生成对抗式网络在心脏磁共振中的应用

心脏磁共振(cardiac magnetic resonance, CMR)成像是评估心血管结构与功能的重要检查方法。深度学习已经被广泛应用于CMR图像处理中。生成对抗式网络(generative adversarial network, GAN)作为深度学习中的一种新兴网络,利用负责图像生成的生成器与负责判断图像真假的判别器之间的对抗博弈,可创建具有强大生成和泛化能力的图像处理模型。本文总结GAN在CMR图像分割与合成、图像重建、超分辨率重建、虚拟增强方面的主要应用,结合目前CMR的临床应用需求,分析GAN模型面临的挑战和未来的展望,以期尽快提升其实际应用价值。

从但丁笔下的人神关系探讨《神曲》的二重性

《神曲》是中古时期意大利文学的标杆之作。但丁面对时代的更替所展现出的中世纪神学与新时期人文主义思想对立统一的二重性特征,贯穿作品始终,并集中体现在有关人与神、肉体与灵魂、现实与理想、神学统治与人文主义等复杂关系的探索之上。它代表了中世纪往后一个漫长的时期内,人们对颠覆神治、恢复人性的渴望。《神曲》中的几组突出矛盾,对人的价值的历史性提出、对打破教会权威的突破性尝试,以及字里行间掩盖不住的人性与变革之光,都具有划时代的意义。

论莫言《蛙》中主观性与客观性的交织

莫言的《蛙》无疑是当代文学中的一部佳作——从计划生育题材的敏感性,到"书信加戏剧"结构的先锋性,再到熟练运用"蛙"等形象生动的文学意象……莫言的笔触自如游走在主观与客观之间,通过现实与幻象、罪恶与仁慈、生与死等人伦命题中极致的反差与拷问,在文学层面还原了一个充满矛盾的历史时期。在行文的过程中,作者既对此特殊的历史时代抱有诸多主观的看法与反思,亦对时代在人身上产生的客观影响充满了困惑与迷茫。因此,《蛙》在对历史事件进行冷峻重塑的同时,亦掺入了作者自身对人性与命运的理解判断,并最终使得主观与客观融合的叙事方式成为全书的一大亮点。

乳腺包被性乳头状癌的磁共振成像特征及与囊实性乳腺导管内乳头状瘤的鉴别诊断

目的:分析乳腺包被性乳头状癌(encapsulated papillary carcinoma,EPC)的磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)特征,并探讨与良性囊实性乳腺导管内乳头状瘤(breast intraductal papillomatosis,BIDP)的鉴别。方法:回顾并分析广东省人民医院2014年6月-2019年10月经病理学检查证实并在术前行MRI检查的10例乳腺EPC患者及10例囊实性BIDP患者的临床病理学资料。分析乳腺EPC的MRI形态学特征、时间-信号强度曲线(time-signal intensity curve,TIC)类型及表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)的特点,并探究其与囊实性BIDP的临床及影像学表现差异。结果:10例EPC均为结节/肿块型,其中8例为囊实性肿块,3例出现液平,2例合并导管扩张。乳腺EPC患者的平均年龄[(65.50±11.64)岁]显著大于囊实性BIDP的患者,差异有统计学意义(P=0.018)。两组患者在实性部分抑脂T2WI信号之间的差异有统计学意义(P=0.019),其余MRI特征差异无统计学意义。结论:乳腺EPC在MRI上常表现为囊实性结构,实性部分在T2WI抑脂相常呈高或等信号,结合患者的年龄及MRI表现有助于与囊实性BIDP鉴别。

基础施工技术在水利工程的应用

水利工程既是我国基础设施建设的一个部分,关系到国计民生,非常重要。因而,需在水利工程施工中做好质量保障。可以借助对当前基础施工技术的分析,提高其施工管理选择中的对应性;并通过质量控制管理方法,提升基础施工技术在水利工程施工中的运用。文章对水利工程中基础施工技术的运用进行分析。

基于术前分期CT的影像组学标签预测乳腺癌Ki-67增殖指数

目的:探讨基于术前分期CT的影像组学标签对乳腺癌Ki-67增殖指数无创预测的附加价值。方法:收集2016年5月-2017年12月经手术后病理学检查证实为浸润性乳腺癌的患者245例,且均为临床术前评估分期需行常规胸部CT增强扫描,按时间顺序分为训练组(145例)和验证组(100例)。手动勾画病灶感兴趣区(region of interest,ROI),基于病灶三维图像提取影像组学特征,通过mRMR算法及Boruta算法筛选组学特征并利用logistic回归构建影像组学标签。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评价训练组中影像组学标签预测Ki-67增殖指数的效能,并以获得的预测阈值在验证组中进行验证。结果:最终获得由8个组学特征构成的影像组学标签,其对于乳腺癌术前Ki-67增殖指数具有较好的预测效能,在训练组和验证组中的ROC曲线的曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.782(95%CI:0.691~0.874)和0.781(95%CI:0.686~0.876)。结论:基于术前分期CT的影像组学标签在预测Ki-67增殖指数方面具有一定价值,也是术前常规胸部CT增强扫描在辅助临床分期之外的附加价值,有潜力成为一种无创方法来实现术前对Ki-67增殖指数的预测。