神经辐射场多视图合成技术综述

如何从图像中渲染出较为真实的虚拟场景一直是计算机图形学与计算机视觉领域的研究目标之一。神经辐射场是一种基于深度神经网络的新兴方法,它通过学习场景中每个点的辐射场来实现较为真实的渲染效果。通过神经辐射场不仅可以生成逼真的图像,而且可以生成具有真实感的三维场景,在虚拟现实、增强现实和计算机游戏等领域有着广泛的应用前景。然而,其基础模型存在训练效率低、泛化能力差、可解释性不足、易受光照和材质变化影响以及无法处理动态场景等问题,在某些情况下无法获得最佳的渲染结果。大量基于此研究的工作陆续展开,且在效率和精度等方面都取得了出色的成果。为了跟踪该领域最新研究成果,对近年来神经辐射场领域的关键算法进行回顾和综述。首先介绍了神经辐射场的产生背景及原理,对后续关键改进模型进行分类探讨。主要涵盖以下几个方面:对神经辐射场基本模型参数的优化,在渲染速度与推理能力方面的提升,对空间表达和光照能力的改善,针对静态场景相机位姿估计与稀疏视图合成方法的改进,以及在动态场景建模领域的发展。对各种模型的速度与性能进行分类对比与分析,并简要介绍了该领域主要模型评估指标与公开数据集。最后对神经辐射场未来发展趋势进行展望。

基于合成孔径雷达干涉测量的佛山市地铁沿线地面沉降监测

地铁施工造成的地面沉降已逐渐成为一种极具危害性的公共安全事故,加强地面沉降监测是预防和治理该类灾害的有效手段。本文采用PS-InSAR技术,利用Sentinel-1数据对2018—2022年佛山地铁沿线的地面沉降进行监测分析。结果表明:(1)空间上,佛山地铁沿线沉降路段主要集中在4号线西段、3号线中段和南段,以及有轨电车和4号线相交处。其中4号线沉降最严重,大多区域年均沉降值在1~11 mm之间;(2)时间上,佛山地铁3号线岳步站附近的累积沉降值和回归方程斜率值最大,累积沉降值超过150 mm,回归方程斜率绝对值为1.67;(3)使用ARIMA模型对典型站点附近的地面沉降进行预测,结果显示,3号线荔村站未来沉降速率最大值将达-157.74 mm/a,达到“强发育”的地面沉降发育程度等级。本文结果可为佛山地铁沿线的地面安全保障及风险评估提供技术支持。

纳米凝胶搭载的siRNA通过靶向抑制施万细胞铁死亡促进周围神经损伤修复

目的:探究周围神经损伤(PNI)后施万细胞的死亡机制,使用纳米凝胶搭载的siRNA靶向抑制施万细胞死亡。方法:下载GEO数据库中PNI的转录组数据,依次进行数据处理、差异分析、GO功能富集分析、铁死亡通路鉴定以及靶基因的筛选。通过蛋白印记和qPCR实验验证靶基因的差异性。自组装单宁酸(TA)-siRNA纳米凝胶,通过丁达尔效应实验、粒径和电位测量、细胞吞噬实验、细胞骨架染色和CCK-8细胞活力实验鉴定纳米凝胶的物理学和生物学特性。通过划痕实验、免疫荧光染色实验、蛋白印记和qPCR实验验证TA-siRNA纳米凝胶抑制施万细胞铁死亡的有效性。结果:PNI后施万细胞出现明显的铁死亡现象,Bex1是调控施万细胞铁死亡的关键基因。TA-siRNA纳米凝胶具有优良的物理学和生物学特性,能够将siRNA成功地携带到损伤的施万细胞中并沉默靶基因,从而有效地抑制施万细胞损伤后的铁死亡。结论:纳米凝胶搭载的siRNA可以靶向抑制施万细胞铁死亡,为临床治疗PNI提供新的方向。

TA-siRNA纳米凝胶靶向抑制PNI施万细胞Gzmb基因表达促进神经修复

目的 构建TA-siRNA纳米凝胶靶向抑制施万细胞死亡。方法 研究使用GEO数据库GSE244328的转录组测序数据进行生物信息学分析筛选焦亡相关基因并通过聚合酶链反应和蛋白质印记分析评估特定基因的表达水平。使用来自美国ATCC的小鼠施万细胞,采用LPS模拟炎症刺激。制备自组装TA-siRNA纳米凝胶,采用CCK8细胞增殖实验、骨架染色、划痕实验评估TA-siRNA纳米凝胶细胞功能。使用GraphPad Prism 8、ImageJ和R 4.2.1进行统计学差异分析。结果 Gzmb基因在施万细胞的焦亡过程中显著高表达(P <0.05)。TA-siRNA纳米凝胶具有优异的生物相容性,其大小为(68.65±7.35) nm,电位为-36.48 mV,可被施万细胞有效内化,且不会导致施万细胞的伸长和变形(P> 0.05)。TA-siRNA纳米凝胶能有效抑制施万细胞的Gzmb基因从而抑制施万细胞焦亡并提高施万细胞的存活率与活性(P <0.05)。结论 鉴于施万细胞焦亡在PNI中的作用,TA-siRNA纳米凝胶抑制施万细胞焦亡可能是未来PNI的一种潜在治疗策略。

《2023年亚太肝病学会指南:肝病腹水的管理》摘译

亚太肝病学会于2023年5月发布了肝病腹水的管理指南,主要包括肝硬化和慢加急性肝衰竭患者腹水、低钠血症、肝性胸水和肝肾综合征的诊断、鉴别诊断及处理。本文对该指南中的主要推荐意见进行梳理和总结,便于国内临床处理肝病腹水时借鉴或应用。

德胜门箭楼典型梁架层残损特征及其对构架受力性能影响研究

德胜门箭楼古建筑群在历经千百年的沧桑后,结构和构件存在不同程度和不同类型的损伤。通过对箭楼建筑群进行残损调研,归纳其残损特征,统计各残损类型的数量、比例和分布情况,分析对应残损的成因,得到了德胜门箭楼的典型残损特征。为探究典型残损特征对结构受力性能的影响,建立了完好一榀框架和拔榫状态下一榀框架数值模型,对比分析了节点拔榫对木构架受力性能的影响。研究结果表明:德胜门箭楼木构架的残损主要集中在柱网层和梁架层。柱网层的残损主要表现为开裂及倾斜。梁架层的典型残损主要包括榫卯节点拔榫和木梁横纹开裂;透榫节点弯矩-转角曲线具有明显的不对称性,透榫节点的破坏特征为榫头变截面处的横纹撕裂破坏;当一榀框架处于小拔榫状态下,拔榫量对一榀框架的抗弯承载力无明显影响。当拔榫量增加到一定程度时,一榀框架的抗弯承载力出现跳跃式下降,正向峰值承载力相对负向的下降明显,正向下降率处于16%~18%,负向下降率处于9%~15%。研究结果可为传统木结构建筑的安全现状和保护修缮提供重要参考。

^(18)F-FET PET/CT双模态影像组学特征对成人胶质瘤病理学分级的非侵入性预测分析

目的:基于^(18)F-FET正电子发射体层成像(positron emission tomography,PET)/计算机体层成像(computed tomography,CT)双模态影像组学特征构建模型,并对成人胶质瘤的病理学分级进行非侵入性预测分析。方法:回顾并分析58例经组织病理学检查证实的未治疗成年胶质瘤患者的^(18)F-FET PET/CT影像学数据,根据病理学分级将患者分成低级别胶质瘤组[世界卫生组织(World Health Organization,WHO)Ⅱ级,共计32例]和高级别胶质瘤组(WHOⅢ级13例、WHOⅣ级13例,共计26例)。在PET、CT影像模态中分别提取105个影像组学特征参数进行分析,采用基于R语言机器学习算法的5折交叉验证最小绝对收缩与选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归分析方法,构建成人胶质瘤病理学分级的3个独立的影像组学预测模型(PET-Rad模型、CT-Rad模型和PET/CT-Rad模型),然后再采用全子集回归对影像组学预测模型进行校正。采用受试者工作特征曲线的曲线下面积(area under curve,AUC)对预测模型进行评价。结果:基于4个^(18)F-FET PET影像组学参数建立PET-Rad模型的AUC为0.845(95%CI 0.726~0.927);基于3个CT影像组学参数构建的CT-Rad模型的AUC为0.802(95%CI 0.676~0.895);而联合3个CT和2个PET影像组学特征的^(18)F-FET PET/CT-Rad模型的AUC为0.901(95%CI 0.794~0.964),准确度为86.21%。DeLong检验结果显示PET/CT-Rad模型优于CT-Rad模型(P=0.032)。尽管PET/CT-Rad模型效能优于PET-Rad模型,但差异无统计学意义(P=0.146)。构建胶质瘤病理学级别预测的PET/CT-Rad模型中,3个CT影像组学参数分别为firstorder_10Percentile、glrlm_LowGrayLevelRunEmphasis、ngtdm_Busyness,其中glrlm_LowGrayLevelRunEmphasis是最重要的预测变量,其相对重要性为30.97%;2个PET组学特征为firstorder_Maximum和ngtdm_Contrast,其相对重要性分别为21.99%、21.01%。结论:基于^(18)F-FET PET与CT双模态影像组学特征相结合的预测模型能够有效地预测未经治疗成人胶质瘤的病理学分级,可为临床诊治决策提供依据和重要参考。

大范围地质体分块建模方法

三维地质建模是一种通过计算机技术将多源地质数据转化为三维地质模型的技术,它揭示着地下各类地质体之间的空间分布关系,可以帮助地质工作者更直观地理解地下地质结构,并为资源勘探、灾害预测和工程建设等工作提供一定支持,然而复杂的地质环境、有效地质数据的稀缺、巨大的计算量等因素使得大范围地质体的构建成为了三维地质建模发展过程中亟待解决的问题之一。针对该问题,提出了一种大范围地质体分块建模方法,该方法基于模型包围盒的水平分布范围将大型建模区域平均划分成若干个相对小型的区块分别进行建模,引入虚拟钻孔和地层分区自动追踪算法实现了对区块模型顶底部及中间地层分块边界的一致性约束,同时,在对每个区块进行建模时,对其建模数据范围进行一定扩充以确保合并后的区块间地层在分块边界处能够实现平滑过渡。研究结果表明各区块模型能合并成为一个地层衔接连贯、顺滑的完整地质模型,进而实现大范围地质体建模。以厦门马銮湾新城区的浅层地下模型为例,构建了厦门马銮湾新城区三维地质模型,并对该方法的建模效果进行了检验。对该模型剖切得到的地质剖面与真实钻孔进行了对比,并从建模效率、地层衔接的连贯性和顺滑性等方面进行了分析,证实了该方法的可行性。

内镜辅助下岩骨胆脂瘤手术治疗方法及优势分析

目的探讨内镜辅助下治疗岩骨胆脂瘤的方法和技术特点,分析功能保全优势。方法回顾分析中国人民解放军总医院耳内镜外科2020年6月~2022年6月手术治疗的6例颞骨岩部胆脂瘤病例的临床资料。按Sanna方法分型:迷路上型2例、岩尖型1例、广泛型3例。所有患者均完整切除岩骨胆脂瘤。其中耳内镜辅助手术治疗者3例,均为广泛型,均为耳后入路,包括经耳囊入路2例(20.0%)和经迷路入路1例(16.0%)。结果内镜辅助下治疗的患者占所有岩骨胆脂瘤患者的50%,术中入路主要为内镜辅助内听道上经迷路入路和内镜辅助经迷路下入路。所有患者均未行面神经移位,完整清除岩尖部、面神经周围、颈内动脉、颈静脉球、内听道及硬脑膜周围胆脂瘤。术前面神经功能正常者术后也正常,术前面瘫患者经减压后面神经功能恢复正常1例。手术术腔封闭3例,无术后复发病例。结论内镜辅助下进行岩骨胆脂瘤的手术入路多样,根据病灶部位联合应用多种入路,具有复发率低、可保全血管、神经功能等优势。

基于深度学习的粮食安全信息融合技术研究

作为世界上最大的粮食生产及消费大国,我国粮食在产后的储存安全方面显得尤为重要。针对多种储粮信息的安全状况分析,采用数据融合技术是获得全面、准确结果的有效方式。数据融合通过对粮食多源信息的综合分析,以获取安全评估的一致性解释和描述。深度学习则是提取数据深层特征的有力工具,因此基于深度学习的多源数据融合方法能够充分发挥数据关联与潜在价值,更加稳定的做出准确判断和决策。本文首先根据相关文献综述数据融合的产生与发展;并对传统数据融合方法应用以及现代数据融合研究成果进行分类对比,分析深度学习在数据融合中的优势,进而提出深度学习在粮食信息融合处理中的可行性;最后结合粮情处理现状,提出一种基于深度学习的粮情二级融合框架,采用温度、湿度、水分、虫害四种储粮信息的融合,对其在储粮安全评估中的应用做出研究和展望。

缺陷管理改进模式在提高消毒供应中心器械清洗消毒灭菌效果和管理质量中的应用

目的:探究缺陷管理改进模式在提高消毒供应中心器械清洗消毒灭菌效果和管理质量中的应用效果。方法:随机选择2021年11月至2023年10月消毒供应中心器械2000件为研究对象。根据时间点将其分为对照组1000件器械(2021年11月到2022年10月)与研究组1000件器械(2022年11月到2023年10月),对照组实施常规管理模式,研究组实施缺陷管理改进模式,比较两组干预后管理质量、器械合格情况、器械不良事件发生率、满意度的差异。结果:与对照组相比,研究组设备管理、包装质量、清洗质量、消毒质量、环境管理更高(P<0.05);研究组清洗消毒合格率、包装合格率、灭菌合格率、发放合格率更高(P<0.05)。两组在灭菌包内器械缺失率、延迟发放物品率比较差异无统计学意义(P>0.05),但与对照组相比,研究组灭菌包标识错误率、灭菌方式错误率、物品发放错误率、湿包发生率、总不良事件发生率更低(P<0.05)。结论:缺陷管理改进模式应用于消毒供应中心器械管理具有较好应用效果,可有效达到消毒灭菌合格率,减少器械不良事件发生率。

机器视觉在农作物种子检测中的研究进展

农作物种子是农业生产的基础。种子检测作为一种重要的手段,在种子生产、贸易和利用的各个环节都扮演着不可或缺的角色。然而传统的农作物种子识别方法效率低,需要人力以及专业检测设备的支持。相比之下,机器视觉技术能够通过模拟人的视觉功能来实现对目标的无损检测,效率高、准确度高,有助于实现农作物种子的品种识别、分级、分类的自动化、智能化。首先简单叙述了机器视觉技术中图像采集、预处理的方法,并以玉米种子为例给出了目前主流的处理流程,然后具体叙述了机器视觉技术中传统机器学习和深度学习两种检测方式在农作物种子检测中的应用,最后针对玉米不完善粒的研究,在分为以上两种检测方式进行具体叙述的同时,指出了目前存在的问题以及玉米不完善粒检测未来的研究方向。

既有建筑外墙完损检测快速评估方法

既有建筑外墙的施工工艺与施工质量各有不同,随着时间的推移,其耐久性在逐渐下降,高空坠落风险也逐渐增大。以某高校多幢建筑外墙完损检测为例,探查了不同建筑外墙构造做法及其常见损伤类型,分析各类外墙出现开裂、空鼓、脱落等损伤的具体原因,并提出综合运用红外热像法、目测法及敲击法的快速评估方法。结果表明,该快速评估方法兼顾了完损检测效率、准确度和结果的可靠性,并据此给出了既有建筑外墙设计、施工和维护的建议。

早期微量喂养联合综合口腔运动干预对晚期早产儿生长发育及血清胃肠激素水平的影响

目的探讨早期微量喂养联合综合口腔运动干预对晚期早产儿生长发育及血清胃肠激素水平的影响,以期为临床治疗提供参考。方法本研究选取2020年8月—2021年10月河南省儿童医院郑州市儿童医院收治的89例晚期早产儿作为研究对象,采用随机数字表法将患儿分为观察组(n=45)与对照组(n=44)。对照组患儿给予早期微量喂养。观察组患儿在对照组基础上进行综合口腔运动干预。比较2组患儿恢复至出生体质量时间、2周时体质量增长幅度、2周时头围增长幅度。比较2组患儿干预前后血清胃动素(MOT)、胃泌素(GAS)水平。比较2组患儿干预前后新生儿神经行为评分标准(NBNA)评分。结果观察组患儿恢复至出生体质量时间短于对照组,2周时体质量增长幅度、2周时头围增长幅度均高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。干预前,2组患儿MOT、GAS水平比较,差异无统计学意义(P>0.05)。干预后,2组患儿MOT、GAS水平均高于干预前,且观察组高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。干预前,2组患儿NBNA中被动肌张力、主动肌张力、行为能力、一般情况、原始反射评分比较,差异无统计学意义(P>0.05)。干预后,2组患儿NBNA中被动肌张力、主动肌张力、行为能力、一般情况、原始反射评分均高于干预前,且观察组高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论早期微量喂养联合综合口腔运动干预应用于晚期早产儿护理中,能有效促使晚期早产儿生长发育,改善胃肠激素水平,效果显著,值得推广应用。

井震结合复杂断裂分级识别技术及应用——以魏岗油田①号断裂带为例

南阳凹陷中部魏岗鼻状构造带主体已整体实现井网覆盖,滚动勘探范围由鼻状构造主体转向相对勘探程度较低的周缘,目标由简单的整装构造油藏向断块破碎、储层非均质强的复杂构造油藏、断层-岩性油藏转变,因此,复杂断裂系统的精细刻画是增储挖潜的关键。利用断裂模型正演、构造导向滤波、反褶积提频、RGB属性融合等技术,井震协同建立复杂断裂分级识别技术,将测井资料垂向上与地震资料空间上对低级序断裂的高分辨率优势结合起来,实现高效快速地识别低序级小断裂,建立了魏岗油田小断裂的识别模式,降低了构造解释的多解性,有效指导了魏岗油田Ⅱ断块地堑构造带复杂断块油藏的高效增储建产。

海南岛石门山钼多金属矿床年代学、源区特征及其岩浆氧逸度对成矿作用的启示

石门山钼(铅‒锌‒银)多金属矿床为中等规模(金属Mo=1万吨)、高品位(Mo=0.17%)的斑岩型矿床,位于海南岛西南部近东西向九所‒陵水断裂带北西侧的千家复式岩体内,赋矿岩石主要为黑云二长花岗岩和云英岩,矿石类型主要为石英脉型和云英岩型。为了精确厘定该矿床的年代学格架,进一步了解岩石源区特征和成岩成矿的物理化学条件,对采自矿区内的黑云二长花岗岩进行了LA-ICP-MS锆石U-Pb定年,获得^(206)Pb/^(238)U加权平均年龄为94.5±1.6 Ma(MSWD=3.7,n=16),同时分别获得1件石英脉型和云英岩型辉钼矿Re-Os同位素模式年龄为77.9±0.6 Ma、89.6±2.4 Ma。结合已报道的年代学数据,发现该矿床具有明显的两个钼成矿期,分别为89~90 Ma和78~80 Ma,均为晚白垩世早期的产物,且成岩与早期成矿时差接近,具有同源的可能性;黑云二长花岗岩锆石ε_(Hf)(t)值为−10.20~−2.52,二阶段地壳模式年龄t_(DM2)峰值为1.4~1.5 Ga,表明其主要来源于中元古代下地壳的重熔,该时期可能是海南岛钼矿床赋矿花岗质围岩源区的主要形成时期。两种方法计算的全岩锆饱和温度分别为729~785℃(平均753℃)、679~744℃(平均700℃),锆石Ti温度为604~760℃(平均676℃),反映其源区很可能经历了富水条件下的熔融过程。锆石氧逸度计算结果表明其源区处于较强的氧化环境,有利于该矿床的形成。

基于蛋白DIA技术的爆震性聋外周血差异蛋白及生物学分析

目的 分析患者外周血蛋白组学变化,寻找不同阶段爆震损伤患者外周血差异蛋白及相关通路。方法分别选取短期及长期爆震损伤患者作为研究对象,提取外周血血清,通过蛋白质组学DIA技术筛选出外周血显著差异表达的蛋白,并进行生物信息学分析。结果 短期损伤组相对正常组差异表达蛋白共95种,主要包括ALDOA等;生物分析显示以上蛋白主要富集于糖酵解等通路;长期损伤组相对正常组差异表达蛋白共21种,主要包括SOD3等;生物分析显示以上蛋白种类主要集中在胆固醇代谢通路。结论 爆震性耳聋发生早期可出现细胞间黏附性降低与炎症相关蛋白增加,长期接触爆震声患者的载脂蛋白表达增多。以上相关蛋白及通路的发现为爆震性聋发生后不同阶段干预提供潜在靶点。

听神经瘤伴耳鸣患者的脑电微状态

目的通过脑电微状态这一新颖的脑功能研究方法探寻与听神经瘤患者耳鸣相关的生物标志物。方法收集41例有效的听神经瘤患者脑电信息及相关临床信息,进行焦虑量表、抑郁量表、耳鸣障碍量表以及视觉模拟量表评估。脑电采集时长为10~15 min,通过MATLAB、EEGLAB等软件包对脑电数据处理后进行微状态分析,对各项参数指标进行统计分析。结果纳入患者包括听神经瘤无耳鸣患者12例、耳鸣患者29例,两组临床指标差异无统计学意义(P>0.05)。听神经瘤非耳鸣组平均全局解释方差为78.8%,耳鸣组为80.1%。听神经瘤耳鸣患者相较非耳鸣患者微状态C的发生频率增加(P=0.033),覆盖范围增加(P=0.028),THI量表与微状态A的持续时间表现为负相关(R=-0.435,P=0.018),与微状态B的发生频率(R=0.456,P=0.013)和微状态C的发生频率(R=0.412,P=0.026)表现为正相关,语法分析发现微状态C向微状态B的转化概率增加(P=0.031)。结论听神经瘤耳鸣患者与非耳鸣患者在脑电微状态的时间序列以及语法特征之间存在明显差异,反映了听神经瘤耳鸣患者的神经资源分配在显著网络、听觉网络以及视觉网络之间存在潜在异常,而脑电微状态可以被认为是研究听神经瘤伴耳鸣患者大脑功能网络的有用方法。

某高校建筑外墙饰面层损伤特征分析

基于对某高校建筑外墙饰面层构造探查以及完损状况检测结果,分析外墙饰面层的损伤率及其典型特征:建筑外墙饰面层出现的损伤大多为粘结性损伤,其中空鼓、脱落现象较多;建筑服役时间越久,其外墙饰面层损伤状况相对越严重;东、南、西朝向的外墙饰面层易受环境影响,损伤率较高;涂料构造饰面层做法损伤较轻。采用数据分析手段开展外墙饰面层损伤特征分析,可为建筑外墙检测与运维提供参考借鉴。

基于Transformer的粮食安全信息融合算法研究

粮情监测和环境控制对保证粮库安全具有重要意义,但是由于粮库环境复杂,令相关工作人员对其的实时监测十分困难。这就出现了对粮库多源数据融合分析的需求,特别是对异质传感器信息的融合,即对多传感器时间序列数据进行有效的异常检测。但是如何提高数据融合结果的准确度和稳定性一直是个问题。为了能够实现准确的多源异质数据融合,提高粮库监控的智能化,以自注意力机制为切入口,提出了一种基于无监督的Transformer深度学习模型来进行粮库安全信息融合,该模型能够广泛适用于不同的粮库安全监测场景。实验结果表明,本文基于自注意力机制的信息融合模型具有更好的粮情监控能力,能够及时有效的发现粮库的存储问题,保证储粮安全。