重要的诊断任务怎么做(重要的诊断)

这个化验项目很重要，不仅能诊断肾病类型，还能预测好转和复发

查出肾炎后，大家可能会一脸懵，问医生：“我这个是什么肾炎啊？”医生会说：“必须做肾穿刺，才能确定你是哪种肾炎。”

随着科学的进步，现在已经有一类肾病可以不靠肾穿刺，抽血化验一个项目，就能诊断肾病类型，还能提前预测病情走向，是会好转、还是会恶化、好了之后的复发风险，这个项目就是：

抗PLA2R抗体！

这么有用的一个检查项目，跟着陈博士来了解吧！

抗PLA2R抗体的诊断意义

抗PLA2R抗体阳性，可诊断膜性肾病

抗PLA2R抗体，是一个非常特殊的抗体，一般仅存在于“膜性肾病”患者。

不是膜性肾病的其他肾病患者，或者健康人，几乎不会出现抗PLA2R抗体阳性（注：阴性就表示指标在正常范围内，阳性意思是异常升高）。

因此，如下图所示，抽血查了这一项是升高的，说明基本可以诊断为膜性肾病了。

其他的肾病类型，比如IgA肾病，微小病变，FSGS等，还不能像膜性肾病这样“先进”，还是得靠肾穿刺进行确诊。

抗PLA2R抗体阴性，不能排除膜性肾病

因为有一部分膜性肾病患者，抗PLA2R抗体是阴性的，因此，抗PLA2R抗体结果阴性，并不能排除膜性肾病。

这些抗PLA2R抗体阴性的膜性肾病患者，包括少数原发性膜性肾病，这些患者可能存在其他抗体（例如抗NELL1、THSD7A抗体等，或其他未被识别的抗体），以及绝大多数继发性膜性肾病，抗PLA2R抗体也是阴性的。

也就是说，抗PLA2R抗体阳性可以诊断膜性肾病，但抗PLA2R抗体阴性，并不能完全排除膜性肾病。

如果不能排除怎么办呢？

那还是得用老办法，肾穿刺确诊。

抗PLA2R抗体的预测意义

不仅有诊断作用，抗PLA2R抗体的数值、以及数值变化，与疾病严重程度密切相关。

根据抗PLA2R抗体的数值，如何看病情严重程度？

多次测抗PLA2R抗体≥150RU/mL且不下降，或即将增加至≥150RU/mL，说明这位膜性肾病肾友，病情较为严重，需要激进的治疗方案（免疫抑制方案）；

多次测抗PLA2R抗体＜150RU/mL且在6个月内保持稳定或涨幅<25%，病情严重程度为中等，这部分肾友，可能需要，也可能不需要免疫抑制剂；

多次测抗PLA2R抗体＜50RU/mL，或在3-6个月内数值下降幅度≥25%，可能仅需要接受一般支持治疗。

所以啊，这个抗体对预测病情轻重，指导后续的治疗方向，是非常重要的。

抗PLA2R抗体数值变化，先于尿蛋白变化1-2年

不仅如此，抗PLA2R抗体还有个好处是，它反应比尿蛋白快！

膜性肾病是个慢性子病，治疗好久，尿蛋白就是不下来是常事，这时候别说患者着急了，医生也急。有了抗PLA2R抗体，我们可以提前知道患者的病情走向。因为抗PLA2R抗体的反应总是早于尿蛋白变化，早1-2年。

抗PLA2R抗体持续下降，降至阴性，说明病情在好转，如果这时候还没有看到尿蛋白下降，别慌，不必急着修改治疗方案，可以等，抗PLA2R抗体缓解后的1-2年内，尿蛋白会下来。

病情缓解后，抗PLA2R抗体可预测复发

治疗结束时，患者的抗PLA2R抗体水平可预测远期结局。

对于病情已经缓解的患者，如果检测不出抗体，恭喜你，说明5年内持续保持缓解可能性大。

对于病情已经缓解的患者，复查抗PLA2R抗体，指标又在上涨，这预示着很可能会面临复发。

抗PLA2R抗体的监测频率

综上，膜性肾病患者连续测定抗PLA2R抗体水平对诊断、治疗、预测复发都非常有帮助。

在病情不稳定时，抗PLA2R抗体通常建议2-3个月查一次；等病情逐渐稳定，3-6个月一查；随后病情非常稳定的患者，可以再延长一些，6-12个月一查。

监测频率可以随时根据临床需要进行调整。当患者出现尿蛋白持续增加、血清白蛋白持续减少、血清肌酐不断升高或抗PLA2R抗体水平不断升高的迹象时，那么需要增加监测频率。

PS：这么有意义的一个检查，欢迎你转给相关肾友们了解~

华北电力大学研究者提出电力设备局部放电轻量化诊断的新方法

边缘计算技术使在智能电力设备端开展基于神经网络的就地智能诊断成为可能，但存在电力智能终端资源受限与局部放电诊断模型高资源占用之间的矛盾。为解决此问题，华北电力大学电气与电子工程学院的张翼、朱永利，在2023年第7期《电工技术学报》上撰文，提出了基于深度-广度联合剪枝的电力设备局部放电轻量化诊断方法。

该方法将MobileNetV2作为基础模型，在训练中引入可迭代重要度因子，“端到端”地感知并裁剪模型中的冗余模块，实现深度方向的结构压缩；采用几何中值滤波器剪枝（FPGM）进一步去除各卷积层的冗余滤波器，并提出增强型模拟退火搜索算法（ESA）自主求解各层的剪枝比例，循环搜索直至获得最大限度的无损压缩模型。

他们的结果表明，该方法可以在数据驱动下自主设计高精度、轻量化、低延迟的局部放电深度诊断模型，相较于现有的深度模型，资源占用大幅降低、推理速度显著提升，为资源受限的电力设备边缘侧部署提供了技术支持。

局部放电（简称局放）是电力设备绝缘劣化的先兆，同时也是加速劣化的重要原因，威胁着电力设备的安全稳定运行。由于电力设备绝缘缺陷的放电机理不尽相同，因此准确地诊断放电类型对于评估绝缘状况具有重要意义。早期研究将BP神经网络、支持向量机等传统机器学习方法引入局放诊断领域，提高了诊断的自动化程度，但此类方法的输入特征量依赖人工设计，存在主观性，可能遗漏某些关键特征，致使诊断正确率受到限制。

深度学习技术能够从大规模数据中自主挖掘数据特征，建立输入与输出间的复杂非线性映射，已成为当前电力设备局放诊断研究的主流。S. Barrios等和Duan Lian等采用自编码网络分别实现了放电脉冲时频谱和一维时域序列的特征提取与类型识别，网络层数与各层通道数通过反复实验确定；万晓琪等探究了卷积核尺寸、网络深度、通道数对局放时域序列识别的影响，并取得了优于传统机器学习方法的效果；也有学者利用AlexNet、ResNet和VGG等大规模网络进行局放诊断，进一步提升了识别率和泛化表现。

然而，上述方法显著增加了计算复杂性、参数量和推理耗时，对部署环境的硬件要求较高，其推广应用受到了限制。

尽管利用云计算强大的计算资源可以完成深度诊断模型的部署，但随着电网监测数据的爆炸式增长，直接将海量数据向云端传送将造成通信拥塞和云计算资源的大量消耗，制约了“云端部署”模式的大规模应用。

幸运的是，当前边缘计算技术的发展为电力设备的信息采集和就地智能诊断带来了可能，正在成为数字电网建设的发展趋势，电力设备端逐渐配置的嵌入式系统和人工智能芯片有望成为深度诊断模型的载体。然而，现阶段的边缘智能终端内存较小、计算能力有限，尚无法适应上述局放深度诊断模型的部署要求，必须研究诊断模型的轻量化问题。

MobileNetV2是近年来新兴的轻量级深度学习框架，具有低资源占用的特点，在诸多通用数据集中广泛应用。目前，虽然Wang Yanxin等将MobileNetV2引入气体绝缘封闭金属开关设备（GIS）的局放诊断中，在一定程度上降低了模型规模，但缺乏针对边缘侧部署的进一步优化与探索。

通常，绝大多数已训练的神经网络是过参数化的，即相当数量的参数和计算对训练过程很重要，但在推理阶段的贡献微小，且无谓地增加了部署环境的计算负荷、存储占用和诊断耗时，这对于资源有限的电力边缘智能终端是难以接受的。

而且，局放数据的样本规模通常较小（相对于诸多通用数据集），故直接利用MobileNetV2等普适性框架必然进一步加剧过参数化问题。因此，尚需探索一种有效的模型压缩方法来削减模型冗余、简化计算复杂性，从而获得与局放数据集相匹配的轻量化模型，但目前相关研究鲜有报道。

针对模型压缩问题，剪枝是一种最为直接、高效的方法，一般通过舍弃神经网络中重要性低或可替代性强的参数来削减模型冗余。为解决已有局放深度诊断模型的高资源占用和推理迟滞问题，华北电力大学电气与电子工程学院的研究者提出基于剪枝的局部放电轻量化诊断方法。

图1 局部放电试验平台和放电模型

该方法以MobileNetV2为初始框架，首先通过添加可迭代的重要度因子自主地感知并裁剪模型中的冗余模块，实现“端到端”的深度方向剪枝；在此基础上，结合FPGM和增强型模拟退火算法（Enhanced Simulated Annealing, ESA）快速、自动化地剪枝卷积层中冗余的滤波器，实现广度方向上的结构精简。

表1 与经典网络的识别率对比

表2 与经典网络的资源占用对比

研究人员指出，深度方向模型剪枝方法能够在PRPD数据的驱动下自主地学习MobileNetV2中各Block对放电诊断任务的重要度并裁剪冗余部分，实现了深度方向上的结构精简和推理加速。另外，基于FPGM-ESA的广度方向自动化剪枝方法，能够针对模型不同卷积层的参数冗余情况自适应地确定各层的剪枝比例，并通过循环搜索确定最佳剪枝规模。联合剪枝后，放电识别率与MobileNetV2基本一致，但参数量下降了89.90%、推理加速达2.3倍。

他们表示，该方法与训练前裁剪、Slimming、FPGM和AMC等剪枝方法相比，具有更好的可恢复能力，识别率提高了0.31%～4.53%不等；且相较于AMC剪枝，参数压缩率更高，剪枝耗时仅为其1/34。而同基于VGG、ResNet、ShuffleNet和GhostNet的局放诊断方法相比，不同信噪比下表现出相近的放电识别能力；但资源占用大幅降低，存储和内存消耗仅为0.90 MB和12.89 MB，更实现了最大9.3倍的推理加速。

本工作成果发表在2023年第7期《电工技术学报》，论文标题为“基于深度-广度联合剪枝的电力设备局部放电轻量化诊断方法”。本课题得到河北省自然科学基金和特高压工程技术（昆明、广州）国家工程实验室开放基金资助项目的支持。

癌症早期诊断至关重要！了解筛查技术与全面健康管理！

随着时代的进步和生活水平的提高，癌症成为困扰公众健康的重要问题。癌症作为一种严重的致命疾病，早期诊断对于治疗和康复至关重要。本文将深入探讨癌症早期诊断的重要性，并介绍一些先进的筛查技术和全面健康管理方法，为您呈现一场关于癌症防治的专业医学科普。

一、癌症早期诊断的重要性

癌症早期诊断是癌症防治的关键环节。研究表明，早期诊断可大幅提高癌症患者的治愈率和生存率。在癌细胞尚未扩散到其他组织和器官时，治疗的成功率更高。然而，许多癌症在早期并没有明显的症状，这给早期诊断带来了一定的困难。因此，我们必须高度重视定期体检和主动进行癌症筛查，以便及早发现、早期干预。

二、常见的癌症筛查技术乳腺X线摄影（乳腺X光透视法） 乳腺X线摄影是早期发现乳腺癌的常用筛查技术。通过乳腺X光透视，医生可以检查乳腺组织的异常情况，包括肿块和钙化等，从而及早发现和诊断乳腺癌。粪便隐血检测 粪便隐血检测是早期发现结直肠癌的重要手段。这项筛查技术可以检测粪便中是否存在不肉眼可见的血液，帮助发现结直肠肿瘤或息肉。宫颈涂片检查 宫颈涂片检查是妇女早期发现宫颈癌和其他异常情况的有效方法。通过采集宫颈细胞，医生可以检测是否存在异常细胞，有助于早期干预和治疗。肺部CT检查 肺部CT检查可以帮助早期发现肺癌和其他肺部疾病。对于吸烟者、长期接触有害物质或有家族肺癌史的人群尤为重要。三、全面健康管理的重要性

除了定期筛查，全面健康管理也是预防癌症的重要环节。保持健康的饮食习惯，增加体育锻炼，戒烟限酒，避免接触有害物质等都对预防癌症具有重要意义。此外，心理健康的重视也不容忽视，压力过大可能影响身体的免疫力和健康状态。

四、癌症早期诊断的挑战

尽管筛查技术和全面健康管理手段已经有了长足的进步，但仍然面临一些挑战。例如，部分筛查技术的准确性仍有待提高，一些癌症在早期并没有明显症状，很难被及早发现。同时，一些患者对于筛查的重要性认识不足，缺乏主动参与的意识。

五、您参与癌症预防了吗？

现在，我邀请您分享一下您对癌症预防的看法和做法。您是否定期进行体检和筛查？是否保持健康的生活方式？您认为在癌症早期诊断方面有什么可以改进的地方？请留下您宝贵的建议，让我们一起共同关注健康，预防癌症。

癌症早期诊断是保障健康的重要环节，通过定期体检和有效的筛查技术，我们可以提高癌症的早期发现率，降低治疗难度，提高生存率。同时，全面健康管理也是预防癌症的关键，我们每个人都应该关注自己的身体和心理健康，合理安排生活，远离有害物质，共同营造健康的生活环境。

让我们一起行动起来，关注癌症早期诊断与全面健康管理，共同建设一个更健康的未来！未雨绸缪，癌症不可怕！