难治性非霍奇金淋巴瘤的治疗进展

淋巴瘤是一组异质性疾病，包括霍奇金淋巴瘤（Hodgkin’slymphoma，HI。）和非霍奇金淋巴瘤（non—Hodgkin’Slymphoma，NHL），各亚型的细胞遗传学和分子生物学、临床表现、治疗疗效以及疾病转归有较大的差异。部分在初治时即表现为对化疗耐药，即化疗2个周期以上无效或退缩后很快复发，被称为难治性淋巴瘤。目前尚缺乏统一的确切定义，通常情况下指的是后者。

RCHOP与ECHOP方案治疗初治的中高危组B细胞非霍奇金淋巴瘤的临床观察

目的分析RCHOP(rituximab,cyclophosphamide,doxorubicin,vincristine,prednisone;利妥昔单抗加环磷酰胺加阿霉素加长春新碱加强的松)及ECHOP(etoposide依托泊苷加CHOP)方案治疗初治的中、高危组(IPI>3分)B细胞非霍奇金淋巴瘤(non-Hodgkin's lymphoma,NHL)的临床疗效与安全性。方法回顾分析本院收治的60例初诊的中高危组B细胞NHL患者分别采用RCHOP和ECHOP方案治疗的临床效果。结果 RCHOP组患者的总有效率为93.7%,ECHOP组的总有效率为82.1%,两组有效率比较差异无统计学意义(P>0.05)。RCHOP组与ECHOP组的中位生存时间分别为34.0个月和27.6个月,差异无统计学意义(P>0.05);平均缓解时间分别为32.2个月和22.5个月,两组差异有统计学意义(P<0.05);中位无病生存时间分别是36.4个月和25.8个月,两组差异有统计学意义(P<0.05)。两组的主要不良反应均为骨髓抑制和消化系统症状。结论 RCHOP方案治疗初治的中高危组B细胞NHL患者的生存质量优于ECHOP方案。

150例异基因造血干细胞移植治疗恶性血液病的疗效分析

目的分析异基因造血干细胞移植（allo—HSCT）治疗恶性血液病的疗效及安全性，探讨移植相关并发症及影响预后的因素。方法回顾性分析2010年6月至2015年6月贵州医科大学附属医院造血干细胞移植中心行allo-HSCT的150例恶性血液病患儿的病历资料。按照供者类型不同，将其分为同胞全相舍移植组（n=52）和单倍体移植组（n=98）。所有患者均采用改良白消安／环磷酰胺（BU／CY）为预处理方案，单倍体移植组加用兔抗人胸腺细胞免疫球蛋白（ATG），移植物抗宿主病（GVHD）的预防采用短疗程甲氨蝶呤＋环孢素A＋吗替麦考酚酯，对150例患者疗效、安全性及移植相关并发症进行分析。结果150例患者经血型、染色体或DNA多态性检测证实均达到完全供者细胞植入，同胞全相合移植组平均中性粒细胞及血小板重建时间为移植后12d和16d，单倍体移植组平均中性粒细胞及血小板重建时间为移植后13d和16d。150例患者中，59例（39．3％）患者出现口腔黏膜溃疡，47例（31.3%）患者移植后100d内发生细菌和（或）真菌感染，41例（27．3％）患者移植后100d内发生巨细胞病毒感染，48例（32．0％）患者发生急性GVHD，43例（28．7％）患者发生慢性GVHD。随访1～60个月，中位随访时间23个月。115例（76．7％）患者无病存活，其中同胞全相合移植组38例（73．1％，38／52），单倍体移植组77例（78．6％，77／98）。35例（23．3％，35／150）患者死亡，其中同胞全相合移植组死亡14例（26．9％，14／52），单倍体移植组死亡21例（21．4％，21／98）。死因分析发现，12例（8．0％）因移植相关并发症死亡，其中5例（3．3％）因严重感染，7例（4．7％）因急性GVHD；23例（15．3％）患者因原发病复发死亡。两组患者生存率及死亡率比较差异无统计学意义（P〉0．05）。结论allo-HSCT治疗恶性血液病安全有效，单倍体移植的疗效与安全性接近全相合移植，急性GVHD和感染是严重影响移植疗效和预后的危险因素，需早期预防。

基于聚类与深度学习的自监督文本摘要方法

针对文本聚类过程中无法对多义词有效表征而导致的聚类效果低,引入Bert预训练语言模型增强句向量的语义表示,将生成的句向量利用K-Means算法进行聚类,选择最接近质心的句子作为此段文本的初始摘要;针对基于深度学习的生成式方法标签语料难获取,以及抽取式摘要可读性低的问题,将初始摘要作为语料标签,引入文本生成能力更强的GPT-2语言模型进行训练,最后得到最终摘要。实验结果表明,此自监督式摘要方法生成的摘要文本质量有所改善,一定程度上缓解了摘要标签获取困难的问题。

3D神经网络的研究及应用

3D卷积神经网络3D-CNN或C3D在计算机视觉领域的主要应用和研究热点是人体动作行为识别和视频分类,人体动作行为识别和视频分类在智慧安防、智慧城市、无人驾驶等领域都有广泛的商业应用价值。首先,本文研究了3D-CNN神经网络架构产生背景过程,其中包括近年来发展日渐成熟的2D神经网络2D-CNN和2D-CNN在人体动作行为检测中存在的弊端。其次,介绍分析3D-CNN的神经网络架构特点,包括近期研究比较火热的双流膨胀卷积网络结构two-stream Inflated C3D遥同时介绍了验证3D-CNN网络好坏的较常用的动作行为视频数据集UCF-101、HMDB,并分析了3D网络在此视频集上测试结果。最后,对基于神经网络的人体动作行为检测方法提出了未来的发展趋势。