人工智能在类器官研究中的应用进展与挑战

类器官是一种优异的肿瘤和干细胞研究模型,对其生长或药筛等过程的各种类型数据进行分析,有助于提升对类器官本身以及所代表疾病的了解。但人工观察和筛选类器官以及使用传统统计学方法在处理类器官数据时,存在分析准确度与效率低、难度系数大、人工成本高以及带有一定主观性等问题。而人工智能在很多生物学和医学研究领域已被证明会产生卓越效果。将人工智能引入类器官研究,有助于提升研究的客观性、准确性和速度,从而使类器官能更好地实现疾病建模、药物筛选、个性化医疗等。首先,类器官图像数据的人工智能分析取得了显著进展。结合深度学习的图像分析能够更精准地捕捉类器官的微观结构和变化,提高对类器官形态和生长的自动识别能力,达到较高的准确度,节约研究时间与成本。其次,对于类器官的组学数据,人工智能技术的引入同样取得了重要突破:可提高数据的处理效率以及发现潜在的基因表达模式,为细胞发育和疾病机制的解析提供新的工具。再次,类器官其他类型的数据如电信号和光谱等通过人工智能技术可实现对类器官类型和状态客观的分类,为类器官的全面表征进行了有益的尝试。而在类器官重要应用领域—药物筛选方面,人工智能可为过程监测和结果预测提供强有力的支持。通过高内涵显微镜图像和深度学习模型,研究者们能够实时监测类器官对药物的响应,实现了对药物作用的非侵入性检测,使药物筛选更加精准和高效。然而,尽管人工智能在类器官研究中取得了显著成果,仍然存在一系列挑战。数据获取的难度、样本质量和样本量的不足、模型解释性的问题等制约了其广泛应用。为了克服这些问题,未来的研究需要致力于提高数据的一致性,增强模型解释性,并探索多模态数据融合的方法,以更全面、可靠地应用人工智能于类器官研究中。因此本文认为人工智能技术的引入为类器官研究带来了前所未有的机遇,也取得了明显的研究进展。然而,我们仍然需要跨学科的研究与合作,共同应对挑战,推动人工智能在类器官研究中的更深层次应用。未来,人工智能有望在类器官研究中发挥更大的作用,加速其向临床转化和精准治疗的应用进程。

基于小波变换与形态学运算的ECG综合检测算法的研究

针对心电波形检测中小波变换算法的缺点 ,在 ECG特征点检测中 ,将原始信号在 3尺度上的 haar小波分解的细节信号模极大值对检测法与数学形态学峰谷检测相结合 ,提出了一种新的心电波形特征点综合检测算法 ,该算法弥补了小波变换算法对信号振幅检测上的不足 ,有效地提高了心电信号特征点检测的准确度。

基于卟啉传感器阵列系统的肺癌标志物识别算法

卟啉传感器阵列系统可以检测肺癌呼出气体中特定的标志性气体,不同标志性气体检测输出的差值图谱不一样。介绍了一种结合反向传播(BP)神经网络和主成分分析(PCA)的肺癌标志性气体种类识别算法,并将其应用在卟啉传感器阵列系统中。通过计算卟啉传感器阵列中各点的主成分得分选出敏感点,保留各气体敏感点的值,并组成识别模板作为BP神经网络的输入层,达到去除冗余数据的目的。通过实验对比聚类分析结果、未降维数据的BP神经网络识别结果及已经PCA降维后的数据作为输入的BP神经网络识别结果,证明提出的算法可以更加精确地识别不同的肺癌标志性气体。

基于Radon变换与功率谱结合的心脏MR图像配准算法

针对心脏磁共振(MR)序列切片图像,设计了一种基于Radon变换和功率谱结合的图像配准算法。首先采用形态学边缘检测等图像预处理技术,提取出图像的边缘特征,并将其作为后续配准的输入;而后利用Radon变换和功率谱相结合的配准方法依次求出待配准图像的缩放、旋转和平移参数,利用这3个配准参数,即可通过配准变换得到配准结果。该方法解决了单纯利用Radon变换求解旋转参数易受图像空域噪声影响的问题,提高了配准的精度,同时大大减少了计算的花费。对100幅MR序列切片图像进行配准的实验表明,该方法能够稳定准确地实现MR序列图像的配准。

基于扩展型二维CA的图像加密算法

根据数字图像的存储特点,提出一种基于扩展型二维元胞自动机的图像加密算法,将二维元胞自动机与图像加密技术结合,利用元胞自动机生成数值范围在0～255区间的二维伪随机数矩阵,截取与图像大小相等的伪随机数矩阵作为密码对图像像素进行加密,解密为加密的逆过程。实验结果表明,该算法能快速产生密码,加密形式简单,具有较好的抗攻击能力,适合对数据量大的数字图像进行加密。

基于MSP430和SD卡的FAT16文件系统的设计

介绍了 SD 卡的基本结构和技术特征,详细说明了使用 MSP430单片机和 SD 卡设计的FAT16文件系统,给出了接口电路和相应的软件系统设计。该系统适用于大容量的现场数据采集、存储,并在动态心电图记录系统中得到了应用。

可视化仿生鼻对五小香型白酒的识别

建立了一种有潜力的人工仿生鼻方法,用于分析典型的中国五小香型白酒。为减少误差、去除冗余数据,采用阈值限定结合平方和均值方根的方法对原始RGB数据进行预处理;在可视化区分的基础上采用分层聚类分析(HCA)、主成分分析(PCA)以及支持向量机(SVM)的分析方法,对预处理后的数据进行分析。聚类分析方法依据香型衍生的不同可以实现正确的归类;利用主成分分析得到的前3个主成分包含了白酒80.79%信息量,可以将不同香型白酒正确区分;支持向量机的可视化仿生鼻能对白酒香型进行有效区分,其识别的准确率达到了100%。研究结果表明,基于可视化传感技术的可视化仿生鼻可以用于五小香型白酒的识别。

Radon变换与功率谱结合的PSA图像倾斜度自动校正算法

针对卟啉传感阵列(PSA)图像中卟啉点阵列可能发生倾斜的现象,设计了一种自动校正算法。算法之初对图像进行滤波、对比度增强操作,并求得图像的二值形态学边界,利用此二值边界图像作为求取倾斜角度运算的输入,减少了噪声的影响,同时也降低了时间的花费;而后利用radon变换与功率谱结合的方法来求取倾斜角度,解决了单纯的radon变换法易受空域噪声的影响,使得校正的精度大大提高。利用该算法对卟啉传感阵列图像进行自动校正测试,结果表明该算法能够获得很好的校正效果。

基于嵌入式ARM9痕量毒气检测系统的研究

基于卟啉阵列传感器和毒气接触发生化学反应导致其色谱变化的"指纹"特性原理,提出了一种以嵌入式ARM9 S3C2440A为核心、以Linux为操作系统、QT/Embedded为开发工具并利用卟啉化学传感器的痕量毒气检测装置。阐述了系统总体设计,实现了卟啉传感阵列光谱信号采集、信号处理、反应环境监控等主要功能模块及控制软件。

卟啉传感阵列图像特征值自动提取方法

针对卟啉传感阵列(PSA)图像,设计了一种特征提取算法。该算法首先利用radon变换的方法实现了PSA图像倾斜自动校正;而后通过二值投影与数学统计学结合的方法来进行网格划分,根据网格划分的卟啉点区域对图像进行局部阈值分割,从而定位出卟啉点区域,最后采用比例半径法从已定位的卟啉点区域内提取出每个卟啉点的特征。该算法解决了弱信号卟啉点识别难的问题,提取的特征值最大程度的反映了卟啉点的信息。通过对NH3、异戊二烯、庚醛等气体进行试验,结果表明该算法能够很好的提取出PSA图像中卟啉点的特征值。

纳米化卟啉阵列嵌入式气体检测系统

针对环境中挥发性有毒气体检测需求,基于纳米化卟啉阵列与微量气体发生化学反应导致其色谱产生变化的基本原理,设计了以ARM9S3C2440A为核心、纳米化卟啉阵列为传感器的嵌入式气体检测系统。给出系统总体设计,光谱信号采集、信号处理、监控等主要功能模块结构电路及其控制软件,利用能量守恒微分方程,建立了采样气室温度流量控制模型,对化学传感器检测条件进行精确控制。最后应用该系统对氨气、庚醛、环己烷、己醛等典型微量气体进行了测试,其结果表明该系统能实现快速、准确的微量挥发性毒气检测。

ST/HR slope和功率踏车的慢性心肌缺血诊断系统的设计

针对传统的运用心电试验法诊断慢性心肌缺血时存在的一些缺陷:受试人员做运动试验时对于心电信号的干扰大、运动平板的适用人群有一定的限制、ST段压低的诊断指标敏感性和特异性都不高,设计了基于ST/HR slope诊断指标、功率踏车为运动试验装置的慢性心肌缺血诊断系统。ST/HR slope诊断指标通过计算机程序自动计算获得,免去了人工计算的繁琐与较大的误差;功率踏车能够有效的填补运动平板的应用空缺,降低运动时对心电采集的干扰。经过实验验证,证明该系统与传统系统相比较具有明显的优势,能够为运动心电试验法提供更高的诊断敏感性(93.8%)和特异性(94.5%)。

基于卟啉传感器的气体检测系统的设计

针对传统气体检测方法的不足,设计了一种基于卟啉传感器的快速气体检测系统。反应室的流体仿真表明该系统检测结果具有可比性。该系统采集存储卟啉传感器与气体反应前后的图像,通过图像处理技术获得传感器阵列的颜色变化信息,将其与数据库中的记录进行匹配,得到检测结果。实验表明:该系统响应快速,能准确检测识别多种有害气体。

冻融对土工参数影响的试验研究

在典型粘土冻融试验的基础上 ,分析了冻融对土工性质如孔隙率、渗透性、压缩性等的影响。试验结果表明 ,在不同的冻结温度和土体含水量条件下 ,冻融后土的孔隙率和含水量都增大 ;土体承受的外界荷载对冻融土孔隙率和含水量的变化有抑制作用。

ECG信号小波变换与峰谷检测算法的研究

本文在ECG信号检测过程中 ,将ECG信号在 3尺度上的Haar小波分解的细节信号模极大值对检测与数学形态学峰谷检测相结合 ,提出了ECG信号小波变换与峰谷检测算法 ,该算法弥补了小波变换算法对ECG信号时域特征检测的不足 。

硬膜外麻醉复合全身麻醉与单纯全身麻醉对老年腹部手术患者心肌损伤对比研究

目的对比硬膜外麻醉复合全身麻醉与单纯全身麻醉对老年腹部手术患者心肌损伤的影响。方法选取崇州市人民医院2014年1月—2015年12月行腹部手术的老年患者92例,根据患者麻醉方式的不同,将其分成观察组和对照组,每组46例。对照组采用单纯全身麻醉,观察组采用硬膜外麻醉复合全身麻醉。记录并比较2组患者在不同时间点的凝血纤溶指标、心肌功能指标变化情况、麻醉效果、麻醉清醒时间以及苏醒期躁动发生率。结果观察组患者手术后6、12 h时凝血活酶时间(activated partial thromboplastin time,APTT)水平与手术麻醉前比较差异有统计学意义(P<0.05);对照组患者术后6、12 h APTT、凝血酶原时间(prothrombin time,PT)、凝血酶时间(thrombin time,TT)、纤维蛋白原(fibrinogen,FIB)、血小板(platelet,PLT)水平较手术麻醉前存在明显变化(P<0.05),其中对照组术后12 h FIB水平明显高于观察组(P<0.05);2组患者术后6、12 h肌酸肌酶同工酶(creatine kinase-MB,CK-MB)及心肌肌钙蛋白(cardial troponin Ⅰ,cTnⅠ)指标水平较手术麻醉前有明显变化(P<0.05);对照组患者在术后6、12 h CK-MB及cTnⅠ指标变化水平与观察组有明显差异(P<0.05);2组患者在切皮及术中30 min时,心率(HR)水平均较治疗前有明显变化(P<0.05),观察组患者在切皮及术中30 min时HR、平均动脉压(mear arterial pressure,MAP)水平明显低于对照组(P<0.05)。对照组麻醉清醒时间、苏醒期躁动发生率明显高于观察组(P<0.05)。结论硬膜外麻醉复合全身麻醉与单纯全身麻醉比较,前者更能降低对老年腹部手术患者凝血纤溶系统及心肌功能的影响,术中循环稳定,术后患者清醒时间短,值得临床运用推广。

应用于卟啉阵列气体检测系统的识别算法

差值图谱是卟啉化学传感器(PSA)芯片识别气体的根据,但同种气体的差值图谱之间会出现颜色或显色位置的差异,存在实验数据发散的问题。结合BP神经网络和粗糙集,提出了一种新的气体种类识别算法,并将之用于PSA气体检测系统中。该方法利用粗糙集的数据约简功能找到差值图谱数据中颜色变化明显的点的数据,以这些数据为输入,进行BP神经网络的训练和识别。通过实验可以证明,相对于欧氏距离聚类结果、BP神经网络识别结果,本文提出的算法对于发散的实验数据具有更高的识别精度。

关于我馆西文图书回溯建库工作简析

对孝感学院图书馆西文图书回溯建库工作进行了介绍与总结。要想做好图书回溯建库工作,必须确定回溯建库工作的流程和做好回溯建库前的准备工作,回溯书目数据库建设的质量控制应贯串于整个建库工作的始终。

Water Balloons Snake模型的数字图像轮廓提取算法

为解决数字图像如左心室MRI图像存在着弱边缘、与周围组织之间的低对比度区域的特点,传统的Snake模型算法分割数字图像,出现变形曲线泄漏现象这一问题,提出一种改进的Balloons Snake模型—Water Balloons Snake图像分割算法。该算法利用数学形态学理论自动获取左心室数字MRI图像的重心以及边界形状变化允许空间,采用分水岭变换算法获取图像轮廓内壁分水岭线,并以此作为Snake数字模型的初始样条曲线进行进一步轮廓捕获。以小香猪左室加标记MRI数字医学图像作为应用研究对象,对比了几种模型的不同处理结果。实验表明WaterBalloons Snake模型算法比经典Snake模型或Balloons Snake模型算法能够更有效地处理变形曲线泄漏问题,并且具有较快的收敛速度。

彩色可视传感阵列基元匹配快速定量算法

在彩色可视传感阵列传统处理方法中,存在着数据量大,人工分析困难、种类浓度识别难以同一次实现等问题,针对这些问题,考虑到同类气体饱和响应阵列点位置一致性的特点,提出一种彩色可视阵列基元匹配快速定量识别算法。该算法首先采用设置经验阈值消除冗余量,进行去噪和特征提取,减少人工分析量;然后进行基于二值化基元图模板匹配的定量分析种类识别,减少计算量,增加气体识别效率和精度;最后,综合模糊逻辑和神经网络2种人工智能方法的优点,建立彩色传感阵列气体浓度识别的自适应模糊推理系统。算法优势在于将不同气体的种类和浓度检测分开进行,解决了种类、浓度同时识别时可能出现特征数据交叉感染导致错误识别的问题。基元模板匹配分析结果显示,氨气、氯气和二氧化硫3种气体分类识别结果准确率达100%,利用模糊神经网络方法对氨气浓度识别率准确度较高,误差在5%以内。