‘云香’水仙ACC合成酶基因NtACS1的克隆及遗传转化

为探究多花水仙ACS基因的序列特征及功能,以‘云香’水仙盛花期花瓣为试验材料,根据‘云香’水仙花朵转录组数据信息,通过RT-PCR方法克隆出1个ACS基因,命名为NtACS1(GenBank KX082936);NtACS1开放阅读框(ORF)长度为552bp,编码183个氨基酸。编码蛋白质分子量约为20.6KDa,理论等电点为6.30,不稳定系数为65.49,属于不稳定的疏水性蛋白。通过qRT-PCR对‘云香’水仙不同时期花瓣和副冠中的NtACS1基因进行了表达分析,得到与‘云香’水仙花朵转录组数据中相同的结果:NtACS1基因在‘云香’水仙花瓣和副冠中的表达都是随着花衰老过程呈现逐渐下降的趋势,且NtACS1基因在花瓣和副冠中的表达峰值都在花苞期,表明NtACS1基因编码的蛋白是在乙烯生物合成途径的系统1发挥催化作用的ACC合成酶。成功构建了NtACS1基因的正义植物表达载体,并通过农杆菌介导法获得8株转基因烟草,PCR和RT-PCR检测显示其中有6株为阳性植株,初步证实NtACS1基因已导入烟草基因组中且在烟草中已表达。该研究结果为进一步分析NtACS1基因的功能和后续转化水仙延长其花期研究奠定了基础。

基于遗传算法和支持向量机的肺结节检测

针对圆点滤波器不能区分粘连血管型结节、血管端点和血管交叉结构,造成假阳率高的问题,提出基于改进遗传算法封装模型的特征选择算法,并把最优特征组合输入到支持向量机分类器,该分离器能做到检测肺结节时漏检率低同时降低假阳率。选出七个特征(其中包含两种新提出的特征)作为最优特征组合。用含有肺结节的CT影像数据库(50个结节和961个假阳)测试分类器的性能,得到敏感性100%和特异性95.5%的效果。实验结果表明,该框架和算法能应用到临床中来提高影像科医生的阅片效率。改进的遗传算法比传统的遗传算法能搜索到更优的特征组合。

均值漂移带宽选取新方法及其在分割肺结节中的应用

针对肺结节与周围组织相连且边缘模糊造成分割困难的问题,提出一种新的均值漂移(meanshift)带宽自动选取方法并采用均值漂移算法解决结节分割.与基于统计分析规则的带宽选择方法相比,该方法时间复杂度低,且能得到符合实际问题的正确带宽参数.应用带宽选择定理确定带宽参数的初始值,利用尺度空间滤波聚类理论的最稳定尺度准则确定最佳的自适应带宽参数.该方法对毛玻璃型、粘连血管型、贴胸壁型和各向异性型进行评估实验,都取得了正确的分割结果.结果表明,该方法对分割结节是有效的.

基于圆点滤波器的毛玻璃型肺结节检测

针对圆点滤波器不能提取候选毛玻璃型肺结节的问题,提出一种基于自适应非线性滤波器和圆点滤波器相结合的检测毛玻璃型肺结节的方法。对于内含有32个毛玻璃型结节的23套CT影像的漏检率为15.6%,平均每套影像需要时间1.2 min。该方法在所需运行时间及敏感性上都优于现有方法。

基于EM和Mean-shift的肺结节分割

针对结节与血管相连且两者CT值相近造成分割困难的问题,提出了一种基于期望最大(estimationmaximum,EM)的自适应带宽参数选择的方法,并采用均值漂移(Mean-shift)算法解决结节分割。与基于统计分析规则的带宽选择方法和基于最优化的带宽选择方法相比,该方法能直接求得正确带宽参数,且时间复杂度低。应用血管梯度的法向量方向服从正态分布,而结节梯度的法向量方向服从均匀分布,建立血管粘连型结节模型,并用期望最大估计模型参数,根据均匀分布的权重和带宽选择定理确定带宽参数。该方法对仿真数据和CT数据(19个粘连血管性肺结节)进行评估实验,都取得了正确的分割结果。结果表明,该方法对分割粘连血管型结节是有效的。

COPD定量CT扫描与肺功能检查小气道参数的相关性研究

目的:探讨慢性阻塞性肺疾病(COPD)定量CT肺功能参数与肺功能检查(PFT)小气道参数的相关性。方法:28例COPD患者,分别采用最大吸气相和最大呼气相螺旋CT扫描,分析定量CT参数及肺功能检查(PFT)小气道参数之间相关性。结果:COPD定量CT肺功能成像参数中的吸气相平均肺密度(MLD)、呼气相MLD、吸气相肺气肿体积(EV)、呼气相EV、吸气相肺气肿像素指数(EI)及呼气相EI与肺功能FEV1/FVC的相关性最好(r分别为0.44、0.64、-0.50、-0.66、-0.57、-0.64,P<0.01),最大呼气相肺体积Vex与肺功能FEV1(%P)相关性最好(r=-0.48,P<0.01),呼气相MLD与PEF(%P)(肺功能呼吸峰流速占预计值百分比)相关性最好(r=0.40,P<0.05),最大呼气相肺体积Vex、呼气相MLD、呼气相EV与肺功能FEF25%FVC(%P)相关性最好(r分别为-0.40、0.44、-0.41,P<0.05),呼气相MLD、呼气相EI与肺功能MMEF相关性最好(r分别为-0.57、0.50,P<0.01)。结论:采用最大吸气相和最大呼气相螺旋CT扫描获得的肺部定量参数和PFT小气道功能参数具有相关性,且呼气相优于吸气相。

‘云香’水仙NtWRKYY1基因的分离与功能分析

为明确WRKY转录因子在‘云香’水仙中的功能,该研究以‘云香’水仙为材料,克隆了WRKY基因,命名为NtWRKYY1(GenBank登录号为KX056495)。序列分析显示,NtWRKYY1基因开放阅读框(ORF)长度为510bp,编码169个氨基酸。多序列比对和系统进化树分析显示,NtWRKYY1编码蛋白含1个WRKY结构域和C2H2锌指结构(Cx4Cx23HxH),与AtWRKY57聚在一起,属于第Ⅱc类WRKY转录因子。组织表达和时空表达分析显示,NtWRKYY1基因在花中表达量高于根和叶,且在花瓣及副冠中的表达量随开花过程(花蕾期、始花期、盛花期、衰败期)呈上升趋势。植物激素和非生物胁迫分析显示,NtWRKYY1基因受脱落酸(ABA)、高温、干旱和盐诱导,受茉莉酸甲酯(JA)抑制,表明NtWRKYY1基因可能在‘云香’水仙花朵的衰老过程中起正调节作用,同时参与‘云香’水仙ABA、JA等激素信号转导及高温、干旱、盐碱等非生物胁迫过程的调控。利用In-Fusion克隆技术成功构建过表达载体pMDC140-NtWRKYY1,并采用农杆菌介导叶盘法转化烟草。RT-PCR和GUS染色结果显示,目的基因已成功导入烟草基因组中。

基于圆形保持水平集方法的虹膜分割研究

虹膜分割是虹膜识别系统中最重要的环节,其分割的好坏将影响虹膜识别的准确率,而虹膜识别也是最可靠的人体生物终身身份标志之一。因此,提出了基于水平集算法的虹膜分割算法。此算法是利用水平集隐式特点与圆形形状方程显式的特点相融合确保了演化曲线在演化过程中仍保持圆形,利用其思想分割内边缘。引入自适应面积项到形状约束的CV模型中用来约束外边缘。实验结果表明,尽管眼睛睁开有限、眼镜和睫毛及眼睑等遮挡以及成像设备形成图像的角度等问题,此模型仍能取得很好的分割效果。选用区域相互重叠度——DICE作为分割算法的评价指标,由实验数据可知,提出的算法对虹膜分割是有效的。

基于OTSU算法和带通滤波器的毛玻璃型肺结节检测

针对毛玻璃型肺结节成淡淡的模糊影,不容易用肉眼观察到,并且其灰度值介于肺实质和血管之间的特点,提出一种基于带通滤波器的毛玻璃型肺结节检测方法.首先用OTSU算法分割肺实质,然后用带通滤波器检测毛玻璃型肺结节.实验表明,此检测方法在所需运行时间和敏感性上都优于现有方法.

CT扫描层厚和增强对Ⅰ期非小细胞肺癌形态学测量的影响

目的:探讨CT扫描层厚、增强与否对Ⅰ期非小细胞肺癌(NSCLC)三维最大径、体积及质量的影响。方法:92例Ⅰ期NSCLC患者,其中76例在平扫基础上进行了增强扫描;扫描数据传至CT后处理工作站,采用计算机辅助诊断软件描绘并分割病灶,分别自动测量2 mm、7 mm层厚及7 mm增强前后病灶的最大径d(mm)、体积V(mm3)、质量m(g),计算各均值及方差,运用配对T检验评价不同层厚、增强与否对肿瘤的三维测量结果有无统计学差异。结果:2 mm、7 mm层厚CT扫描条件下,d、V、m的测量结果具有显著统计学差异(P<0.05);7 mm层厚扫描条件下,CT增强前后d、V的测量无显著统计学差异(P>0.05),m的测量具有显著统计学差异(P<0.05)。结论:胸部CT扫描2 mm、7 mm层厚的选取对Ⅰ期NSCLC三维最大径、体积及质量的测量结果具有一定的影响;CT增强可影响肿瘤的质量测量评价。

Top-hat和Gaborfilter在肺结节ROI自动检测中的应用研究

在自动诊断大量带有病变区域的CT图像时,计算机辅助诊断起着重要的作用。提出了一种自动检测肺结节感兴趣区域的方法。对肺实质进行分割;利用Top-hat滤波提取包含血管和结节在内的初始感兴趣区域;用Gaborfilter对图像进行第二次处理;对图像进行比对,从而得到更为精确的疑似结节的病灶区域。实验证明该方法能准确完整地提取出感兴趣区域。

‘云香’水仙NtWRKYY2基因的克隆及功能分析

以‘云香’水仙为材料,采用PCR技术分离中国水仙WRKY转录因子家族成员NtWRKYY2(GenBank登录号为KX056496),其开放阅读框(ORF)长度为867bp,编码289个氨基酸。氨基酸序列比对及系统进化树分析显示,NtWRKYY2编码蛋白含1个WRKY结构域和C2H2锌指结构(Csx4Cx23HxH),属于第Ⅱd类WRKY转录因子。实时荧光定量PCR(qRT-PCR)分析显示,NtWRKYY2在‘云香’水仙应对盐胁迫中显著上调表达。利用InFusion克隆技术成功构建过表达载体pMDC140-NtWRKYY2,并采用农杆菌介导叶盘法转化烟草,获得11株卡那霉素抗性植株,转化子进一步PCR检测结果显示,其中有8株目的基因已成功导入烟草基因组中,转化率为72%。盐胁迫处理和叶绿素荧光参数分析显示,盐胁迫处理后NtWRKYY2过表达的转基因烟草萎蔫和黄化程度小于野生型植株,Fv/Fm值下降幅度小于野生型植株。研究表明,NtWRKYY2过表达的转基因烟草具有抵抗盐胁迫的能力。该研究为水仙抗盐转基因育种提供备选目的基因。

基于CT影像的肺裂计算机辅助检测方法

CT影像中肺裂检测是判读肺病病症的重要手段。近年来涌现了许多新理论、新方法,但是没有一种方法能够满足对所有病症图像精确检测的目标。在总结国内外最近几年相关学者的研究成果基础上,对检测肺裂方法进行分类和讨论,并指出了它们各自的优势和存在的问题。在综述其相关方法的同时阐述每类检测肺裂方法的特点,对其他研究者在肺裂检测方法的选择上有一定的指导作用。

高校产品设计专业课程思政与全员育人的实施路径探讨

课程思政教学内容复杂、覆盖范围广,涉及教书育人体系中的所有课程,其能够体现出全员育人、全方位育人的教学理念。因此,高校要不断深化挖掘出产品设计专业所蕴含的丰富思政元素,并贯彻落实“三全育人”理念,建立健全完善的产品设计专业课程思政教育体系,从而引导学生树立正确的思想观、价值观、政治观,培养学生的文化素养。本文对高校产品设计专业课程思政与全员育人的实施路径进行研究分析。

螺旋CT三维定量测量评估I期非小细胞肺癌肿瘤大小及T分期的价值

目的探讨螺旋CT三维定量测量评估I期非小细胞肺癌(NSCLC)肿瘤最大径及术前T分期的价值。资料与方法 125例经手术病理证实的I期NSCLC患者,均有完整的CT检查资料,评估CT三维定量测量与二维测量、大体病理测量肿瘤最大径及T分期的差异。结果 CT三维定量测量、二维测量及大体病理测量125例患者的肿瘤平均最大径分别为(26.21±8.14)mm、(27.03±9.90)mm、(25.60±9.31)mm;二维测量与三维定量测量、大体病理测量肿瘤最大径差异均有统计学意义(t=2.377,P<0.05;t=2.961,P<0.01),三维定量测量与大体病理测量肿瘤最大径差异无统计学意义(t=1.281,P>0.05);Bland-Altman分析显示,以大体病理测量结果作为"金标准",三维定量测量较二维测量一致性更高;在此基础上,以三维定量测量结果为对照,有25例(20%)二维测量分期结果与其不一致。结论螺旋CT三维定量测量对I期NSCLC肿瘤最大径测量及术前分期结果较二维测量更准确,可以为NSCLC患者术前分期、评估预后和疗效提供更准确的评价标准。

基于形状约束的LBF模型的水平集分割

由于LBF模型是通过高斯核函数来拟合局部内外的区域信息,是典型的局部区域模型。此外医学图像的复杂性且分割经常出现类似特定形状的目标。为了更快地找到局部的区域特征形状(如圆或椭圆),提出将初始水平集与椭圆方程的差异作为形状能量项融入到LBF模型中,在演化过程中无需经过仿射变换来更新相应的形状,只需对初始轮廓和形状水平集差异能量函数进行迭代计算。在实验结果中,选取4幅眼睛图片分别对LBF模型和加入形状项的LBF模型进行比较分析。结果表明,所提出的模型能够准确地检测图像中椭圆状的目标,且分割准确率达到了96%,也解决了图像灰度不均匀、对噪声敏感的问题。

反向低秩稀疏约束下的融合Lasso目标跟踪算法

现有的低秩稀疏优化目标跟踪算法容易存在下述两方面问题:①需要求解大量l1优化问题,计算复杂度高.②在目标突变运动情况下,经常出现跟踪漂移现象.为此,提出一种反向低秩稀疏约束下基于融合最小绝对值收缩和选择算子(Lasso)的目标跟踪算法.首先,建立目标表观的反向稀疏表示描述,利用候选粒子反向稀疏表示目标模板,将在线跟踪中l1优化问题的数目由候选粒子数简化为1.其次,将融合Lasso模型引入到目标跟踪建模中,约束表示系数差分的绝对值之和,保证表示系数稀疏性的同时,使其连续性差异亦稀疏.从而限制目标表观在相邻帧间具有较小差异,但允许个别帧间存在较大差异性,以适应目标的突变运动.再次,利用核范数凸近似低秩约束,限制目标表观的时域相关性,以适应目标的外观变化.实验结果表明,面向具有严重遮挡、光照和尺度变化、目标突变运动等挑战性的标准跟踪数据集,提出算法能完成复杂场景下的跟踪任务.与目前几种热点算法进行定性与定量分析比较,提出算法具有更高的跟踪精度和较快的跟踪速度,特别是在目标突变运动情况下具有更好的鲁棒性.

基于PCA和改进的BP网络的肺结节识别研究

提出了一种基于PCA和改进的BP神经网络的CT影像肺结节检测方法。将已经获取的肺部影像中肺结节和血管的特征数据经PCA处理后,应用改进的BP神经网络进行分类,经过竞争选择,获得分类结果。实验证明该识别方法实现简单、识别率高、训练速度与识别速度较快,训练好的网络有很好的分类能力。

基于Harris角点检测算法的红外人脸器官定位

本文提出了运用Harris角点检测的算法来进行红外人脸的特征点定位。实验结果表明,这种算法能很好地检测出人脸器官的特征点,有效地进行人脸特征的定位,进而达到很好的检测效果。