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        華西醫學期刊出版社
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        找到 關鍵詞 包含"HAP" 3條結果
        • HAP 涂層鎳鈦記憶合金的組織相容性

          目的 評價HAP 涂層鎳鈦記憶合金的組織相容性,為其在骨缺損修復的臨床應用提供理論依據。 方 法 取24 只青紫蘭兔,體重2.0 ~ 2.5 kg,隨機分為實驗組和對照組,每組12 只。行左側股外側切口,分離顯露股骨后,選取股骨下1/3 處手術鉆孔作為種植區,實驗組植入HAP 涂層鎳鈦記憶合金,對照組不植入材料。大腿后外側肌肉覆蓋缺損區。分別于術后7、14、28、56 d 每組各處死3 只動物,取材行大體觀察、組織學觀察、BMP-2 免疫組織化學染色觀察及圖像灰度值分析,組織學觀察結果按照中華人民共和國國家標準GB/T16886.6-1997 從炎癥、纖維組織囊壁形成、材料降解及周邊組織反應4 個方面進行組織學評價。 結果 所有兔均存活至取材,兩組植入物完全包埋于骨組織內部,無松動,無明顯骨吸收現象。材料植入后7 d,兩組炎性細胞浸潤和纖維增生最明顯,纖維組織囊壁形成,植入材料呈大片狀被囊壁包裹;術后56 d,實驗組部分標本囊壁結締組織增生反應仍較明顯,劣于對照組,但分級符合GB/T16886.6-1997 體內植入標準。免疫組織化學染色示內源性BMP-2 定位于多能MSCs、成骨細胞的胞質內;兩組圖像分析結果顯示,BMP-2隨骨缺損的修復過程呈階段性分泌,兩組BMP-2 在術后14 d 時表達最高,以后逐漸降低。BMP-2 在各時間點染色灰度值比較差異均無統計學意義(P gt; 0.05)。 結論 HAP 涂層鎳鈦記憶合金作為生物醫學材料具有良好的骨組織相容性。

          發表時間:2016-09-01 09:05 導出 下載 收藏 掃碼
        • 雙層殼聚糖與HAP 復合支架的初步研究

          目的 探討雙層殼聚糖(chitosan,CS)/HAP 復合支架作為骨軟骨組織工程支架的可行性,并結合兔自體BMSCs 修復骨軟骨缺損。 方法 采用凍干法和燒結法制作雙層CS/HAP 復合支架,檢測其理化特性。取日本大耳白兔骨髓4 ~ 6 mL,全骨髓培養法分離純化BMSCs,并鑒定。調整第2 代BMSCs 細胞密度為2 × 107 個/mL,應用纖維蛋白膠種植技術,接種至雙層CS/ HAP 復合支架,體外構建細胞- 支架復合物。取36 只日本大耳白兔,于右側膝關節股骨下端外側髁負重區,作一直徑4 mm、深3 mm 的圓柱形缺損,制備兔膝關節骨軟骨缺損模型。根據缺損區植入物的不同,分為A、B、C 3 組(n=12)。A 組:植入細胞- 支架復合物;B 組:植入雙層CS/HAP 復合支架;C 組:不植入任何材料,作為空白對照組。術后6、12 周取材,行大體及組織學觀察,采用改良Wakitani 法評分。 結果 雙層CS/HAP 支架CS 層孔隙率為76.00% ± 5.01%,孔徑為200 ~ 400 μm,平均300 μm,孔洞相通;HAP 層孔隙率為72.00% ± 4.23%,孔徑為200 ~ 500 μm,平均350 μm,孔洞相通,結合部結合好。全骨髓法培養BMSCs,第7 天可見集落形成,14 d 傳代;免疫組織化學檢測示CD44(+)和CD45(—)。大體觀察和組織學檢測顯示,A 組基本修復軟骨缺損,骨缺損修復不良,有骨小梁長入;B、C 組骨、軟骨缺損修復不良,組織學檢測以纖維組織或無新生組織形成,軟骨及骨缺損均明顯存在。術后6、12 周,A 組改良Wakitani 評分分別為(5.17 ± 1.17)分和(3.20 ± 0.75)分,均優于B、C 組,差異有統計學意義(P lt; 0.05)。 結論 雙層CS/ HAP 復合支架可作為骨軟骨組織工程支架,復合BMSCs 可修復兔關節軟骨與骨缺損,重建關節解剖結構

          發表時間:2016-09-01 09:19 導出 下載 收藏 掃碼
        • 基于機器學習的瓣膜病心房顫動患者心臟血栓形成預測和特征分析

          目的評估機器學習算法在心臟瓣膜病心房顫動患者心臟血栓形成的預測和表征中的應用。方法本研究從四川大學華西醫院及其分院收集2016—2021年心臟瓣膜病伴心房顫動患者的臨床數據,從2 515例接受瓣膜手術的患者中篩選出886例瓣膜病伴心房顫動患者納入研究,其中男545例(61.5%)、女341例(38.5%),平均年齡(55.62±9.26)歲,192例患者術中證實有心臟血栓形成。采用5種監督機器學習算法來預測患者的血栓形成。基于患者的臨床數據(特征篩選后的33個特征),采用10折嵌套交叉驗證方法,通過曲線下面積、F1分數以及馬修斯相關系數等評價指標對模型的預測效果進行評價。最后,使用SHAP解釋方法來解釋模型,并以患者為例分析模型的特征。結果隨機森林模型各項綜合評估指標最佳,受試者工作特征曲線下面積為0.748±0.043,準確率79.2%。對模型的解釋和分析表明,每搏輸出量、二尖瓣E波峰值流速和三尖瓣壓力梯度等是影響預測的重要因素。結論隨機森林模型實現了最好的預測性能,有望被臨床醫生用作一種輔助決策工具,用于篩查患有瓣膜病心房顫動的高栓塞風險患者。

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