基于超声内镜影像组学和机器学习的胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤鉴别方法

目的建立并验证基于超声内镜影像组学和机器学习的胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤的鉴别方法。方法纳入符合标准的患者435例,采集胃肠道间质瘤(257例)与非胃肠道间质瘤(包括胃平滑肌瘤145例、神经鞘瘤33例)超声内镜图像共3279张,按患者比7∶3分为训练集和测试集。采用Pyradiomics软件提取肿瘤影像组学特征,并应用主成分分析(PCA)、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)、极致梯度提升树(XGBoost)、随机森林、递归式特征消除(RFE)算法设计特征筛选方案,基于所选特征通过支持向量机分类器建立模型。通过ROC曲线评估各模型对胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤的预测效能。结果由最终筛选得到的超声内镜影像组学特征建立影像组学模型,基于5种特征筛选方案(PCA、PCA+LASSO、PCA+XGBoost、PCA+随机森林、PCA+RFE)建立的预测模型的AUC分别为0.581、0.870、0.874、0.860、0.661。结论PCA+XGBoost的特征筛选方案效果最佳,基于上述影像组学和机器学习方法鉴别胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤的模型可用于患者的术前预测。

基于超声影像的下腔静脉自动识别与定位

目的探究基于下腔静脉(IVC)超声影像的IVC自动识别与直径测量方法。方法提出一种基于拓扑结构与自动跟踪算法的IVC自动识别与定位方法,采用跟踪方式对数据集进行IVC识别和连续定位,以提高测量的效率和准确性。以超声医师的人工测量结果作为金标准,在采集自ICU的18例患者的18组超声数据集上进行测试。结果自动化算法识别准确率为94.44%(17/18),IVC直径自动测量误差在±1.96s(s为标准差)范围内,表明自动测量方法可替代人工测量方法。结论本研究提出的基于拓扑结构与自动跟踪算法的IVC自动识别与定位算法具有较高的识别成功率及IVC直径测量准确性,可以辅助临床医师进行IVC的识别定位与直径测量。

2.4 m连续式跨声速风洞气动设计与研究

连续式跨声速风洞由轴流压缩机驱动运行,具有运行范围宽、流场品质高、运行时间长等优点,是国际上最主要的跨声速风洞类别。近年来我国飞行器型号研制对大型连续式跨声速风洞的试验需求快速增长,为了弥补我国大型连续式跨声速风洞设备短板,中国航空工业空气动力研究院建设了2.4 m连续式跨声速风洞,该风洞是我国第一座大型连续式跨声速风洞。为了获得最佳的风洞流场品质和气动性能,航空工业气动院研发了多项适用于连续式跨声速风洞的气动外形设计技术,包括风洞的喷管、试验段、二喉道等高速部段的气动设计技术和低速部段气动设计技术。本文详细介绍了连续式跨声速风洞的总体设计要求和主要部段的气动设计方法,并通过CFD计算和风洞试验开展研究与验证。通过应用先进风洞气动设计技术指导风洞建设及调试,2.4 m连续式跨声速风洞的流场均匀性、噪声和湍流度已达到国际先进水平,试验数据品质与国际先进风洞一致。

熄风化痰通窍方加减联合阿替普酶静脉溶栓治疗急性脑梗死风痰瘀阻证临床研究

目的:观察熄风化痰通窍方加减联合阿替普酶静脉溶栓治疗急性脑梗死(ACI)风痰瘀阻证的临床疗效。方法:采用随机数字表法将88例ACI风痰瘀阻证患者分为试验组、对照组各44例,2组均给予常规基础治疗,对照组加用阿替普酶静脉溶栓治疗,试验组在对照组基础上给予熄风化痰通窍方加减治疗,2组均治疗4周。比较2组治疗前后中医证候积分、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分及脑血流动力学、血液流变学指标;比较2组临床疗效及不良反应发生率。结果:治疗后,试验组总有效率93.18%,高于对照组77.27%(P<0.05)。治疗后,2组中医证候积分、NIHSS评分及全血高切黏度、全血低切黏度、红细胞压积、血小板聚集率均较治疗前降低(P<0.05),双侧大脑前动脉(ACA)、大脑后动脉(PCA)、大脑中动脉(MCA)、左右侧椎动脉(VA)的血流速度均增加(P<0.05);试验组ACA、PCA、MCA、左右侧VA的血流速度快于对照组(P<0.05),中医证候积分、NIHSS评分及各血液流变学指标水平低于对照组(P<0.05)。试验组与对照组不良反应发生率分别为9.09%、11.36%,2组比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:熄风化痰通窍方加减联合阿替普酶静脉溶栓治疗ACI风痰瘀阻证疗效确切,能够促进患者脑部血液循环,改善神经功能缺损及血液流变学指标,安全性较高。

醒神活血通络汤加减联合丁苯酞序贯疗法治疗急性缺血性脑卒中临床研究

目的:观察醒神活血通络汤加减联合丁苯酞序贯疗法治疗急性缺血性脑卒中(AIS)的临床疗效。方法:采用随机数字表法将92例AIS患者分为观察组、对照组各46例。2组均给予常规基础治疗,对照组加用丁苯酞序贯疗法治疗,观察组加用醒神活血通络汤加减联合丁苯酞序贯疗法治疗,2组均治疗4周。比较2组治疗前后中医证候积分、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)、简易智能精神状态检查量表(MMSE)、Fugl-Meyer量表(FMA)评分;比较2组治疗前后脑血流量(CBF)、脑血容量(CBV)、剂达峰时间(TTP)、血流平均通过时间(MTT)、内皮素-1 (ET-1)、一氧化氮(NO)水平,并评估2组临床疗效及不良反应发生情况。结果:治疗期间,观察组剔除1例,纳入研究45例;对照组剔除2例,纳入研究44例。治疗后,观察组总有效率95.56%,高于对照组79.55%(P<0.05)。治疗后,2组中医证候积分、NIHSS评分、TTP、MTT及血清ET-1水平均较治疗前降低(P<0.05),MMSE评分、FMA评分、CBF、CBV及血清NO水平升高(P<0.05);观察组中医证候积分、NIHSS评分、TTP、MTT及血清ET-1水平低于对照组(P<0.05),MMSE评分、FMA评分、CBF、CBV及血清NO水平高于对照组(P<0.05)。观察组、对照组不良反应发生率分别为8.89%、11.36%,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:醒神活血通络汤加减配合丁苯酞序贯疗法治疗AIS疗效显著,能够修复患者神经功能,提高认知功能、运动功能,改善脑血流灌注及血管内皮功能,安全性较高。

热带雨林生物多样性保护与生物资源可持续利用研究

热带雨林被誉为地球的绿肺,其拥有丰富的植物、动物和微生物物种,对于全球生态系统的稳定和人类的社会经济发展至关重要。然而,不可持续的人类活动,如砍伐森林、非法采伐、土地转换和气候变化等,对热带雨林造成了严重的破坏和生物多样性丧失。为解决这些挑战,提出了一些可能的解决方案。基于此,对热带雨林生物多样性保护与生物资源可持续利用进行研究,以供参考。

深度学习在儿童心脏超声标准切面自动智能识别中的应用

目的 探讨深度学习在儿童心脏超声标准切面自动识别中的可行性和准确性。方法 在上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心心脏超声诊断中心影像归档和通信系统数据库中,选取2022年9-10月行心脏超声检查儿童的4 035张心脏超声图像,按照6∶2∶2的比例将图像随机分为训练集(2 421张)、验证集(807张)、测试集(807张)。通过改进密集连接网络(DenseNet)开发了一个轻量、高效的深度学习模型,实现对15个儿童心脏超声标准切面的自动识别,并与DenseNet121、InceptionV3、MobileNetV3 3种常用的深度学习模型进行比较。以人工手动标注结果为金标准,采用准确度、精确率、特异度、召回率和F1指数评价深度学习模型的识别性能。使用参数量、模型大小和浮点运算数3个指标评估模型的识别效率。采用混淆矩阵展示模型的识别结果,并通过热力图反映模型对图像特征的关注度。结果 DenseNet121、InceptionV3、MobileNetV3模型和所提出的深度学习模型识别15个儿童心脏超声标准切面和非标准切面的平均F1指数分别为94.59%、95.13%、92.41%、94.73%,参数量分别为7.0×10~6、24.4×10~6、4.2×10~6、1.8×10~6,模型大小分别为13.941、48.777、8.445、3.588 MB,浮点运算数分别为11.16×10~9、12.89×10~9、0.86×10~9、3.05×10~9。从混淆矩阵和热力图可以看出,所提出的模型对15个儿童心脏超声标准切面和非标准切面的识别率高于DenseNet121、InceptionV3、MobileNetV3模型,且能够关注到超声切面中的关键特征区域。结论 所提出的深度学习模型可准确地识别儿童心脏超声标准切面,且模型的参数量较少,运行效率较高。

儿童先天性右心房畸形的超声心动图诊断价值及漏误诊分析

目的 探讨彩色多普勒超声心动图对儿童先天性右心房畸形(congenital malformations of the right atrium, CMRA)的诊断价值,分析漏诊与误诊原因,提高超声心动图对儿童CMRA的首次检出率。方法 选取并分析22例经手术与MRI及CT诊断为CMRA的患儿资料,其中11例行胸外科手术治疗。结果 本组原发性右心房扩张15例、右心房憩室3例、原发性右心耳扩张3例、冠状静脉窦憩室1例。单纯性CMRA患儿10例,合并畸形12例,包括卵圆孔未闭5例、房间隔缺损4例、三尖瓣轻-中度反流3例、三尖瓣发育不良1例、三尖瓣重度反流1例;7例合并阵发性室上性心动过速等严重的心律失常。22例超声诊断正确18例(81.8%);漏诊与误诊4例(18.2%),其中误诊3例,漏诊1例;1例右心房憩室误诊为原发性右心房扩张,1例原发性右心房扩张误诊为原发性右心耳扩张,1例冠状静脉窦憩室误诊为冠状静脉窦狭窄,1例原发性右心房扩张漏诊。结论 彩色多普勒超声心动图可以比较准确地诊断儿童CMRA,但容易漏、误诊。

儿童迷走锁骨下动脉的超声心动图与CTA术前诊断价值及术后随访分析

目的探讨超声心动图与CTA在儿童迷走锁骨下动脉(ASA)的术前诊断及术后随访中的临床价值。方法选取我院经心胸外科手术证实的ASA患儿192例,应用超声心动图与CTA观察心内结构及血管畸形,同时应用CTA观察气管狭窄程度,比较超声心动图与CTA对儿童ASA的术前诊断情况,分析二者在术后6个月评估吻合口血流梗阻及气管狭窄程度的价值。结果192例ASA患儿中,超声心动图准确诊断124例,准确率为64.6%,漏诊67例,误诊1例;CTA准确诊断174例,准确率为90.6%,漏诊2例,误诊16例。192例ASA患儿中,132例合并其他心内结构畸形,超声心动图准确诊断130例,准确率为98.5%,漏诊2例;CTA准确诊断82例,准确率为62.1%,漏诊50例。所有患儿术后均经超声心动图随访,其中81例行ASA移植术及Kommerell憩室切除术的患儿,术后左锁骨下动脉与左颈总动脉吻合口均无明显梗阻(流速<2.0 m/s);2例仅行ASA移植术的患儿,术后左锁骨下动脉与左颈总动脉吻合口流速均稍增快(流速>2.0 m/s);13例仅行Kommerell憩室切除术的患儿,术后2例降主动脉流速均稍增快(流速>2.0 m/s);96例仅处理其他心内结构畸形的患儿,术后5例降主动脉流速均稍增快(流速>2.0 m/s)。CTA术后随访50例,其中14例行ASA移植术及Kommerell憩室切除术的患儿,术后气管均无明显狭窄;2例仅行ASA移植术和4例仅行Kommerell憩室切除术的患儿,术后气管均为轻度狭窄;30例仅处理其他心内结构畸形的患儿,术后气管均为轻度狭窄。结论超声心动图与CTA在术前诊断ASA中各有优势,超声心动图可以更准确地诊断合并其他心内结构畸形,而CTA可以较准确地诊断ASA及气管的狭窄程度;超声心动图与CTA在术后随访过程中可分别用于评估吻合口血流梗阻情况及气管狭窄程度,能综合评估术后恢复效果。

一种基于多项式插值改进的亚像素细分算法

介绍了一种基于多项式插值法的改进的亚像素细分算法及相应计算模板和公式,并对算法的误差进行了分析.本算法应用在经典Sobel算子基础上构造出的方向模板,对灰度图像进行处理,得到梯度图像,然后在梯度图像上沿目标边缘的梯度方向进行多项式插值法亚像素细分计算,对目标边缘进行亚像素精确定位.实例说明本算法是可行的.

高光谱成像系统在中医舌诊中的应用研究

舌诊是传统中医诊病的重要方法,然而传统舌诊中存在一个很大的问题是具有主观性,难于进行定量化描述.随着计算机技术的发展,图像处理和模式识别技术正在用于舌诊的辅助诊断.目前舌图像的采集方法基本都是使用数码相机,所提供的舌图像包含的病理信息有限,使得分析算法非常复杂且效果不甚理想.针对这种情况,提出使用高光谱成像系统代替数码相机进行舌图像的采集.由于高光谱舌图像具有丰富的图谱信息,初步试验表明了这一方法的有效性,为中医舌诊提供了一种新方法.

基于超光谱图像的舌体分割算法

舌体分割是实现中医舌诊现代化的一个前提工作,分割质量直接影响舌象诊断的性能.然而由于舌的生理特征比较复杂,舌的形态以及舌与嘴唇的连接各不相同,使得舌体分割比较困难.本文采用超光谱成像系统代替数码相机采集舌图像,并借鉴光谱角度匹配算法,发展了基于超光谱图像的舌体分割算法.这一算法通过光谱角度匹配算法将超光谱舌图像立方体转换成光谱角度立方体,然后采用一维脉冲波形的边沿信息检测出边缘信息,最后实现了舌体的分割.试验表明,这种基于超光谱图像的舌体分割算法可以较为准确地将舌体分割出来.

陶瓷砖表面缺陷视觉检测算法研究

提出了一种基于灰色关联分析的特征颜色提取算法,在此基础上,完成了陶瓷砖表面缺陷检测软件设计。应用灰色关联分析的方法来确定像素点间的隶属度,对图像进行分块处理来求解初始特征颜色,使用灰色聚类进行图像分割。系统以ARM为工作平台,工作在RGB颜色空间。实验表明:算法可快速有效地完成陶瓷砖表面缺陷的检测。

基于高光谱成像技术的中医舌象辅助诊断系统

中医舌诊是传统中医的一种重要诊断方法。由于舌诊是一种定性的、主观的和基于经验的诊断方法,从而制约了中医舌诊在临床医学上的广泛应用。针对中医舌诊现代化中存在的问题,开发研制了一种基于高光谱成像技术的舌象辅助诊断系统。这一系统包括高光谱舌图像采集、图像存储、特征提取和辅助诊断几部分。系统使用高光谱成像技术代替通常使用的数码相机进行舌图像采集,并对高光谱舌图像进行了图像和光谱特征提取,然后使用贝页斯分类器初步建立起了舌象特征与病症之间的联系,最后通过初步试验证明了这一系统的有效性。

高温压电陶瓷材料研究进展

随着高新技术的迅速发展,对压电器件工作温度的要求越来越高,因此高温压电陶瓷材料成为近几年研究的热点之一。介绍了国内外学者对钙钛矿结构、钨青铜结构和铋层状结构压电陶瓷进行改性,获得一系列高温压电陶瓷材料的研究现状。展望了高温压电陶瓷材料的发展前景,并对其今后的研究方向提出了建议。

基于显微高光谱成像的人血细胞研究

使用自行研制的推帚式显微高光谱成像系统采集了正常、白血病人血液涂片的显微高光谱图像数据。通过对正常、白血病人血液显微高光谱数据进行处理,获得了人血液的单波段图像,并提取了部分血液细胞的典型透射率光谱曲线。分析这些曲线发现,病变细胞透射率普遍高于正常细胞,特别是在541.3nm附近透射率高出了50%左右。通过对血液涂片的图像和光谱特征进行分析表明,经过一定的改进,可以将显微高光谱成像系统作为一种新的检测手段,辅助医学研究人员对人血液进行分析。

基于高光谱成像技术的中医舌纹分析算法

针对中医舌诊现代化中使用彩色或灰度图像进行舌纹分析困难的问题,采用高光谱成像系统代替数码相机进行舌图像采集,并提出基于Gabor滤波器的舌纹分析算法。这一算法充分利用高光谱舌图像图、谱两方面的信息进行舌纹分析,并根据特征向量之间归一化的距离对部分典型舌纹进行初步分类。在对474例具有典型舌纹的高光谱舌图像的分类中,除了在来蛇纹与去蛇纹、四直纹与曲虫纹、太阳纹和龟纹、左右撇纹和锯齿纹之间有一定的误分外,整体具有较好的分类精度。这些分类结果表明,基于高光谱图像的舌纹分析方法明显优于基于灰度图像的舌纹分析方法。

基于GPS/DR的车载导航设备的改进及算法

将 GPS 定位航位推算(DR)技术结合起来,可以用于车辆的定位和导航中。但是现有的航位推算设备都需要用角度传感器测量车辆的行驶方向,在实际应用中存在很多不便而且性价比不高。为解决这一问题,通过研究设计了只使用速度传感器就可以进行航位推算的设备,并对设备的工作原理、体系结构和基本算法进行了介绍。通过对模拟实验数据进行分析,证明了这种航位推算方法可以很好地弥补 GPS 导航定位的不足。

PHI高光谱图像的大气校正算法

从高光谱遥感图像中提取较为精确的定量信息,大气校正是必不可少的步骤.本文在应用大气辐射传输模型对高光谱遥感数据进行大气模拟的基础上,研究并发展基于遥感影像信息的经济、有效的大气辐射校正和反射率反演算法.该算法可以根据遥感图像有效地估计大气中气溶胶的空间分布,并分析交叉辐射的影响,进而对其进行大气辐射校正和反射率反演.通过对几景PH I高光谱遥感图像的校正试验,表明了这种算法的有效性.

机械零件尺寸图象测量中的边缘检测算法

这里提出了一种应用于机械零件图象测量领域的边缘检测算法:使用基于Sobel算子的改进的方向算子,综合利用图像灰度信息和灰度梯度信息对目标边缘进行检测和亚像素精确定位。在文章的最后,用实例说明了本算法的可行性。