智能图像分析在IgA肾病免疫荧光病理诊断中的应用

目的依靠深度学习的智能图像分析对IgA肾病精确检测及诊断,使临床采取有效的防治手段,是减少终末期肾病的发病率及病死率的关键。方法选取2016年1月至2019年6月我院肾病科收治的肾病病例共452例,排除因肾穿刺送检标本数量少,无法出具病理诊断;排除肾穿刺病理诊断疑似诊断者,排除未行免疫荧光检查患者后,确诊IgA肾病患者共135例进行图像分析,采用国际通用5级半定量法评价,选择传统图像处理方法分割提取荧光沉积区域。将输入图像进行颜色空间转换,在颜色和亮度两个特征维度,采用自适应阈值方法产生二值化图像。然后使用区域分离与合并,获得独立的沉积区域,再计算各个沉积区域的轮廓、面积和平均亮度,得出计算机自动识别荧光沉积强度和形状的过程。结果基于深度学习的人工智能图像分析能实现对IgA肾病免疫荧光结果的判读,与病理诊断医生结果相比符合率较高,IgA达88.9%,IgG达85.8%,IgM达83.8%,C3达88.6%,因此其可以协助病理诊断医生对IgA肾病免疫荧光的判读。结论充分利用计算机技术及网络技术改变病理工作流程,提高病理诊断医生的工作效率,减少因疲劳阅片发生的误诊率,使病理诊断更加精准及客观。

正辛烷在NaY/β复合分子筛上的吸附扩散

采用频率响应(FR)和智能重量分析(IGA)技术考察了正辛烷在NaY、Hβ、NaY/β复合分子筛,以及NaY和Hβ质量比为1的机械混合物(记为NaY+β)上的吸附和扩散。结果表明,333K下,在79.99~133.32Pa范围内,正辛烷在4种分子筛上的吸附过程为其传质过程的速控步骤,并存在2种不同的吸附过程,FR响应强度值由大到小的吸附剂顺序为NaY、NaY+β、Hβ、NaY/β;大于399.97Pa时,扩散过程是主要的传质速控步骤,扩散系数由大到小的吸附剂顺序为NaY/β、NaY+β、NaY、Hβ。正辛烷与NaY分子筛的作用力明显强于其与Hβ、NaY/β和NaY+β的作用力。

噻吩在CeY分子筛上的吸附行为

采用智能质量分析(IGA)和程序升温脱附和微分程序升温脱附(TPD/DTPD)法研究了噻吩在CeY上的热脱附行为和吸附热力学,并和NaY进行对比。发现噻吩在CeY分子筛上有很好的选择性吸附,噻吩和CeY分子筛之间的吸附主要是金属离子和硫原子的化学键力作用,而在NaY上的吸附作用属于分子间力作用。吸附热力学也证明了噻吩在CeY上既有物理吸附作用也有强的化学吸附作用。