目的:了解产后抑郁症的研究现状,梳理其研究内容和发展脉络,寻找研究不足,探讨发展趋势.方法:以中国知网(CNKI)为数据源,运用CiteSpace5.6R5对2479篇文献进行计量分析.结果:国内产后抑郁症的研究过程可分为初步认识阶段、发展阶段和逐步深化阶段,以产后抑郁症的治疗方法及疗效检验为重点研究内容.研究趋势为产后抑郁症的神经生理机制及其心理社会因素的致病机制.研究不足为缺乏学术交流与合作意识,应加强学科间交叉研究,创新研究方法,开发多种鉴别诊断工具.结论:国内产后抑郁症的研究虽然取得了丰富的学术成果,但在发病机制及遗传学方面的研究较少,应加强学术交流与合作,推动产后抑郁症的研究取得突破.

膀胱癌的发病呈现增高的趋势,对放射科医生来说,检测和分类膀胱恶性肿瘤是一项耗时较大的工作.近年来,计算机辅助诊断系统的进步以及深度学习(Deep learning)的发展,使其成为医学图像处理的有力工具.文章提出一种基于深度卷积神经网络的膀胱癌MRI图像的优化模型,得到适合膀胱肿瘤MRI图像分级和分期预测的算法,取得较好的预测诊断效果,膀胱肿瘤分级预测准确率93.75％,膀胱肿瘤分期预测准确率98.96％,为膀胱肿瘤的无创预测提供了新的手段.

腺体病变引起的疾病如结肠腺癌、乳腺癌等的发病率逐年增高,病理检查是临床诊断的"金标准",从病理图像中准确分割病灶范围对疾病的诊疗至关重要,然而这是一项费时费力的工作,同时与病理医生的水平与经验有关.近年来,计算机辅助诊断系统和深度学习(Deep learning)在医学图像处理领域快速发展并得到广泛应用,为进一步减轻医生的工作负担,采用经典神经网络对腺体病理图像进行区域分割,并使其能够适用于更加广泛的腺体分割,在腺体病理图像中取得较好的分割效果,为辅助早期诊断及减小误诊概率提供可能.