目的 设计开发一套基于工业物联网技术的资产盘点管理系统，实现医院资产快速盘点及资产档案信息完善。方法 以Eclipse 2023软件作为开发工具，采用Java语言设计，采用B/S架构，以MySQL数据库作为后台管理软件设计系统，核心功能模块包括登录管理、用户管理、主数据管理、盘点管理、数据处理等。结果 黑匣测试，系统性能通过率为100%；应用前后，盘点平均时间由120小时缩短到16小时，样本 t 检验结果显示存在显著差异（p < 0.001）；盘点平均准确率由 85%提高至 98%，存在显著差异（p < 0.01）。结论 该研究不仅解决了医院资产管理 “账实不符” 的核心痛点，更通过标准化主数据体系与物联网技术的深度融合，为资产精细化运营管理提供了数字化工具，在助力医疗机构资源优化配置、盘活国有资产、推动医院数字化转型具有重要意义。

枕头作为睡眠健康的核心载体，其设计对颈椎生物力学平衡与睡眠质量具有直接影响。由于传统标准化枕头因其形态和材料固定，难以满足个体差异化需求，定制枕应运而生，利用个性化设计优化用户的睡眠体验。但当前研究仍存在生物力学机制解析不足、高精度建模普适性受限、智能材料成本较高等挑战。本文通过梳理定制枕技术的研究进展，围绕技术发展、应用场景以及未来挑战等方面展开讨论，解释了如何通过量化人体头颈部解剖学特征以及应力情况定制个性化的、符合用户需求的枕头以改善睡眠质量与健康管理效能。未来希望能够推动定制枕从静态适配向实时智能调控升级，以期为个性化睡眠健康管理提供更高效、可普及的方案。

目的 构建并验证一种基于胸部X线图像的深度学习模型，实现经外周置入中心静脉导管（PICC）及其尖端位置的自动识别，提升导管评估的准确性与效率。方法 回顾性收集2023年浙江省肿瘤医院1040例PICC胸片（训练集800例，验证集240例），另选取台州市肿瘤医院236例作为外部测试集。由多名医师标注测试集，以专科医师判读为参考标准。模型采用改进U-Net结构，融合多尺度特征与注意力机制，实现导管分割、椎体识别与尖端定位。统计模型推理时间与识别准确率，并比较与人工判读结果的一致性。结果 在测试集中，模型预测结果与参考标准在准确率及评分方面无统计学差异（P > 0.05），且一致性较好（ICC = 0.907）。当误差范围分别设定为 ±1.5、±1.0 和 ±0.5 个胸椎节段时，模型的导管尖端识别准确率分别为 97.4%、95.1% 和 77.1%，此外模型平均推理时间为（3.48±0.62）秒。结论 该模型可实现PICC导管及尖端的自动识别，准确率高、效率好，与人工判读一致性佳，具备良好的临床辅助应用价值。

前交叉韧带（ACL）损伤是常见的膝关节运动损伤，发病率逐年上升，严重影响患者运动功能与生活质量。其传统康复模式存在患者时间成本高、依从性差、医生难以及时监督调整方案等局限。由于数字健康技术具备智能化、实时监测等特性，为ACL损伤康复提供新方向。本文综述智能可穿戴、人工智能等多种数字健康技术在ACL患者中的应用形式、方法及效果，剖析技术标准不统一、患者接受度低等现存问题，并提出优化技术规范、推动多中心研究等发展策略，旨在为数字健康技术在 ACL 损伤康复领域的应用与发展提供参考，助力提升康复质量与医疗资源利用效率。

目的 旨在识别Stanford A型主动脉夹层(TAAD)术后死亡的危险因素，并构建一个基于Nomogram的预测模型，以帮助临床医生在术前和术后早期识别高危患者，优化治疗方案，降低术后死亡率。方法 选取2019年1月1日至2024年7月31日江苏省心血管外科多中心收治的1521例接受TAAD手术治疗的患者临床资料为研究对象，根据患者术后结局分为生存组（1406例）和死亡组（115例），采用拉索回归、递归特征消除以及特征过滤法进行特征选择，并通过Logistic单因素和多因素回归分析筛选术后死亡独立危险因素，利用筛选出的独立预测因素构建TAAD患者术后死亡风险的Nomogram预测模型，并通过校正曲线、ROC曲线、PR曲线以及SHAP值分析法评价Nomogram的效能。结果 经特征选择、危险因素分析，患者年龄[OR=1.05,95%CI(1.02~1.08),P<0.01]、住院时间[OR=0.92,95%CI(0.88~0.95),P<0.01]、首次ICU时间[OR=1.11,95%CI(1.01~1.21),P<0.05]、中心机构[OR=0.75,95%CI(0.62~0.92),P<0.05]、机械通气>24小时[OR=3.38,95%CI(1.48~7.73),P<0.01]、和急性肾损伤[OR=7.99,95%CI(2.85~22.3),P<0.01]是TAAD患者手术死亡的独立危险因素。使用R软件rms包利用Cox方法建立TAAD术后生存状况的Nomogram可视化预测模型，模型C-index为0.78 [95%CI (0.73-0.809), P<0.01]，预测能力良好，Nomogram模型的ROC曲线、PR曲线以及校准曲线分析表明，模型AUC值为0.90、AP值为0.89，校准度为0.89，提示模型预测生存状况的性能良好。结论 本研究通过构建Nomogram预测模型有效评估TAAD术后死亡风险，为临床医生提供了能帮助其在术前和术后早期识别高危患者的简便、直观的工具，从而优化个体治疗方案、降低术后死亡率，进一步提升临床诊治效果。

目的 研究分析电动吻合器获证信息（如产品注册证和产品使用说明书）对临床安全有效使用提示提醒的充分性、完整性和准确性。方法 检索国内外医疗器械监管官网、国家不良事件监测系统，开展国内电动吻合器注册人问卷，规整多源数据，识别获证信息中潜在风险种类，分析研究风险因素并提出防控措施。结果 获证信息（适用范围、禁忌、注意事项、可能并发症或不良事件等）存在临床提示不充分、不完整、不准确风险。主因是注册人对国内外法规、风险管理、临床评价、说明书标签管理、设计开发过程及质量体系理解不足，尤其在上市前注册和上市后监测法规方面。风险防控措施包括注册人应落实主体责任，定期完善说明书提示内容，同时需加强对其上市前注册及上市后监测的培训，并强化获证信息中安全性内容的监管、审评与监测。结论 获证信息安全性提示缺陷可能导致临床超范围使用及患者伤害。通过注册人完善说明书与加强监管、审评和监测，可前置风险、减少伤害。

目的 本研究从肿瘤患者的就医体验出发，针对其在放射治疗过程中医患信息不对称的实际痛点，设计一套智能导引系统，优化放射治疗全流程就医逻辑，提升患者放射治疗体验。 方法 智能导引系统基于B/S架构，利用微信小程序作为多终端访问入口，实现患者放射治疗全流程数据管理、智能问答、个性化推荐三大核心功能。 结果 对智能导引系统启用前后患者端体验效能和医护端工作效能进行统计学分析，其中患者端和医护端的数据均采用配对样本t检验方法，。患者端结果显示，体位固定排队时间从42.6±5min降至27.2±4min（t=7.25, p<0.01）；模拟定位排队时间从34.4±5min降至21.5±5min（t=6.93, p<0.01）；复位验证排队时间从38.6±5min降至25.3±3min（t=8.12, p<0.01）；放疗实施排队时间从33.5±5min降至19.8±5min（t=9.04, p<0.01）。医护端结果显示，每日重复性工作时长从3.1±0.8h降至1.7±0.6h（t=4.76, p<0.01）；患者咨询电话量从38.6次/日降至12.4次/日（t=5.32, p<0.01）。 结论 智能导引系统不仅提高了医疗服务效率，还有助于降低医患因沟通不畅而引发矛盾的风险。在提升患者放射治疗体验的同时，也为改善医疗机构内部资源分配，以及促进医患和谐关系做出了有益探索。

目的 评估环境磁场基准测量的一致性，分析医院典型电磁干扰源（彩色多普勒超声诊断仪、计算机断层扫描设备、磁共振成像设备及配电站）对心磁图仪环境磁场的影响，确定最小环境磁场符合点。方法 采用Bland-Altman分析和组内相关系数评估一致性，基于多项式拟合建立距离-场强关系，计算不同干扰源的最小环境磁场符合点（磁场变化量<5000 nT、频谱峰值<0.1 nT、噪声<15 pT）。在三重屏蔽体系（μ金属、主动补偿、环境控制）下测试CT多台运行的叠加效应。结果 磁通门梯度仪测得的环境磁场变化趋势与MCG监测数据具有良好的一致性（ICC>0.75）。彩色多普勒超声诊断仪、计算机断层扫描设备（单台）、磁共振成像设备和配电站的最小环境磁场符合点分别为0.53 m、4.7 m、9.15 m和16.57 m。典型电磁干扰源电磁干扰强度与其功率呈正相关。多台CT同时运行会产生叠加干扰，但三重屏蔽可有效抑制。结论 磁通门梯度仪可作为心磁图仪的有效补充，本研究为MCG检测室选址、设备布局及屏蔽设计提供了关键数据支持，推动MCG从传统屏蔽室走向更广阔的临床场景。

随着医学影像技术的快速发展，CT成像在疾病诊断中扮演着重要角色。然而，传统能量积分探测器CT（EID-CT）由于图像质量和辐射剂量限制，尤其在微小病变和复杂结构检测方面存在局限性。光子计数CT（PCCT）作为一种新兴技术，其核心特性基于半导体材料（如碲化镉CdTe、硅Si等）的光子直接探测与能量分辨能力，有效改善传统CT的不足。本文旨在系统综述PCD-CT技术优势、临床应用进展及未来发展方向，除重点分析其在心血管、神经、胸部、腹部以及骨肌系统成像中的应用效果和优势之外，本文还将探讨PCD-CT面临的技术挑战，如设备成本、数据处理复杂性以及临床普及的限制因素。期望为医学影像和临床工作者提供参考，推动该技术在临床实践中广泛应用。

目的 通过智能化管理系统提升医院不间断电源（Uninterruptible Power Supply，UPS）与磷酸铁锂电池组合的安全性与精细化管理水平。方法 设计一套基于云边端架构的智能化管理系统，通过物联网设备（采集端）实时采集数据并上传至本地监控主机（边端），边端解析并可视化数据后上传至云端，实现设备、人员、风险和运维的集中管理。通过对比系统上线前后的风险预防数量、应急响应效率和经济成本，分析其应用效果。结果 实现了全院44台UPS和26组配套磷酸铁锂电池系统的100%数字化监控。自系统上线以来（研究周期为2年），累计提前预防了76处UPS系统风险，应急响应时间平均2.34 min，现场应急处置时间平均9.53 min。人工巡检投入由3人/天减少至3人/季。此外，通过磷酸铁锂系统在峰段放电、谷段充电的策略，还能通过峰谷电价差，达到节约电费效果。结论 该系统有效提升了UPS与磷酸铁锂电池组合的安全性和管理效率，满足了医院对供电系统高可靠性和高效管理的需求。

目的 本研究分析基于物联网的生命支持类医疗设备共享借调系统的应用效果。方法 在深圳市某医院设备科实施一项创新性的设备管理方案，构建生命支持类医疗设备共享借调系统。研究过程中，选择106台设备为研究对象，其中监护仪55台、有创呼吸机15台、无创呼吸机5台、注射泵20台、除颤仪3台、营养泵6台、ECMO（体外膜肺氧合）1台、心电图机1台，应用前后设备、操作人员不变，设备集中存放。系统应用前为纯手工状态，时间为2022年6月-2023年8月，为对照组；应用后的时间为2023年9月-2024年11月，为观察组，通过数据分析对比了平台应用前后设备的设备借调时间、设备借调差错率、计算与审核人员工作出错率、交接班耗时间、设备终末维护合格台次。结果 设备共享平台和院内集中管理平台的构建显著提升了设备的管理水平。应用系统后，设备借调时间以及交接班耗时明显缩短，借调差错率、计算与审核人员工作出错率明显降低、设备终末维护合格台次明显增多（P＜0.05）。结论 构建基于物联网的生命支持类医疗设备共享借调系统是提升设备管理水平和运营效率的有效途径。应用系统后设备的借调时间明显缩短，调配差错率明显降低；设备借调工作的自动化程度提高，工作出错率降低，提高了工作效率；设备借调工作的交接班流程更加顺畅，减少了不必要的耗时；设备借调工作的规范化程度提高，设备的终末维护工作得到了更好的保障，提高了设备的可靠性和使用寿命。值得推广使用。

目的 探讨在带量采购政策落实背景下，数据智能技术（如大数据分析、机器学习与自动化识别等）在院内耗材管理全流程（包括采购、库存、使用、结算等环节）中的应用路径与实际成效，为医院实现精细化管理提供新思路。方法 在预测采购模块中，运用大数据分析对历史采购数据、临床使用趋势等进行深度挖掘，结合机器学习算法构建预测模型，实现精准采购预测。结果 系统运行后，常规耗材调配时间大幅缩短，由原本的 5 - 10 min降至 1 min以内，效率提升达80-90%；整体耗材管理流程效率提升约 82%，库存周转天数缩短 25%，过期及积压率下降40%，临床端耗材获取及时性显著提升，科室满意度从原先的 78%提高至 93%。结论 基于数据智能技术构建的耗材带量管理系统有效提升了医院在带量采购政策下的运营响应能力和资源配置效率，具备可追溯、高效率、低风险等优点，是实现现代化医院耗材管理转型的关键抓手，具有较强的推广应用前景。

目的 设计并开发一个基于Django框架的在线医学影像标注培训平台，以解决AI+医疗领域标注人员短缺、效率低下及成本高昂的问题。方法 基于Django框架搭建平台后端服务，整合HTML、CSS与JavaScript实现前端交互，通过RESTful API完成数据通信，并采用Token机制保障安全性。考核模块利用Python的shapely库量化评估标注结果（交并比算法），结合JavaScript Canvas API开发多模态标注工具，支持2D/3D影像的框选与多边形标注，并通过动态任务分配算法优化标注流程。临床和影像学生通过在线学习与考核成为标注学员，之后平台自动分配标注任务，反馈给任务发布者及学生所在院校。结果 平台试运行期间（2024年6月-2025年5月），接受培训的学员标注效率较传统培训模式提升23.63%，标注准确率均值达85.5%，高于未受培训组73.5%。放射科专家标准化课程使临床合理率提升54.16%。平台在不同模态数据上的标注一致性（IoU≥0.85）达到88.89%。任务分配算法使高难度任务完成率从68%提升至89%。平台学员标准化考核通过率为90%，为医疗AI企业提供有效标注人员储备。结论 本文基于Django后端开发框架开发的软件平台，在本平台学习不仅可以让标注学员在获取收益提高医学图像知识的同时，切实解决当前需要大量医学标注图像的需求，为依赖于医学数据标注的智能化医疗的公司提供服务。

目的 针对传统医用造影剂温度控制装置存在的响应速度慢、控温精度低、操作不便等问题，开发一种可通过APP控制的医用造影剂温度控制系统，以实现便携控制造影剂温度。方法 该系统基于STM32F103C8T6单片机设计，通过多源传感器融合技术实时监测造影剂温度，结合模糊PID控制算法，实现±0.2℃的高精度恒温控制。软件层面构建了Wi-Fi通信机制，开发了APP实现温度设定、实时监测、异常报警功能。结果 实验结果表明，在环境温度25℃条件下，系统对1000mL造影剂加热到37℃目标温度下平均调节时间在90秒以内，稳态阶段最大温度波动幅度0.139℃，标准差0.014℃，达到医疗级控温标准。结论 本研究成果为CT增强扫描、血管造影等医疗检查提供了可靠的温度保障，有助于提升影像对比度、降低冷刺激引发的血管痉挛风险，具有显著的临床推广价值。

目的 研究高值医用耗材临床使用评价量表的构建与应用，为医疗机构准入进院的高值医用耗材临床使用评价工作提供科学方法。方法 首先基于文献分析和德尔菲法构建了高值医用耗材临床使用评价三级指标池，然后通过层次分析法确定了各级指标权重，依次对各指标量化赋值，最终完成了评价量表的构建。选取某三甲医院进行实例应用与分析。结果 构建的评价量表包含4个一级指标、9个二级指标和24个三级指标，各指标的权重和评分均已确定。实例证明该评价量表具有科学性和实用性。结论 基于评价量表的高值医用耗材临床使用评价具有科学性和实用性，为医疗机构管理者提升高值医用耗材管理水平、提高医疗质量和控制医疗成本提供了科学依据和方法参考。

目的 评估基于离线正电子发射断层扫描（Positron Emission Tomography/Computed Tomography，PET/CT）核素成像的碳离子治疗眼部黑色素瘤的剂量传递准确性，验证其在临床治疗计划中的可靠性。 方法 本研究纳入49例接受碳离子治疗的眼部黑色素瘤患者，在治疗后立即进行离线PET成像，获取β⁺核素活度分布。通过对比PET活度分布与治疗计划系统（TPS）预测的剂量分布，计算剂量分布一致性指数（dose conformity index, DCI）和PET活度分布一致性指数（PET conformity index, PCI）评估三维（3-dimensions, 3D）剂量传输特征。以PCI与DCI的比值（剂量传输指数（dose delivery index, DDI））量化剂量传输的准确性。 结果 剂量分布一致性指数在95%等剂量水平下DCI95%，PCI95%分别为 59.6%±14.7%（P﹤0.01）和58.1%±14.5%（P﹤0.01）; 在90%等剂量水平下DCI90%，PCI90%分别为 43.0%±11.2%（P﹤0.01）和42.0±11.0%（P﹤0.01）。计算剂量传递准确率DDI95%为 (99.5%±8.6%)，DDI90% 为 (97.5%±11.8%)。差异存在统计学意义（（P﹤0.01）。结果显示PET成像显示的核素分布与计划剂量在靶区内具有良好一致性。PET活度可有效反映相对剂量分布。且结果显示治疗后转运至PET扫描室的时间，靶区所在左右眼的不同影响DDI值。 结论 离线PET核素成像可作为碳离子治疗眼部黑色素瘤剂量验证的有效工具，尤其在靶区剂量沉积评估中具有较高准确性。本研究为碳离子治疗的在线剂量监测及剂量与PET活度间的对应关系提供了重要参考。

为了解决传统医院业务系统在数据安全性不足、患者隐私保护薄弱以及跨机构业务协同效率低等问题，研究提出了一种基于分层链-云架构与智能合约的优化机制，用于提升医院数据保护与业务流程优化。优化后的系统整合了区块链与云数据库的优势，通过智能合约实现病历授权、理赔审核等关键业务流程的自动化执行。实验结果表明，优化后的系统访问平均耗时为0.49±0.07s，非法访问检测率达98.67%。病历授权与理赔审核响应时间分别为0.27±0.04s和0.85±0.06s，可追溯性达99.92%（p<0.001）。优化系统在高并发场景下崩溃率控制在4.63%，恢复时间不超过2.28s。研究验证了所提出的优化机制在效率、安全性与可扩展性方面的优势，为新一代医疗信息系统的建设提供了实践参考。

目的 建立一种基于加速器工作负荷的闸流管使用寿命的多元非线性预测模型，通过动态监测工作负荷实现加速器关键部件的寿命预测，为直线加速器的预防性维护提供参考。方法 通过整合和分析2022~2024年三年期间我院4台瓦里安直线加速器的4,485组历史运行数据，构建了自变量为日均能量负载和日均出束时长的闸流管使用寿命的多元非线性预测模型，采用484组加速器真实运行数据对模型进行测试，并选取了拟合优度和平均绝对百分比误差对模型进行评价。结果 模型拟合优度较好（R2=0.913），拟合数据的残差服从正态分布。26.4%的测试数据预测误差低于10%，平均绝对百分比误差为21.9%。结论 基于加速器工作负荷的闸流管使用寿命的多元非线性预测模型可为闸流管故障风险提供可能的量化工具，有助于改善瓦里安直线加速器的预防性维护工作、保障放疗连续性和减少停机损失。

目的 利用深度相机实时提取并模拟患者热塑膜表面标记球的实时运动，辅助放疗过程中体位监测。方法 通过校准模体获取加速器坐标系、深度相机坐标系、DICOM坐标系与TPS坐标系之间的转换关系，从而实现多坐标系统的统一。对深度相机采集的点云数据进行实时拟合，识别标记小球的运动轨迹，并将其转换至统一坐标空间中，与小球在定位CT图像中的坐标进行奇异值分解（SVD）配准分析，进而计算六维位姿误差，最终实现在放射治疗过程中的体位实时监测。本实验通过对假人模体引入预设的人为误差以验证系统的测量精度，将实验所得的计算误差与设定误差进行对比，统计其均值与标准差，并采用配对t检验评估两组数据之间的差异显著性。同时，计算两组误差之间的皮尔逊相关系数，分析其相关性程度，并记录系统运行所需的时间。结果 系统在左右、头脚、腹背方向上的误差分别为（0.199±0.07）、（0.202±0.058）和（0.166±0.045）cm；在偏转、俯仰、翻滚方向上的误差分别为（0.169±0.14）、（0.117±0.095）和（0.242±0.139）°。系统计算的六维误差与实际移动数据相关性高，一次监测所用时间约为0.226s。结论 深度相机能够精准模拟患者热塑膜上的标记小球，并与定位CT中的标记球进行配准，从而实现放疗过程中准确且实时的体位监测，具有一定临床可行性。

目的 调查省内二级以上公立医院医学影像科DR设备在不同类型医院中的分布及使用差异。方法 通过电子问卷对省内二级以上公立医院（西综及专科）医学影像科DR设备进行调查，包括DR设备数量、品牌、是否配备双平板探测器、用途等。利用SPSS 27.0软件，对省内二级以上公立西综及专科医院的基本情况及医学影像科DR设备详情进行差异性分析。结果 共收集140份有效问卷，即涉及省内二级以上公立医院140家，二级以上公立西综比专科医院医学影像科DR设备数量更多、且种类齐全、用途更为广泛，差异有统计学意义（p＜0.05），在品牌方面差异没有统计学意义（p＞0.05），二级以上公立西综、三级公立专科医学影像科DR设备更倾向于进口品牌，二级公立专科医学影像科拥有的DR设备品牌，国产与进口几乎相当；三级公立西综比专科医学影像科更青睐于检查效率高，易用性强的悬吊双板DR设备，差异有统计学意义（p＜0.05）。结论 分析省内二级以上公立西综及专科医学影像科DR设备的配置情况，可全面系统的掌握目前DR设备的现状与需求、明确优势与不足，有助于医院提高医疗服务水平和效率、满足临床需求和患者期望；进一步了解国产DR设备性价比、临床认可度以及市场占有率，为推动国产医学影像设备的研发进步提供参考依据。

目的 口咽腔并非规则空间结构，面对困难气道，如何快速将引导条从门齿递送到声门附近，并能够准确感知其位置，再快速绕过会厌后穿过声门进入气管，仍为难以解决的痛点。使用本文设计的口咽通气道引导及利用磁定位导航技术，旨在减少对软组织损伤的前提下，准确快速完成气管插管操作。方法 本磁定位导航气管插管系统由柔性口咽通气道、柔性磁定位装置、柔性磁引导条和导航磁体组成。首先将柔软材质口咽通气道置入口腔中，调整位置，充分暴露会厌及声门，柔性磁性引导条沿着柔软材质口咽通气道插入，使得引导条在盲插过程中从门齿到声门口不会发生弯折调头，磁定位模块在体外可对柔性磁引导条的尖端位置跟踪监测，当磁性引导条到达声门口区域时，通过外部导航磁体的磁力对磁性引导条尖端磁体进行吸引导航使其发生定向弯曲进入气管，随后顺着磁引导条插入气管插管，撤出磁性引导条，柔软材质口咽通气道可以留在口腔作为牙垫和固定导管使用。通过实验模拟平台，50名非医学背景人员进行盲插气管插管实验各10次，统计学习时间、插管一次成功率与插管所用时间，来评估此系统在插管过程中的优势。结果 在口咽通气道引导及磁定位导航系统的辅助下，在模拟人上进行盲插气管插管一次插管平均成功率达到94%，86%的操作者插管成功率达到90%以上，98%的操作者插管成功率在80%以上，表现出良好的稳定性。插管时间方面，所有操作者均能在37秒内完成插管。在总计的470次插管成功次数中，其中30秒内完成的插管次数占比为89.1%，在25秒内完成的插管次数占比为51.4%。结论 基于口咽通气道引导及磁定位导航技术在气管插管中显示出优势，有望有效提高困难气道气管插管一次成功率，缩短操作时间，且对操作者依赖性低，具有良好的普适性和应用前景，为气管插管智能医疗机器人的研制提供有益启示，值得进一步研究和临床推广应用。

心脏骤停仍是全球公共卫生领域的重大挑战，其高死亡率与致残率的核心机制在于脑组织长期暴露于"无血流"状态及复苏期低灌注引发的缺血-再灌注损伤。实时获取复苏过程中脑氧合参数对改善预后具有关键意义。局部脑氧饱和度作为无创、连续监测脑组织氧合状态的核心指标，通过近红外光谱技术实现床旁动态评估，已广泛应用于重症医学、康复医学及外科领域。在心肺复苏中，局部脑氧饱和度监测可实时反映脑氧供需平衡，为按压质量优化、自主循环恢复预测、脑血流代谢评估、目标体温管理、神经功能预后判断及体外心肺复苏决策提供关键依据，展现出独特的临床应用价值。本文系统综述近年来局部脑氧饱和度监测在心肺复苏领域的技术进展与多场景应用，旨在为优化复苏策略、改善患者预后提供循证参考。

目的 运用层次分析法(Analttic Hierarchy Process，AHP)构建基于不同医疗场景下监护仪附件性能需求的指标体系，以指导临床选择最合适的附件类型。方法 选取我院儿科、内科、外科、麻醉手术科、急诊科、重症医学科6个科室作为研究对象，通过专家访谈和焦点小组讨论法初步建立指标体系，然后采用AHP层次分析法和Likert量表法确定各指标权重，最后通过实验验证附件使用前后科室的使用评价打分。结果 迈瑞原厂血氧探头(A=9.714, A'=5.714)准确性和稳定性均高于小蔡品牌(B3=10, B3'=5)；医务人员对迈瑞原厂血氧探头的便捷性、灵活性和易维护性感受明显优于小蔡品牌(t=3.458、4.614、5.308，P＜0.05)，患者对迈瑞原厂血氧探头的舒适性感受也显著高于小蔡品牌 (t=11.484，P＜0.05)。结合指标体系得出迈瑞原厂血氧探头(综合打分7.867分)相较于小蔡品牌(综合打分6.078分)更适合内科科室使用。 结论 构建基于不同医疗场景特点的监护仪附件性能需求指标体系，为临床科室选择最适合的监护仪附件提供决策依据。

目的 尝试以政策效果对医疗、医保及医药影响为维度，构建疾病诊断相关分组（Diagnosis Related Groups，DRG）电生理耗材集中带量采购评价指标体系，为后续政策制定提供参考依据。方法 通过文献研究和半结构式访谈拟定指标体系初始框架，采用德尔菲法（Delphi）对40名专家进行2轮函询，运用专家直接打分法确定各级指标权重。结果 2轮专家函询问卷的有效回收率分别为88.89%和100.00%，专家权威系数通过熟悉程度和判断系数表示，本次调查中专家权威系数为0.85（Cs = 0.90，Ca = 0.80），表明专家在该领域具有较高的权威性。肯德尔协调系数（Kendall's W）分别为0.2080和0.2350，最终确定DRG电生理耗材集中带量采购评价指标体系包括3个一级指标，7个二级指标，24个三级指标。结论 本研究构建的DRG电生理耗材集中带量采购评价指标体系科学可靠、可操作性强，可为相关决策部门提供参考。

目的 针对传统医用耗材管理中信息追踪低效、监管机制薄弱等问题，构建基于医疗器械唯一标识（UDI）的医疗供应链精益管理模式(SPD)管理平台，以提升耗材管理效率与医疗质量安全。方法 平台通过用户调研明确核心需求，设计以UDI为核心的“院外数据对接-院内UDI物资管理-院内系统集成”整体架构，采用分层技术架构及六大功能模块实现全流程闭环管理；对比20个临床科室平台应用前后指标。结果 平台应用后，临床科室申领、领取、盘库、计费环节周均耗时分别下降49.6%、46.2%、46.3%、48.0%（P<0.001）；高值耗材计费错误率从3.3%降至1.3%（P<0.001），效率与准确性显著提升。结论 该平台通过技术与流程的深度融合，解决了传统管理痛点，为医疗物资管理标准化、数字化转型提供了可复制方案。

目的 以北京市市属医院为例，对大型医用设备国产产品和进口产品采购运维成本及使用数据进行深入分析，为设备论证和国产医用设备良性发展提供参考和建议。方法 调研收集北京市22所市属医院在用CT类、MRI类、X线类设备数据，采用秩和检验从“国产和进口产品采购价格对比”“国产品牌和进口品牌国产化产品采购价格对比”“设备维保价格对比”3个方面分析成本差异性，并对进口产品和国产产品实际使用量和购置比例进行对比，从而分析设备可用性差异。结果 “64排（含）-128排（不含）CT”“1.5T及以下MRI”“1.5T以上MRI”“DSA”“DR”“C型臂”六类设备国产产品采购价格低于进口产品（P＜0.05），降幅在12.97%-50.8%之间；“64排以下CT”“64排（含）-128排（不含）CT”“1.5T及以下MRI”“DR”“C型臂”五类设备中，仅C型臂国产品牌产品和进口品牌国产化产品采购价格无显著性差异（P=0.711），其余品类国产品牌产品采购价格全部低于进口品牌国产化产品（P＜0.05），降幅在19.68%-31.91%之间；“64排（含）-128排（不含）CT”“1.5T及以下MRI”“DR”“C型臂”四类设备中，国产产品和进口产品出保后整机全保维保费率基本持平（P＞0.05）；2020年国产设备购置占比首次超越进口设备，并于近5年持稳定状态；CT和MRI设备国产设备和进口设备平均使用量无明显差异（P=0.260和0.055）。结论 总体而言，国产产品采购价格和维护成本低于进口产品，国产产品可用性和市场接受度不低于进口产品，各医疗机构应加强论证调研，在满足临床使用的前提下降低设备采购和运行成本。

目的 针对多场景下负压隔离舱关键性能变化，本研究提出实际使用条件对负压隔离舱关键性能影响的研究方法，为此类设备实际使用性能评价提供参考。方法 基于实际使用情况及YY 1885-2023《传染病患者运送负压隔离舱》的要求，提出了三种场景下（传染病患者在舱内持续使用便携式制氧机时、在多场景转运的情况下温度变化时、不同的供电方式和供电状态时）隔离舱关键性能的测试方法。利用稳压源、微压差计、风速仪等设备，测试并分析以上场景对传染病患者运送负压隔离舱负压、换气次数、风速及过滤器完整性的影响。结果 传染病患者运送负压隔离舱的关键性能会受到以上三种场景的影响，当触发频率小或流量大时，隔离舱的负压变化-5%~+2.5%，风速变化-3.8%~+2.3%；温度变化对负压隔离舱负压的影响为-34.4%~+12.5%，对风速的影响为-10.7~-1.8%，对换气次数的影响为-9.5%~+4.8%；供电方式及供电状态的变化对负压性能的影响为2Pa~17Pa，对风速的影响为0.03m/s ~0.05m/s，对换气次数的影响为1次/h ~5次/h。结论 本文提出的研究方法是可行的，能够得出有效的试验结果，望为此类设备标准的修订或升版提供一定参考。

目的 针对软组织治疗仪主控板在缺乏电路图纸情况下的故障智能诊断难题，提出一种高效、准确的故障诊断方法。方法 通过采集主控板7个端口共45个引脚的电信号数据，并结合设备面板显示、按键状态、输出波形等征兆信息，构建198维多模态特征集；采用支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）方法进行关键特征筛选，保留最优60个特征以提高模型泛化能力；设计引入自适应惯性权重和混合变异策略的改进麻雀搜索算法（ISSA），对SVM的核参数γ与惩罚因子C进行优化，构建ISSA-SVM故障诊断模型。结果 实验表明，ISSA-SVM模型在分类准确率（97.62%）和精确率（97.68%）等指标上均优于PSO-SVM、GA-SVM及原始SSA-SVM模型；平均收敛代数为34次，运行时间为28.5秒，具有更优的优化效率。模型对7类主控板状态的识别准确率均超过95%，显著提升了故障识别的精度与鲁棒性。结论 本研究所提出的ISSA-SVM故障诊断方法可有效解决无图纸医疗设备主控板的智能诊断问题，具有良好的实用性和推广前景。

为了解决传统电子病案系统并发处理能力不足以及数据访问控制方法存在低效率、安全缺陷的问题。研究采用基于云平台架构设计电子病案系统，并运用基于密文策略的属性基加密算法进行数据访问优化。通过测试系统在不同并发场景下的响应时间和吞吐量。采用基于密文策略的属性基加密算法在不同属性数时的密钥生成时间、加密与解密时长，来评价系统的使用效果。结果显示，该系统在5000并发场景下的响应时间低于1200ms，吞吐量达2700。12K并发时吞吐量最高为3924，且响应时长均低于3000ms。基于密文策略的属性基加密算法在属性数为25时的密钥生成时间仅为1247ms，属性数为20时加密与解密时长仅为824ms、901ms。表明研究设计的基于云平台的电子病案系统以及数据访问优化方法具有较强的可行性与实际应用潜力，有效解决了传统系统的弊端，为电子病案系统的高效、安全运行提供了有力支持，对医疗行业信息化建设具有重要意义。

超声心动图是诊断心血管疾病的核心无创工具，但其动态成像特性导致图像采集标准化困难、分析过程高度依赖操作者经验，这导致了不同医师间的诊断存在显著差异，限制了诊断效率和客观性。近年来，人工智能（Artificial intelligence ，AI）特别是深度学习（Deep learning，DL）技术的突破性进展为优化超声工作流提供了新机遇。本文主要综述了基于DL的AI技术在超声心动图图像分析中的最新研究进展与应用价值，重点探讨AI技术在图像分割、心功能评估及心血管疾病诊断等核心环节的应用，同时，本文也深入剖析了当前面临的挑战，并展望未来发展方向，旨在为临床医师理解AI工具的应用价值提供参考依据，实现更高效、精准的心脏疾病诊断。

目的 探讨结合知识图谱与深度学习的智能质控方法在乳腺钼靶质控中的应用可行性。方法 回顾性分析了6961例乳腺钼靶影像数据，结合资料与经验构建多层知识图谱。邀请10名放射科医师基于知识图谱对数据进行三轮标注，通过模型训练生成智能质控。设置专家审核环节，审核结果作为评估智能质控效果的参考标准。采用加权平均精确率来评估智能质控的应用效果并对智能质控与人工质控在精确率上的差异进行配对样本t检验。结果 乳腺钼靶影像四个体位的智能质控平均AUC值皆≥0.940，其中右侧乳腺头尾位的平均AUC值最高为0.963。审核后四个体位图像智能质控的加权平均精确率均在0.970以上，显著优于人工质控。结论 融合知识图谱与深度学习技术的乳腺钼靶智能质控方法较人工质控更优，可客观有效[] 地评估图像质量，具有良好的临床应用前景。

目的 基于远程光电容积描记术与3D卷积神经网络，构建出一种智能的心率监测方法，通过深度学习与信号处理的协同优化，实现检测精度的显著提升。方法 研究提出将远程光电容积描记术与3D卷积神经网络相结合，并引入奇异谱分析与自适应滤波算法对其进行优化。有效性评估实验选取的指标包括预测值与真实值之间的平方绝对误差、均方根误差、皮尔逊相关系数、一致性评估图、置信区间。结果 通过消融实验发现，研究提出的算法可以有效降低预测值与真实值之间的平均绝对误差与均方根误差，二者最低可以达到0.46bpm和1.92bpm。研究提出的方法置信区间为[-2.5, 2.5]，预测值曲线与真实心率曲线之间贴合度也较高。结论 基于远程光电容积描记术与3D卷积神经网络的生命体征检测方法可以准确预估心率值，在长期生命体征监测中具有显著优势。

为提高输尿管软镜碎石术后泌尿系结石残留风险的预测准确性，减少术后再干预率，研究提出了一种基于优化的极端梯度提升（Extreme Gradient Boosting，XGBoost）的碎石术后结石残留风险预测模型。该模型结合改进的麻雀搜索算法优化XGBoost模型，通过引入Circle混沌映射初始化种群、非线性递减惯性权重及Levy飞行策略，提升超参数搜索质量。研究基于CICIDS 2018数据集及某院真实术后随访数据集开展对比实验。实验结果显示，优化后的XGBoost模型在训练集与测试集上的AUC值均为0.94，分类准确率为92.49%。在正常流量场景下AUC高达0.96，F1分数与召回率均达0.91，显著优于对比模型。结果表明，该模型可稳定预测结石残留风险，为术前风险评估和个性化治疗提供了可靠支持。

目的 针对宫腔镜图像病变检测中存在的计算复杂度高、微小病变（<5mm）召回率低及基层医疗设备部署难三大问题，提出一种轻量级实时检测模型。方法 构建多尺度特征金字塔（Multi-Scale Feature Pyramid, MSFP）架构，通过跨层特征融合增强小病变特征提取；设计深度可分离自注意力（Depthwise Separable Self-Attention, DSSA）模块，将特征关联分解为通道内自关联与逐点卷积，降低参数量；引入动态区域关注（Dynamic Region Attention, DRA）机制，基于病变分布概率矩阵动态调整4×4网格区域的权重，提升定位鲁棒性；结合梯度敏感剪枝与8位整型量化，实现模型高效压缩。结果 在HS-CMU数据集（3385张宫腔镜图像）上，模型AP@0.5达82.1%，参数量仅2.1M，推理速度48 FPS；对<5mm微小病变召回率提升至76.3%，在高斯噪声（σ=0.1）与运动模糊（核=15）干扰下召回率波动率<3.5%，显著优于主流模型。结论 该模型通过MSFP-DSSA-DRA协同设计，实现了精度与效率的平衡，为基层医疗机构提供了一种低成本、高鲁棒性的宫腔镜实时病变定位解决方案，可辅助医生提高疾病检出率，具有重要临床推广价值。

本文对中国与东盟体外诊断试剂的注册申报要求进行了对比研究。自“一带一路”倡议实施以来，中国与东盟国家的经济合作日益紧密，尤其在医疗器械领域。本文通过分析中国与东盟在体外诊断试剂的法规、产品分类、注册申报资料以及注册路径方面的异同，提出了推动两地体外诊断试剂注册合作的建议。研究表明，尽管中国和东盟在监管目标上保持一致，但在实施细节上存在显著差异。加强两地在产品注册标准化和监管互认方面的合作，有助于促进产品的市场准入，提升产品的安全性和有效性，从而推动两地健康产业的发展。

目的 基于临床真实数据研究，系统分析消化内镜设备故障并提出针对性预防维护策略，以期提升设备使用效能、降低维修成本并保障医疗安全。方法 采用回顾性分析，选取某三甲医院消化内镜中心2021年1月至2024年12月期间的183例内镜故障数据，运用卡方检验综合分析故障率、故障现象、成因、部位及维修等级等。结果 消化内镜总体故障率为0.16%，且分布存在显著差异（P＜0.001）；高频故障现象为角度问题（0.11%）、部件磨损/损伤问题（0.11%）；故障原因中损耗老化占比最高（38.96%）；故障高发部位集中于插入部（35.65%）和操作部（33.18%），且部位分布具有统计学差异（P＜0.05）；维修等级以D级（62.30%）占比最高，且维修等级分布存在显著差异（P＜0.001）；消化内镜发生高频故障的使用年限主要集中在1-3年和7-9年。结论 基于真实数据的内镜故障维修数据分析，提出涵盖规范化培训、多级维保体系、高频故障的针对性维护、信息化管理、完善内镜管理制度、延长使用年限的综合优化方案，为降低临床内镜故障率提供理论依据。

目的 高频不可逆电穿孔（High frequency-irreversible electroporation，HF-IRE）是一种新兴、微创、非热消融技术，凭借其靶区精准消融与神经保护优势在神经肿瘤治疗中展现出潜力，但治疗参数尚未标准化。本研究旨在评估HF-IRE消融荷原位脑肿瘤大鼠的安全性及部分有效性，为临床转化提供关键参数依据。方法 建立大鼠原位脑肿瘤模型，采用900/1200/1500 V/cm三梯度电场强度实施HF-IRE治疗。通过核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging ，MRI）动态监测肿瘤体积，结合苏木精 -伊红染色法（Hematoxylin-Eosin staining, H&E）和TUNEL（TdT-mediated dUTP Nick-End Labeling）染色评估脑组织病理损伤及细胞凋亡，系统评估安全性及有效性。结果 电场强度与肿瘤抑制率(82%/95.6%/95.8%)呈正相关，但1500 V/cm组引发显著脑水肿及神经元空泡化等组织学损伤。1200 V/cm组维持95.6%抑瘤率，且仅出现可逆性轻度水肿及散在凋亡小体，神经损伤显著低于高场强组。结论1200 V/cm为HF-IRE治疗脑肿瘤的最佳平衡参数，在保证显著抑瘤效果（>90%）的同时将HF-IRE引起的不良反应和神经损伤风险降至最低。

针对医学装备开关电源故障类型复杂、人工诊断效率低的问题，提出基于改进卷积神经网络（CNN）的智能故障识别方法。采集4类共30,000条时序信号样本，构建多通道数据集。在CNN中引入批归一化、L2正则化、SE注意力机制和AdamW优化器，提升特征提取效率与鲁棒性。以准确率、召回率、F1-score评估性能，并开展噪声扰动与数据缺失实验验证模型稳定性。结果显示，改进CNN在测试集上准确率达99.2%，召回率98.9%，F1-score为99.0%，相比SVM、传统CNN等方法提升2.0%~7.7%。在噪声方差σ²=0.1、数据缺损30%以内，模型准确率仍保持约93%以上。所提方法具备高精度、强鲁棒性与部署可行性，可为智能化设备维护提供技术支撑。

目的构建基于磁共振（MR）水脂分离定量指标的慢性肩袖损伤程度预测模型，旨在为后续肩袖损伤诊治工作提供参考依据。方法回顾性纳入2021年1月-2024年1月于我院行MR检查慢性肩袖损伤患者169例，根据损伤严重程度分为部分撕裂组（123例）及完全撕裂组（46例）；对比撕裂组及严重撕裂组临床特征资料。慢性肩袖损伤程度预测因子多因素分析。MR相关参数用于慢性肩袖损伤程度预测临床效能分析。结果两组间肱骨大结节囊性变最大径、肩峰类型、冈上肌及冈下肌脂肪分数比较差异有统计学意义（P<0.05）。logistic多因素分析结果显示，肱骨大结节囊性变最大径、冈上肌及冈下肌脂肪分数均是慢性肩袖损伤程度独立预测因子（P<0.05）。利用肱骨大结节囊性变最大径、冈上肌脂肪分数、冈下肌脂肪分数构建列线图模型，使用肱骨大结节囊性变最大径、冈上肌脂肪分数、冈下肌脂肪分数、列线图对慢性肩袖损伤程度的情况进行ROC曲线的预测，曲线下面积分别为0.725，0.734，0.729，0.864。结论冈上肌及冈下肌脂肪分数等水脂分离定量指标较传统MR指标用于慢性肩袖损伤程度预测显示出更佳效能；利用以上因素构建的列线图预测模型对于患者的撕裂严重程度预测显示出良好的效能，值得在工作中深入分析。

目的 分析生物材料在康复领域的研究现状和发展趋势。方法 从Web of Science 核心数据库检索数据，运R语言分析工具对发文时间、引用文献、作者、关键词、机构和国家地区等数据可视化。结果 共纳入1965篇文献、9946位作者、5629个关键词和76259篇参考文献。生物材料应用于康复领域的研究呈波动上升趋势，美国和中国处于领先地位。全球的研究主要关注于生物材料、组织工程、骨再生、生物相容性、水凝胶等方向。结论 我国在该领域的研究发展速度较快，未来将会产出更多的成果。本研究运用R语言分析工具从计量学角度分析生物材料在康复领域的研究，为未来该领域发展决策提供信息支撑。