅助AI结果预测患者24 h内是否会出现血肿扩大。分别计算不同年资医生独立预测以及辅助AI预测脑出血早期血肿扩大的准确度,采用配对样本的McNemar检验不同医生间独立预测符合率和辅助AI预测准确度的差异显著性。[结果]高、中、低年资医生独立预测脑出血早期血肿扩大的准确度分别为58.95%、50.62%和38.89%,AI辅助后,预测准确度均显著提升(P<0.001),提升幅度最大的是低年资医生,为25.92%,其次是中年资医生,为19.75%,最小为高年资医生,为11.73%。在独立预测脑出血血肿扩大时,高年资医生灵敏度为18.75%(95%CI:9.44%~33.10%),特异度为65.94%(95%CI:59.98%~71.45%),中年资医生灵敏度为16.67%(95%CI:7.97%~30.76%),特异度为56.52%(95%CI:50.44%~62.42%),低年资医生灵敏度为8.33%(95%CI:2.70%~20.87%),特异度为44.20%(95%CI:38.29%~50.28%);但在AI辅助各年资医生预测后,各年资医生灵敏度和特异度均提高,高年资医生灵敏度为60.42%(95%CI:45.29%~73.88%),特异度为72.46%(95%CI:66.72%~77.57%),中年资医生灵敏度为64.58%(95%CI:49.40%~77.45%),特异度为71.38%(95%CI:65.59%~76.56%),低年资医生灵敏度为68.75%(95%CI:53.60%~80.91%),特异度为64.13%(95%CI:58.13%~69.73%)。[结论]AI-CAD辅助对高、中、低年资医生预测脑出血早期血肿扩大的准确性均有提升,尤其能显著提高低年资医生发现早期血肿扩大的能力,能够在一定程度上弥补低年资医生工作经验不足的问题。展开更多
文摘为明确彩色马铃薯新品种闽彩薯1号、闽彩薯2号、闽彩薯3号和闽彩薯4号的块茎花青素组分和含量的差异,为新品种选育及花青素开发应用提供依据。利用高效液相色谱与质谱联用技术,进行了块茎花青素组分的定性与比较分析。结果表明,4个彩色品种共含有14种花青素单体组成,其中闽彩薯1号含有其中的6种组分,闽彩薯2号含有其中的9种组分,闽彩薯3号含有其中的10种组分,3个紫肉色马铃薯花青素组分主要是矮牵牛素3-p-香豆酰基芸香糖苷-5-葡萄糖苷和芍药素3-p-香豆酰基芸香糖苷-5-葡萄糖苷。闽彩薯4号含有5种花青素组分,主要组分为矢车菊素3-芸香糖苷和天竺葵素3-p-香豆酰基芸香糖苷-5-葡糖苷,紫肉色马铃薯花青素组分与红肉色马铃薯青素组分具有明显差异。4个彩色马铃薯花青薯含量分别为139.77、95.48、78.08、67.25 mg/100 g FW,品种之间具有显著差异。同时,这4个彩色马铃薯组分含有全部6种花青素基本苷元,且花青素结构较为稳定,可作为重要的天然色素的原料及杂交育种的亲本材料。
文摘目的:探讨3D打印技术辅助下经皮克氏针撬拨复位内固定治疗SandersⅡ、Ⅲ型跟骨骨折的临床疗效。方法:2022年1月至2023年1月,采用3D打印技术辅助下经皮克氏针撬拨复位内固定治疗SandersⅡ、Ⅲ型跟骨骨折患者30例。男20例,女10例。年龄21~54岁,中位数38岁。均为闭合性跟骨骨折患者,其中左侧11例、右侧19例。按照跟骨骨折的Sanders分型标准,Ⅱ型23例、Ⅲ型7例。病程5~9 d,中位数7 d。记录手术时间和术中出血量。在跟骨X线片上测量Gissane角和B9hler角。采用美国足与踝关节协会(American Orthopedic Foot and Ankle Society, AOFAS)踝与后足评分标准评价踝关节功能。结果:本组患者手术时间(57.75±5.23)min。术中出血量(10.80±4.12)mL。所有患者均获随访,随访时间6~10个月,中位数7.5个月。Gissane角,术前130.87°±5.89°、术后2 d 97.66°±6.11°、术后6个月97.12°±6.01°。B9hler角,术前17.41°±2.18°、术后2 d 28.35°±3.46°、术后6个月28.17°±3.03°。AOFAS踝与后足评分,术前(29.44±6.67)分、末次随访时(88.39±7.19)分。结论:3D打印技术辅助下经皮克氏针撬拨复位内固定治疗SandersⅡ、Ⅲ型跟骨骨折,手术时间短、术中出血量少,有利于患足功能恢复。
文摘[目的]拟探讨人工智能(AI)辅助对不同年资医生预测脑出血早期血肿扩大的效果差异。[方法]回顾性地纳入大连理工大学附属中心医院诊断为脑出血的患者108例,收集入院时CT影像和入院后24 h CT影像,将病人入院时平扫CT获得的DICOM图像输入到Biomind与天坛合作开发的AI-CAD模型。在大连理工大学附属中心医院神经外科选择不同年资的医生共9名,先对患者进行独立预测,再结合辅助AI结果预测患者24 h内是否会出现血肿扩大。分别计算不同年资医生独立预测以及辅助AI预测脑出血早期血肿扩大的准确度,采用配对样本的McNemar检验不同医生间独立预测符合率和辅助AI预测准确度的差异显著性。[结果]高、中、低年资医生独立预测脑出血早期血肿扩大的准确度分别为58.95%、50.62%和38.89%,AI辅助后,预测准确度均显著提升(P<0.001),提升幅度最大的是低年资医生,为25.92%,其次是中年资医生,为19.75%,最小为高年资医生,为11.73%。在独立预测脑出血血肿扩大时,高年资医生灵敏度为18.75%(95%CI:9.44%~33.10%),特异度为65.94%(95%CI:59.98%~71.45%),中年资医生灵敏度为16.67%(95%CI:7.97%~30.76%),特异度为56.52%(95%CI:50.44%~62.42%),低年资医生灵敏度为8.33%(95%CI:2.70%~20.87%),特异度为44.20%(95%CI:38.29%~50.28%);但在AI辅助各年资医生预测后,各年资医生灵敏度和特异度均提高,高年资医生灵敏度为60.42%(95%CI:45.29%~73.88%),特异度为72.46%(95%CI:66.72%~77.57%),中年资医生灵敏度为64.58%(95%CI:49.40%~77.45%),特异度为71.38%(95%CI:65.59%~76.56%),低年资医生灵敏度为68.75%(95%CI:53.60%~80.91%),特异度为64.13%(95%CI:58.13%~69.73%)。[结论]AI-CAD辅助对高、中、低年资医生预测脑出血早期血肿扩大的准确性均有提升,尤其能显著提高低年资医生发现早期血肿扩大的能力,能够在一定程度上弥补低年资医生工作经验不足的问题。