镇脑宁胶囊治疗偏头痛作用研究

目的:研究镇脑宁胶囊对实验性偏头痛的镇痛作用及脑内单胺类神经递质的影响。方法:采用利血平负荷血凝块注射建立实验性偏头痛小鼠模型,利用热板法观察镇脑宁胶囊对偏头痛模型动物痛阈的影响;荧光分光光度法测定小鼠脑内单胺类神经递质去甲肾上腺素(NE)、多巴胺(DA)、5-羟色胺(5-HT)、5-羟吲哚乙酸(5-HIAA)含量。结果:利血平负荷血凝块可使小鼠痛阈降低,单胺类神经递质显著降低,成功诱导实验性偏头痛小鼠模型。镇脑宁胶囊200-800 mg·kg-1可不同程度改善模型动物偏头痛症状,其中800 mg·kg-1剂量可显著提高痛阈值27%,分别提高脑内NE、DA、5-HT和5-HIAA含量达34%、33%、20%和30%。结论:镇脑宁胶囊可以治疗利血平化伴局部脑血管痉挛所致小鼠偏头痛。

用薄层扫描法测定苦参肠炎康片的含量

采用薄层扫描法 ,测定苦参肠炎康片含量。线性关系良好 ,r=0 .996(n =6) ,平均回收率为 1 0 0 .9% ,RSD =0 .43%。

用于点云语义分割的深度图注意力卷积网络

相比于卷积神经网络,图卷积网络更适合处理不规则的点云数据,但其存在网络层数受限以及固定的标准化聚集方式影响点云语义分割结果的问题。针对这些问题,提出一种用于点云语义分割的深度图注意力卷积网络。该网络通过残差连接来加深图卷积网络层数,可以有效解决网络过深所导致的梯度消失和网络退化的问题,采用注意力机制可以使网络有选择地关注最相关的邻域点并为其分配不同的注意力权重。同时在每层图卷积之后重新构建图形,从而更好地表征图结构。实验结果表明,该网络在斯坦福大规模的三维室内空间数据集上的平均交并比达到64.5%。

基于改进沙漏网络的人体姿态估计模型

堆栈沙漏网络(SHN)是人体姿态估计中的代表性研究成果,但该网络忽略了关节局部信息。因此,提出了一种基于改进沙漏网络的人体姿态估计模型。首先,利用多个残差模块及步长为2的卷积层获取低层次到高层次的特征,同时随着网络层数的加深,相应调整残差模块的数目和通道数,以突出局部细节特征信息。然后,为了提取遮挡部位的纹理和形状等局部特征,融合了在线困难关键点挖掘模块。最后,采用反卷积最大化恢复原始的局部特征。实验结果表明,本模型在COCO数据集上的平均精度达到了74.6%,总参数量为1.5×10^(7),比叠加8个SHN(8-SNH)的平均精度高5.1个百分点,且其总参数量仅为8-SNH的1/3。