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Investigation of Ion Channel Mechanism of Regulatory - Volume - Decrease
【摘要】 研究背景 细胞在新陈代谢和完成各种生理功能过程中,不断面临着细胞内外渗透活性分子在细胞内外的流动,从而不断产生细胞内外渗 透压的变化,使细胞处于不断变化的渗透梯度中。由于细胞对水的自由通透性,水分会依据渗透梯度通过渗透或水通道流入或流出细胞,从而产生 细胞容积的变化。可见既使在正常生理条件下,细胞的容积也处于不断的变化中,与此相适应,许多细胞进化了自身的细胞容积调节功能,即当细 胞受到非等渗刺激而产生容积增大或缩小时,细胞自身会通过调节机制使变化了的细胞容积向正常体积恢复。细胞的容积调节功能在细胞的免疫应 答、细胞的迁移、细胞的增殖与分化过程中具有十分重要的意义。 细胞的容积调节功能主要包括两种:一种为调节性细胞容积增大(regulatory vol ume increase,RVI),指当细胞受到高渗透压的刺激而皱缩后,细胞能够调节性的使已经皱缩的细胞体积向正常体积恢复;...
متن کامل[Progress of treatment for bladder cancer].
长期接触芳香胺类物质 ,如染料 、皮革 、橡胶和 油漆等 ,会增加膀胱癌的发病率 2 ] 。 烟草含邻甲苯 胺 、2萘胺和 4氨基联苯芳香胺化合物 ,故吸烟者患 上膀胱癌的机会比非吸烟者高 [ 3 ~ 5 ] 。 人体内色氨酸 的异常代谢可产生一些代谢产物 ,经过肝脏代谢后 排入膀胱 ,具有致癌作用 6 ] 。 血吸虫病患者膀胱癌 的发病率亦较一般人高 [ 7 ] 。 膀胱黏膜局部长期遭受 刺激 ,如长期慢性感染 、膀胱结石及尿路梗阻 ,可能 是诱发癌变的因素 8 ] 。 流行病学研究显示 ,膀胱癌 患者直系亲属有较高的患病风险 [ 9 ] 。 此外 ,已知膀 胱癌存在许多致癌基因或抑癌基因突变 ,如致癌基 因 ras 、HER2/neu 、cmyc 的激活和抑癌基因 p53 或 RB1 的缺失会干扰正常细胞增生 1 0 ~ 1 2 ] ; FGFR3 基因则使生长因子过度活...
متن کامل[New broncoscope techniques for the early diagnosis of central lung cancer.].
CT仿真支气管内窥镜是一种气道三维(3D)成像新 技术,其方法是用薄层螺旋CT扫描数据重建成模拟气 道影像,CTVB能连续观察管腔内表面,将观察点置于气 管、支气管内,任意在管腔内探查和漫游,并能深入到 较大的亚段支气管内,能观察到酷似支气管镜所见的影 像。所示图像直观而生动,可进入5-7级支气管,可通 过重度狭窄对远端支气管进行观察,这种非侵入性的成 像技术己成为评价气道病变的新方法,可充分显示累及 气道的两类病变:一类为发生于气道腔内的病变,另一 类为气道周围病变对气管造成压迫与浸润改变。 中央型肺癌CTVB的表现有两种,第1种表现为狭 窄,包括肿瘤向管腔内突出呈息肉状或结节状、肿瘤沿 管腔浸润性生长引起管腔向心性狭窄、管腔外肿瘤或淋 巴结肿大压迫支气管导致管腔偏心狭窄、变形或移位; 第2种表现为闭塞,肿瘤向腔内生长致管腔完全闭塞。 CTVB的优点是:1为非侵入性检查、安全、患者...
متن کامل[Evaluation of clinical therapeutic effect for traditional Chinese medicine].
传统中医药临床疗效评价的重要性在于 : ( 1) 科 学传承中医药优秀的临床实践经验 ,以代代相传 , 更 好地为病人服务 ; ( 2) 探索和建立符合中医药特点的 评价参照系 , 以更加贴切地反映中医药学术特色 ; (3 )对虚假和不实事求是的评价以及评价不当者予 以纠正。 评价医药疗效应强调四性 ( 4R ) : ( 1 ) 合理性 ( ra tionality ) :其理论思维、病证结合的评估标准以 及统计学要求合理 ; ( 2) 重复性 ( replication ) :其疗效 结论主客观误差小 , 经得起他人重复 ; ( 3 ) 随机性 ( randomization) :设计/ 观察/ 验证及后续都能体现 ; (4 )代表性 ( represen tativeness ) : 基本可以反映当代 实际医疗水平。 评价疗效的标准要求 : ( 1) 应采用合理的国际及 国内统一...
متن کاملAn Improved Neural Segmentation Method Based on U-NET
摘要:局部麻醉技术作为现代社会最为常见的麻醉技 术,具有安全性高,副作用小等优势。通过分析超声 图像,分割图像中的神经区域,有助于提升局部麻醉 手术的成功率。卷积神经网络作为目前最为高效的图 像处理方法之一,具有准确性高,预处理少等优势。 通过卷积神经网络来对超声图像中的神经区域进行分 割,速度更快,准确性更高。目前已有的图像分割网 络结构主要有U-NET[1],SegNet[2]。U-NET网络训练 时间短,训练参数较少,但深度略有不足。SegNet 网 络层次较深,训练时间过长,但对训练样本需求较多 由于医学样本数量有限,会对模型训练产生一定影响。 本文我们将采用一种改进后的 U-NET 网络结构来对超 声图像中的神经区域进行分割,改进后的 U-NET 网络 结构加入的残差网络(residual network)[3],并对每一层 结果进行规范化(batch normalizat...
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ژورنال
عنوان ژورنال: Chinese Science Bulletin
سال: 1988
ISSN: 0023-074X
DOI: 10.1360/csb1988-33-3-200