An approximated solution for the gluon distribution from DGLAP evolution equations with the NLO splitting function in the small-x limit is presented.We first obtain simplified forms of the LO and NLO splitting functio...An approximated solution for the gluon distribution from DGLAP evolution equations with the NLO splitting function in the small-x limit is presented.We first obtain simplified forms of the LO and NLO splitting functions in the small-x limit.With these approximated splitting functions,we obtain the analytical gluon distribution using the Mellin transform.The free parameters in the boundary conditions are obtained by fitting the CJ15 gluon distribution data.We find that the asymptotic behavior of the gluon distribution is consistent with the CJ15 data;however,the NLO results considering the"ladder"structure of gluon emission are slightly better than the LO results.These results indicate that the corrections from NLO have a significant influence on the behavior of the gluon distribution in the small-x region.In addition,we investigate the DGLAP evolution of the proton structure function using the analytical solution of the gluon distribution.The differential structure function reveals that our results have a similar tendency to the CJ15 data at small-x.展开更多
目的:基于CT影像组学预测实性非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)组织细胞程序性死亡-配体1(programmed death ligand 1,PD-L1)蛋白表达状态的价值。方法:回顾性分析经病理证实为NSCLC且影像学上肿瘤表现为实性的患者116例...目的:基于CT影像组学预测实性非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)组织细胞程序性死亡-配体1(programmed death ligand 1,PD-L1)蛋白表达状态的价值。方法:回顾性分析经病理证实为NSCLC且影像学上肿瘤表现为实性的患者116例,其中鳞癌55例,腺癌61例,分析其临床与影像资料,筛选临床独立预测因子并构建临床模型。将图像导出并对其平扫及动脉期图像进行配准,手动逐层勾画肿瘤的感兴趣区域并提取影像组学特征,经过特征筛选后构建影像组学模型并计算每例患者影像组学评分,将影像组学评分与临床独立预测因子进行联合构建列线图。使用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)的曲线下面积(area under the curve,AUC)评估模型诊断效能,使用决策分析曲线(decision curve analysis,DCA)评价模型的临床效用,利用DeLong检验评估模型之间差异。此外,按鳞癌和腺癌两种病理分型进行分组并进行亚组分析。结果:空洞和影像组学评分是预测PD-L1表达的临床独立预测因子(空洞有优势比为3.624,影像组学优势比为2.532)。列线图的诊断表现(训练组AUC vs验证组AUC:0.861 vs 0.803)优于影像组学模型(AUC:0.847 vs 0.777)和临床模型(AUC:0.608 vs 0.570)。决策曲线表明,列线图相比与临床模型和影像组学模型具有更高的临床应用价值。亚组分析中,列线图仍然具有很好的诊断效能,且在鳞癌组中的诊断效能优于腺癌组。结论:CT影像组学列线图能够在术前有效的预测实性NSCLC组织PD-L1蛋白表达状态,能够为临床方案选择和术前决策提供帮助。展开更多
目的探讨动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imag⁃ing,DCE-MRI)+钼靶X线诊断乳腺小结节良恶性的价值。方法随机选取枣庄市市中区人民医院2020年1月—2022年12月收治的100例乳腺小结节患者作为研究对...目的探讨动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imag⁃ing,DCE-MRI)+钼靶X线诊断乳腺小结节良恶性的价值。方法随机选取枣庄市市中区人民医院2020年1月—2022年12月收治的100例乳腺小结节患者作为研究对象,所有患者均接受DCE-MRI、钼靶X线检查。以病理检查结果为诊断的金标准,分析DCE-MRI、钼靶X线及两者联合诊断乳腺小结节良恶性的效果。结果病理的检查结果显示,40例为恶性结节,60例为良性结节。DCE-MRI+钼靶X线的灵敏度(95.00%)、特异度(98.33%)以及准确度(97.00%),相比于DCE-MRI、钼靶X线单独诊断更高,差异有统计学意义(χ^(2)=12.921、6.411、12.615,P均<0.05)。DCE-MRI+钼靶X线对于浸润性导管癌、导管内原位癌、乳房佩吉特病合并导管原位癌的诊断符合率相比于DCE-MRI、钼靶X线单独诊断均更高,差异有统计学意义(P均<0.05)。结论相比于DCE-MRI或钼靶X线,DCE-MRI+钼靶X线诊断恶性乳腺小结节的灵敏度、特异度以及准确度更高,可为临床提供理论参考。展开更多
目的探讨放射组学特征与CT影像学征象相结合在预测周围型非小细胞肺癌(NSCLC)发生胸膜浸润(VPI)中的价值。方法选取经手术病理证实的周围型NSCLC患者398例,根据有无胸膜浸润将患者分为阴性组209例和阳性组189例,评估所有患者的CT征象。...目的探讨放射组学特征与CT影像学征象相结合在预测周围型非小细胞肺癌(NSCLC)发生胸膜浸润(VPI)中的价值。方法选取经手术病理证实的周围型NSCLC患者398例,根据有无胸膜浸润将患者分为阴性组209例和阳性组189例,评估所有患者的CT征象。以7∶3的比例将患者随机分配到训练集和验证集,使用随机森林回归分析构建预测模型(纹理特征模型、CT影像学特征模型和联合预测模型),用ROC曲线评价其诊断性能。结果阴性组和阳性组患者在平均直径、平均CT值、密度、病灶与胸膜的关系(RAP)分型、胸膜凹陷征方面差异均有统计学意义(P<0.05),且多因素回归分析显示肿瘤平均直径、密度、RAP类型和淋巴结转移是VPI的独立预测因子。共选出786个纹理参数,通过mRMR和LASSO特征分析识别出12个具有预测意义的纹理特征。RF回归分析构建预测模型,结果显示联合预测模型对训练集和验证集的AUC分别为0.915、0.887,且联合预测模型的AUC分别显著高于纹理特征模型和CT影像学特征模型(0.915 vs 0.856 vs 0.852;0.887 vs 0.855 vs 0.827);联合预测模型的特异度也高于纹理特征模型和CT影像学特征模型(91.2%vs 88.2%vs 85.3%;94.1%vs 85.3%vs 70.6%)。结论放射组学特征联合CT影像学征象可有效预测直径≤3.0 cm周围型NSCLC患者胸膜浸润的存在。展开更多
基金Supported by the Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences(XDB34030301)the National Natural Science Foundation of China(12375073)+2 种基金the Major Project of Basic and Applied Basic Research in Guangdong Province(2020B0301030008)the Basic Research Program(Natural Science)of Guizhou Province,China(QKHJC-ZK[2023]YB027)the Education Department of Guizhou Province,China(QJJ[2022]016)。
文摘An approximated solution for the gluon distribution from DGLAP evolution equations with the NLO splitting function in the small-x limit is presented.We first obtain simplified forms of the LO and NLO splitting functions in the small-x limit.With these approximated splitting functions,we obtain the analytical gluon distribution using the Mellin transform.The free parameters in the boundary conditions are obtained by fitting the CJ15 gluon distribution data.We find that the asymptotic behavior of the gluon distribution is consistent with the CJ15 data;however,the NLO results considering the"ladder"structure of gluon emission are slightly better than the LO results.These results indicate that the corrections from NLO have a significant influence on the behavior of the gluon distribution in the small-x region.In addition,we investigate the DGLAP evolution of the proton structure function using the analytical solution of the gluon distribution.The differential structure function reveals that our results have a similar tendency to the CJ15 data at small-x.
文摘目的:基于CT影像组学预测实性非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)组织细胞程序性死亡-配体1(programmed death ligand 1,PD-L1)蛋白表达状态的价值。方法:回顾性分析经病理证实为NSCLC且影像学上肿瘤表现为实性的患者116例,其中鳞癌55例,腺癌61例,分析其临床与影像资料,筛选临床独立预测因子并构建临床模型。将图像导出并对其平扫及动脉期图像进行配准,手动逐层勾画肿瘤的感兴趣区域并提取影像组学特征,经过特征筛选后构建影像组学模型并计算每例患者影像组学评分,将影像组学评分与临床独立预测因子进行联合构建列线图。使用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)的曲线下面积(area under the curve,AUC)评估模型诊断效能,使用决策分析曲线(decision curve analysis,DCA)评价模型的临床效用,利用DeLong检验评估模型之间差异。此外,按鳞癌和腺癌两种病理分型进行分组并进行亚组分析。结果:空洞和影像组学评分是预测PD-L1表达的临床独立预测因子(空洞有优势比为3.624,影像组学优势比为2.532)。列线图的诊断表现(训练组AUC vs验证组AUC:0.861 vs 0.803)优于影像组学模型(AUC:0.847 vs 0.777)和临床模型(AUC:0.608 vs 0.570)。决策曲线表明,列线图相比与临床模型和影像组学模型具有更高的临床应用价值。亚组分析中,列线图仍然具有很好的诊断效能,且在鳞癌组中的诊断效能优于腺癌组。结论:CT影像组学列线图能够在术前有效的预测实性NSCLC组织PD-L1蛋白表达状态,能够为临床方案选择和术前决策提供帮助。
文摘目的探讨动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imag⁃ing,DCE-MRI)+钼靶X线诊断乳腺小结节良恶性的价值。方法随机选取枣庄市市中区人民医院2020年1月—2022年12月收治的100例乳腺小结节患者作为研究对象,所有患者均接受DCE-MRI、钼靶X线检查。以病理检查结果为诊断的金标准,分析DCE-MRI、钼靶X线及两者联合诊断乳腺小结节良恶性的效果。结果病理的检查结果显示,40例为恶性结节,60例为良性结节。DCE-MRI+钼靶X线的灵敏度(95.00%)、特异度(98.33%)以及准确度(97.00%),相比于DCE-MRI、钼靶X线单独诊断更高,差异有统计学意义(χ^(2)=12.921、6.411、12.615,P均<0.05)。DCE-MRI+钼靶X线对于浸润性导管癌、导管内原位癌、乳房佩吉特病合并导管原位癌的诊断符合率相比于DCE-MRI、钼靶X线单独诊断均更高,差异有统计学意义(P均<0.05)。结论相比于DCE-MRI或钼靶X线,DCE-MRI+钼靶X线诊断恶性乳腺小结节的灵敏度、特异度以及准确度更高,可为临床提供理论参考。
文摘目的探讨放射组学特征与CT影像学征象相结合在预测周围型非小细胞肺癌(NSCLC)发生胸膜浸润(VPI)中的价值。方法选取经手术病理证实的周围型NSCLC患者398例,根据有无胸膜浸润将患者分为阴性组209例和阳性组189例,评估所有患者的CT征象。以7∶3的比例将患者随机分配到训练集和验证集,使用随机森林回归分析构建预测模型(纹理特征模型、CT影像学特征模型和联合预测模型),用ROC曲线评价其诊断性能。结果阴性组和阳性组患者在平均直径、平均CT值、密度、病灶与胸膜的关系(RAP)分型、胸膜凹陷征方面差异均有统计学意义(P<0.05),且多因素回归分析显示肿瘤平均直径、密度、RAP类型和淋巴结转移是VPI的独立预测因子。共选出786个纹理参数,通过mRMR和LASSO特征分析识别出12个具有预测意义的纹理特征。RF回归分析构建预测模型,结果显示联合预测模型对训练集和验证集的AUC分别为0.915、0.887,且联合预测模型的AUC分别显著高于纹理特征模型和CT影像学特征模型(0.915 vs 0.856 vs 0.852;0.887 vs 0.855 vs 0.827);联合预测模型的特异度也高于纹理特征模型和CT影像学特征模型(91.2%vs 88.2%vs 85.3%;94.1%vs 85.3%vs 70.6%)。结论放射组学特征联合CT影像学征象可有效预测直径≤3.0 cm周围型NSCLC患者胸膜浸润的存在。
