融合坐标感知与混合提取的视网膜病变分级算法

针对糖尿病视网膜病变中存在样本分布不平衡和病灶区域特征识别困难等问题,提出一种融合坐标感知与混合提取的视网膜病变分级算法。该算法首先对视网膜输入图像进行裁剪、高斯滤波等预处理操作,以增强图像病变前景与噪声背景之间的差异度;然后由Res2Net-50和Densenet-121骨干网络组成的混合双模型将增强后的图像进行特征逐层提取,实现多尺度特征纹理的充分捕捉;再在混合双模型连接处融入多层坐标感知模块和注意力特征融合模块,达到剔除聚焦病灶特征干扰的目的,实现不同病灶语义间的权重重塑;最后利用组合损失函数缓解样本分布不均匀问题,进一步监督模型的训练与测试。该文算法在IDRID和APTOS 2019数据集上进行实验,二次加权系数分别为88.76%和90.29%;准确率分别为81.55%和84.42%,为视网膜病变分级智能辅助诊断提供了新窗口。

改进轻量化VTG-YOLOv7-tiny的钢材表面缺陷检测

针对钢材表面缺陷形态多样、结构复杂且存在检测目标漏检现象和算法参数量过大等问题,提出一种轻量化VTG-YOLOv7-tiny的钢材缺陷检测算法。该方法一是设计VoVGA-FPN网络,以减少信息传递过程中的丢失,增强网络特征融合能力;二是构建三重坐标注意力机制,提升模型对空间和通道信息的特征提取能力;三是引入鬼影混洗卷积,在提高精度的同时降低模型参数量和计算量;四是增加大目标检测层,改善特征图中部分缺陷占比较大,导致检测精度低的问题。在NEU-DET和Severstal钢材缺陷数据集进行实验验证,改进后算法与原模型相比,mAP分别提升5.7%和8.5%;参数量和计算量分别降低0.61 M和4.2 G;精确度和召回率分别提升7.1%,1.8%和8.9%,7.0%。实验结果表明,改进后的算法更好地平衡了检测精度和轻量化,为边缘终端设备提供了参考。

基于Swin Transformer和图形推理的结直肠息肉分割方法

针对结直肠息肉图像分割中病灶区域尺度变化大、边缘模糊以及息肉与正常组织对比度低等问题,导致病变区域分割精度低和分割边界存在伪影,提出一种基于Swin Transformer和图形推理的自适应网络.该网络一是利用Swin Transformer编码器逐层提取输入图像的全局上下文信息,弱化背景信息干扰,多尺度分析病变区域的显著性特点.二是提出全局与局部特征交互模块增强网络对复杂病灶的空间感知能力,突出待分割目标的关键位置信息,精准定位目标.三是通过区域引导图推理模块以图循环递推的方式挖掘先验信息之间的高阶显性关系,促进图间信息传递.四是设计面向边缘细节的边缘约束图推理模块,整合边缘细节,改善分割效果,提高分割精度.在CVC-ClinicDB、Kvasir、CVC-ColonDB和ETIS数据集上进行实验,其Dice系数分别为0.939,0.926,0.810和0.788,平均交并比分别为0.889,0.879,0.731和0.710,分割性能优于现有方法.仿真实验结果表明,对于形态结构复杂、对比度低和边缘模糊的结直肠息肉图像均有较高的分割精度.

改进GBS-YOLOv7t的钢材表面缺陷检测

针对钢材表面缺陷区域小目标居多,现有大部分方法无法均衡检测精度和速度的问题,提出一种基于YOLOv7-tiny的钢材表面缺陷检测算法(GBS-YOLOv7t)。该方法一是设计GAC-FPN网络,采用渐进和跨层的方式充分融合目标语义信息,以改善传统特征金字塔中存在限制信息流问题;二是嵌入双层路由注意力模块,使模型具备动态查询和感知稀疏性能力,以提高对小目标的检测精度;三是引入SIoU损失函数,提升模型训练和推理能力,增强网络鲁棒性。最后在公共数据集NEU-DET进行实验验证,mAP和精确度分别为72.9%和69.9%,相较于YOLOv7-tiny原模型分别提升4.2%和8.5%;FPS达到104.1帧,具有较强实时性;与其他检测算法相比,GBS-YOLOv7t算法对钢材表面区域小目标的检测更有效,实验表明改进后的算法能够更好地均衡检测精度和速度。

基于MobileViT和多尺度特征聚合的遥感图像目标检测

针对遥感图像目标检测存在复杂背景干扰、微小目标提取难和目标多尺度差异问题,提出一种基于MobileViT和多尺度特征聚合的遥感图像目标检测算法(FWM-YOLOv7t)。首先设计多尺度特征聚合模块,建立遥感目标上下文依赖关系,提升多尺度目标和小目标检测精度;然后利用MobileViT模块,融合卷积神经网络和视觉Transformer优点,有效编码局部和全局信息,抑制非目标噪声干扰;最后引入Wise-IoU损失函数,重点关注普通质量锚框,提高算法检测性能。在公共数据集RSOD和NWPU VHR-10上的实验结果表明,FWMYOLOv7t能够显著提升遥感图像目标检测的平均准确率。与其他目标检测算法相比,FWM-YOLOv7t对复杂背景目标、小目标和多尺度目标的检测更有效。

跨级特征自适应融合的暗光图像增强算法

针对低照度环境下采集的图像存在亮度低、对比度低和视觉效果不佳等问题,提出一种跨级特征自适应融合的低照度图像增强算法。该算法首先结合分级采样和广域卷积搭建网络前端,生成大面积感受野的多尺度特征,使浅层信息被充分挖掘。其次引入多头转置注意力模块嵌于网络中部,计算通道间的互协方差以生成注意力映射,隐式地建立全局上下文信息关联。然后构建联合损失函数修正模型收敛方向,辅助模型从对比度和结构等方面进行优化,提高算法的鲁棒性。最后在LOL和LOLv2数据集上进行实验验证,实验结果表明,所提算法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)等客观指标上整体优于大部分先进算法,主观上图像亮度自然,噪声和伪影得到有效抑制。

融合注意力谱非局部块的视网膜图像质量分级

视网膜图像质量评估(RIQA)是筛查糖尿病视网膜病变的关键组成部分之一。针对视网膜图像质量差异大且质量评估模型泛化能力不足等问题,提出一种融合注意力谱非局部块的多特征算法来对RIQA进行预测分级。首先采用融合光谱非局部块的ResNet50网络对输入图像进行特征提取;其次引入高效通道注意力用于提升模型对数据的表达能力,有效捕获通道间特征信息关系;再次利用特征迭代注意力融合模块对各局部特征信息融合;最后联合焦点损失和正则损失进一步提高质量分级的效果。在Eye-Quality数据集上准确率为88.59%,精确度为87.56%,敏感度和F1值分别为86.10%和86.74%。在RIQA-RFMiD数据集上准确率和F1值分别为84.22%和67.17%,仿真实验表明,文中算法对视网膜图像质量评估任务中具有较好的泛化能力。

跨级融合门控自适应网络用于视网膜血管分割

针对现有多数算法对浅层特征提取不足,导致分割结果中血管边界模糊、毛细血管欠分割且包含噪声等问题,提出一种跨级融合门控自适应网络。该网络中的密集门控通道变换模块,通过促进通道之间的竞争或协同关系充分提取浅层特征信息,避免浅层粗粒度特征信息丢失;通过跨层次融合模块捕获各层跨维度交互信息,有效聚合多尺度上下文特征;采用双自适应特征融合方法有效引导相邻层次特征融合,抑制噪声。在公共数据集DRIVE、CHASEDB1和STARE上进行验证,结果表明:所提网络准确率分别为0.9652、0.9668和0.9695,F_(1)值分别为0.8544、0.8152和0.8412,在多个指标上均处于较高水平,优于现有先进算法。

融合视觉中心机制和并行补丁感知的遥感图像检测算法

针对遥感图像存在复杂背景干扰、目标多尺度差异和微小目标提取难的问题,本文基于YOLOv7-tiny模型提出一种融合视觉中心机制和并行补丁感知的遥感图像检测算法。该算法一是引入显式视觉中心机制,构建像素点间的长距离依赖关系,丰富图像的整体语义信息,同时提升对目标纹理的提取性能;二是改进并行补丁感知模块,调整特征提取感受野,以适应不同目标尺度;三是设计多尺度特征融合模块,实现对多层特征的高效融合,提升模型推理速度。在公共数据集RSOD上进行实验,所提算法的准确率、召回率和平均准确率均值相较YOLOv7-tiny分别提升1.5%、2.4%和2.4%,此外在NWPUVHR-10和DOTA数据集上进行泛化性验证,结果表明本文算法具备较强的泛化性能。通过与不同算法对比分析,进一步体现本文算法性能的优越性。

聚氨酯压敏胶保护膜剥离强度与稳定性研究

为了解聚氨酯压敏胶保护膜的剥离强度性能变化趋势,从而稳定保护膜的使用状态,对聚氨酯压敏胶保护膜剥离强度进行了室温工艺性能研究,拟通过改变后熟化条件,以及在压敏胶液中添加助剂等方式,研究聚氨酯压敏胶保护膜的剥离强度变化规律,找到加速稳定剥离强度的方法。结果表明,可以通过提高后熟化温度,缩短后熟化时间;也可以通过在压敏胶液配方中加入适量催化助剂,降低保护膜涂布下线剥离强度,加速保护膜剥离强度的稳定,从而提高保护膜的生产效率,缩短保护膜生产工序工艺过程的时间。

从专利分析管窥高校知识产权信息服务中心建设——以南方医科大学为例

文章通过专利产出分析探索高校知识产权信息中心建设途径。基于Innography检索南方医科大学近30年专利,分析总体态势、有效专利、技术类别、专利受让、专利强度等,总结专利产出与转移转化的态势。提出南方医科大学知识产权信息服务中心建设策略:关注已授权PCT专利,提高PCT国际申请授权率;建立专利布局与预警机制,重视高强度权利;提高有效专利占比,加大国际专利申请力度;推进高校知识产权贯标,加强知识产权转移转化;筹建知识产权信息服务中心,助力高水平大学建设。在分析高校知识产权信息服务中心成立沿革、专利信息服务是高校知识产权信息服务主要形式的基础上,提出以专利信息服务为重点推进知识产权信息服务,对标高校国家知识产权信息服务中心的建设思路。

miR-199a通过Wnt3a/β-catenin信号通路调控非小细胞肺癌细胞的生物学活动

目的探讨miR-199a调控非小细胞肺癌A549细胞的增殖、凋亡、转移和侵袭等生物学功能及作用机制。方法RT-PCR检测正常肺上皮细胞BEAS-2B和非小细胞肺癌细胞A549内miR-199a的表达;分别用miR-199a-mimics、miR-199a-NC和miR-199a-inhibitor转染至A549细胞内,转染48 h后CCK-8法检测细胞各组细胞增殖率,Annexin V-FITC/PI联合流式细胞仪检测细胞凋亡率,划痕实验和Transwell小室实验分别检测细胞迁移、侵袭能力,采用双荧光素酶报告实验验证Wnt3a与miR-199a的靶向关系,Western blot检测Wnt3a、β-catenin、C-myc、Survivin、E-cadherin、Vimentin蛋白表达。结果miR-199a在肺癌细胞中的表达低于正常肺上皮细胞(P<0.05);miR-199a-mimics组细胞增殖、迁移、侵袭活性显著低于其他两组(P<0.05),而凋亡率显著高于其他两组(P<0.05),miR-199a-inhibitor组细胞增殖、迁移、侵袭活性显著高于其他两组(P<0.05),而凋亡率显著低于其他两组(P<0.05);双荧光素酶报告实验证实miR-199a靶向抑制A549细胞中Wnt3a的表达;miR-199a-mimics组细胞Wnt3a、β-catenin、C-myc、Survivin、Vimentin蛋白表达显著低于其他两组(P<0.05),而E-cadherin表达在3组中最强(P<0.05),miR-199a-inhibitor组细胞Wnt3a、β-catenin、C-myc、Survivin、Vimentin蛋白表达显著高于其他两组(P<0.05),而E-cadherin表达在3组中最弱(P<0.05)。结论miR-199a能抑制非小细胞肺癌A549细胞的增殖、迁移和侵袭,同时刺激其凋亡,这种作用是通过靶向抑制Wnt3a/β-catenin信号通路的活性而实现的。

基于高光谱成像技术的进口冰鲜牛肉新鲜度指标检测

为了对进口冰鲜牛肉的新鲜度进行快速无损鉴别,通过高光谱成像技术结合化学计量学方法对冰鲜牛肉的新鲜度特征指标进行检测。首先测定不同新鲜度样品的挥发性盐基氮(total volatile base nitrogen,TVB-N)、颜色参数(L^*、a^*、b^*)、脱氧肌红蛋白、氧合肌红蛋白和高铁肌红蛋白含量变化,通过显著性分析确定新鲜度特征指标。然后利用高光谱成像技术采集样品光谱和图像信息。利用光谱数据结合偏最小二乘法、区间偏最小二乘法和竞争自适应重加权-偏最小二乘法(competitive adaptive reweighted sampling-partial least squares,CARS-PLS)对特征指标含量进行预测,并对不同模型的预测结果进行比较。结果表明,TVB-N、a^*和b^*值这些特征指标的最佳预测模型均为CARS-PLS。模型的r_c分别为0.9658、0.9495、0.9642,交叉验证均方根误差分别为1.06 mg/100 g、0.71、0.76;rp分别为0.9637、0.9494、0.9423,均方根误差分别为1.12 mg/100 g、0.72、0.77。利用CARS-PLS模型结合图像处理绘制的特征指标含量可视化分布图可直观表征冰鲜牛肉在贮藏过程中新鲜度的变化趋势。研究表明利用高光谱成像技术可以实现冰鲜牛肉新鲜度指标的快速检测及其分布可视化。

基于超声成像技术的冷鲜与解冻牛肉鉴别方法

针对市场上存在以解冻牛肉冒充冷鲜牛肉售卖的问题,研究了利用超声成像技术对冷鲜与解冻牛肉进行质构分析与鉴别的可行性。首先,通过超声成像设备采集冷鲜与解冻牛肉超声图像信息,并结合质构参数、微观结构和部分理化指标分析图像差异成因。然后,采用灰度共生矩阵法提取图像纹理特征值,利用主成分分析法进行数据降维处理,分别建立线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)和支持向量机(Support vector machine,SVM)两种判别模型。结果表明,两种判别模型均有较好的分类效果,其中LDA模型更优,当主成分数为5时,模型的训练集和测试集识别率均达到100%。说明应用超声成像技术对冷鲜与解冻牛肉进行质构分析与鉴别是可行的。

医学院校开设“阅读疗法”通识课程的必要性与可行性——兼谈课程体系的构建

基于阅读疗法历史、现状和取得的主要成绩,文章论述医学院校开设通识课程"阅读疗法"的必要性与可行性,并在此基础上提出通识教育课程"阅读疗法"的课程体系。从教材选择、课程内容、授课学时、教学方法、考核办法等方面探讨"阅读疗法"课程体系的构建,旨在将阅读疗法教学内容与最新研究成果、典型医案、常见问题相结合,提高大学生阅读治疗应用的能力。

基于高光谱和超声成像技术的原切与合成调理牛排鉴别

针对市场上存在合成调理牛排冒充原切售卖的现象,研究利用高光谱和超声成像技术对它们进行鉴别的方法。分别采集原切与合成调理牛排的高光谱和超声图像信息,利用灰度共生矩阵法提取图像的纹理特征值,分别建立线性判别分析、K最邻近(K-nearest neighbor,KNN)、反向传播人工神经网络和极限学习机(extreme learning machine,ELM)4种鉴别模型,而后将2种技术数据融合建模,并采用连续投影法、竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、变量组合集群分析(variables combination population analysis,VCPA)法3种方法筛选特征变量建模。结果表明:合成调理牛排的肉块组织均匀,超声图像信号弱、均一性好,与原切调理牛排图像存在差异。高光谱和超声成像技术的最佳模型分别为KNN和ELM,模型预测集识别率分别为95.00%和90.00%。数据融合后建模,最佳模型ELM模型预测集识别率模型为97.50%,在3种变量选择方法中,CARS和VCPA选择的纹理变量建立的模型预测集识别率达到100.00%。研究表明高光谱和超声成像数据融合结合变量选择方法可以快速准确地鉴别原切和合成调理牛排。

跨尺度跨维度的自适应Transformer网络应用于结直肠息肉分割

针对结直肠息肉图像病灶区域尺度变化大、边界模糊、形状不规则且与正常组织对比度低等问题,导致边缘细节信息丢失和病灶区域误分割,提出一种跨尺度跨维度的自适应Transformer分割网络。该网络一是利用Transformer编码器建模输入图像的全局上下文信息,多尺度分析结直肠息肉病灶区域。二是通过通道注意力桥和空间注意力桥减少通道维度冗余和增强模型空间感知能力,抑制背景噪声。三是采用多尺度密集并行解码模块来填补各层跨尺度特征信息之间的语义空白,有效聚合多尺度上下文特征。四是设计面向边缘细节的多尺度预测模块,以可学习的方式引导网络去纠正边界错误预测分类。在CVC-ClinicDB、Kvasir-SEG、CVC-ColonDB和ETIS数据集上进行实验,其Dice相似性系数分别为0.942,0.932,0.811和0.805,平均交并比分别为0.896,0.883,0.731和0.729,其分割性能优于现有方法。仿真实验表明,本文方法能有效改善结直肠息肉病灶区域误分割,具有较高的分割精度,为结直肠息肉诊断提供新窗口。

松沫蝉若虫和成虫林间防治技术研究

松沫蝉是危害多种松树的一种刺吸式害虫,为掌握松沫蝉若虫和成虫的药剂防治技术,通过在林间喷洒和打孔注射不同浓度的药剂防治松沫蝉若虫,飞机喷洒药剂防治松沫蝉成虫。结果显示:林间喷洒5 d后,溴氰菊酯3种浓度防效都在89%以上,溴氰菊酯500倍液的防效最高,为93.6%;吡虫啉3个浓度药剂的防效都在70%~80%,吡虫啉500倍液的防效最高,为78.5%。打孔注药5 d后,氧乐果10倍液、20倍液的防效分别为90.4%和86.9%。飞机喷洒溴氰菊酯24 h内松沫蝉死亡率较高,喷药3 d后,每株死亡数量达到1 234~3 542头,飞防杀虫率90%以上,使松沫蝉得到有效控制。

综合斜率和三次样条的EMD端点效应抑制方法

端点效应会严重影响经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)提取本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)的效果。针对基于三次样条端点延拓算法(cubic spline based method,CSBM)在设置延拓点坐标位置时缺乏对信号趋势进行考量的缺陷,结合改进斜率延拓方法(improved slope based method,ISBM)的设计思想,提出一种综合斜率变化率和三次样条的EMD端点延拓方法。新方法的主要创新点在于利用斜率变化率度量信号变化趋势,并基于信号和包络趋势来设置延拓点坐标信息。通过选取四组不同类型模拟信号以及两组实际工程应用信号,利用正交指数、均方误差和能量误差三个度量指标对算法性能进行评价。试验结果表明,所提方法的性能在整体上优于CSBM和ISBM方法。

终末期肾病患者桡动脉-头静脉内瘘初级通畅率影响因素的回顾性队列研究

目的:通过回顾性队列研究探讨终末期肾病患者桡动脉-头静脉内瘘(RCF)建立后初级通畅率影响因素。方法:从2016年1月至2019年6月在山东第一医科大学第一附属医院肾病学科诊断为慢性肾脏病(CKD) 4~5期且初次行RCF的276例患者建立回顾性队列,随访时间截止于2021年11月,中位随访时间40月。收集入组患者年龄、性别、用药史、生化指标等临床资料,应用Kaplan-Meier生存曲线计算RCF的通畅率。RCF失功定义为血管狭窄(血管直径狭窄≥50%)或血栓形成不能提供充足的血流量完成透析治疗。COX多因素回归分析探讨影响RCF失功的因素。结果:患者平均年龄为51.7±14.6岁,60.9%为男性。在CKD的病因中慢性肾小球肾炎占44.6%,糖尿病肾脏疾病占31.1%。在整个随访过程中,68例(24.6%)患者发生RCF的失功。Kaplan-Meier生存曲线分析显示,RCF建立后第12个月、24个月、36个月、48个月、60个月的初级通畅率分别为89.5%、83.0%、78.3%、75.7%和75.7%。COX多因素模型分析显示,年龄(≥65岁)为RCF失功的危险因素(HR=2.83,95%CI 1.30~6.19);校正钙(每增加1 mg/d L)为RCF失功的保护因素(HR=0.66,95%CI 0.47~0.94);而性别、糖尿病、高血压、血脂、血磷、甲状旁腺激素等与RCF的失功不相关。结论:终末期肾病患者RCF建立后初级通畅率在12月和24月分别为89.5%,83.0%。随着时间的推进,其通畅率开始缓慢下降,年龄与校正钙水平与RCF的失功密切相关。