脑电的研究正在不断突破并取得成果，在情绪识别领域，包含脑电信号采集、数据预处理、提取时频特征、构建脑 网络特征和分类识别等步骤。本文综述了脑电特征计算方法的现状，脑电情绪识别的步骤、方法，归纳总结了应用方式并 对今后的发展进行展望。脑电情绪识别的应用展现出巨大的潜力，如心理健康评估、情绪感知计算和人机交互。随着机器 学习和人工智能的进步，以及脑电图信号处理的改进，有望进一步提高基于脑电图的情绪识别的准确性和可靠性。本文对 脑电情绪识别特征计算方法，情绪识别的步骤和临床应用方面的具体事例进行了阐述，并对未来的方向进行了展望，对于 研究人员系统地了解脑电情绪识别具有积极意义。

脑机接口技术（Brain-Computer Interface Technology，BCIT）是一种多学科交叉融合的新型人机交互技术，其在肢 体功能康复、精神状态监测、识别等方面均取得重大研究进展。但当前的脑机接口康复系统仍处于实验应用阶段，在神经 机理、理论技术、硬件设备、交互设计等方面仍存有瓶颈。本文阐述BCIT基本原理及其分类，总结BCIT的国内外现状， 归纳BCIT在康复领域中诊断、治疗、评估3方面的具体应用。将康复、脑机接口、护理进行交叉融合，对BCIT在临床应用 中具有的优势及面临的挑战进行整理和评述，以期促进BCIT的临床应用、实践设计等研究。

医疗机器人技术是开展现代临床治疗与术后康复的有效手段，对现代医疗的快速发展起到了不可替代的推动作用， 目前在工业、军事以及医学等领域得到广泛运用。本文对医疗机器人技术研究的基础及其在临床运用过程中的研究和应用 现状进行综述，并分析医疗机器人在实际应用中的优势、局限性以及未来的发展方向，以期为从事医疗行业或开展相关研 究的人员提供一定的理论依据和参考。

肺部疾病对人类健康和生命安全有重大的影响，肺部出现异常是肺部疾病的直接反应，对肺音的研究在临床诊断中 有重要的意义。随着电子听诊技术的不断发展，现代肺音的特征提取和分类技术也得到进一步研究。目前，肺音分类的研 究是将信号分析和深度学习算法相结合，以提升辅助电子听诊器的实际应用。本文旨在对肺音的概念进行阐述，并分析肺 音分类的发展现状以及肺音分类技术存在的不足，以期对肺音分类技术未来的研究方向和应用发展趋势进行展望。

目的 验证心腔内超声（Intracardiac Echocardiography，ICE）成像系统应用于动物实验的性能及其安全性。方法 用 标准超声体模测试ICE系统的成像深度以及分辨率，再对巴马猪活体进行ICE成像，评估成像视野及分辨率，同时评价导管 通过性、调弯操作性及安全性，并与商业化ICE系统进行对比。结果 自研的ICE成像系统最大探测深度≥60 mm，轴向与侧 向分辨率均≤1.0 mm。活体ICE成像中，两种导管均于数字减影血管造影引导下顺利经股静脉进入右心房，且通过手柄调 整导管头端角度均可显示目标切面。心腔结构清晰可辨，噪声较小，自研ICE系统成像质量与商业化ICE系统接近。操作后 实验猪均健康存活，未见介入相关损伤。结论 自研7.5F ICE导管系统性能稳定、安全，操作便利。

患者发生跌倒或坠床事件会给自身和社会带来沉重负担。近年来，“物联网+医疗”深度融合，迅速发展。物联网 技术被应用于监测和预警患者跌倒事件。本文从患者跌倒物联网监测预警系统的技术设备、分类及应用等方面进行综述， 旨在总结出物联网技术应用于监测和预警患者跌倒坠床事件的相关经验和不足，为后续研究提供参考。

近年来杀菌消毒装置的需求激增，紫外光杀菌作为医疗卫生系统最常用的一种杀菌消毒方式已较为普及，不同发射 紫外光光源装置的研发、光学材料和器件也获得了极大的关注。本文调研了临床用紫外光装备，最终聚焦于发射C波段紫 外线（Ultraviolet C，UVC）光的不同光源发生设备的发展现状及其光生物效应研究的相关进展，对汞蒸气紫外灯、UVCLED 紫外灯、准分子紫外灯、微波等离子体紫外灯以及激光紫外发射器5种可发射UVC光的光源发生设备的构造、发光原 理、优缺点、可发射波长、光生物效应进行了汇总并对其潜在医用前景进行分析。

超声手术刀作为一种广泛应用的高效精准的能量器械，具有同时切割止血、较小热损伤、几乎无烟雾、自净能力强 等优势，但是由于现有超声手术刀结构的约束，其运动自由度少，限制了其应用在机器人操作中的灵活性。经过科研人员在 结构方面的不断优化和改进，在原有刚性超声手术刀的基础上，加入柔性结构，衍生出更加灵活的多自由度柔性超声手术 刀。本文综述了刚性超声手术刀的发展以及柔性超声手术刀现有的设计方案，对于刚性超声刀的研究主要集中在结构的轻 便以及工作性能的提高，对于柔性超声刀的设计分为将微型化的超声换能器放置在手柄端和放置在执行末端两类，分别分 析这2种设计方案的具体结构，并讨论其优势和局限性。最后，对微创外科多自由度柔性超声刀未来的发展趋势提出展望。

目的 提出一种模拟退火-遗传算法优化随机森林（Simulated Annealing Genetic Algorithm Optimized Random Forest Model，SAGA-RF）模型联合多维度特征融合法，为肺癌的诊断提供参考。方法 选取2019年1月1日至2022年4月30日于中国 人民解放军东部战区总医院呼吸内科确诊的原发性肺癌患者477例及同期收治的非肺癌患者477例为研究对象，收集并整理 临床医学、医学影像学、流行病学以及血液检验学特征，使用主成分分析对特征集进行降维处理，并建立SAGA-RF、反向 传播（Back Propagation，BP）神经网络模型、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型以及偏最小二乘判别分析 （Partial Least Squares Discrimination Analysis，PLS-DA）模型对样本集进行训练和测试，比较不同模型的诊断效能。 结果 SAGA-RF模型对样本识别准确度、灵敏度、特异性分别可达91.26%、93.71%以及88.81%；阳性预测值和阴性预测值 分别可达到89.33%、93.38%；曲线下面积（Area Under Curve，AUC）为0.91（95% CI：0.88~0.95）；SAGA-RF模型识别 效果优于BP神经网络模型、SVM模型以及PLS-DA模型。结论 多维度特征融合联合SAGA-RF模型对肺癌诊断准确度、灵敏 度、特异性、阳性预测值、阴性预测值以及AUC值均优于常规识别方法，可为肺癌的诊断提供参考。

目的 阐述面向临床的便携式膝关节康复检测系统的设计过程。方法 系统由支具、信号采集模块以及人机交互模块 组成，根据设计要求确定柔顺性、阻力可变性、量程与精度等特性，设置系统变阻力测量模式以测量膝关节活动度（Range of Motion，ROM）和肌力等关键功能数据，选取4名健康受试者参与系统性能测试实验和计算系统精度。结果 模拟测试 现场结果表明，通常3个周期内动作获取稳定的ROM。系统性能测试结果表明，4名受试者膝关节ROM测量Rmae≤0.6°， Rme<1.5°；Tmae<0.15 Nm，Tme<0.4 Nm；3 d内受试者组内重测信度为0.8988~0.9511。系统ROM量程95°，肌力量程28.4 Nm；系统所用弹簧刚度0.2989 Nm/°，系统包括三级阻力模式，对应量程分别是16.89、24.38、28.40 Nm。结论 本研究提出 的测试方案具备有效的ROM测试效果，便携式膝关节康复检测系统可为患者提供安全、舒适的膝关节术后早期康复所需测 量环境，有效降低下肢与支具间随机绑缚造成的活动度测量误差，满足膝关节术后康复的检测要求，符合临床对康复进展 跟踪和康复方案评估的需求。

目的 基于技术支持视角设计开发医疗设备维修智能管理系统，探索以需求为驱动，以数据为中心的设备维修管理 信息化、智能化解决方案。方法 基于MySQL数据库，完成数据库规范化、标准化设计；后端应用程序编程接口服务使用 Python语言，基于异步网络库Tornado框架进行开发；APP端使用DART语言，基于跨平台的移动应用框架Flutter进行开发， 最终构建一套医疗设备维修管理和技术支持的维修管理系统。结果 系统应用后，故障现场排除率由（78.28%±6.07%） 上升至（88.18%±5.92%），临床服务满意度评分由（85.93±7.27）分提升至（91.97±4.77）分，故障平均修复天数由 （1.47±1.28）d降低至（1.16±0.58）d，且差异均有显著统计学意义（P<0.05）。结论 该系统可以有效为工程师提供技术 支持服务，提高医疗设备维修效率，并为后续实现基于大数据的辅助决策，实现设备维修管理精准化、智能化打下基础。

可穿戴心电设备是一类非侵入式微型医疗监护仪器。随着移动通信、传感技术、微电子材料、人工智能等技术的迅 猛发展，可穿戴心电设备在心血管疾病的监测诊疗、心血管危重症急救、心血管疾病慢病管理、心脏康复等领域展现其独 特优势。本文对近年来可穿戴心电设备在心血管领域的临床应用、最新关键技术进展进行综述，并探讨其局限性、存在的 问题及未来发展趋势，旨在让更多的人了解这一新型医疗设备，最终让广大民众从可穿戴心电设备中受益，可穿戴心电设 备有望推动心血管疾病的诊疗进入“移动智能医疗新时代”。

目的 运用文献计量学的方法分析医药卫生领域数字孪生相关研究的现状和发展趋势。方法 在中国知网、万方、维 普、PubMed和Web of Science数据库检索自建库至2022年10月15日已发表的有关医药卫生领域数字孪生研究的文献，通过 NoteExpress进行查重和筛选，运用VOSviewer进行知识图谱分析。结果 2021年起医药卫生领域有关数字孪生的文献量大幅 增长，Journal of Medical Ethics是发表文献最多的期刊（8篇），Mohammed和Shamanna是发文最多的作者（9篇），荷兰的 马斯特里赫特大学则是发表文献最多的机构（9篇）；研究热点包括数字孪生与机器学习、人工智能等新兴技术的结合， 以及其在个性化医疗等领域的应用。结论 目前数字孪生在医药卫生领域引起了较多的关注，其应用尚且有限，但结合数 据、知识和算法的数字孪生潜力巨大。

目的 基于DeepLab V3+网络框架，构建深度学习计算机视觉模型，实现对上消化道溃疡内镜图片较精确的语义 分割。方法 DeepLab V3+网络框架的编码器首先通过多个并行的、具有不同采样率的空洞卷积层，之后通过一个全局 平均池化层对图像进行特征提取，实现多尺度提取特征；而解码器部分对深度特征层进行4次上采样，与浅层特征层进 行堆叠并调整堆叠层大小，使其和输入图像大小一致，得到模型的预测结果。结果 在内部验证集中，该模型的准确度 （Accuracy，ACC）为0.963，平均交并比（Mean Intersection Over Union，mIoU）为0.927；外部测试集中，该模型的ACC 为 0.958，mIoU为0.915；均优于传统算法U-Net（内部验证集ACC为0.810，mIoU为0.785；外部测试集ACC为0.779，mIoU 为0.732）。结论 DeepLab V3+网络框架在识别病灶方面准确度高，具有较好的临床实践性。

随着人工智能和数字化技术在口腔医学领域的发展，口腔种植机器人有效提高了牙种植手术的精确度，达到了以修 复为导向的治疗目的，获得了长远的治疗效果。相比传统外科数字化种植技术，种植机器人结合了动态导航技术实时反馈 手术信息、及时调整手术规划的优点，开发和运用6自由度机械臂，改变了传统种植的方式，有效避免了手部的震颤，达到 了更加微创、安全和可预测的治疗效果。本文就种植机器人的组成结构、临床操作流程、国内外研究和应用现状及其优缺 点进行综述，以期为种植机器人的临床使用提供参考。

目的 收集糖尿病患者的眼底彩色照片，建立基于深度卷积神经网络的计算机视觉模型，探讨其在糖尿病视网膜病 变（Diabetic Retinopathy，DR）转诊中的应用。方法 收集苏州地区糖尿病患者眼底照片，其中训练集（n=350）和内部验 证集（n=100）照片来自苏州大学理想眼科医院，测试集来自苏州市立医院（n=200）。对眼底照片进行分类，分为DR无 需转诊组和需转诊组。基于测试集表现评价模型分类能力，并与两名眼科医生进行比较。此外，采用Grad-CAM技术对计 算机视觉模型进行可视化解释。结果 EfficientNet模型在各模型中表现最佳，且优于低年资眼科医生[准确度（Accuracy， ACC）为0.840，敏感度（Sensitivity，SE）为0.793，特异性（Specificity，SP）为0.859]，但略低于高年资医生（ACC 为 0.925，SE为0.862，SP为0.951）。在EfficientNet模型的辅助下，低年资医生的ACC 升至0.915，SE为0.828，SP为0.951。同 样，高年资医生的ACC 达到0.965，SE为0.931，SP为0.979。结论 基于深度卷积神经网络的计算机视觉模型在DR转诊二分 类任务中表现较好，优于低年资眼科医生。该模型可辅助眼科医生诊断，提高准确度。

目的 设计一个可移动医疗设备高效管理与临床科室共享调配相结合的医疗设备共享管理平台，实现可移动医疗设 备使用的全过程管理。方法 基于C/S架构，利用物联网技术优化整合现有医疗设备大数据资源，结合医院需求，构建可 移动医疗设备共享调配系统，实现医疗设备共享管理、预约借用、统计分析等核心功能。通过比较系统上线前后呼吸机 调配次数、平均调配时间、呼吸机使用率、单台呼吸机日均收入4个指标，分析系统应用效果。结果 系统上线后，呼吸 机调配次数明显增加、平均调配时间明显降低，呼吸机使用率、单台呼吸机日均收入明显升高，且差异均有统计学意义 （P﹤0.05），表明系统对提高呼吸机调配效率与使用效率有促进作用。结论 可移动医疗设备共享调配系统优化了医院设备 管理流程，实现了医疗资源的统一调配，有效满足临床紧急抢救时医疗设备调配使用的相关需求，提高了医疗设备周转率 以及设备管理人员的工作效率，有助于医院节约人员成本、降低采购费用，为医院管理者制定相关决策提供数据支撑。

目的 通过构建SPD供应链管理模式下医用耗材精细化管理模式，并在某三级公立医院予以实践应用，探讨其应 用实践与具体成效。方法 基于SPD模式的构建，从单台手术耗材消耗量、中心库盘点时间、临床科室耗材领用与盘点时 间、高值耗材计费异常情况等方面分析模式应用前后的效果。结果 某三级公立医院应用SPD模式后，单台手术耗材消耗 均值从（13520.83±1182.14）元下降至（12328.91±1366.50）元，单台手术成本降低，且结果具有统计学意义（t=5.661， P=0.030）；中心库盘点时间大大减少，临床科室耗材库存周转天数从平均10天/次下降至2天/次，耗材领用与盘点用时减 少，工作效率得到提升（P＜0.05）；应用SPD模式后，高值耗材计费异常情况得到显著改善（P＜0.001）。结论 SPD模式 是一种契合科技、医改政策以及医院高质量发展的高效管理模式，可有效提升公立医院医用耗材精细化管理水平。

目的 运用信息化手段，实现门诊国家医保结算，优化医保患者门诊流程，提高患者就医满意度。方法 前端使用 SunnyUI框架开发Winform应用程序，后端采用Spring MVC技术基于Java实现MVC设计模式与医院信息系统全面集成， 采用前后端分离的方法开发支持国家医保的门诊医保结算系统。结果 通过门诊国家医保结算系统的应用，患者等候时间 由（181±3）s下降至（89±2）s，医保结算完成时间从（119±2）s降低至（59±1）s，差错率由（1.31%±0.02%）降低至 0，且差异均有统计学意义（P＜0.05）。患者满意度明显提高，就诊效率显著提升。结论 门诊医保结算系统的实施，实现 了患者本地结算、省内异地结算、跨省异地结算，优化了整个医保结算流程，提高了患者满意度，提升了医院的服务水平。

目的 基于机器学习方法中的随机森林和决策树模型，实现在医疗与健康应用场景下的恶意流量检测。方法 以CICIDS2017 样本集作为模型的训练集与验证集，对将该样本集通过Python预处理后的共1708979条数据进行模型训练。预处理 后的样本集中训练集占比80%（1367183条），验证集占比20%（341795条），在sklearn中进行随机森林和决策树模型参 数调整训练，再将在医疗与健康应用场景下捕获到的500条网络流量作为测试集进行模型泛化能力评估。结果 由决 策树和随机森林混淆矩阵图可知，决策树模型对于慢速拒绝服务攻击以及跨站脚本攻击的预测准确率为95%，尤其是决策 树模型对慢速拒绝服务攻击进行预测时，会将其与跨站脚本攻击混淆。随机森林模型对于慢速拒绝服务攻击预测准确率为 99%，能够正确预测大多数慢速拒绝服务攻击。随机森林模型在医疗与健康应用场景下整体表现良好。结论 两种模型对于 在医疗与健康应用场景下的恶意流量检测准确率效果较好，但传统的决策树模型准确率低于随机森林模型。随机森林模型 更适合在医疗健康场景下的恶意流量检测，可为医疗健康应用场景中的网络安全研究提供参考。

临床工程作为发展迅速的交叉学科，支持着现代医疗的变革与发展。我国的临床工程经历了从无到有、从少到多的 发展历程，在当前新形势下，我国的临床工程进入产业创新、多元化融合的蓬勃发展阶段，临床工程行业在数字医疗、人 工智能、手术机器人系统、高端放疗设备、智能硬件、应急高端医疗设备等各领域还将呈现新的发展趋势。本文回顾我国 临床工程发展的各阶段历程与新进展，肯定了各阶段取得的成绩，也分析出仍需解决的问题，归纳总结了临床工程在多个 高科技领域将会面临的新机遇与挑战，并针对当前国内临床工程面临的问题提出相应的解决对策。

目的 采用可穿戴式惯性传感器采集的运动数据进行帕金森病（Parkinson’s Disease，PD）患者运动症状自动评分系 统的研究，以提高疾病诊断的准确性和便捷性。方法 选取2020年5月至2021年12月在江苏省老年病医院神经内科就诊的 PD患者作为研究对象。根据临床需求设计传感器采集数据的范式动作，并与统一帕金森病评分量表（Unified Parkinson’s Disease Rating Scale，UPDRS）运动评分项目建立对应关系。基于SQLite数据库，开发自动导出、自动管理的患者信息、 评分与运动信号管理工具，获取平稳动作和重复性动作的特征性运动参数，探索基于支持向量机（Support Vector Machine， SVM）的自动评分模型，最终建立基于粒子群优化算法超参数优化的SVM自动评分模型。结果 使用分段参数序列组合作为 输入，震颤最优准确度为0.90，平衡性最优准确度为0.87，上肢灵活性、下肢灵活性准确度分别可以达到0.83和0.81。直接 使用主成分分析方法降维方法，步态最优准确度为0.78。结论 基于可穿戴式惯性传感器的PD运动功能自动量化系统与临床 运动症状评估量表有较好的相关性，为临床工作带来便捷的同时，在一定程度上提

远程心电监测技术因具有智能、实时监测等特点，已被广泛应用于冠心病患者中。本文通过总结国内外远程心电监 测的发展状况，从院前诊断、院外监测和随访中的临床应用3个方面归纳远程心电监测技术在冠心病患者中的应用与进展， 以期为临床医护人员在冠心病患者中开展远程心电监测提供参考。

目的 基于深度学习算法构建内镜肠道准备评分的计算机视觉模型。方法 收集苏州大学附属第一医院消化内镜中 心（600张）及HyperKvasir数据库（1794张）的内镜图片共2394张，根据Boston肠道准备量表完成肠道清洁度评分 （0~3分，四分类），按 6∶2∶2 随机分为训练集（1439张）、验证集（478张）和测试集（477张）。选取3种深度学习 网络（DenseNet169、DenseNet121、EfficientNet B3），利用迁移学习方式训练肠道准备分类模型，并采用测试集的混淆 矩阵等指标评价模型分类能力，与高、低年资医师的分类能力进行对比。结果 成功构建3个基于深度学习的肠道准备分 类模型。各模型的分类准确度均较高，平均分类准确度为0.897，近似于低年资内镜医师（0.914），低于高年资内镜医师 （0.941）的分类表现。其中，DenseNet169模型表现最好，分类准确度（0.914）及平均精确度（0.892）均为最高。此外， 采用梯度加权分类激活映射算法，用热力图形式对模型的分类推理进行可视化呈现。结论 运用深度学习算法构建的内镜肠 道准备分类模型具有可行性，可通过多中心研究扩大样本来源进一步提高模型的分类及泛化能力。

情绪是人对客观外界事物的态度的主观体验和相应的行为反应，反映的是主体需要和客观外界事物间的关系。脑电 图与大脑活动密切相关，因此可以通过脑电图信号判断受试者的情绪变化。与此同时，利用传统机器学习及深度学习算法进 行情绪识别的研究也在蓬勃发展。本文介绍了情绪识别研究中的情绪模型、数据集以及近年来常见的机器学习和深度学习算 法，对近些年的情绪识别研究进行总结，有助于初学者快速了解这一领域，并有望为后续研究提供参考。

睡眠呼吸暂停低通气综合征（Sleep Apnea Hypopnea Syndrome，SAHS）是一种发病率高却鲜为人知的功能失调性疾 病，包括中枢型呼吸睡眠暂停综合征和阻塞型呼吸睡眠暂停低通气综合征。目前越来越多的专家学者尝试从不同角度进行 SAHS的检测研究，提出多种睡眠呼吸暂停检测算法，并通过算法简化多导睡眠监测（Polysomnography，PSG）的复杂程 度，研究出多种新型SAHS监护设备，减少对耗时的传统PSG的需要。本文综述了SAHS检测方法，阐明不同的监护装置应 用于SAHS检测的优势和局限性，分析了软件算法在睡眠呼吸暂停检测中的应用现状，并对其未来的研究发展提出展望。

目的 开发基于深度卷积神经网络的肺结核病灶检测模型，并评估其在肺结核大规模人群筛查及临床检测中的应用 价值。方法 回顾性收集2019年3月至2020年7月于喀什地区第一人民医院影像中心就诊的1217例患者的影像数据，随机分 为3个数据集，以7∶2∶1的比例在改进的RetinaNet肺结核病灶检测模型上进行训练、验证和测试，并收集两个肺结核公开 数据集数据共800例，用于模型的外部验证。检测模型通过构造针对小病灶敏感的损失函数，引入注意力机制和多尺度特 征提取等技巧，优化对微小病灶和隐匿性病灶的检出率。结果 改进的RetinaNet模型仅在测试集的曲线下面积（Area Under the Cure，AUC）略低于原始RetinaNet模型，其他数据集的AUC和准确度均高于原始RetinaNet模型。同时改进的RetinaNet 模型在外部中心的公开数据集进行模型评价时，诊断性能较测试集和验证集表现更好（AUC为0.879，准确度为0.847）。 放射科医生在人工智能（Artificial Intelligence，AI）系统辅助下对肺结核病进行诊断时的灵敏度、特异性、准确度较无AI 系统辅助的诊断水平均有明显提升。在有AI系统辅助下放射科医生对于病例的影像数据进行阅片时间显著短于无AI系统辅 助时（P<0.001）。结论 深度学习能用于快速检测和定位胸片中的肺结核病灶，并给出相应的置信指数和病灶位置信息， 可大批量筛查肺结核高风险人群，大幅度地提高医疗资源匮乏地区放射科医生的工作效率和肺结核诊断的准确度。

目的 探讨建立全院级生命支持类医疗设备集中管理模式的可行性，提高医疗设备精细化管理水平。方法 以我院为 主体，选取监护仪、输液泵、注射泵3类设备，从运行模式、绩效分析两个方面建立运行制度，成立医疗设备集中管理中 心，实施全院级集中管理。选取2021年7—10月数据作为对照组，选取2022年7—10月数据作为研究组，比较两组数据中3类设 备的使用效率，以及两组数据中监护仪的维修周期。结果 实施集中管理后，输注泵使用效率提升9.37%（P﹤0.05），监护 仪使用效率提升15.07%（P﹤0.05），监护仪平均维修周期缩短55.93%（P﹤0.05）。结论 医疗设备的集中管理模式可以提升 设备使用效率、降低运行成本、降低管理难度，各医疗机构应不断优化管理措施，促进医疗设备的精细化管理。

目的 基于现有放疗流程工作中信息沟通不通畅、任务分工不明确、患者来回奔波等诸多的实际问题，设计放疗 流程管理系统以提高放射治疗的效率和质量。方法 系统采用B/S架构，服务端使用Python3.7和Django2.2.7框架完成放 疗预约、放疗设备质控、放疗计划验证等模块的开发和发布。并结合科室现有的Aria系统完成放疗流程、数据报表模块 的设计。使用MySQL作为系统的数据库，客户端使用浏览器实现人机交互。统计分析系统应用前后的预约等待时间、计 划完成时间、放疗排队放疗时间对比情况。结果 系统应用后，患者的预约等待时间、计划完成时间、放疗排队时间分别 为（5.50±1.05）d、（2.70±0.82）d、（15.16±3.39）min，显著低于系统应用前的（10.67±2.16）d、（5.50±1.03）d、 （41.80±12.72）min，且差异均有统计学意义（P＜0.05）。结论 系统的开发提高了放射治疗的工作效率，大大减轻放疗 医务人员的工作负担。放疗流程的规范化使得放疗数据标准化，对数据的回顾性分析可推动临床和科室科研工作的创新。

目的 针对医疗器械供应链体系查询时间长、数据存储安全性差的问题，构建基于主从联盟链结构的医疗器械供应链 追溯体系。方法 通过提取医疗器械供应链的特征值，构建供应链间的时空关系矩阵，根据医疗器械供应链的分类情况，得 到供应链的分布状态，完成医疗器械供应链的跟踪。对获取的医疗器械标签图像进行转化及图像分割，结合二次插补法归 一化处理医疗器械标签图像，识别医疗器械标签。以医疗器械供应链的参与主体为主联盟链，主联盟链的参与主体和第三 方监管机构为从联盟链，加密供应链数据，利用主从联盟链模型，构建医疗器械供应链追溯体系。结果 实验结果表明，本 研究体系在医疗器械供应链追溯中，可以将查询时间控制在5 s以内，供应链追溯过程中密文变化率平均值为92%，提高了 医疗器械供应链的追溯效率及安全性。结论 本研究基于主从联盟链结构的医疗器械供应链追溯体系可以提高供应链透明度 和可信性，加强医疗器械监管，提高企业自律性和医疗器械安全性，具有较高的实际应用性。

目的 研究心脏除颤仪自动体外除颤和起搏功能的质量控制检测方法，完善心脏除颤仪日常运维管理，保障临床急 救能力。方法 根据心脏除颤仪自动体外除颤和起搏的原理，结合各模拟器、质控检测工具的功能情况，研定从自动体外除 颤功能的“电击心律识别、自动体外放电时间、释放能量”和起搏功能的“起搏脉冲电流、起搏脉冲宽度、起搏脉 率”6个维度进行质控检测。结果 制定自动体外除颤和起搏功能质控表格，研究明确一次性电极片的替代办法，同时通过 实测番禺区23台心脏除颤仪，得到电击心律识别检测的合格率为100%，自动体外除颤放电时间、自动除颤释放能量（最大 偏差）、起搏脉冲电流（最大偏差）、起搏脉冲宽度（最大偏差）内容均符合规程要求（P＜0.05）的质控检测结果。结论 本 院制定的心脏除颤仪自动体外除颤和起搏功能质控检测方法能切实检测自动体外除颤和起搏功能的精准性，确保心脏除颤 仪功能正常，保障医疗安全。

目的 利用可靠性验证的基本方法对一体化正电子发射型磁共振成像（Positron Emission Tomography/Magnetic Resonance Imaging，PET/MR）设备临床使用过程中的可靠性水平进行分析。方法 提取2台PET/MR设备（PET/MR-1和PET/ MR-2）某一段时间的维修保养、工作日志等数据，对设备的可靠性参数、维修性参数、保障性参数、可用度和核心部件状 态进行分析，比较2台设备的可靠性水平。结果 总故障时间PET/MR-2较PET/MR-1短253.0 h，减少27.4%；平均故障间隔时 间PET/MR-2较PET/MR-1长206.2 h（P<0.05）；两台设备可靠性参数比较，差异不具有统计学意义（P>0.05），核心部件 的状态参数基本保持稳定运行，但PET/MR-1由于辅助系统故障，造成核心部件发生2次较大故障。结论 基于可靠性验证的 基本方法，对PET/MR设备临床使用过程中的可靠性水平进行分析，可以为医疗机构提供设备长期稳定性的客观评价，并 对维护保养工作的重点指明方向。

目的 有效实现骨科植入性耗材配送—验收—院内消毒—患者使用—计费—耗材追溯一体化全过程闭环管理。方法 选取 本院2022年3—10月使用骨科植入性耗材的手术510例作为观察组，应用SPD医用耗材管理系统并实施制度流程修改、“四 离断”“四连接”改善关键环节、强化验收管理及技能管理等改善方案；选取2021年10月至2022年2月使用骨科植入性耗 材的手术510例作为对照组，未实施改善管理、未应用SPD医用耗材管理系统。比较两组骨科植入性耗材临时补货例数和数 量、耗材管理过程中错误事件发生率、耗材计费用时、患者满意度。结果 观察组的补货例数、补货数量均低于对照组，差 异有统计学意义（P<0.05）。观察组耗材管理过程中错误事件发生率为1.36%，对照组耗材管理过程中错误事件发生率为 13.33%，观察组耗材管理过程中错误事件发生率低于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）。观察组患者需要的骨科植入 性耗材的计费用时短于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）。观察组患者对骨科植入性耗材管理过程的总满意度高于对 照组，差异有统计学意义（P<0.05）。结论 基于SPD系统的骨科植入性耗材闭环管理过程符合国家耗材管理政策、医保管 理要求，形成了涵盖制度、流程、人员岗位、信息系统、不良事件等方面较为完善的管理机制。基于SPD系统的骨科植入 性耗材的改进管理效果显著，提高了工作效率，降低了管理风险，同时提升了骨科植入性耗材使用安全和医疗质量安全， 提高了医院医用耗材运营管理水平。

目的 比较Monaco计划系统4种通量平滑度对食管癌放疗计划的影响。方法 选取我院23例食管癌患者为研究对象，按 照计划靶区 50 Gy/25次的处方剂量，分别使用4种通量平滑模式（Off、Low、Medium和High）设计4组放疗计划，将处方 剂量归一至95%的靶区体积后，统计各评价指标，并使用基于等效均匀剂量的参数化正常组织并发症概率（Normal Tissue Complication Probability，NTCP）模型进行评估。使用SPSS 27.0软件进行单因素方差分析，比较各组之间的差异，并使用 优劣解距离法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，TOPSIS）进行综合评估。结果 4组计划在靶 区剂量（D98、D2、Dmean、适形度指数、均匀性指数）、危及器官剂量（双肺V30、V20、V10、V5、Dmean、NTCP；心脏V30、 Dmean、NTCP；脊髓Dmax）以及计划执行时间和计划总控制点数目方面差异均无统计学意义（P>0.05），在治疗机器跳数 （Monitor Units，MU）方面差异显著（P＜0.05），且随着通量平滑程度增加，MU呈降低趋势。TOPSIS综合分析结果显示 LOW组综合评分最高。结论 在食管癌放疗计划设计中，4种通量平滑模式均能满足临床治疗要求，通量平滑度的提高可降 低治疗MU；考虑计划整体指标的情况下，可选择Low模式达到最优的剂量结果。

目的 研发脑科学科研磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）质量控制系统，探讨其在日常质量控制 管理中的应用价值。方法 在2020年9月至2022年3月期间对西门子Verio磁共振采集50次水模质量控制数据，计算主磁场 （B0场）不均匀性、信噪比、图像均匀度、奈奎斯特伪影、几何畸变、弥散各向异性分数、功能磁共振成像（Functional Magnetic Resonance Imaging，fMRI）波动和漂移百分比、fMRI信号波动噪声比、fMRI频谱分析。结果 数据可自动经由软 件计算以图表的形式呈现，除了2021年9月10日（梯度线圈损坏）与2022年1月14日（32通道线圈损坏）出现两次明显异常 波动，各参数在质控周期内均以相对稳定的数值在合理范围内上下波动。通过对设备长期的质控，设立基线，一旦发现异 常，及时分析报修处理，比较设备维修前后差异，保证设备处于正常稳定状态。结论 该质量控制系统能直观、有效地对 MRI设备进行日常质量控制，及时发现故障，锁定方向，保证MRI设备正常运行，为磁共振弥散张量成像和fMRI实验数据 质量提供保障。

目的 结合医院网络安全的现状和问题，构建可知可见、可管可控、闭环运营的医院网络安全体系，为智慧医院提供 全面的信息安全技术支撑、管理支撑和流程支撑。方法 建立基于实战化的智慧医院综合安全运营中心，通过网络安全事前 态势感知平台、专业化的安全运营队伍、制度化的安全管理方法、规范化的操作流程构建网络安全保护体系。将技术手段 与管理机制有机结合，实现智慧医院网络安全的一体化保护。结果 通过安全运营中心进行安全事件感知，SQL注入攻击、 发现明文口令传输、Web弱口令登录、发现系统默认共享连接行为、发现Web空口令登录行为5个维度的分析结果显示，安 全事件发现能力提升比例达178.47%，为医疗业务开展创造了更加可靠的网络安全环境。结论 建立健全医院广泛互联、全 面感知、威胁可见、智能协同的网络安全保障能力，可促进智慧医院的可持续性发展。

脑微出血（Cerebral Microbleeds，CMBs）是老年脑小血管病（Cerebral Small Vessel Disease，CSVD）患者脑内最常 见的影像学标志之一，可作为CSVD其他影像学特征严重程度的标记物，且与认知功能密切相关，但其难以在常规序列下 被检出。近年来针对CMBs病灶的特异性磁敏感新序列快速涌现，使CMBs的检出率不断提高，但不同序列具备不同的成像 机制、诊断优势，所适用的研究层面也不同。本文旨在综述不同磁敏感新序列对脑微出血的检出效能，以期推荐一种高效 的CMBs影像诊断方法，同时提高CSVD疾病的诊断率。

目的 通过开展国产腔镜吻合器手板样机的临床模拟应用评价，快速寻找吻合器样机的不足之处和改进点，助推其 研发设计进程，使其更好地满足临床实际应用需求。方法 搭建国产腔镜吻合器手板样机临床真实应用场景模拟平台，遴选 临床专家，采用专家评价法，从腔镜吻合器的性能、可用性、有效性、易用性、易学性和满意度等维度开展手动和电动腔 镜吻合器手板样机的应用评价。结果 两款吻合器样机所有性能指标评价结果为“优秀”或“良好”的占比均能达到80%以 上，穿刺器匹配性、枪杆旋转、钳头弯转、抓取操作和保险开关等指标有很大改进空间。系统可用性量表评价结果表明， 该手动腔镜吻合器手板样机比市面上60.43%的同类产品可用性更好，电动腔镜吻合器手板样机比市面上76.45%的同类产品 可用性更好；有用性、满意度、易用性量表结果表明，手动腔镜吻合器手板样机有效性、易用性、易学性和满意度均不如 电动款。结论 本文开展的国产腔镜吻合器手板样机应用评价工作将临床医护人员的器械使用经验、实际需求、器械缺陷和 优化改进方案直接反馈给研发团队，避免不必要的研发资源消耗，提高研发效率和进程，能够为国产腔镜吻合器行业发展 提供经验参考。

目的 为实现对不良事件报告的自动筛查和预警，提升不良事件分析的效率和准确率，开发一款医疗器械不良事件报 告自动分析软件。方法 软件基于Visual Studio 2013和QT 5.9.5开发，包括报告导入、报告显示、报告分析、分析结果、关键 词库管理5个功能模块。利用以往的不良事件报告创建关键词库并持续更新，根据需求制定多项分析规则，选定规则后对导 入的待查报告进行自动分析，导出分析结果，实现报告的筛查和风险预警。结果 从5399份医用监护仪不良事件数据中提取 并创建关键词库，以695份监护仪不良事件报告进行软件测试，自动分析的准确率达到85%左右，分析时间缩短至5 s以内， 与手动分析相比差异有统计学意义（P<0.05）。结论 医疗器械不良事件报告自动分析软件可同时筛选分析大量报告并导出 分析结果，实现对不良事件报告的自动筛选及预警，极大地减轻了监测机构分析人员的负担。

目的 分析乳腺癌保乳术后摆位误差对治疗计划剂量的影响。方法 选取左右保乳术后女性患者各15例为研究对象， 通过移动治疗计划的治疗中心模拟摆位误差情况，分析不同摆位误差对临床靶区（Clinical Target Volume，CTV）和瘤床 推量区（CTV-boost）95%体积的受量：CTV-D95和CTV-boost-D95，以及危及器官（肺V5、肺V20、健侧乳腺Dmean、左乳患者 心脏Dmean）的影响。结果 单向摆位误差在0.5 cm以内时，在治疗中心偏患侧、头、腹3个方向上，CTV-D95的平均值接近原 计划，危及器官受量显著减小；在治疗中心偏健侧、脚、背3个方向上，CTV-D95的平均值均显著降低，危及器官受量显著 增加，其中治疗中心偏背方向剂量变化最大，但均在临床可接受范围。治疗中心同时偏向患侧、头、腹3个方向0.5 cm范围 内，计划剂量变化可以接受。治疗中心同时偏向健侧、脚、背3个方向0.3 cm范围内，计划剂量变化可以接受；当这3个方 向上的偏差同时达到0.5 cm时，CTV-D95、CTV-boost-D95受量小于处方剂量的95%，肺V20受量平均值超出了要求的剂量限 制，治疗实际受量不满足临床要求。结论 本中心的摆位平均误差在X、Y、Z方向均小于0.3 cm时，摆位误差导致的剂量偏 差基本处于临床可接受范围。实际工作中，治疗中心同时偏向健侧、脚、背方向达到0.5 cm时，应引起治疗师高度重视， 可适当增加锥形束CT次数。