关键词： 医学图像   肺部语义分割   Transformer   新冠肺炎  

摘要： 医学图像的语义分割是指将医学图像中不同的组织结构和病变区域给区分开来。得益于深度学习的发展,基于深度学习的分割方法在医学图像领域应用越来越广泛。虽然深度学习方法提升了分割效果和分割效率。但是部分卷积神经网络的卷积核大小有限,深度学习模型在用于医学图像分割时所得到的感受野较小、全局特征提取能力较差,进而影响了分割效果。虽然可以通过增大卷积核来获得更广泛的特征信息,但是也带来了巨大的资源损耗。 本文针对SEgmentation TRansformer(SETR)模型在肺部医学图像分割应用中,模型可训练参数量较大以及分割效果不佳的问题,提出了适用于医学肺部疾病分割的轻量化的编码解码结构的TD-SW-SETR模型,提升了分割性能。具体改进包括将Swin Transformer里的移位窗口注意力机制应用到SETR模型的Transformer块中,模型的参数量缩小至SETR模型的1/8;将树形空洞卷积模块与分组卷积相结合,增加特征图感受野;采用像素重组和临近插值交替上采样的方法改进了解码器,提高了分割性能。 通过TD-SW-SETR模型在新冠肺炎CXR图像数据集、肺部CXR图像数据集和肺肿瘤CT图像数据集上的性能测试实验以及消融实验,证实了该模型无论从客观指标、主观视觉效果、以及训练收敛速度方面,相较于SETR都有提升。同时,相比于Seg Net、U-Net、Res Unet、Res Unet++、SETR、SW-SETR深度学习方法,本文提出的模型具有较少的可训练参数以及较好的泛化性能。本文的研究方法和结论,对于肺部疾病的智能诊断具有一定的理论和实际意义。

关键词： 新型冠状病毒感染   医务人员   人口特征   心理健康状况   社会支持   人格特征   相关影响因素  

摘要： 目的:调查青岛市新冠肺炎定点收治医院医务人员的心理状态及其相关影响因素,旨在了解该群体在应对严重公共卫生事件时的心理抗压能力,并对如何开展心理辅导提供借鉴,更好地保护其心理健康,及有关部门组建突发事件应急处置队伍提供相关参考依据。 方法:本研究采用整群抽样的方法,以青岛市新冠肺炎定点收治医院的全体医务人员为研究组,以同地区一家规模接近的非定点医院医务人员为对照组,采用在线问卷形式,采集包括一般资料问卷、SCL-90症状自评量表、社会支持评定量表(SSRS)、艾森克人格问卷简式量表中国版(EPQ-RSC)等相关数据,评估该类人员的心理健康状况及其与社会支持和个体人格特征之间的关系。本研究严格进行质量控制,以确保数据的准确性、可靠性和科学性。 结果:组间比较,新冠肺炎定点收治医院医务人员的SCL-90各因子得分中,躯体化、强迫症状、抑郁、焦虑、敌对、恐怖、偏执、精神病性因子得分显著高于同地区非定点医院医务人员(P<0.05)。 组内比较,研究组女性医务人员在躯体化和强迫症状得分上高于男性;年龄较小的医务人员在强迫症状、人际关系敏感、精神病性及偏执总分方面高于其他年龄段;且随着文化程度的提高,SCL-90各因子得分呈下降趋势;此外,工作11-20年组的医务人员在躯体化及其他因子得分上最高(P<0.05)。在社会支持方面,年龄较大的医务人员在客观支持得分上高于年轻者,文化程度较高的医务人员在主观支持和总支持得分上高于文化程度较低者,已婚和已生育医务人员在客观支持和总支持得分上高于未婚和未生育者,护士在主观支持得分上低于医生,工作16-20年组的医务人员在客观支持得分最高,非负压病房工作的医务人员主观支持得分高于负压病房的医务人员(P<0.05)。在人格特征方面,男性医务人员在掩饰性特质得分上高于女性,文化程度较高的医务人员在内-外倾、神经质和掩饰性得分上高于文化程度较低者,已婚医务人员在精神质方面得分高于未婚者,护士在神经质得分上高于医生,而医生在掩饰性得分上高于护士,负压病房的医务人员在神经质得分上高于非负压病房工作医务人员(P<0.05)。 组内比较,对照组护士在其他因子得分高于医生,而高学历医务人员容易产生敌对情绪(P<0.05)。在社会支持方面,女性医务人员在主观支持得分方面高于男性医务人员,31-40岁组的医务人员主观支持和总支持得分较低(P<0.05)。在人格特征方面,已婚医务人员在精神质维度得分高于未婚医务人员,无传染病房工作经历的医务人员的神经质得分高于有经历者(P<0.05)。 研究组相关性分析结果显示,SCL-90躯体化、强迫症状、人际关系敏感、抑郁、焦虑、恐怖、偏执、精神病性、其他因子得分均与主观支持、精神质和内-外倾呈负相关,而与总支持和神经质呈正相关。与性别、年龄、文化程度、职业类型以及工作场所显著相关。(P<0.01或P<0.05)。 以研究对象SCL-90得分为因变量,以人口学资料、社会支持各因子分及总分和艾森克人格问卷作为自变量纳入方程进行多元逐步回归分析,其中文化程度、婚姻状况、职业类型、客观支持、总支持、精神质(P)、内-外倾(E)、神经质(N)进入回归方程。 结论:青岛市新冠肺炎定点收治医院医务人员较非定点医院医务人员更易出现心理问题,其中抑郁、焦虑和强迫症状突出。其心理健康状况受个体特点、社会支持度、人格特征的影响,拥有较高学历、未婚、从事护士职业、具备适度的社会支持、情绪稳定、性格外向、行为主动、乐观且善于挑战的人群,其心理健康状况相对较好,面对严重公共卫生事件时的心理抗压能力更加突出。

关键词： 新型冠状病毒感染   月经   影响因素   血瘀   中医  

摘要： 【目的】调查上海市新型冠状病毒（简称“新冠”）感染女性的月经状况并分析其影响因素。【方法】采用问卷调查方式收集2022年12月—2023年3月上海市新冠感染女性的月经资料281例，内容包括平时月经状况、感染新冠后最近一次月经状况、感染症状、使用药物等。根据受访者经期与感染期交叉时相将样本分成感染期与经期存在重合组（阳性组）和转阴后月经来潮组（转阴组）进行对比分析。【结果】281例受访者中196例（65.8%）月经发生改变。其中145例（51.6%）出现月经量、色、质的改变，109例（38.8%）出现经期或周期改变。两组均出现经量减少（22.1%）、颜色变深（23.49%）、质地变稠（21.0%）、血块变多（16.7%）、经期延长（21.8%）。阳性组月经量色质变化率（56.8%,69/110）高于转阴组（37.3%,76/171）(P<0.05)。在月经周期变化方面，阳性组月经提前率（14.5%）高于转阴组（3.5%）(P<0.05)，转阴组月经延后率（25.1%）高于阳性组（5.5%）(P<0.05)。相关性分析显示，咽痛和月经改变存在弱相关（r=0.154,P<0.05）。【结论】感染新冠的部分女性短期内月经状况发生改变，出现量减少、色深、质稠、血块多、经期延长，反映血瘀病机；月经来潮发生在感染期以月经提前为主，在转阴后以月经延后为主。

关键词： CEA理论框架   医学文本翻译   翻译策略  

摘要： 自2019年新冠肺炎疫情爆发以来,众多国家都开始忙于研究治疗新冠肺炎的药物。而这些对于治疗新冠肺炎药物的研究对社会经济复苏以及科技发展都具有重要意义。因此笔者选择了新冠肺炎疫情期间发布在《柳叶刀-呼吸病学》上的一篇医学文献进行翻译。本次翻译实践报告主要根据李长栓教授的CEA理论框架,总结了笔者在翻译过程中所遇到的主要困难以及所采取的解决对策。 本报告通过具体案例从“理解,表达,变通”三个方面对笔者的翻译过程进行阐述。首先,从理解方面,笔者主要从医学术语、医学背景知识以及长难句三个角度进行阐述,这三个角度正是影响笔者理解原文的主要因素;其次,从表达方面,笔者归纳出了影响表达的一些重要因素:被动语态、过度直译以及医学英语的专业化表达;最后从变通方面,笔者基于译入语的表达习惯,运用了增译和转换法的翻译策略,以此翻译成标准的汉语医学类文本。 通过此次翻译实践以及总结,笔者了解到了医学类文本的特点。医学类文本一般用词专业,句法复杂,逻辑严谨。基于此类特点归纳出了一些适用于医学类文本的翻译策略与方法。此类专业性强的文本翻译考验的不只是译者的语言功底,更重要的是译者的医学知识储备、搜索分析的能力以及英语思维方式。笔者希望通过此次翻译实践提高自己的翻译水平,为其他医学类文本翻译提供一些参考。

关键词： COVID-19   真实世界研究   回顾性队列研究   疗效分析   用药规律  

摘要： 目的:评价中医药治疗无症状及轻型COVID-19患者的疗效并进行中药用药规律的研究。 方法: 1.中医药治疗无症状及轻型COVID-19患者的疗效分析 基于真实世界研究,采用回顾性队列研究的方法,将2022年6月5日—2023年2月18日收住入丹东市第六人民医院、丹东结核病医院、职专方舱的COVID-19患者作为研究对象,按照纳排标准筛选入组60例。分组以核酸Ct值自然成组,服用中药前有两次核酸Ct值者为未服用中药治疗组;服用中药前后有两次核酸Ct值者为中药治疗组。将新型冠状病毒核酸检测ORF基因与N基因Ct值差值作为结局指标,构建多因素回归模型,分析两组之间的疗效差异,从而分析中药治疗本病的疗效。 2.基于舌脉中医药治疗无症状及轻型COVID-19患者的用药规律分析 研究对象选取收住入院的COVID-19患者,经纳排标准筛选后188例患者入组,收集整理患者的基本信息、舌脉、中药的性味归经等,利用IBM SPSS Statistic 26.0与IBM SPSS Modeler 14.1进行频数分析、聚类分析及关联规则分析,以探究中医药治疗COVID-19患者用药特色及组方思路,为临证提供参考。 结果: ***基因构建的回归方程结果显示,基础疾病合并情况对药物干预前后核酸ORF基因Ct值差值的影响差异无统计学意义(B=-0.765,t=-0.383,P=0.703),不同干预持续时间对药物干预前后核酸ORF基因Ct值差值的影响差异无统计学意义(B=0.815,t=1.391,P=0.170)。服用中药情况对药物干预前后核酸ORF基因Ct值差值的影响存在统计学差异(B=5.378,t=2.502,P=0.015<0.05)。N基因构建的回归方程结果显示,基础疾病合并情况对药物干预前后核酸N基因Ct值差值的影响差异无统计学意义(B=-1.125,t=-0.578,P=0.566),不同干预持续时间对药物干预前后核酸N基因Ct值差值的影响差异无统计学意义(B=0.706,t=1.234,P=0.222)。服用中药情况对药物干预前后核酸N基因Ct值差值的影响存在统计学差异(B=5.354,t=2.553,P=0.013<0.05)。 2.本研究处方共188首,舌脉方面,以淡红舌、薄白苔、平和脉为主。用药频次方面,以蒲公英频次最高(172);药物性味归经方面,性以平、温为主;味以甘、苦、辛为主,归经以肺、胃、脾为主。聚类分析显示常用药对共19对,高频舌脉药物聚类共聚为4类,木香、郁金、厚朴、竹叶、法半夏、杏仁、白蔻仁、薏苡仁、炒麦芽、红舌为一类;甘草、金银花、黄厚苔、柴胡、黄芩、川楝子为一类;白术、藿香、茯苓为一类;淡红舌、薄白苔、平和脉、陈皮、黄芪、麦冬、太子参、防风、大枣、连翘、桔梗、蒲公英为一类;关联规则分析共22条强关联规则,蒲公英与柴胡、薏苡仁、甘草、杏仁、柴胡和甘草、桔梗、薏苡仁和柴胡、杏仁和甘草、麦冬、淡红舌、杏仁和甘草和柴胡、杏仁和薏苡仁、炒麦芽、甘草和薏苡仁、黄芩,柴胡与杏仁和薏苡仁、甘草和薏苡仁、黄芩,薏苡仁与炒麦芽,均以蒲公英为核心药物。 结论: 1.服用中药治疗组患者的核酸ORF基因Ct值差值比未服用中药治疗组的高5.378,N基因Ct值差值高5.354,因此服用中药汤剂治疗能加速病毒载量的清除,同时防止因病毒在体内积蓄时间过长而进展为重症或产生其他并发症。 2.舌质红者予三仁汤加减;黄厚苔者予金银花、甘草、柴胡、黄芩、川楝子;淡红舌、薄白苔、平和脉者予麦冬、太子参补肺胃之气阴,陈皮、黄芪补气行气。 3.防治疫病时长于配伍蒲公英,同时注重肺胃同治思想,善用通补之法调补肺胃气阴。

关键词： 新冠肺炎   智能体模型   参数空间探索   核酸检测   非药物干预措施  

摘要： 2020年新冠疫情大流行以来,至今已经在全世界二百多个国家和地区造成感染,并且导致了数百万人死亡,数亿人感染,给人类的正常生活造成了极大的损失和危害。随着时间的推移,在全球各种防控措施的实施以及大面积疫苗接种情况下,虽然新冠肺炎的影响逐渐削弱,致死率有所降低,但却有可能呈现波浪式爆发,在局部地区再次造成聚集性爆发的可能。因此,在后疫情时期面对有可能局部爆发的疫情,如何制定更加高效和简便的防控措施,以保护人民的生命和财产安全成为当前面临的至关重要的问题。因此,本文通过整合人口统计数据、POI数据、新冠疫情病例数据以及建筑物等多源数据,构建了一种基于SEIR(Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered,SEIR)模型的多参数新冠疫情非药物防控智能体模型,并以北京市大兴区和杭州市为研究案例,开展了新冠疫情在不同非药物防控措施下时空维度的评估研究。本文主要研究内容如下: (1)顾及多参数的新冠疫情非药物防控智能体建模及参数空间探索研究。该模型以SEIR模型为基础,采用人口统计数据、道路数据、建筑物数据和新冠肺炎病例等数据,构建了不同小世界网络疫情传播场景模型。同时,该模型涉及多个参数,并对未知的流行病学参数,使用MCMC方法对其参数空间进行探究,得到了较为准确的参数值。该模型可以为其它类似传染病快速建模研究提供参考。 (2)不同层面核酸检测策略在时间维度上对新冠疫情传播的影响评估研究。研究结果表明,在行政区层面进行核酸检测时,这种大规模核酸检测,由于个人防护措施的不足以及核酸采集期间未正确佩戴口罩等原因,都可能引起疫情快速的传播,导致疫情聚集性爆发。在社区层面进行核酸检测时,可以在时间尺度上限制奥密克戎变异株的快速传播,同时减少疫情聚集性爆发的概率,达到有效控制病毒传播的目标。在家庭户层面进行核酸检测时,可以更快速精确地定位感染者,减少社区内的病毒传播链,从而在疫情出现早期快速地控制疫情的扩散。同时,由于这种策略针对的是具体的家庭户,因此可以更好地保护个人隐私和权益,提高社区居民的配合度和满意度。与其它两种层面的核酸检测策略相比,采用家庭户层面的核酸检测,不仅总累计感染人数将大大减少,在时间上也可以更加快速的找到传播链,缩小疫情传播范围。因此,家庭户层面核酸检测策略是三种核酸检测策略中最优的检测方式。 (3)不同非药物干预措施组合在空间维度上的有效性评估研究。研究结果表明,当对外来输入人群进行核酸检测时,检出率设定为50%,所有人群戴口罩的比例设定为80%,在出现阳性病例的地区核酸检测频率设定为一天一次时,可以大幅减少疫情感染人数,限制疫情在空间尺度上的扩散,将疫情控制在中心城区,只有郊区的少数地区出现零星感染,降低了疫情向其他区域外延的风险,并且综合干预措施可以及时识别和隔离感染者,从而快速有效地减少累计感染人数并控制疾病传播,在空间维度上极大程度地缩小了感染范围和面积。

关键词： SARS-CoV-2   体内突变   免疫逃逸   体内适应性优势   抗原性变化  

摘要： 新型冠状病毒(SARS-CoV-2)的流行和进化对人类社会造成了深远的影响。各种突变株的出现和流行对于检测试剂、治疗药物和疫苗的更新带来了巨大的挑战。追根溯源,各突变株携带的流行性突变最初是病毒在宿主体内复制过程中产生的。所以深入探究SARS-CoV-2体内突变特征有助于加深对病毒进化规律的理解。在本研究中,利用约76万SARS-CoV-2基因组高通量测序原始数据,探究了SARS-CoV-2体内突变的基本特征、体内突变对病毒免疫逃逸能力的影响以及影响S基因非同义体内突变流行性的关键因素等。主要研究结果如下: (1)SARS-CoV-2体内突变多样性水平较低,且体内突变在基因组和S基因上分布不均匀,呈现出分散性的突变热点区域;对体内突变不同替换类型的序列偏好性分析发现,APOBEC介导的C>U/G>A替换倾向于发生在5'-CG-3'基序中,而ADAR介导的A>G/U>C替换倾向于发生在5'-AU-3'基序中;以基因为单位进行体内突变的选择状态分析发现,SARS-CoV-2大多数基因处于负选择状态;对S蛋白进行单氨基酸分辨率的体内突变选择状态分析发现,S蛋白绝大多数氨基酸位置的体内突变处于中性选择或正选择。 (2)通过分析体内突变对基因组CpG含量的影响发现,约有15.6%的体内突变能够影响SARS-CoV-2基因组中的CpG二核苷酸含量。在随机体内突变中,CpG丢失性体内突变的比例为6.3%,CpG获得性体内突变的比例为9.7%。相比之下,在有利体内突变中,CpG丢失性体内突变的比例为10.1%,CpG获得性体内突变的比例为5.3%。因此,相对于CpG丢失性体内突变,CpG获得性体内突变经受了更强的体内选择压力因而更快地被清除。考虑到有利体内突变中CpG获得性体内突变的比例较小,所以CpG获得性体内突变比CpG丢失性体内突变更不容易在病毒群体中传播和固定。这可能导致了SARS-CoV-2基因组中的CpG耗竭。 (3)通过对S基因上非同义体内突变免疫逃逸能力进行估计发现,有相当部分非同义体内突变与它们的突变背景相比,具有更显著的抗原性变化。这提示S基因上的非同义体内突变组成了一个免疫逃逸突变库,该突变库为进一步增强SARS-CoV-2免疫逃逸能力提供了基础。 (4)分析了选择强度、选择状态、突变次数、抗原性变化、宿主内适应性优势与S基因体内突变流行性之间的关系,发现选择状态、抗原性变化和宿主内适应性优势能够影响体内突变的流行性。多元线性回归分析显示,宿主内适应性优势和抗原性变化是影响S基因非同义体内突变流行性的重要因素。具有适度宿主内适应性优势(体内频率在0.06到0.12之间)和具有改变S蛋白抗原性潜力的体内突变成为流行性突变的可能性更大。 综上所述,SARS-CoV-2体内突变独特的分子特征反映了其与宿主之间的相互作用以及体内进化机制,这些体内突变为SARS-CoV-2群体水平的适应性进化提供了原材料。此外,宿主内适应性优势和抗原性变化是影响S基因体内突变流行性的关键因素。这些发现有助于进一步理解SARS-CoV-2的体内进化规律。