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《法医病理大数据云平台说明书》翻译项目报告: 本报告是根据《法医病理大数据云平台说明书》的汉译英翻译项目而完成的，该材料属于实用类文本，主要介绍一款软件两个不同版本的大致板块和使用方法。本材料涵盖法医英语和计算机英语。其中，法医英语作为医学英语的一部分，内容严谨，客...; 张嘉姗; 关键词：实用类文本汉英翻译科技语言; 文献传递

护理与法医病理被引量：1: 2001年; 在英国，法医病理学家是要经过１２年严格训练后才可执业的专业人员，他们负责调查意外或突然死亡，必要时进行尸体解剖工作，并向警方出示报告。护士有责任协助病理学家工作，掌握正确地处理被害者物品，为法医病理学家提供有效标本的方法。重点介绍了英国法医病理学家的受教育情况、工作内容，以及其他医务工作者在涉及此类病例中应采取的方法。; 宋雁宾龙敏王静; 关键词：法医病理护理尸体解剖

640例死因中救治伤和濒死期损伤的回顾性分析: 2025年; 【目的】为明确识别救治伤和濒死期损伤的区别,避免重复鉴定、错鉴。【方法】本研究基于中山大学法医鉴定中心和广州市公安局天河区分局2013—2022年5923例死因鉴定案例,回顾性研究死因鉴定所见的救治伤和濒死期损伤的特征及其对死因鉴定产生的影响。【结果】在全部5923例案例中,检见救治伤或濒死期损伤的案例640例,624例接受救治其中609例检见救治伤(97.60%),44例检见濒死伤,13例两类损伤均检见。640例案例中男性441例,女性199例,死亡年龄从0至95岁不连续分布;死因以疾病占比最高,其次为机械性损伤和窒息。救治伤主要表现为肋、胸骨骨折和胸前区或面部软组织损伤,亦可见心包破裂等。濒死期损伤以意识丧失后摔跌伤、呼吸道异物吸入或多次暴力损伤多见。640例案例中19例发生重复鉴定,其中15例检见救治伤,6例检见濒死期损伤,2例两类损伤均检见。与未检见两类损伤的案例相比,救治伤和濒死期损伤均显著提高了重复鉴定率(χ^(2)=4.04,P=0.044;χ^(2)=43.49,P<0.001)。640例案例中11例(1.72%)在初次鉴定中两类损伤被错鉴为初始损伤,13例两类损伤参与造成死亡。【结论】通过揭示两类损伤的流行病学特征,用数据证明了两类损伤与更高的重复鉴定和错鉴率有关,为减少重复鉴定和错鉴,提高死因鉴定的准确性提供了参考依据。; 李暄仪吕国丽吕国丽吴春雷刘小山刘小山罗斌黄二文; 关键词：死因鉴定法医病理学

利用无损检验推断死后经过时间的研究进展: 2025年; 一直以来死后经过时间是法医学研究的重点和难点,无损检验是进行法医学鉴定的一种重要手段,在法医学领域中进行疾病诊断和死因鉴定。本文对无损检验的基本原理、常用的无损检验技术进行了介绍,总结了目前无损检验推断死后经过时间的研究进展,为进一步深入研究和应用提供基础。; 刘泽江郑吉龙郭子健; 关键词：法医病理学死后经过时间

利用视网膜推断死亡时间的研究进展: 2025年; 文章指出死后经过时间(PMI)推断是法医病理学研究的重点与热点。眼组织有丰富的神经组织,由于神经组织细胞具有排列紧密、结构简单的特点,同时眼组织具有独特解剖学位置与生理功能,因此视网膜表现出独特的与PMI相关的时序性变化规律。本文从大体形态、组织病理、核酸降解和代谢组学等多个方面,对过往利用视网膜推断PMI的研究进行了综述,希望对利用视网膜推断PMI的研究提供一定参考。; 张安杰郑吉龙张思航刘泽江; 关键词：视网膜法医病理学死后经过时间

玻璃体液检测在死后间隔时间推断中的研究进展: 2025年; 本文以法医病理学中推断死后间隔时间(PMI)的理想材料玻璃体(VB)及其玻璃体液(VH)为研究对象展开综述,指出VH相比于血液和脑脊液,在解剖学上受到自身结构和颅骨的保护和隔离,更少受到环境污染和尸体腐败的影响,并且化学变化速率缓慢,同时VB本身的组织结构和形态变化与PMI也有相关性。通过对最新应用的VH生化成分多元分析研究方法和VH检测技术进行综述,本文旨在介绍VH检测用于推断PMI的最新研究进展。; 郭子健郑吉龙; 关键词：法医病理学玻璃体液

SHAP分析指导的早期损伤时间可解释推断模型构建: 2024年; 目的为解决损伤时间推断模型法医实践性不强、可解释性缺乏的问题,应用SHAP算法构建特征可解释机器学习模型,为损伤时间推断提供新策略。方法基于前期发现与骨骼肌损伤时间密切相关的35个基因相对表达量,利用多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)、随机森林(Random Forest,RF)、LightGBM(LGBM)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)4种算法构建损伤时间推断模型。应用SHAP(SHapley Additive exPlanation)算法对模型进行基因特征重要性排序,剔除冗余特征,比较并获得损伤时间推断最优模型。基于SHAP的局部解释对最优模型提取到的基因特征进行了个性化评估和分析。结果经过SHAP特征筛选后,MLP算法表现最佳。仅用15个基因特征,就能准确预测损伤时间段为4 h~12 h、16 h~24 h、28 h~36 h、40 h~48 h,受试者工作特征曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)为0.99。SHAP结果显示与损伤时间推断最相关的基因是Fam210a。局部分析进一步揭示了Fam210a基因的高水平表达有助于增加4 h~12 h的预测概率;Rae1基因的高水平表达有助于增加16 h~24 h的预测概率;Tbx18基因的低水平表达有助于增加28 h~36 h的预测概率;Tbx18基因的高水平表达有助于增加40 h~48 h的预测概率。结论 MLP结合SHAP构建的损伤时间推断模型能准确预测损伤时间。此外,使用SHAP可解释器能够更好的理解模型中特征基因对模型预测的贡献度,为进一步深入研究损伤时间奠定基础。; 吕慧敏刘明锋靳茜茜张艺博安国帅杜秋香王英元孙俊红; 关键词：法医病理损伤时间推断机器学习模型

一种法医病理检材样本储存箱: 本实用新型涉及一种法医病理检材样本储存箱，包括箱体，箱体的顶部设置有箱盖，箱盖的顶部设置有把手，箱体的内部固定连接有安装杆，安装杆上转动连接有多个传动齿轮,箱体的内部设置有多个调节组件。该法医病理检材样本储存箱通过设置有...; 谭力喻安孝张方顺黄钰涵

不同死亡原因大鼠脑组织5种RNA降解与早期PMI的相关性: 2024年; 目的建立不同死亡原因下早期PMI与RNA△Cq值的数学模型,为死因变化条件下的早期PMI推断提供参考。方法取SPF级成年雄性SD大鼠30只,随机分为5组(颈动脉大失血致死、勒死、溺死、服有机磷农药致死、CO中毒致死),每组6只。处死后大鼠置于恒温恒湿箱(20℃,55%湿度),死后0~24 h内7个时间点分别取脑组织RNA。测定每个时间点5种RNA(β-actin、GAPDH、miR-9、miR-124、miR-125b)Cq值,通过QBase+V(3.4)软件geNorm程序选择内参,运用SAS 9.4软件分析早期PMI与RNA△Cq值的相关性,并得到数学模型。另取SPF级成年雄性SD大鼠15只,随机分为5组,分别在死后10 h、20 h取材进行反推验证。结果(1)miR-124在本实验体系中无法捕捉荧光,不能作为本实验体系的候选基因;(2)不同致死原因下大鼠脑组织β-actin、GAPDH、miR-9、miR-125b四种基因稳定性不同,SAS 9.4软件分析早期PMI与RNA△Cq值的相关性,得到数学模型可用于早期PMI推断。结论(1)死因会影响大鼠死后脑组织RNA的降解,不同死因应选用不同的内参基因;(2)本实验体系下建立的数学模型可为不同死亡原因致死后早期PMI推断提供参考。; 黄诗发吴岳; 关键词：法医病理内参基因死亡时间

一种推测早期死亡时间的LncRNA、组合物和方法: 本发明属于生物医学工程技术领域，具体涉及一种推测早期死亡时间的LncRNA、组合物和方法，所述LncRNA为ENSRNOT00000118194、ENSRNOT00000116291、MSTRG.1307.1或MSTRG...; 唐群吴华高海波孟斌钟晨杨思禹殷穆暄

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