为减少动态环境对移动机器人同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的影响,提出了一种特征点法视觉里程计自适应优化算法。该算法有助于改善光照条件变化情况下图像特征的不变性,有效提取纹理信息不充分区域...为减少动态环境对移动机器人同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的影响,提出了一种特征点法视觉里程计自适应优化算法。该算法有助于改善光照条件变化情况下图像特征的不变性,有效提取纹理信息不充分区域的特征用于图像匹配。采用降采样法建立图像金字塔,将每个缩放后的图像根据预先设定规则划分为多个图像块。在每个图像块上进行光照非线性调整来增加图像细节,通过计算图像灰度概率分布来剔除无纹理区域。基于提出的方法建立了SLAM系统视觉里程计,并在TUM数据集上进行了验证。结果表明:该算法可以减小移动机器人运动轨迹误差,改善机器人在不稳定动态环境下视觉里程计的性能。展开更多
文摘目的探讨人脑胶质瘤组织中胶质瘤干细胞(glioma stem cells,GSCs)标志物CD133、肿瘤相关巨噬细胞(tumorassociated macrophages,TAMs)标志物CD68和负性共刺激分子PD-L1在不同病理级别人脑胶质瘤组织中的表达及其相关性。方法采用免疫荧光双染法检测不同病理级别脑胶质瘤组织中CD68和PD-L1蛋白的共表达情况;采用实时荧光定量PCR(quantitative real-time fluorescent PCR,q RT-PCR)技术检测30例低级别脑胶质瘤(Ⅰ级和Ⅱ级)组织和30例高级别脑胶质瘤(Ⅲ级和Ⅳ级)组织中CD133、CD68和PD-L1 m RNA的表达,并分析其与临床病理级别之间的相关性。结果脑胶质瘤组织中PD-L1和CD68共表达在肿瘤相关巨噬细胞上,即大部分PD-L1阳性细胞为肿瘤相关巨噬细胞,高级别组CD68和PD-L1蛋白的共表达明显高于低级别组。在脑胶质瘤组织中,CD133、CD68和PD-L1 m RNA的表达水平均与病理分级呈正相关(r=0.647,P<0.001;r=0.499,P<0.001;r=0.445,P=0.001);三者在高级别脑胶质瘤组织中的表达均高于低级别脑胶质瘤组织(P<0.05);脑胶质瘤组织中CD133与CD68 m RNA的表达呈正相关(r=0.525,P<0.001),低级别组和高级别组中两者表达亦呈正相关(r=0.518,P=0.005;r=0.500,P=0.007);脑胶质瘤组织中CD133与PD-L1m RNA表达呈正相关(r=0.431,P<0.001),低级别组和高级别组两者表达亦呈正相关(r=0.398,P=0.036;r=0.417,P=0.027)。结论脑胶质瘤组织中PD-L1主要由肿瘤微环境中的TAMs表达;CD133、CD68和PD-L1表达与脑胶质瘤的恶性程度密切相关。
基金Natural Science Foundation of Tianjin(18JCYBJC84900)。
文摘为减少动态环境对移动机器人同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的影响,提出了一种特征点法视觉里程计自适应优化算法。该算法有助于改善光照条件变化情况下图像特征的不变性,有效提取纹理信息不充分区域的特征用于图像匹配。采用降采样法建立图像金字塔,将每个缩放后的图像根据预先设定规则划分为多个图像块。在每个图像块上进行光照非线性调整来增加图像细节,通过计算图像灰度概率分布来剔除无纹理区域。基于提出的方法建立了SLAM系统视觉里程计,并在TUM数据集上进行了验证。结果表明:该算法可以减小移动机器人运动轨迹误差,改善机器人在不稳定动态环境下视觉里程计的性能。