缺血性脑卒中患者血清LncRNAMEG8表达水平及临床价值研究

目的探讨缺血性脑卒中患者血清中长链非编码RNA(long-chain non-coding RNA,LncRNA)母系表达基因8(maternal expressed gene 8,MEG8)的表达及其临床价值。方法选取2021年1月~2022年4月在海南省老年病医院接受治疗的80例缺血性脑卒中患者为观察组,及同期85例健康体检志愿者为对照组。参照美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分将患者分为轻度患者组(n=25,NIHSS<5分)、中度患者组(n=29,5≤NIHSS≤20分)和重度患者组(n=26,NIHSS>20分)。采用实时荧光定量PCR(qRT-PCR)法对受试者血清中LncRNA MEG8的水平进行测定并对不同程度组患者血清LncRNA MEG8水平进行比较。患者血清中LncRNA MEG8与C-反应蛋白(CRP)水平的相关性进行Pearson分析;Spearman法对患者LncRNA MEG8与NIHSS评分的关系进行分析;Logistic分析影响缺血性脑卒中发生的因素;受试者工作特征(ROC)曲线分析LncRNA MEG8水平诊断缺血性脑卒中的价值。结果与对照组相比,观察组血清中LncRNA MEG8显著升高(1.55±0.31 vs 1.01±0.15),差异有统计学意义(t=14.373,P=0.000);与轻度患者组(1.26±0.18)相比,中度与重度患者组LncRNAMEG8表达水平随着病情的加重依次显著升高(1.54±0.27,1.84±0.48),差异有统计学意义(F=19.262,P=0.000);缺血性脑卒中患者血清中LncRNA MEG8与CRP水平、NIHSS评分呈正相关(r=0.412,0.488;P=0.0005,0.0003);高血压(OR=3.314,95%CI 1.045~10.513)、高脂血症(OR=4.340,95%CI 1.008~18.692)、糖尿病(OR=7.891,95%CI 1.024~60.828),高LncRNAMEG8(OR=7.021,95%CI 4.316~37.440)和高CRP(OR=2.415,95%CI 1.207~4.833)是发生缺血性脑卒中的危险因素(P=0.042,0.048,0.047,0.022,0.013);LncRNAMEG8水平诊断缺血性脑卒中的ROC曲线下面积为0.923(95%CI:0.880~0.966),截断值为1.14,敏感度和特异度分别为81.3%,94.1%。结论缺血性脑卒中患者LncRNA MEG8表达升高,与患者病情严重程度相关,可较好地诊断缺血性脑卒中。

胃癌组织中长链非编码RNA ZDHHC8P1的水平及临床意义

目的 探讨胃癌组织中长链非编码RNA(lncRNA)DHHC型锌指蛋白8假基因1(ZDHHC8P1)的表达及其临床意义。方法 收集2013年1月至2017年12月我院收治的128例胃癌患者的胃癌组织及对应癌旁组织标本,应用实时定量PCR(QPCR)检测胃癌组织及癌旁组织中ZDHHC8P1的表达,分析其与临床病理特征的关系。根据随访资料分析ZDHHC8P1表达与胃癌预后的关系。结果 QPCR检测结果显示,胃癌组织中lncRNAZDHHC8P1相对表达量为6.114±1.849,高于癌旁组织的1.532±0.638(P<0.05)。胃癌组织中ZDHHC8P1相对表达量与性别、年龄和肿瘤位置无关,而与肿瘤直径、分化程度、浸润深度、淋巴结转移、远处转移和TNM分期有关。单因素分析发现ZDHHC8P1低表达患者的中位总生存期(OS)为52.0(95%CI:44.059~59.941)个月,长于高表达者的35.0(95%CI:36.549~45.451)个月(P<0.05);经Cox多因素回归分析发现ZDHHC8P1表达是影响胃癌OS的独立因素(OR=2.321,95%CI:1.332~4.045,P=0.003)。结论 ZDHHC8P1在胃癌组织中表达上调,其表达水平升高与胃癌的恶性程度和预后有关,在胃癌诊治中有一定应用前景。

描述蝴蝶兰图像外轮廓信息的对称8链码编码算法

外轮廓信息是评价蝴蝶兰生长态势的重要特征参数,主要通过轮廓提取和链码编码两个步骤获得。蝴蝶兰图像的边缘轮廓最适合利用数学形态学算法提取,但所得轮廓并非单像素宽度,而利用传统8链码算法编码会错误地表达其外轮廓信息,因此结合轮廓特点重新定义了起始链码方向,提出了对称8链码编码算法。在编码过程中,该算法能够通过变换点判断出当前轮廓走向,从而自适应地选择起始链码方向。验证性实验证明,该算法能够准确描述蝴蝶兰图像的外轮廓信息,保证外轮廓信息较低的误判率;通用性实验证明,该算法同样适用于其他已较好提取出目标的封闭图像。

改进型椭圆拟合的特征点质心分步提取法

为改善远距离视觉姿态测量系统中测量距离不同造成的质心提取误差,研究了一种基于改进型椭圆拟合的质心分步提取法。首先,对预处理后的图像采用加权灰度质心法快速获取特征点整像素,实现质心粗定位;然后,针对存在重合交叉的边缘,通过8向链码筛选获取光滑连续单像素边缘,对边缘信息归一化后进行椭圆拟合,运用3σ准则剔除拟合粗差点后,输出椭圆中心坐标;最后,通过反归一化获得质心亚像素坐标,实现质心精确定位。仿真结果表明:该方法能有效抑制图像噪声,质心提取精度优于0.05 pixel;将其应用于姿态测量系统中,测量距离为3~15 m时,以精密转台为角度基准,该方法相较于传统椭圆拟合法,最高可提升47%的测角精度。

基于Grab Cut和八方向链码法的藻类细胞轮廓提取算法

为了解决藻类细胞轮廓提取的困难,提出了一种不同于传统方法的新的边缘提取算法。首先对图像进行Grab Cut处理,然后进行阈值法二值化,接着用八方向链码法轮廓跟踪,最后用傅立叶描述子进行边界平滑。实验结果表明,该算法不仅忽略了藻类细胞内部杂乱的纹理,还较好地保留了细胞边缘信息,精确地提取了外部轮廓。

基于运动轨迹的视频摘要技术

提出了一种基于运动轨迹的视频摘要生成方法。首先利用改进的8方向链码编码对视频对象运动轨迹进行编码,重点突出了对象运动的变化特征,同时采用归一化编码技术,增强了改进编码方法对尺度和旋转变换的鲁棒性。在编码过程中记录了与编码对应的视频帧序号,这些帧就是需要提取的"关键帧"。然后以"关键帧"为基础,提出了利用插值算法生成视频摘要的方法。实验结果证明了方法的有效性。

基于八链码形状匹配的抽油机井地面示功图凡尔开闭点识别

针对目前示功图凡尔开闭点识别研究局限性,结合大数据环境下抽油机井生产特点,为进一步提高示功图凡尔开闭点识别精准性和实用性,提出一种基于八链码形状匹配的抽油机井地面示功图凡尔开闭点识别方法。首先用自定义的八方向链码对预处理后的地面示功图进行轮廓提取,再建立形状匹配库,在设定的迭代次数内进行轮廓光滑和链码压缩直至形状匹配成功,最后根据匹配形状定位规则定位凡尔开闭点。应用该方法对胜利油田某区块1650个地面示功图进行凡尔开闭点识别,并将定位的凡尔开闭点运用于60口抽油机井11种工况的识别,基于所提方法的识别效果比已有的基于四方向链码多边形近似凡尔开闭点识别方法提高了近1%。结果表明:精确识别凡尔开闭点有利于提高抽油机井的故障诊断率和产液量功图计算精准率,从而验证了该方法的有效性。