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经缝牵引成骨动物模型制备及早期组织学变化研究
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作者 赵芝鹤 张于凡 +7 位作者 张文慧 陈怡成 贾雪连 周善洛 申福定 杜宇轩 李云鹏 孔亮 《实用口腔医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期173-179,共7页
目的:构建SD大鼠颅骨骨缝牵引成骨动物模型。方法:自主设计并制作了V型牵引装置,牵张宽度(mm)为5、4、3、2、1、0时施加的牵引力(N)分别为0、1.3、2.2、3.0、4.3和5.0。可满足5周龄SD大鼠的骨缝牵引需求。在12只SD大鼠颅骨矢状缝安放扩... 目的:构建SD大鼠颅骨骨缝牵引成骨动物模型。方法:自主设计并制作了V型牵引装置,牵张宽度(mm)为5、4、3、2、1、0时施加的牵引力(N)分别为0、1.3、2.2、3.0、4.3和5.0。可满足5周龄SD大鼠的骨缝牵引需求。在12只SD大鼠颅骨矢状缝安放扩张器,术后1、3、5、7 d连续取材(n=3),通过HE、Masson染色检测牵引成骨区组织变化,Arg-1免疫荧光染色观察炎症水平,CD31与EMCN共染检测早期成血管情况。结果:V型牵引器可稳定制备颅骨骨缝牵引成骨模型,牵引7 d即完全达到预设宽度,有显著的新骨形成;Arg-1表达量递增,向骨边缘集中,与新骨形成区域相重叠;EMCN表达量逐渐递减,7 d时以CD31表达明显增加,标志血管基本成熟。结论:本研究成功建立稳定、有效的骨缝牵引动物模型,为研究其早期连续生理变化提供实验依据。 展开更多
关键词 经缝牵引成骨 动物模型 早期变化
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钙蛋白酶10的分子生物学特性及其与糖代谢关系的研究进展
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作者 周善洛 武峰 +1 位作者 周京军 高峰 《生理科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期447-449,共3页
钙蛋白酶10基因存在多种形式的单核苷酸多态性,是2型糖尿病发生发展过程中的危险因素。蛋白质研究发现,钙蛋白酶10属于非溶酶体类半胱氨酸蛋白酶,但结构中缺少经典钙蛋白酶所具有的EF手性结构域。新近研究表明,钙蛋白酶10广泛分布于胰... 钙蛋白酶10基因存在多种形式的单核苷酸多态性,是2型糖尿病发生发展过程中的危险因素。蛋白质研究发现,钙蛋白酶10属于非溶酶体类半胱氨酸蛋白酶,但结构中缺少经典钙蛋白酶所具有的EF手性结构域。新近研究表明,钙蛋白酶10广泛分布于胰岛、骨骼肌、肝脏等多种组织,在胰岛素分泌、骨骼肌等组织糖摄取、以及线粒体呼吸等生命过程中发挥着重要作用。 展开更多
关键词 钙蛋白酶 糖尿病 糖代谢
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基于深度学习的口腔颌面部CT图像金属伪影消除与临床验证 被引量:3
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作者 曾维 周善洛 +1 位作者 郭际香 汤炜 《中华口腔医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期540-546,共7页
目的通过训练生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)模型,构建一种用于消除CT图像金属伪影的神经网络,以期为临床提供参考。方法收集2017年1月至2022年6月四川大学华西口腔医院影像科就诊患者的CT资料,共纳入1000例无伪影C... 目的通过训练生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)模型,构建一种用于消除CT图像金属伪影的神经网络,以期为临床提供参考。方法收集2017年1月至2022年6月四川大学华西口腔医院影像科就诊患者的CT资料,共纳入1000例无伪影CT数据和620例金属伪影CT数据,包含充填体、冠类、钛板钛钉类、托槽类、金属异物类5种。将400例金属伪影CT数据和1000例无伪影CT数据用于仿真合成,构建出1000对配对的模拟金属及伪影图像和模拟金属图像(每种200对)。在保证5种金属伪影数据相等的情况下,将整个数据集随机(计算机随机)分为训练集(800对)和测试集(200对),前者用于训练GAN模型,后者用于评估GAN模型性能。定量评价测试集均方根误差(root-mean-square error,RMSE)和结构相似性(structural similarity index measure,SSIM)。用训练好的GAN模型对剩余的220例临床病例颌面部CT图像金属伪影进行消除,并由2名高年资主治医师分别使用改良利克特量表对消除结果进行评价。结果测试集中充填体、冠类、钛板钛钉类、托槽类和金属异物类伪影消除的RMSE值分别为0.018±0.004、0.023±0.007、0.015±0.003、0.019±0.004、0.024±0.008(F=1.29,P=0.274),SSIM值分别为0.963±0.023、0.961±0.023、0.965±0.013、0.958±0.022、0.957±0.026(F=2.22,P=0.069),总体差异均无统计学意义。2名评价者评分的组内相关系数为0.972,对于220例临床病例,改良利克特量表的总体得分为(3.73±1.13)分,整体消除效果较满意。充填体、冠类、钛板钛钉类、托槽类和金属异物类的改良利克特量表得分分别为(3.68±1.13)、(3.67±1.16)、(3.97±1.03)、(3.83±1.14)、(3.33±1.12)分,总体差异无统计学意义(F=1.44,P=0.145)。结论本项研究构建的CT图像金属伪影消除GAN模型,可有效去除金属伪影的干扰,提升图像质量。 展开更多
关键词 神经网络(计算机) 人工智能 图像处理 计算机辅助 体层摄影术 X线计算机 深度学习
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