能谱CT多参数成像鉴别孤立性肺结核与肺腺癌

目的观察能谱CT多参数成像鉴别孤立性肺结核(SPT)与孤立性肺腺癌(SLA)的价值。方法回顾性分析经病理证实的60例SPT(SPT组)及120例SLA(SLA组)患者的胸部能谱CT增强扫描图像,观察动、静脉期CT 70 keV单能量图像,测量病灶CT值(CT_(40 keV)、CT_(70 keV))、有效原子序数(Zeff)、碘浓度(IC)及水浓度(WC),计算能谱曲线斜率(λ_(70 keV));比较各能谱CT参数的组间差异,针对差异有统计学意义的参数绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),评估以各单一参数及联合参数鉴别SPT与SLA的效能。结果组间增强动、静脉期病灶CT_(40 keV)、CT_(70 keV)、Zeff、IC及λ_(70 keV)差异均有统计学意义(P均<0.05),WC差异均无统计学意义(P均>0.05)。增强动、静脉期各单一能谱CT参数中,CT_(40 keV)鉴别SPT与SLA的AUC分别为0.80和0.81;以增强动或静脉期各参数联合诊断的AUC分别为0.84和0.83,高于同期各单一参数(Z=1.23~5.30,P均<0.05);联合增强动、静脉期能谱CT参数的AUC为0.91,高于联合增强动或静脉期能谱CT参数的AUC(Z=-2.74、-3.46,P均<0.01),联合增强动脉期参数与联合增强静脉期参数AUC差异无统计学意义(Z=0.26,P=0.79)。结论能谱CT多参数成像可有效鉴别SPT与SLA。

基于单片机和Kingview的机房温度监测系统设计

为更好地对计算机机房内的温度进行控制,提出了以单片机AT89S52和Kingview软件为主的机房温度监测系统设计方案。该系统能根据设定自动采集机房内多点温度数据进行显示并判断是否超限报警。测量结果既可在机房现场显示也可利用单片机串行口经RS-232总线送至远距离的上位机。实际测试结果表明,该机房温度监测系统具有测量精度高、使用方便、成本低等优点,能满足计算机机房的温度测量与远程监控。

企业海外知识产权保护现状及能力提升建议——以湖北海外护航企业为例

随着经济全球化的深入发展,越来越多的湖北企业开始“走出去”,海外经营业务发展迅速,同时,这些企业面临的海外知识产权保护问题也越来越重要。本文对湖北省企业海外知识产权保护的基本现状进行了总结归纳,分析了存在的主要问题,并从意识、能力、方法、资源投入等方面提出了具体的发展建议。

融媒体助力少数民族地区文创传播研究

随着融媒体时代的到来,传播载体和传播方式越来越丰富,并且趋于多样化。文创产品作为传播文化的重要载体和文化产业的组成部分,浓缩了文化精髓,也具备较高的市场价值。而如何利用融媒体手段对文创产品进行宣传营销,实现产品的文化价值和经济价值的互相赋能,是文创产业共同的话题。文章采用调查法,结合实地调查与线上线下问卷调查,结合理论与实际,分析广西崇左这一类文化产业尚在起步阶段的少数民族地区文创传播制约的因素,结合融媒体时代文创传播的优势,从产品营销、产品数字化和文化IP等角度,对崇左市如何利用好融媒体营销快速实现文创产品的价值进行探索,旨在为融媒体时代少数民族地区发展文创产业提供思路,助力文创传播研究。

基于术前CT影像组学特征预测肺腺癌患者EGFR突变状态的研究

目的探讨术前CT影像组学特征在预测肺腺癌患者EGFR突变中的价值。方法回顾性搜集经病理证实为肺腺癌且检测EGFR突变状态的患者共286例,其中,EGFR突变126例,野生型160例。按7∶3的比例随机分为训练集和验证集。从每个患者的感兴趣区内分别提取1468个组学特征,采用Wilcoxon检验、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归和Logistic回归筛选影像组学特征。在训练集中采用Logistic回归的方法构建预测模型,并在验证集中评估其性能。通过ROC曲线评价模型的预测性能,并计算曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度和准确性。DeLong检验用于比较各模型AUC之间的差异。结果两个临床因素(性别和吸烟史)与EGFR突变独立相关(P<0.05),而年龄、CEA和肿瘤位置在两组之间差异无统计学意义(P>0.05)。9个影像组学特征在两组之间有显著差异(P<0.05)。训练集中,临床模型、组学模型和综合模型的AUC分别为0.692、0.762和0.814,而在验证集中分别为0.712、0.779和0.827。训练集中,综合模型与临床模型、组学模型AUC的差异具有统计学意义(P<0.05),而其余模型AUC的差异无统计学意义(P>0.05)。验证集中,综合模型和临床模型AUC的差异具有统计学意义(P<0.05),而其余模型AUC的差异均无统计学以意义(P>0.05)。结论基于术前CT影像组学特征构建的模型可以用于预测EGFR突变状态,其中,综合模型具有较高的预测性能。