抗坏血酸对大鼠成骨细胞膜片BMP-2mRNA表达的影响

目的研究抗坏血酸对成骨细胞膜片BMP-2mRNA表达的影响.方法：原代培养并鉴定大鼠成骨细胞,采用物理刮取法,体外构建成骨细胞膜片;成骨细胞接种后,分别加入15、50、85mg/L抗坏血酸,连续培养1～2周,RT-qPCR检测成骨细胞膜片BMP-2mRNA的表达.结果：获得的细胞符合成骨细胞形态学特征特性.可构建管状形态的成骨细胞膜片.组间比较,第1周和第2周成骨细胞膜片中BMP-2mRNA表达量实验组均高于对照组,以50mg/L组的表达量最高（第1周P〈0.05;第2周P〉0.05）;组内比较,各组表达量第2周均高于第1周（P〈0.05）.结论：抗坏血酸可促进成骨细胞膜片BMP-2mRNA表达.

脱细胞真皮基质在上前牙GBR种植术中的临床研究

目的研究采用脱细胞真皮基质进行引导骨组织再生技术（GBR）并同期种植体植入的短期临床效果。方法 29例上前牙脱细胞真皮基质进行GBR并同期植入种植体,经软组织塑形后,完成最终上部结构。随访3-9个月,对种植体周围软硬组织进行评价。结果 29例均获得良好骨整合,种植体无松动脱落。种植体周围软硬组织状态良好,美学效果满意。结论采用脱细胞真皮基质进行上前牙GBR并同期植入种植体,短期内可获得较满意的临床效果。

经牙槽嵴顶冲压式上颌窦底提升术同期牙种植

目的：总结经牙槽嵴顶冲压式上颌窦底提升术同期牙种植的临床效果。方法：选择19例牙槽嵴顶距窦底垂直骨高度为5～7mm的患者，经牙槽嵴顶冲压式上颌窦底提升术同期植入21枚种植体，植骨或不植骨，定期临床和X线检查评价疗效。结果：种植体植入后骨结合情况良好，无种植体松动或脱落；X线显示种植体周围骨质稳定，窦底边界清晰，无炎症表现，19例均完成种植修复，患者满意度高。结论：经牙槽嵴顶冲压式上颌窦底提升术同期牙种植可获得良好的治疗效果。

引导骨再生术同期牙种植的临床应用研究

目的研究引导骨再生术同期牙种植的临床效果及技术特点。方法 37例患者行引导骨再生术同期植入43枚种植体,定期临床和X线检查。结果种植体植入后骨结合情况均良好,无种植体松动或脱落。X线显示,种植体周围骨质稳定,无病理性吸收。均完成种植修复,功能良好,患者满意。结论引导骨再生术同期牙种植可获得良好的治疗效果。

不同表面处理方法对钛表面成骨细胞膜片ALP活性的影响

目的:探讨不同表面处理方法对钛表面的成骨细胞膜片碱性磷酸酶(ALP)活性的影响。方法:原代培养大鼠成骨细胞,通过形态学及ALP鉴定成骨细胞;以机械抛光处理的钛片为对照组,以棕刚玉颗粒喷砂材料处理的钛片为喷砂酸蚀(SLA)组,分别构建成骨细胞膜片,膜片连续培养1周或2周时,测量成骨细胞膜片中反映成骨效应的ALP活性的改变。结果:原代培养细胞ALP阳性,经形态及特性鉴定为成骨细胞;连续培养1周或2周时,SLA组ALP活性均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);各组膜片ALP活性第1周高于第2周,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:钛表面性质能够影响成骨细胞膜片的成骨分化能力。

钛表面构建成骨细胞膜片的体外研究

目的:研究成骨细胞膜片在钛表面的生长情况。方法:将体外培养鉴定的的大鼠成骨细胞接种在纯钛表面,构建大鼠成骨细胞膜片,连续培养1、2、3周,分别于第1、2、3周末收集成骨细胞膜片,倒置显微镜下观察细胞膜片的组成,光镜测量各时间点细胞膜片的厚度。结果:原代培养细胞符合成骨细胞形态学特征;第2、3周末细胞膜片厚度较第1周末细胞膜片厚度明显增加(P<0.05);与第3周末细胞膜片相比,第2周末细胞膜片厚度增加最明显,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:钛表面构建的成骨细胞膜片拥有良好的增殖生长活性。

如何引导小学生进行有效的习作

本文针对小学生习作文的难题,从如何引导学生确定文章的题目;如何引导学生细致的观察;如何引导学生拟定习作纲要;以及如何引导学生把习作对象写具体。文章层层深入,循序渐进,阐述了教师如何引导学生进行习作训练。

面向多人多生物属性的跨视角步态追踪系统

步态识别是一项新兴的生物识别技术,可以被广泛地应用在刑事安防,疫情传播链追踪等领域,该项技术的本质在于通过人的人体体型和行走姿态来识别人的身份,年龄,性别等多种生物属性.相比其他生物识别技术,步态识别具有远距离,全视角,无感知,防伪装等显著优势.基于此,本文设计了一款面向多人多生物属性的跨视角步态追踪系统,该系统充分考虑了现实应用场景中存在的多人,跨视角,服饰变化等协变量对于步态识别准确率的影响,并通过更加鲁棒的算法设计从复杂的环境中提取行人的步态信息从而对其身份,年龄,性别等生物属性进行准确的分析.实验结果表明,在跨视角和多种行走状态的情况下,本系统中基于深度学习的步态识别算法模型的准确率可以达到88.0%,在多视角的情况下,性别分类准确率可以达到94.8%,年龄估计的平均年龄误差约为7.92岁,标准差约为8.11,实验结果均优于近年来相关领域的算法,达到相对领先的水平.同时系统开发成本低,面向落地应用场景,并支持实时性步态检测.

基于混合注意力的轻量级偏瘫步态评估系统

脑卒中患者通常会出现偏瘫步态,而视觉式步态分析可以用于检测这些变化.然而,当前公开的病理步态数据集规模较小、缺乏对偏瘫严重程度的详细分级,并且传统的视觉式深度学习步态分析方法通常需要较高计算量和较大参数量,不适用于小规模病理步态数据集.本文设计了一款轻量级偏瘫步态评估系统.系统使用一种轻量级卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)来评估偏瘫步态表现.通过线性拼接不同尺度的分组卷积,低成本地获得高效率特征.系统引入多维度混合的轻量级注意力模块来帮助CNN关注空间和通道维度上的显著特征,从而更好地平衡系统有效性与模型参数量.此外,本文还构建了一个专门用于步态识别的偏瘫模拟步态数据集,为模型训练和测试提供数据支撑.实验结果表明,系统的神经网络仅使用VGG-19 1/53的参数量,将步态识别准确率提高至96.91%,高于预训练后的VGG-19,与其他轻量化SOTA方法相比同样具有精度优势.系统的开发成本低,可部署于移动设备,并支持实时检测,为家庭式病理步态分析提供了一种可行的方案.

基于深度学习的车牌超分辨率重建

车牌图像重建是实现智能交通的重要步骤.在经过不断的重复实验后,本文提出了一种新的基于生成对抗网络(GAN)的超分辨率车牌图像重建模型.所提出的办法主要包括4个部分:(1)预处理输入图像,包括调整图片大小和筛选对比度差的图片;(2)引入了残差密集网络,能够充分提取车牌图像特征;(3)引入渐进式采样进行图片重建,因其具有较大的感受野,能提供更多的信息细节;(4)引入基于PatchGAN的鉴别器模型,该模型能更加精准地判断,从而引导生成器进行更高质量、更多细节的图像重建.通过在CCPD数据集上与目前较优的算法进行比较,证明本文的模型重建的车牌图像具有较高的PSNR和SSIM,分别达到了26.80和0.77,而且重建单帧图像的花费时间更少,仅为0.06 s,进而证明了我们算法的可行性.