融合注意力机制的TransGLnet脉络膜自动分割

针对脉络膜与巩膜间对比度低,脉络膜分割存在脉络膜下边界模糊,难以界定等问题,提出了融合注意力机制的TransGLnet脉络膜自动分割网络,在卷积层引入全局注意力模块(Global Attention Module,GAM),在特征之间应用矩阵乘法,在整体空间位置的多个特征之间建立非线性交互,在不使用大量参数的情况下提取全局特征;在卷积层和Transformer编码器之间引入局部注意力模块(Local Attention Module,LAM),以1/4特征图为基本单元探索局部特征,特征图元素位置移动规则为保持行位置的元素不变,将列位置的元素由大到小重新排列。两模块融合可令网络有效兼顾全局与局部特征。实验结果表明,TransGLnet网络的Dice值为0.91,准确率为0.98,平均交并比为0.89,F1值为0.90,豪斯多夫距离为6.56。与现有脉络膜自动分割方法相比,本文方法的各项性能指标均有提高。TransGLnet脉络自动分割网络具有较好的稳定性,可供临床借鉴。

光氧化还原催化串联自由基加成反应构建1,4-二酮官能团化喹喔啉-2(1H)-酮衍生物

喹喔啉-2(1H)-酮的生物学重要性激发了开发高效简便合成方法学的持续追求.其中,对其C3—H官能团化已成为近年的研究热点,尤其是利用光催化平台.目前除了光催化产生的自由基直接加成喹喔啉-2(1H)-酮,已有零星三组分串联反应策略被报道,这一手段是基于烯烃优先接受自由基加成,由所产生的自由基物种随后加成到喹喔啉-2(1H)-酮.鉴于多组分反应能够有效丰富该化合物类型,发展新的策略成为必然.报道了α-溴代芳基乙酮与喹喔啉-2(1H)-酮的光氧化还原催化反应,用于构建重要的1,4-二酮官能团化衍生物.这是一个新的串联反应策略:自由基首先加成到喹喔啉-2(1H)-酮,所产生的中间体进一步接受溴代物产生的自由基加成或与溴代物发生SN2反应.