简介：

简介：摘要病理切片数字化积累了大量的数据，是人工智能辅助病理诊断的重要前提。当前宫颈液基细胞学筛查已成为人工智能病理研发的热点，但国内对宫颈液基细胞学数字病理图像的采集及质量评估，缺乏统一、规范的标准。为促进标准化的宫颈液基细胞学数字病理资源库和数据集的建立及相关人工智能辅助诊断产品的研发，编写组专家经过反复讨论，对宫颈液基细胞学全视野数字图像采集前的玻片评估、采集参数、数字图像的可信度评估及阅片报告等形成此共识。

简介：摘要目的探讨血细胞分析仪快速检测外周血造血干细胞/祖细胞（hematopoietic stem/progenitor cell，HPC）的临床应用价值。方法方法学验证和回顾性分析。收集2015年1月至2018年12月期间来福建医科大学附属协和医院就诊的4例为初治急性髓系白血病患者外周血、1名健康供者外周血干细胞采集物5倍稀释液，用于方法学验证；23例自体造血干细胞移植患者、22例异基因外周血造血干细胞移植健康供者的外周静脉血和外周血干细胞采集物5倍稀释液，用于一致性回顾分析。线性试验取已知CD34+细胞含量的外周血、血细胞分离机收集的外周血造血干细胞/祖细胞液各1份，做接近预期上限的高值样本（H），一份低值样本即生理盐水（L），倍比稀释，检测HPC，结果回归分析。一致性试验标本126份，EDTA-K2抗凝静脉血78份，外周血干细胞采集物48份。同时采集的静脉血，一管血常规和HPC检测，另一管流式细胞术（FCM）检测CD34+细胞。干细胞采集物用灭菌生理盐水5倍稀释后分两管，一管全血细胞计数和HPC计数，另一管FCM检测CD34+细胞。对两种仪器检测结果作比对分析及偏差评估。评价血细胞分析仪对外周血造血干细胞/祖细胞检测的本底计数、携带污染率、精密度、线性范围和与流式细胞术的一致性。结果本底计数结果为0×109个/L、携带污染率为0.1%符合血细胞分析仪质量要求，重现性不精密度是4.7%~18.8%，HPC线性范围是0~ 27.201×109个/L、采集液5倍稀释后线性范围是0~ 0.878×109个/L。血细胞分析仪与FCM分别检测126份样本的结果作比对分析，相关系数r2=0.960 1。当WBC>10×109个/L时，两种仪器检测结果具有良好的一致性，斜率位于0.95~1.05之间，医学决定水平处估计的预期偏差<30%。结论血细胞分析仪检测HPC与FCM比对，具有良好的相关性；当WBC>10×109个/L时，与FCM不仅具有较好的一致性，而且预期偏差符合临床要求；其检测HPC标本无需预处理。

简介：摘要目的评价人工智能图像分析技术对骨髓细胞形态的识别效能。方法回顾性研究。2019年12月1日至2020年12月31日在河北医科大学第二医院就诊患者的骨髓标本。选取骨髓标本100份，患者来源包括慢性髓系细胞白血病23例、骨髓增生异常综合征4例、慢性淋巴细胞白血病8例、多发性骨髓瘤5例、急性白血病7例、慢性贫血患者32例、感染患者6例及正常骨髓象15名。其中男45例，女55例，年龄52（37，66）岁，骨髓涂片经瑞-姬染色后，应用AI分析系统和人工审核对13种骨髓有核细胞进行分类，以人工审核结果为金标准，比较两种方法的结果差异，应用统计学软件绘制混淆矩阵，人工审核结果与AI分析系统预分类结果符合度采用Kappa一致性检验方法进行统计；应用Pearson检验分析AI系统预分类和手工镜检分类结果的一致性。选取临床已确诊的MDS和AML骨髓标本各30例，比较AI分析系统人工审核与手工镜检2种方法分类计数原始细胞百分比结果的差异性，以评估AI分析系统的临床应用价值。结果应用AI分析系统扫描共获得76 630张13种骨髓有核细胞的高清单一彩色图像；13种骨髓有核细胞分类计数的加权平均实验诊断效率参数为：敏感度95.82%，特异度99.19%，准确度98.89%，假阳性率81.00%，假阴性率4.18%；AI分析系统预分类结果和手工镜检分类结果的相关性显示：原始细胞、早幼粒细胞、中性中幼粒细胞、中性晚幼粒细胞、中性杆状核粒细胞、中性分叶核粒细胞、嗜酸性粒细胞、嗜碱性粒细胞、中幼红细胞、晚幼红细胞及淋巴细胞均具有较好的正相关性（r>0.70，P<0.001）；AI分析系统与手工镜检2种方法对MDS原始细胞的计数结果差异无统计学意义（P>0.05），对AML原始细胞计数差异有统计学意义（P<0.01），但由于原始细胞计数均≥20%，符合AML的分型诊断标准。结论AI分析系统对13种骨髓有核细胞分类计数有较好的敏感度、特异度和准确度。

简介：摘要目的针对如何提高流式分选试验分选得率和纯度的问题，建立高效的流式细胞分选条件，为流式分选技术应用提供参考依据。方法2019年10月至2020年6月设计以BD FACS Sorp Aria II为例，首先以微球样品作为研究对象，经检测不同分选速率、不同分选模式及不同喷嘴条件下的分选结果，分析其影响因素，并以优化的条件尝试高效分选naïve T细胞。结果70 μm喷嘴，purity模式下，flow rate 1.0、3.0、5.0、7.0 4种速率的分选纯度均达到98%以上，但flow rate值越高，分选得率越低。不同分选模式分选时，yield模式的分选效率和得率都是最高的，分别为（99.67±0.33）%、（79.78±7.14）%，但其纯度显著低于另2种模式（均P＜0.05）。3种喷嘴条件下分选后的纯度均达到98%以上，且得率差异无统计学意义（P＞0.05）。结论分选原代naïve T细胞，70 μm喷嘴，flow rate1.0，purity模式条件最合适。

简介：摘要目的评估人工智能（AI）血细胞形态分析仪（AI阅片机）对外周血白细胞检测的性能。方法多中心研究。（1）从全国11家三级医院收集3 010份静脉血标本，用AI阅片机进行14类白细胞分析，并且将预分类结果与资深形态学专家审核后结果进行比较，以此评估AI阅片机白细胞预分类的符合率、检出率、特异度和一致性。（2）从3 010份血液标本中选取400份血液标本（预分类人工审核后含异常白细胞的标本不少于50%），由形态学专家进行人工镜检并分析人工审核后的WBC分类结果和专家显微镜镜检结果之间的相关性。（3）从3 010份血液标本中找出诊断为淋巴瘤、急性淋巴细胞白血病、急性髓系白血病、骨髓增生异常综合征和骨髓增殖性肿瘤患者的标本结果，通过比较预分类和专家审核后结果，反映AI阅片机对这5种恶性血液病中具有重要临床意义的异常白细胞的预分类的能力。WBC预分类和专家审核结果的一致性分析采用Cohen′s Kappa 检验，比对试验采用Passing-Bablok回归分析，并根据公式统计符合率、检出率、特异度、准确度。结果（1）AI阅片机可对14类白细胞及有核红细胞进行预分类，与形态学专家审核后结果对比，白细胞总的预分类符合率达97.97%，其中正常类型白细胞预分类符合率均>96%，总的异常白细胞预分类符合率>87%。（2）AI阅片机专家审核后结果与人工镜检对比，各种白细胞类型及有核红细胞均具有较好的相关性（中性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞、嗜酸性粒细胞、嗜碱性粒细胞、各阶段幼稚粒细胞、原始细胞、有核红细胞、恶性细胞均r>0.90，反应性淋巴细胞r=0.85），参考国际血液学复检专家组定义的白细胞阳性血涂片标准，AI阅片机对白细胞异常标本具有与人工镜检同等的筛查能力。（3）对5种恶性血液病中有较大意义的白细胞与形态学专家审核后结果进行对比，AI阅片机对原始细胞预分类符合率均>84%，检出率均>94%。在急性髓系白血病中，异常早幼粒细胞检出率为95.40%。结论AI阅片机对外周血中各类型白细胞的预分类结果与专家审核后结果的总体符合率和检出率均较高，与人工镜检结果具有良好的相关性，且为恶性血液疾病的筛查提供了高效的辅助检测手段。

简介：摘要目的探讨多光谱眼底分层成像仪(RHA)在白内障眼中获取可用于观察分析的眼底图像的可行性。方法采用横断面研究设计，纳入2016年12月至2017年1月于上海交通大学附属第一人民医院接受手术的白内障患者41例45眼。扩瞳后行晶状体混浊程度分级以及RHA眼底成像检查。按晶状体混浊程度分为4个组：皮质混浊组18眼，核性混浊组21眼，后囊下混浊组2眼和混合型组4眼。采用RHA2020全层扫描模式获取眼底图像，对眼底图像清晰程度进行评价，并比较皮质混浊组及核性混浊组眼底图像清晰度评分。结果45眼中晶状体混浊度最轻的1眼分级为C0N2P0，最重的2眼分级分别为C2N5P2和C4N2P4。晶状体核混浊4级、皮质混浊3级或后囊下混浊3级明显降低RHA眼底图片的清晰度，尤其是红绿光组合图(620 nm＋550 nm)的清晰度降低最明显。在光谱580 nm和590 nm处可观察到皮质混浊组视盘及视网膜血管，清晰程度评分分别为2.0(1.0，3.0)和2.0(2.0，3.0)；在光谱810 nm处可观察到视网膜血管、脉络膜血管以及色素分布，清晰程度评分为2.0(2.0，3.0)，显著低于红绿光组合图的3.0(2.0，3.0)，差异有统计学意义(P<0.05)。核性混浊组中，核混浊3级时RHA眼底图像仍清晰；核混浊4级时RHA眼底图像清晰度明显下降，在光谱580 nm和590 nm处偶可见视网膜血管，其清晰程度评分分别为1.0(1.0，3.0)和2.0(1.0，3.0)；在光谱810 nm和850 nm处可观察视网膜血管、脉络膜血管以及色素分布，其清晰程度评分为2.0(1.0，3.0)，显著低于红绿光组合图的3.0(1.5，3.0)，差异有统计学意义(P<0.05)。在后囊下混浊组中，光谱580 nm处可观察视网膜血管，光谱810 nm和850 nm处可观察视网膜血管、脉络膜血管以及色素分布。混合型白内障组中850 nm处可观察到视网膜血管走行，血管反光不可见，脉络膜血管区域性可见。结论除重度白内障外，RHA中580、590、810和850 nm光谱成像可获取白内障患者的眼底图像，有助于及时发现白内障术前眼底疾病以及评估预后。

简介：摘要目的探讨基于治疗前增强CT图像纹理特征预测非小细胞肺癌(NSCLC)免疫治疗疗效的可行性。方法回顾性分析2018年1—7月在上海市胸科医院接受二线单药免疫治疗的42例NSCLC患者51个病灶的治疗前增强CT图像资料。应用MaZda软件计算感兴趣区内病灶图像的纹理特征参数，分别采用Fisher系数法、交互信息法、分类错误概率联合平均相关系数法筛选10个纹理特征参数。根据首次免疫治疗疗效，将51个病灶分为无进展组(26个)和进展组(25个)，比较两组间各纹理特征参数的差异。分别采用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和非线性判别分析(NDA)方法对靶病灶的免疫治疗效果进行分类，计算各分类方法的灵敏度、特异度、准确性，并采用受试者工作特征曲线分析比较各分类方法预测疗效的效能。结果在Fisher系数、相关信息法和分类错误概率联合平均相关系数法提取的3组纹理特征中，进展组的Perc.50%、Perc.90%、S(4，4)SumEntrp和S(5，5)SumEntrp均高于无进展组(均P<0.05)。以分类错误概率联合平均相关系数法提取的纹理特征进行NDA法分类预测NSCLC免疫治疗疗效的效能最佳(曲线下面积为0.802，95% CI为0.674～0.930)，其预测疾病进展的灵敏度、特异度、准确性、阳性预测值和阴性预测值分别为72.0%、88.5%、80.4%、85.7%和76.7%。结论治疗前增强CT图像纹理特征可以用于预测NSCLC免疫治疗的疗效。

简介：摘要目的探讨基于治疗前增强CT图像纹理特征预测非小细胞肺癌(NSCLC)免疫治疗疗效的可行性。方法回顾性分析2018年1—7月在上海市胸科医院接受二线单药免疫治疗的42例NSCLC患者51个病灶的治疗前增强CT图像资料。应用MaZda软件计算感兴趣区内病灶图像的纹理特征参数，分别采用Fisher系数法、交互信息法、分类错误概率联合平均相关系数法筛选10个纹理特征参数。根据首次免疫治疗疗效，将51个病灶分为无进展组(26个)和进展组(25个)，比较两组间各纹理特征参数的差异。分别采用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和非线性判别分析(NDA)方法对靶病灶的免疫治疗效果进行分类，计算各分类方法的灵敏度、特异度、准确性，并采用受试者工作特征曲线分析比较各分类方法预测疗效的效能。结果在Fisher系数、相关信息法和分类错误概率联合平均相关系数法提取的3组纹理特征中，进展组的Perc.50%、Perc.90%、S(4，4)SumEntrp和S(5，5)SumEntrp均高于无进展组(均P<0.05)。以分类错误概率联合平均相关系数法提取的纹理特征进行NDA法分类预测NSCLC免疫治疗疗效的效能最佳(曲线下面积为0.802，95% CI为0.674～0.930)，其预测疾病进展的灵敏度、特异度、准确性、阳性预测值和阴性预测值分别为72.0%、88.5%、80.4%、85.7%和76.7%。结论治疗前增强CT图像纹理特征可以用于预测NSCLC免疫治疗的疗效。

简介：摘要目的研究结直肠癌人工智能病理诊断模型构建过程中，病理医师对数字切片癌组织的人工标注在不同扫描仪构建的全切片图像（WSI）中准确迁移的方法。方法在本研究中，我们提出了一种基于图像配准的标注迁移方法，在来自不同扫描仪的WSI之间建立仿射映射。通过多分辨率最小化两个WSI缩略图之间的互信息来估计最佳仿射映射参数，以避免和改变扫描仪特定特性的影响，减少计算时间。我们使用了181张结直肠癌病理切片，使用两个品牌的扫描仪获得相应的WSI，对上述标注迁移方法进行测试。结果181张HE切片的扫描结果表明，同一张切片由不同扫描仪构建的WSI在颜色、位置、大小等属性上都有不同的表现。使用我们提出的标注迁移方法，其中179张图像的人工标注成功地在不同扫描仪构建的WSI中迁移，其中125对使用单个CPU核心的计算时间不到1分钟。结论我们提出了一种快速、准确的全自动的标注迁移方法，用于在不同扫描仪构建的WSI之间传递人工标注。在准备深度学习训练数据过程中，既可以避免病理医师对新图像的重新标注，也可以避免病理医师之间在标注上的差异。

简介：摘要目的探讨迈瑞BC_5390全自动血液分析仪（简称迈瑞）检测CRP的性能评价。方法根据美国临床和实验室标准化协会（CLSI）系列文件（EP7-A2、EP9-A3、EP17-A2）的要求设计试验方案，对迈瑞进行重复性、精密度、线性范围、携带污染率、线性回收试验、干扰试验、空白限及最低检出限、参考区间范围验证；其结果与罗氏cobasc 702全自动生化分析仪（简称罗氏）血清超敏CRP结果进行比对。结果迈瑞的重复性能良好，检测高低值全血和血清的CV分别为0.70%、1.59%和0.58%、1.23%。精密度性能良好，检测CRP全血和血清批内精密度低值、高值CV分别为1.55%、1.32%和2.17%、1.23%。血清批间精密度的低值、中值CV分别为2.85%、3.10%。全血CRP线性范围0.61～335.78 mg/L，相关系数达到0.999 2；血清线性范围0.19～173.52 mg/L，相关系数为0.998 4。携带污染指标<3s，符合仪器要求。线性回收试验10倍稀释回收率（100±10）%；干扰试验各项常见指标及药物干扰等偏倚均在7%以下。该仪器的最低检出限为0.044 mg/L，参考区间范围95%以上在0～4 mg/L之间，符合试验室要求。经比对，迈瑞与罗氏相关性良好（R2=0.996）。结论迈瑞测定CRP重复性好、精密度佳，携带污染率低，相关干扰物少，线性范围、最低检测限及线性回收试验均满足临床需求，与罗氏相关性好，结果可靠，可在临床门诊和急诊实验室推广使用。

简介：摘要目的探讨Sysmex XN-1000全自动血细胞分析仪体液模式在脑脊液、胸腹水标本细胞计数及分类计数中的应用价值。方法抽取2020年6月至2020年12月在临汾市中心医院住院的150例患者的150份体液标本作为研究对象。将收集到的150份体液标本分别使用Sysmex XN-1000全自动血细胞分析仪(仪器法)与改良牛鲍计数板(手工法)进行计数。比较两种计数方式的精密度、携带污染率及胸腹水、脑脊液的各项参数。结果手工法在白细胞、红细胞高、中、低3种水平中的变异系数均高于仪器法，即精密度低于仪器法(P<0.05)；手工法检测白细胞、红细胞携带污染率(0.024%，0.13%)均高于仪器法(0.004%，0)，P<0.05；两种计数方法测得的胸腹水、脑脊液的各项参数比较差异未见统计学意义(P>0.05)。结论对脑脊液和胸腹水标本的细胞计数、分类计数采用Sysmex XN-1000全自动血细胞分析仪体液检测模式进行检测，结果更精准，且携带污染率低，临床应用价值较高。

简介：摘要目的结合图像自动分割技术和机器学习方法对乳腺钼靶X线图像进行准确分类识别。方法以数字钼靶X线图像数据库（DDSM）中的BI-RADS4类的簇状分布多形性钙化钼靶图像为研究对象，自动切分图像的感兴趣区域（ROI）。对小波变换、Gabor滤波和灰度共生矩阵法所提取的特征参数进行融合，并基于灵敏度分析对融合后的特征参数进行筛选。使用基于集成学习的方法，对多项式核支持向量机（SVM）、随机森林和逻辑（logistic）回归分类器进行投票集成，构成用于乳腺钼靶X线图像自动分类的分类器。投票集成方法为软投票。结果提出的集成分类器可高效地识别与分类乳腺钼靶X线图像，其分类的灵敏度、特异度和准确率分别为99.1%、99.6%和99.3%。结论所提出的乳腺钼靶X线图像处理与分类识别方法能为医生的临床判断提供辅助检测的依据，并为细分BI-RADS4类图像提供技术基础。

简介：摘要目的探讨人工智能图像教学系统在临床医学本科生骨髓细胞形态学教学中的应用效果。方法将110名临床医学五年制本科学生平均分为实验组（人工智能图像教学系统教学）和对照组（传统教学），进行骨髓细胞形态学教学。实验组在多媒体教学的基础上，组织学生运用骨髓细胞形态学图片储存和传输系统进行检索、学习、自适应考试。对照组采用传统多媒体教学和显微镜读片。针对两组学生实施读片客观考核和教学满意度问卷调查，比较教学效果。结果实验组学生骨髓细胞形态学读片成绩为（89.6±5.7）分，对照组学生骨髓细胞形态学读片成绩为（81.4±4.9）分，差异具有统计学意义（P<0.01）。在细胞形态识别和血液病诊断两种题型中，实验组学生均表现出明显优势[细胞形态学部分（74.7±4.0）vs.（68.7±4.9）；血液病诊断部分（14.9±3.0）vs.（12.9±2.4）]，差异具有统计学意义（P<0.01）。问卷调查显示，学生对应用人工智能图像教学系统进行骨髓细胞形态学教学表示肯定和支持。结论应用人工智能图像教学系统进行临床医学细胞形态学教学，能极大地提高教学效果，调动学生学习积极性，拓展学习资源，值得进一步推广和应用。

简介：摘要目的探讨外周血流式细胞仪检测在红皮病诊断中的应用价值。方法收集2017年9月至2020年12月在中国医学科学院皮肤病医院就诊的29例红皮病患者，包括6例红皮病型蕈样肉芽肿（EMF）、5例Sézary综合征（SS）及18例不同病因的炎症性红皮病（IE），4例健康志愿者为健康对照。采用流式细胞仪检测外周血淋巴细胞亚群、免疫表型及克隆性，比较其在炎症性红皮病与淋巴瘤相关红皮病的差异。采用单因素方差分析及LSD-t检验进行组间比较。结果4组受试者的T细胞、B细胞、NK细胞及CD4-CD8-细胞比例差异均有统计学意义（均P < 0.001），SS患者T细胞比例（93.8% ± 3.4%）高于EMF（42.7% ± 6.4%）及IE（46.0% ± 6.8%，t = 12.8、14.4，P < 0.001），IE患者CD4-CD8-细胞比例（0.37% ± 0.40%）低于EMF（2.93% ± 0.84%）及SS（2.38% ± 0.74%，t = 9.2、6.7，P < 0.05）。健康对照及IE患者均未检测到克隆性T细胞受体可变区β链（TCR-vβ）表达；3例EMF及所有SS患者检测到表达克隆性TCR-vβ的细胞亚群，且TCR-vβ克隆性细胞均为CD4+CD7-CD26-表型。4组受试者CD4+ T淋巴细胞表面表达趋化因子受体CCR4、CXCR3、CCR5与皮肤淋巴细胞抗原（CLA）及程序性死亡受体1（PD-1）的细胞比例差异均有统计学意义（均P < 0.001），IE患者表达CCR4、CLA、PD-1细胞比例低于SS及EMF患者（均P < 0.001），表达CXCR3、CCR5细胞比例高于SS患者及EMF患者（均P < 0.001）。结论流式细胞仪检测外周血淋巴细胞亚群、免疫表型及克隆性，可为红皮病患者的病因诊断提供佐证，有助于淋巴瘤相关红皮病与炎症性红皮病的鉴别诊断。

简介：摘要目的探讨基于CT影像组学的机器学习方法在预测胰腺癌CD8+T细胞浸润及预后的价值。方法回顾性分析2011年12月至2017年1月间在复旦大学附属肿瘤医院接受手术切除并经术后病理证实的胰腺癌患者150例，采用简单随机化法，按照7∶3比例将患者划分为训练集（n=105）和验证集（n=45）。以病理免疫组化染色评价CD8+T细胞浸润，以中位数为界，将患者分为高浸润组和低浸润组，均为75例。生存资料的比较采用Kaplan-Meier法和log-rank检验。基于训练集术前静脉期增强CT图像提取影像组学特征，采用Wilcoxon检验和最大相关最小冗余法选取最优特征集。在此基础上，构建3种监督学习的机器学习模型，分别为决策树、随机森林和极端随机树模型，在验证集中对其预测胰腺癌CD8+T细胞浸润状态的效能进行验证，评价指标包括：受试者操作特征曲线下面积（AUC）、F1分数、准确度、精确度和召回率。结果高浸润组与低浸润组患者的中位总生存时间别为875、529 d，差异有统计学意义（χ²=11.53，P<0.001）。在训练集中筛选出10个影像组学特征，基于这10个最优影像组学特征建立的决策树、随机森林和极端随机树模型在验证集中的AUC分别为0.620、0.704、0.745，F1分数为0.457、0.667、0.744，准确度为57.8%、68.9%、75.6%，精确度为66.7%、73.7%、80.0%，召回率为34.8%、60.9%、69.6%。结论CD8+T细胞高浸润组胰腺癌的预后优于低浸润组，基于影像组学的极端随机树模型在预测胰腺癌CD8+T细胞浸润上具有较高价值。

简介：摘要目的探讨基于患者数据的实时质量控制（PBRTQC）方法在实验室内不同血细胞分析仪间比对中的应用价值。方法收集2020年4月1日至2021年3月31日河北省儿童医院检验科5台不同品牌和不同型号血细胞分析仪中患者白细胞计数及每日新鲜静脉血比对结果，首先应用PBRTQC专业智能软件系统进行参数设置、程序建立及性能验证，选择白细胞计数低浓度（2.5~4.5）×109/L、中浓度（6.0~8.0）×109/L、高浓度（12.0~14.0）×109/L为3个比对浓度范围，分别利用指数加权移动平均法（EWMA）和中位数法对白细胞计数进行计算和比较分析，并将EWMA和每日新鲜血比对法所得设备间偏差进行比较分析。以WS/T 406-2012《临床血液学检验常规项目分析质量要求》中白细胞可比性验证要求允许偏差±7.50%作为白细胞计数仪器间比对相对偏差标准。结果（1）在统计周期共纳入38 313个样本结果，基于本室白细胞计数患者数据建立的EWMA质控法，出现预警结果70个，预警率为0.183‰，误差检出概率为100%，假失控概率为0，EWMA质控效能符合质量目标。（2）以高浓度为例，5台血细胞分析仪结果可比性监测中，每周比对及每月比对时EWMA与中位数法结果符合率为100%（46/46），每日比对中，EWMA可以保持比较稳定的监测效能。（3）在所选自然月中，EWMA法与新鲜血比对法一致率为95.24%（20/21）。结论PBRTQC法可作为室内质控的补充，对实验室内不同品牌和不同型号血细胞分析仪设备间检测结果的一致性进行连续有效的监测，以降低质量风险和实验室运行成本，提高实验室的管理效率。

简介：摘要清代《疡医大全》共载图像223幅，是现存民国以前图像分类最全的一部中医外科学巨著。图像分为中医哲学基础与运气理论图、藏象图、经穴图、诊法图、疾病图、针械图、符式图等7类，从基础到临床，涵盖了当今耳鼻喉科、口腔科、妇科、男科、儿科、皮肤科、肛肠科、传染科、肿瘤科、急救科的部分内容。图像极其丰富，有较高的临床价值和学术价值。

简介：摘要采用MATLABSimulink仿真模块中计算机视觉工具箱（ComputerVisionSystemtoolbox），对织物图像进行颜色空间转换、阈值分割、二值化、腐蚀、膨胀、滤波等仿真处理，使织物图像的纹理、疵点结构更加突出，进一步通过label仿真疵点织物图像中疵点个数。通过实验仿真实现了对织物图像的疵点检测，并记录出疵点数量。实验结果表明，simulink仿真对织物图像进行在线检测，以及评估织物的质量好坏有着重要的作用。

简介：摘要人工智能在眼科的应用将极大减轻眼科临床医师的工作量。机器学习是人工智能的重要分支，深度学习是机器学习中最重要的算法。目前人工智能在眼科已有了成熟的应用。本文汇总近年文献，总结人工智能在眼科的应用，探讨眼科人工智能的不足并展望其未来，以期为在眼科临床进一步发挥人工智能作用提供参考。（中华眼科杂志，2021，57：465-469）