抗击癌症之光——光动力治疗

光动力治疗是利用“光敏剂”和“光”治疗肿瘤的一种新方法,用特定波长的光照射肿瘤部位,可以使聚集在肿瘤的光敏剂活化,产生高氧化性的活性氧而破坏肿瘤。与手术治疗、化疗、辐射治疗相比,光动力治疗具有操作简单、靶向性好、无创或微创、无耐药性、可激活全身免疫等特点。该治疗方法在发达国家已基本普及,目前在我国正处于推广阶段,公众对光动力治疗还不甚了解,因此急需进行科学普及。在此背景下,我们利用实验室化学合成的靶向型“硒-罗丹明”光敏剂,设计了肿瘤靶向的光动力治疗科普实验,包括靶向光敏剂的酶激活,单线态氧的可视化检测以及光动力杀死癌细胞三个环节。通过该科普实验,生动诠释了靶向型光动力治疗的科学原理,提高了公众对光动力治疗癌症的认知,将大大促进光动力治疗在我国的推广,也体现了化学在肿瘤治疗方面的重要作用。整个科普实验操作简单、形象直观,并在科普实践中显示出良好效果。

深度学习中的安全帽检测算法应用研究综述

安全帽是施工现场最常见和实用的个人防护工具,能够有效防止和减轻意外带来的头部伤害。安全帽检测是施工现场人员安全管理的主要工作,也是施工现场智能化监控技术的重要内容,随着深度学习的发展,现已成为智慧工地建设的重要部分。为了综合分析深度学习在安全帽检测中的研究现状,针对安全帽检测算法研究,归纳了常用的安全帽检测算法和基于深度学习的安全帽检测算法,具体说明了其优缺点。在此基础上,针对现有问题,系统地总结分析了安全帽检测算法的相关改进方法,并梳理了各类方法的特点、优势和局限性。最后展望了基于深度学习的安全帽检测算法的未来发展方向。