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期刊信息/Journal information
中国医学物理学杂志
中国医学物理学杂志

胡逸民

双月刊

1005-202X

yxwl@263.net.cn

020-61648280

510515

广州市同和南方医科大学生物医学工程学院

中国医学物理学杂志/Journal Chinese Journal of Medical PhysicsCSCDCSTPCD北大核心
查看更多>>本刊是国际医学物理学组织（ZOMP）的成员——中国医学物理学会会刊，是国内唯一全面涉及医学物理学各分支学科领域、国内外公开发行的专业性学术双月刊。读者对象是各大医院从事医学物理及相关人员、广大从事医学物理学学科研究的教学工作者以及医学物理学、生物物理学、生物工程学、医学和应用物理学等专业的工作者及博士、硕士研究生。
正式出版
收录年代

    EEG在尼古丁成瘾领域中的应用研究

    任志伟马宇欣薛婷董芳...
    1537-1542页
    查看更多>>摘要：吸烟问题是当今社会的焦点问题，烟草中的尼古丁是导致成瘾和戒断困难的主要原因。长期使用尼古丁不仅会引起大脑神经振荡异常，还会损害奖赏回路以及情绪调节功能，从而降低神经可塑性，增加成瘾的敏感性。作为一种电生理信号，脑电(EEG)信号与认知功能、情绪调节、抑制控制以及睡眠等多种状态相关。在尼古丁成瘾领域中，EEG信号的变化被证实与成瘾者认知功能和抑制控制的异常有关。因此，通过EEG相关技术探讨尼古丁成瘾者的异常神经振荡模式，可以加深对尼古丁成瘾内在神经机制的理解，为尼古丁成瘾的干预与治疗提供科学依据。本文将从EEG在尼古丁成瘾研究中的应用现状以及技术现状两方面，对近年来国内外学者的研究进展和相关成果进行综述。研究发现，尼古丁成瘾者在睡眠质量、认知功能及抑制控制等方面存在明显的异常。此外，成瘾者的大脑功能连接、事件相关电位及脑电功率谱也发生显著变化。最后，本文对EEG信号在尼古丁成瘾领域的研究前景进行了展望，强调进一步探索EEG信号在成瘾机制、戒断反应及治疗效果评估中的潜在应用。

    脑电尼古丁成瘾睡眠认知功能综述

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    植入式医疗电子设备辐射效应的研究进展

    黄成铭魏传琦卓瑜周永召...
    1543-1549页
    查看更多>>摘要：随着医疗电子水平的提高以及社会科技的进步，我国植入式医疗电子设备的使用率呈现逐年上涨的趋势，随着人口老龄化的影响，在可见的未来还将继续维持这一增长趋势，因此即使植入式医疗电子设备拥有极低的失效率，但是由于庞大的患者基数，其可靠性问题引起的临床事故值得给予足够关注。与国外相比，我国植入式医疗电子设备由于辐射类临床治疗与诊断产生的应用风险研究起步较晚，这不仅表现在医学临床研究上，而且在电子设备物理损伤机理、宏观损伤表现上均存在显著的不足。因此开展对植入式医疗电子设备在临床治疗与诊断产生的应用风险研究显得非常重要与迫切，具有很高的临床意义与科学价值。本文对医疗电子设备在面临临床治疗产生的辐射环境下的风险展开文献调研，总结医疗电子设备在总剂量效应、电磁兼容性以及瞬时效应等辐射损伤效应上面临的风险，从物理机理与角度方面对上述行为开展分析，提出有意义的医疗电子工程与临床治疗建议。

    植入式医疗电子设备可靠性辐射效应综述

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    基于LSTM-Transformer的脑电情感分析

    王安琪于超陈胤玮郗群...
    1550-1557页
    查看更多>>摘要：针对传统情感识别方法在处理长期依赖关系时的不足，提出一种结合长短期记忆网络(LSTM)与Transformer模块的脑电情感分析模型，称为LTNet。该模型首先对数据进行预处理，然后将提取的特征输入至LTNet。LSTM模块和Transformer模块独立对输入的序列进行建模，分别从中提取出深层的局部特征和全局特征。通过采用加权融合策略来综合这些特征，最终利用Softmax函数对情绪进行四分类。实验结果显示，在DEAP数据集上进行的五折交叉验证中，LTNet的平均识别准确率达到96。56%，相比于传统机器学习算法和其他深度学习方法提高2。74%～21。31%。

    脑电情绪识别深度学习LSTMTransformer

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    结石CT值结合IPS、Toll样受体预测PCNL后尿源性脓毒血症的价值

    王敏窦全亮张一凡徐郑...
    1558-1562页
    查看更多>>摘要：目的:探讨结石CT值、感染可能性评分(IPS)及外周血单个核细胞Toll样受体(TLR)mRNA水平预测经皮肾镜碎石取石术(PCNL)后发生尿源性脓毒血症的价值。方法:选取实施PCNL手术后并发尿源性脓毒血症患者43例作为脓毒症组，另外按照倾向性评分选择与之匹配的PCNL手术后未发生脓毒血症患者105例作为对照组，比较两组术后结石CT值、IPS、外周血单个核细胞TLR mRNA水平，并分别绘制受试者工作特征曲线(ROC)分析各项指标预测PCNL后尿源性脓毒血症发生的价值。结果:脓毒症组结石CT值、IPS评分、TLR2 mRNA、TLR4 mRNA水平均显著高于对照组(P<0。05);脓毒症组患者的结石直径≥2。0 cm患者占比、鹿角形结石患者占比、术后中性粒细胞与淋巴细胞计数比值、术后降钙素原均显著高于对照组，脓毒症组术后白蛋白低于对照组，差异均有统计学意义(P<0。05);结石CT值、IPS、TLR2 mRNA、TLR4 mRNA及4项指标联合应用预测PCNL后尿源性脓毒血症发生的ROC曲线下面积AUC值分别为0。669、0。794、0。710、0。584、0。907。结论:肾结石接受PCNL手术后结石CT值、IPS、TLR2 mRNA、TLR4 mRNA升高与尿源性脓毒血症发生关系密切，综合考虑4项指标对于临床上预测尿源性脓毒血症有较高价值。

    尿源性脓毒血症经皮肾镜碎石取石术结石CT值感染可能性评分Toll样受体

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    不同入路病灶清除联合植骨内固定术治疗布鲁杆菌性脊柱炎的临床效果

    李青松林崇明
    1563-1567页
    查看更多>>摘要：目的:研究不同入路病灶清除联合植骨内固定术应用于胸腰椎布鲁杆菌病性脊柱炎的临床效果。方法:回顾性研究68例布鲁杆菌性脊柱炎患者的临床资料，将接受一期后入路病灶清除术+植骨融合+椎弓根钉棒内固定术的34例患者纳入甲组，将接受一期前入路病灶清除术+植骨融合+椎弓根钉棒内固定术的34例患者纳入乙组，随访1年，乙组脱落3例，甲组脱落1例。比较两组患者的生物力学指标、临床相关指标、影像学盲测评分及并发症。结果:甲组患者手术用时、首次下床时间、住院天数、术中出血量均少于乙组(P<0。05)。术前、术后1、6、12个月，两组患者影像学盲测评分、Cobb角、椎体前缘高度比值无统计学意义(P>0。05);术前、术后6、12个月，两组患者腰背痛目测类评分无统计学意义(P>0。05);术后1月，甲组患者腰背痛目测类评分低于乙组(P<0。05);术后6月两组患者ASIA分级无统计学意义(P>0。05)，术后12月两组患者ASIA分级有统计学意义(P<0。05)。两组均未发生严重并发症。结论:两种入路方式均能有效改善患者临床症状，维持脊柱稳定性，利于植入融合，且术后炎症反应得到控制;但后入路术式可缩短手术时间，减少对机体创伤，术后1月的疼痛程度降低明显，尤其可以改善椎管内脊髓神经压迫症状，故而可根据患者病情首选该术式。

    布鲁杆菌性脊柱炎腰椎病灶清除术植骨融合椎弓根钉棒内固定术生物力学神经功能

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    基于机器学习探究子宫内膜癌免疫微环境与基因表达的关联及其对预后的预测价值

    林海宏郭苑莉潘如雷南香...
    1568-1577页
    查看更多>>摘要：目的:探究子宫内膜癌(Endometrial Cancer，EC)免疫微环境与基因表达的关联及其对预后的预测价值，通过生物信息学分析与机器学习技术，识别关键的免疫相关基因，构建预后模型，以期为EC的个性化治疗提供新的方向。方法:基于TCGA数据库，采用DESeq2、edgeR和limma工具筛选差异表达基因，结合ImmPort数据库筛选免疫相关基因。利用Lasso回归、单变量特征选择、Boruta和随机森林等机器学习算法进行特征基因筛选。通过单因素和多因素Cox回归分析评估基因的预后价值，并构建风险评分模型。采用CIBERSORT算法分析肿瘤免疫浸润，通过免疫组化验证关键基因表达。结果:通过3种差异分析结果与免疫相关基因的交集，确定62个差异表达的免疫基因，并使用多种机器学习模型筛选得到25个潜在生物标志物，其中被机器学习筛选为预后相关基因。单因素和多因素Cox回归分析证实，INHBE、SLURP1和TNFSF11基因与EC患者的生存期显著相关。构建的风险评分模型能够有效区分不同预后组别的生存率，且与免疫细胞浸润程度相关。免疫组化分析进一步验证这些基因在肿瘤与正常组织间的表达差异。结论:INHBE、SLURP1和TNFSF11是EC免疫微环境中关键的预后生物标志物，其表达水平与免疫细胞浸润及患者生存率密切相关，为EC的精准医疗提供理论基础。

    子宫内膜癌机器学习肿瘤基因组图谱免疫基因预后

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    基于人工智能的多模态影像组学特征挖掘及分析软件设计

    陈业李翰威胡德斌齐宏亮...
    1578-1584页
    查看更多>>摘要：针对影像组学研究需要使用多款软件，常存在数据不兼容、算法参数无法调节等问题，开发一款基于人工智能的影像组学分析建模软件，为医生和科研工作者提供支持图像预处理、特征提取、特征筛选、建模分析和数据可视化的影像组学集中解决方案。使用一个公开数据集对软件功能进行测试，创建8组分析模型，一一完成对测试集数据的分类预测并输出关键性能指标，通过参数调优，使得模型性能进一步优化，验证软件的可用性。该软件的使用可使研究人员更多聚焦课题本身，减少不必要的开发负担，对于影像组学研究朝着更加方便、高效的方向发展具有积极的推动作用。

    影像组学人工智能软件设计二分类

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