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    分析呼出氣體成分可實現塵肺病變早期預警

    塵肺病是當前我國最嚴重的職業病之一,迄今國內外均沒有針對塵肺纖維化有效的治療藥物和措施,只有通過早發現、早治療來遏制病情發展。科技日報記者從中國礦業大學獲悉,該校職業健康研究院周福寶教授團隊聯合美國猶他大學臧泠教授團隊,合作開發了塵肺病呼氣篩查及早期預警儀,取得了對塵肺病變早期預警的重大突破,該成果近日發表在國際呼吸領域頂級期刊《呼吸研究》上。 目前,診斷塵肺病主要通過拍攝X線胸片或肺部CT,但由于塵肺病具有遲發性、潛伏期長等特點,所以利用醫學影像識別塵肺病的早期病變較為困難。 而周福寶教授團隊獨辟蹊徑,通過構建仿生嗅覺系統、分析呼出氣體的成分來識別早期的肺部纖維化病變。科研人員發現,人體新陳代謝的部分產物在肺泡通過氣體交換,最終出現在口鼻呼出氣體中,所以呼出氣體中的成分可反映機體代謝和病理狀況。 在此基礎上,中國礦業大學職業健康研究院還研發了塵......閱讀全文

    分析呼出氣體成分 可實現塵肺病變早期預警

    塵肺病是當前我國最嚴重的職業病之一,迄今國內外均沒有針對塵肺纖維化有效的治療藥物和措施,只有通過早發現、早治療來遏制病情發展。科技日報記者從中國礦業大學獲悉,該校職業健康研究院周福寶教授團隊聯合美國猶他大學臧泠教授團隊,合作開發了塵肺病呼氣篩查及早期預警儀,取得了對塵肺病變早期預警的重大

    基因測試可早期診斷結腸癌病變

      德國馬克斯—戴爾布呂克分子醫學中心和柏林夏里特醫院合作,利用早期診斷結腸癌的腫瘤生物標記物開發了基因測試技術,對于準確判斷結腸癌的病變情況,以及治療方案的選擇具有重要意義,這項研究成果刊登在了《腫瘤學年報》上。   結腸癌在德國是排名第二的常見癌癥,每年約有6萬人患結腸癌,愈后5年生存期

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      德國馬克斯—戴爾布呂克分子醫學中心和柏林夏里特醫院合作,利用早期診斷結腸癌的腫瘤生物標記物開發了基因測試技術,對于準確判斷結腸癌的病變情況,以及治療方案的選擇具有重要意義,這項研究成果刊登在了《腫瘤學年報》上。   結腸癌在德國是排名第二的常見癌癥,每年約有6萬人患結腸癌,愈后5年生存期平均在7

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    科學家利用"機器學習"人工智能實現傳染病早期預警

      “機器學習”是人工智能的一種形式。美國卡里生態系統研究所和佐治亞大學科學家將機器學習和大數據相結合,用于確定攜帶疾病的嚙齒類動物的種類分布,以及容易被新生寄生蟲和病原體傳染的熱點地區。相關論文發表在近期美國《國家科學院學報》上。  據物理學家組織網報道,大部分新興傳染病都是從動物傳染給人類,全世

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    臨床化學檢查方法介紹--閉合容積(CV)介紹

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    利用呼出氣體診斷多種疾病的裝置問世

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    腫瘤早期預警的血清多肽質譜1.?被檢查者的基本資料的收集:1.1?被檢查者的基本信息,包括年齡、性別、身高、體重、職業、民族、飲食習慣等。1.2?被檢查者的家族的遺傳史,以往的患病與治療史,過敏等情況。1.3?被檢查者的臨床表現,包括各種體癥的表現,如發燒,疼痛等。1.4?被檢查者的臨床影像學的表現

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