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目的:探讨全身18F-FDG PET/CT联合神经元抗体检测在神经系统副肿瘤综合征(PNS)患者诊疗中的应用价值。方法:回顾性收集56例临床疑诊PNS患者的临床、神经副肿瘤抗体检测及全身18F-FDG PET/CT资料,对照病理及临床随访结果,利用ROC曲线评价PET/CT、神经元抗体及二者联合检测结果的诊断效能。结果:56例疑诊PNS患者中,共有肿瘤患者20例,其中肿瘤伴PNS 19例,肿瘤伴脊髓转移1例。18F-FDG PET/CT显像提示肿瘤或可能肿瘤23例,其中20例为真阳性,3例为假阳性(随访结果分别为反流性食管炎、反应性骨改变、颈部炎性病变),其余33例为真阴性;敏感度、特异度、准确度分别为100.0%、91.7%、94.6%。神经元抗体阳性33例,其中PNS伴肿瘤8例(抗Amphiphysin抗体脑炎3例,抗GABAB抗体脑炎2例,抗Yo抗体脑炎1例,抗Hu抗体脑炎2例),PNS不伴肿瘤25例(LGI1抗体脑炎10例,抗Amphiphysin抗体脑炎3例,抗Hu抗体脑炎1例,抗GABAB抗体脑炎3例,抗Yo抗体脑炎3例,抗CASPR2、GAD65、NMDA、PNMA及SOX1抗体脑炎各1例);神经元抗体阴性23例(其中伴肿瘤12例);敏感度、特异度、准确度分别为40.0%、30.6%、33.9%。两种联合检测结果的敏感度、特异度、准确度分别为100.0%、33.3%、57.1%,50.0%、94.4%、78.6%。ROC分析显示AUC分别为0.958(P<0.001;95%CI,0.904~1.000)、0.353(P>0.05;95%CI,0.199~0.506)、0.667(P<0.05;95%CI,0.528~0.806)及0.672(P<0.05;95%CI,0.514~0.830),18F-FDG PET/CT及两种联合检测方法具有统计学意义。结论:全身18F-FDG PET/CT可作为疑诊PNS患者无创筛查肿瘤的一线检查方法。 相似文献
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北京时间2014年8月3日16时30分,云南省鲁甸县发生了MS 6.5地震,本次地震的发震构造为包谷垴-小河断裂。野外调查发现,王家坡不稳定斜坡上的地表破裂在整个破裂带中比较具有代表性,其地表破裂带整体走向N45°W-N50°W,并且由剪切破裂、张剪切破裂、压剪切破裂、张性破裂以及鼓包等典型地表破裂组成。其中左、右地表破裂边界与发震断层的出露位置一致,由断层错动造成;而部分地表破裂与断层的位置不重合,其成因分为2种,一种是发震断层导致的一些次级地表破裂,另一种是地震引发的滑坡后缘破裂。地表破裂类型和基本组合特征显示出王家坡潜在不稳定斜坡上的地表破裂带具有左旋走滑的性质。 相似文献
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结合夏县中心地震台CIC-200型离子色谱仪实际观测,从仪器输液系统、分离系统、基线、管路等方面详细阐述色谱仪常见故障,逐一分析原因,并给出相应故障排除方法,为同类仪器维护提供参考,并为获得准确观测数据,延长仪器使用寿命,提出日常维护方法及建议。 相似文献
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岩溶山区特殊的地质结构导致崩塌、滑坡等地质灾害时常发生,带来了严重的人员伤亡和经济社会损失。研究岩溶山区崩滑灾害特征,建立相应的变形破坏地质模式,对于岩溶山区崩滑灾害风险防控与治理工程具有重要理论意义与指导价值。文章以典型地质灾害形成演化过程为例,在系统地分析研究区典型崩滑灾害地质背景、影响因素、动力学与运动学特征的基础上,提出了岩溶山区崩滑灾害变形破坏地质模式,得出以下主要结论:(1)影响崩滑成灾基本因素(崩滑灾害体势能、岩溶结构面、岩组结构、斜坡地貌和斜坡结构)、影响因素(水文地质条件、工程活动、地震、降雨)和变形运动特征(运动形式和变形机制)三个方面,据此建立了岩溶山区崩滑灾害地质分类指标体系。(2)结合研究区特征对模型体系里面的每个要素进行系统分析,崩滑灾害的发生是各个要素相互组合、相互作用的结果。(3)总结了研究区内5种典型崩滑地质模式:高势能反倾降雨型高速远程滑坡—碎屑流模型、高势能斜倾视向采矿型高速远程崩滑灾害模型、超高势能横向陡倾地震型高速远程滑坡、高势能采矿型高速崩塌—碎屑流模型、低势能差异风化崩塌模型。为后续开展物理模拟、数值模拟、稳定性计算和变形破坏预测等工作奠定基础。下一步将更加深入全面地建立研究区的崩滑灾害模式,并进行崩滑灾害的危险性分级工作。 相似文献
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随着空间地理信息以及各种新型地图产品在各个领域的广泛应用,人们发现不同时期,应用需求对空间地理信息组织表达的要求是不同的,不同领域和部门对地理信息的组织表达方式也是不同的。但是,目前空间地理信息的共享和互操作、空间地理信息的多尺度分析与表达等,都要求空间地理信息的组织与表达要科学、合理和规范,否则难以满足测绘信息服务化及信息化测绘体系的建设。本文以交通类信息组织表达为例,详尽阐述当前空间地理信息组织表达的现状,分析其原因,并提出了解决这一问题的思路和方法,为今后信息化测绘体系建设、数据库数据组织和地理信息表达,提供理论和方法借鉴。 相似文献
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施工期隧道岩体质量动态分级,是评价隧道工作面围岩质量最直接的方法,也是预防隧道施工地质灾害,决定施工开挖工法与支护措施的重要依据。由于传统的Q值法和国标BQ岩体质量分级评价方法需要进行现场和室内试验及分析,岩体质量评价时间滞后,常常降低施工效率,或错过预防突发性施工地质灾害的窗口时间,快速准确地对隧道工作面进行岩体质量分级,成为施工期公路隧道岩体质量动态分级需要解决的重要问题。人工智能算法为解决隧道岩体质量实时快速准确评价提供了方法和手段。以北京冬奥会延庆—崇礼高速公路为例,提出了工作面采用隧道掌子面图片人工智能岩体结构参数辨识,建立7个指标参数体系,采用KNN智能算法对隧道岩体质量进行评价,选取8条隧道40个工作面150个样本进行训练学习,另外选取50个样本进行岩体质量评价校验,与BQ岩体质量评价结果相比,准确率达到了90%,得出如下结论:(1)公路隧道岩体质量智能动态分级KNN方法—一种利用人工智能技术快速高效进行岩体质量动态分级的方法,能够在现场实时获得岩体质量评价结果;(2)KNN分级方法中选用了7个判定指标,综合考虑了隧道围岩体的赋存环境、岩体构造、地质结构等特性,并体现了这些指标在实际工程评判中的可操作性和适用性;(3)KNN分级方法误判率很低,在判别分类中排除了评分时人为因素的干扰,具有较强的判别能力,为TBM围岩实时分级做方法储备。 相似文献
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