低分化模纹肌肉瘤的超微结构及诊断与鉴别诊断

通过透射电子显微镜（ＴＥＭ）观察低分化横纹肌肉瘤（ＰＤＲＳ）的超微结构,并对电镜诊断标准及鉴别诊断进行探讨。ＴＥＭ下瘤细胞弥漫分布,以未分化间叶细胞为主,可以少数横纹肌分化细胞,其胞质已出现粗细肌丝,原始肌节和Ｚ带物质等特征性结构。我们认为,（１）原始肌节和Ｚ带物质是ＰＤＲＳ最可靠的超微结构诊断依据。（２）平行排列的粗细肌丝,横断面呈典型的点阵排列结构应是ＰＤＲＳ最低的诊断标准。本文对可能导致误诊     

宽温环境下磁光盘写入光功率的优化

利用有限单元法研究了环境温度、写入光功率、磁光盘膜面温度分布三者间的关系，在此基础上导出了宽温环境下的最优写入条件，该条件为优化宽温磁光盘读出性能提供了依据。     

白塞(Behcets)病的病理学及超微结构病理研究

白塞氏病是包括眼前房积脓性虹膜睫状体炎、复发性口腔粘膜溃疡和外生殖器溃疡的三大主征的综合性病征。从临床方面观察的文献来看是一个侵犯多个系统的全身性疾病,多个系统和器官被侵犯,其中包括,皮肤粘膜溃疡。消化系统溃疡,肾脏被损伤,心血管系统,心肌病,动脉血栓形成非特异性血管炎。中枢神经系统亦可被侵犯。以及肌炎超微结构病理报告尚未见到仅有少量的局灶性粘膜溃疡组织的电子显微镜观察的报告。本文报告了两例自塞氏病的系统病理学和超微结构病理学研究结果。病理及超微结构病理学研究结果:主要的病理变化是全身各系统的小动脉壁明显增厚,呈小血管炎的病理损     

心房粘液瘤的光,电镜观察

心房粘液瘤的光、电镜观察康向华朱平陈淑范（哈尔滨医科大学病理教研室，哈尔滨１５００３６）心脏粘液瘤是心脏原发性肿瘤，约占心脏肿瘤的半数以上。目前有关其组织发生尚有不同观点［１］。本文对１０例心房粘液瘤进行了光镜和电镜观察，试图在超微结构水平进一步探讨...     

Fabry病肾脏的超微病理研究

结合临床资料对4例Fabry病进行光镜、电镜观察与分析,探讨Fabry病肾脏的超微病理变化及电镜在其早期诊断中的作用。光镜观察显示肾小球有轻微或呈不同程度局灶节段硬化,在肾小球脏层细胞和肾小管上皮细胞胞质内可观察到数量不等的圆形空泡。这些空泡在半薄切片甲苯胺蓝染色后呈清晰的蓝染颗粒。电镜下可观察到一种特征性的嗜锇“斑马小体”或洋葱皮样小体。小体主要位于肾小球脏层细胞,也可出现在系膜细胞、肾小管上皮细胞、肾问质细胞以及血管内皮细胞和平滑肌细胞胞质内。早期病例只在部分肾小球脏层上皮细胞胞质内观察到嗜锇“斑马小体”。超微病理变化可反应疾病病变程度,特别是可为临床早期诊断提供重要的形态学依据。半薄切片甲苯胺蓝染色在Fabry病诊断中有一定价值。     

硅基微结构上的聚吡咯功能薄膜均匀性研究

针对聚吡咯(PPy)功能薄膜在三维微结构上很难均匀电沉积,易出现MEMS超级电容器阴阳极黏连、接触等失效现象,通过控制吡咯(Py)单体与苯磺酸钠(BSNa)溶液的配比与循环伏安扫描速度,探索PPy功能薄膜在三维微结构上的均匀沉积方法。研究表明:当Py与BSNa摩尔比为1∶2,氧化石墨烯(GO)质量分数为0.4%时,以20 mV/s的扫描速度扫描56圈,制备出均匀致密的PPy功能薄膜。SEM测试表明:PPy功能薄膜具有良好的均匀性;恒流充放电测试表明:MEMS超级电容器具有良好的快速充放电特点。因此,本研究使三维硅基微结构上的功能薄膜均匀性得到明显改善,缓解了器件的阴阳极接触失效问题。     

等离子弧喷焊WC增强金属基复合材料强化层的组织与性能

采用等离子弧喷焊技术,在Q345钢表面制备WC/Fe和WC/Ni复合材料强化层,采用XRD,SEM分析复合强化层的物相及组织,对强化层的显微硬度及耐磨性进行试验分析.结果 表明:WC/Fe和WC/Ni复合材料强化层组织致密,组织特点为WC颗粒均匀分布在基体相中,强化层与母材形成良好的冶金结合;WC/Fe和WC/Ni复合...     

用非线性预测方法研究蛋白质序列的特性(Ⅰ)

通过详细HP模型将一条蛋白质序列构造为3个特征序列.其中蛋白质序列取自蛋白质分类数据库CATH,该库将蛋白质序列根据不同结构域分为4类(α主类,β主类,αβ类,低二级结构类).然后采用非线性预测方法,研究每类蛋白质序列的特征序列,得到特征序列的误差比值(E-D)图.从图形上发现,每类蛋白质序列的每条特征序列的曲线起伏波动不断,具有特异性,且4类蛋白质序列对应特征序列的E-D图之间也有很大不同.     

阻燃及未阻燃棉织物的热裂解

利用ＰＹ－ＧＣ－ＭＳ色质联用仪研究阻燃及未阻燃棉纤维（织物）的裂解产物,以得到较全面和深入的结果;分析了阻燃纤维素在裂解时以呋喃类、核葡萄糖等环状化合物为主的原因,并提出了自己的见解。该项工作对棉纤维阻燃机理的研究提供了有说服力的实验结果。     

基于ICEEMDAN-MLP的肺音信号识别研究

为了实现肺部病症信号的匹配识别,采用改进型自适应噪声的完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)和多层感知机(MLP)相结合的肺音信号特征识别方法.采集肺音信号预处理后经过ICEEMDAN分解得到IMF分量并构造多维特征向量,输入多层感知机(MLP)对正常肺音、哮鸣音、干罗音和中湿罗音信号学习.测试结果表明,该分类方法比...