生成对抗网络下的低剂量CT图像增强

为去除低剂量计算机断层扫描(LDCT)图像中的噪声,增强去噪后图像的显示效果,提出一种生成对抗网络(GAN)下的LDCT图像增强算法。首先,将GAN与感知损失、结构损失相结合对LDCT图像进行去噪;然后,对去噪后的图像分别进行动态灰度增强和边缘轮廓增强;最后,利用非下采样轮廓波变换(NSCT)将增强后的图像在频域上分解为具有多方向性的系数子图,并将配对的高低频子图使用卷积神经网络(CNN)进行自适应融合,以重构得到增强后的计算机断层扫描(CT)图像。使用AAPM比赛公开的真实临床数据作为实验数据集,进行图像去噪、增强、融合实验,所提方法在峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)和均方根误差(RMSE)上的结果分别为33.015 5 dB、0.918 5和5.99。实验结果表明,所提算法在去除噪声的同时能保留CT图像的细节信息,提高图像的亮度和对比度,有助于医生更加准确地分析病情。

基于灰色综合关联度的柔性直流配电网故障定位

为解决柔性直流配电网对故障定位的准确性和快速性要求高的问题,提出一种基于灰色综合关联度的柔性直流配电网故障定位方法。利用灰色综合关联度分析线路首末线模行波差动电流波形的相似性,通过求解最佳时移来实现故障定位。在Matlab/Simulink中搭建六端柔性直流配电网模型进行仿真验证,结果表明该方法可完成全线各类故障的迅速准确定位,并有一定的抗过渡电阻能力,适用于采样频率较低的情况,具有较高的可靠性。

基于自适应人工蜂群黏菌算法的直流配电网故障定位的研究

针对以往算法在直流配电网故障定位方面呈现的收敛速度慢、易陷入局部最小值、收敛精度低等问题,采用改进人工蜂群黏菌算法进行改善和解决。在黏菌算法的基础上引入自适应可调节的反馈因子和改进的交叉算子以提高收敛速度,引入人工蜂群算法提高搜索能力以跳出局部最小值,组成人工蜂群黏菌算法。首先基于六端直流配电网拓扑结构,以G-VSC与W-VSC之间发生故障为例,建立双极短路故障以及单极接地短路故障的数学模型。然后详细介绍改进人工蜂群黏菌算法的原理,建立合适的适应度函数作为直流配电网故障定位的衡量标准。最后进行实验仿真,将寻优得到故障点与实际值进行对比,验证算法的精准度。此外,通过对比其他算法进一步验证人工蜂群黏菌算法的高效性和鲁棒性。

大数据在路网运行监测与出行服务中的应用

公路路网的运行是保证我国社会经济快速稳定发展的重要保证,唯有保证路网的安全、畅通,才能为社会运行效率提供发展基础。大数据的出现以及运用,为路网运行的检测与出行服务提供了有效的数据以及技术支持。安全、高效的路网运行,不仅为经济发展提供保证,更为人们提供便捷、安全的出行服务。近年来,随着路网范围的不断扩大以及车流量的迅速激增,道路突发事件的发生概率也有了明显的提高,当前的社会发展过程中,如何充分利用大数据技术对公路运行情况进行有效监测是路网运行发展的重要方向。

Zeste同源蛋白2增强子通过调节巨噬细胞趋化影响牙髓炎症反应

目的:探讨表观遗传调控子zeste同源蛋白2增强子(enhancer of zeste homolog 2,EZH2)在牙髓炎过程中的表达变化及其对巨噬细胞的趋化作用。方法:以10 g/L脂多糖(lipopolysaccharide,LPS)刺激大鼠牙髓,建立大鼠牙髓炎模型。采用免疫组织化学染色检测牙髓炎进展过程中EZH2的表达变化,采用免疫荧光双染法检测EZH2与CD68的表达及两者的共定位,利用CCK-8细胞增殖-毒性试剂盒检测不同浓度(1、10、20、40、100μg/L)EZH2重组蛋白对人牙髓细胞(human dental pulp cells,hDPCs)及人白血病单核细胞系(human leukaemia-derived monocytic cell line,THP-1)细胞增殖的影响,从而筛选出EZH2重组蛋白刺激hDPCs及THP-1细胞的适宜浓度。采用Transwell迁移实验检测EZH2重组蛋白处理的hDPCs上清液对THP-1细胞迁移作用的影响。结果:HE染色结果表明,在LPS诱导的大鼠牙髓炎模型中,随着LPS刺激时间延长,牙髓炎症反应逐步加重。免疫组织化学结果显示,在LPS诱导牙髓炎8 h内,EZH2表达下降,但在刺激1、3、7 d后,EZH2表达随刺激时间延长逐步上调。与对照组相比,LPS刺激大鼠牙髓3 d时EZH2与CD68表达显著升高,并且可以检测到两者在巨噬细胞中的共表达。CCK-8结果提示,EZH2重组蛋白刺激hDPCs及THP-1细胞的适宜浓度为20μg/L。与对照组上清液相比,加入EZH2重组蛋白刺激hDPCs后的上清液可以显著促进巨噬细胞趋化。结论:EZH2参与了牙髓炎发展过程,并促进巨噬细胞的趋化,提示EZH2在牙髓炎发展过程中有重要调控作用。