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基于注意力和字嵌入的中文医疗问答匹配方法 被引量:8
1
作者 陈志豪 余翔 +2 位作者 刘子辰 邱大伟 顾本刚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期1639-1645,共7页
针对当前的分词工具在中文医疗领域无法有效切分出所有医学术语,且特征工程需消耗大量人力成本的问题,提出了一种基于注意力机制和字嵌入的多尺度卷积神经网络建模方法。该方法使用字嵌入结合多尺度卷积神经网络用以提取问题句子和答案... 针对当前的分词工具在中文医疗领域无法有效切分出所有医学术语,且特征工程需消耗大量人力成本的问题,提出了一种基于注意力机制和字嵌入的多尺度卷积神经网络建模方法。该方法使用字嵌入结合多尺度卷积神经网络用以提取问题句子和答案句子不同尺度的上下文信息,并引入注意力机制来强调问题和答案句子之间的相互影响,该方法能有效学习问题句子和正确答案句子之间的语义关系。由于中文医疗领域问答匹配任务没有标准的评测数据集,因此使用公开可用的中文医疗问答数据集(cMedQA)进行评测,实验结果表明该方法优于词匹配、字匹配和双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)建模方法,并且Top-1准确率为65.43%。 展开更多
关键词 自然语言处理 问答对匹配 卷积神经网络 字嵌入 注意力机制
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基于预训练BERT字嵌入模型的领域实体识别 被引量:9
2
作者 丁龙 文雯 林强 《情报工程》 2019年第6期65-74,共10页
随着医疗信息化的发展,越来越多的医疗信息被数字化的记录下来,这些医疗信息蕴含着丰富的医学知识。如何有效地提高提取和利用海量医疗文本信息成为当下医疗信息化发展的巨大挑战,针对目前医疗文本标注数据的不足以及医疗实体边界模糊... 随着医疗信息化的发展,越来越多的医疗信息被数字化的记录下来,这些医疗信息蕴含着丰富的医学知识。如何有效地提高提取和利用海量医疗文本信息成为当下医疗信息化发展的巨大挑战,针对目前医疗文本标注数据的不足以及医疗实体边界模糊的问题,本文提出一种基于大量医疗文献预训练的字嵌入语言表示模型。该模型利用大量的医疗文献对BERT模型进行预训练,从而得到EMRBERT模型,再通过EMR-BERT对训练文本进行字嵌入向量表示,将结果输到Bi-LSTM模型,最后利用CRF模型进行输出得到最终的结果。通过多组对比实验证明,EMR-BERT+Bi LSTM+CRF模型最终结果优于目前主流模型。因此,该模型能够有效解决医疗电子病历领域命名实体识别任务下,标注数据不足以及实体边界模糊的问题。 展开更多
关键词 医疗电子病历 命名实体识别 EMR-BERT 字嵌入 Bi-LSTM CRF
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一种面向中文自动问答的注意力交互深度学习模型
3
作者 蒋锐 杨凯辉 +2 位作者 王小明 李大鹏 徐友云 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期325-330,共6页
随着互联网、大数据的飞速发展,以深度神经网络(DNN)为代表的人工智能技术迎来了黄金发展时期,自动问答作为人工智能领域的一个重要分支,也得到越来越多学者的关注。现有网络模型可以提取问题或答案的语义特征,但其一方面忽略了问题与... 随着互联网、大数据的飞速发展,以深度神经网络(DNN)为代表的人工智能技术迎来了黄金发展时期,自动问答作为人工智能领域的一个重要分支,也得到越来越多学者的关注。现有网络模型可以提取问题或答案的语义特征,但其一方面忽略了问题与答案之间的语义联系,另一方面也不能从整体上把握问题或答案内部所有字符之间的潜在联系。基于此,提出了两种不同形式的注意力交互模块,即互注意力交互模块和自注意力交互模块,并设计出一套基于所提注意力交互模块的深度学习模型,用于证明该注意力交互模块的有效性。首先将问题和答案中的每个字符映射成固定长度的向量,分别得到问题和答案对应的字嵌入矩阵;然后将字嵌入矩阵送入注意力交互模块,得到综合考虑问题与答案所有字符之后的字嵌入矩阵,并与之前的字嵌入矩阵相加,送入深度神经网络模块,用于提取问题与答案的语义特征;最后得到问题与答案的向量表示并计算两者之间的相似度。实验结果表明,所提模型的Top-1准确度较主流深度学习模型最高提升了3.55%,证明了所提注意力交互模块对于改善上述问题的有效性。 展开更多
关键词 人工智能 自动问答 深度学习 注意力 字嵌入
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当代汉语嵌入式“被”字结构刍议
4
作者 刘小刚 《丝绸之路》 2012年第2期87-88,共2页
近两年来,在新闻媒体的报道文章中,我们常常见到这样的用法,暂且称之为“被处置XX”结构,如“被自杀”、“被就业95~6L被代表”、“被捐款”、“被慈善”等。简单来说,就是当事人在不知情的状况下,受到了某种匪夷所思的处置或对... 近两年来,在新闻媒体的报道文章中,我们常常见到这样的用法,暂且称之为“被处置XX”结构,如“被自杀”、“被就业95~6L被代表”、“被捐款”、“被慈善”等。简单来说,就是当事人在不知情的状况下,受到了某种匪夷所思的处置或对待,而当事人自己却茫然无知,具有调侃、自嘲、反讽和荒诞的意味。目前,该结构正在发展演变当中,自身的被动色彩很浓厚.但更表现出强烈的处置意味。本文试图从语义和语用两个方面人手,对该结构做出合理的解释和说明。 展开更多
关键词 嵌入式“被”结构 处置义 新生语言
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一种情感可控的古诗自动生成模型
5
作者 钟志峰 晏阳天 +2 位作者 何佳伟 夏一帆 张龑 《现代电子技术》 2023年第4期154-160,共7页
古诗是中华民族重要的非物质文化遗产,使用计算机实现古诗的自动生成已成为一个热门的研究课题,但现有的古诗生成方法在生成诗句与主题的关联性上表现不佳且无法控制情感的表达。为解决这些问题,文中基于序列到序列(Seq2Seq)模型,提出... 古诗是中华民族重要的非物质文化遗产,使用计算机实现古诗的自动生成已成为一个热门的研究课题,但现有的古诗生成方法在生成诗句与主题的关联性上表现不佳且无法控制情感的表达。为解决这些问题,文中基于序列到序列(Seq2Seq)模型,提出一种通过关键字和情感分类词共同控制绝句诗生成的方法。具体实现过程分为两个阶段:首先使用TextCNN和TextRank算法分别对收集的古诗进行情感分类和关键字提取,自行构建实验数据集;其次针对古诗主题与情感表达不准确的问题,引入带注意力机制的Seq2Seq模型,在模型的编码端和译码端使用门控神经单元(GRU),通过4个关键字和情感分类词控制最终绝句诗的生成,并在生成阶段使用集束搜索代替传统的贪心搜索来增加生成古诗的多样性。对比实验结果表明,所提方法生成绝句诗的效果在自动评价和人工评价上均优于基准模型,对于内容与情感的表达更加准确和有效。 展开更多
关键词 古诗生成 序列到序列模型 注意力机制 GRU神经网络 情感控制 TextCNN算法 自然语言处理 字嵌入
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基于LSTM网络的序列标注中文分词法 被引量:69
6
作者 任智慧 徐浩煜 +2 位作者 封松林 周晗 施俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第5期1321-1324,1341,共5页
当前主流的中文分词方法是基于字标注的传统机器学习方法,但传统机器学习方法需要人为地从中文文本中配置并提取特征,存在词库维度高且利用CPU训练模型时间长的缺点。针对以上问题进行了研究,提出基于LSTM(long short-term memory)网络... 当前主流的中文分词方法是基于字标注的传统机器学习方法,但传统机器学习方法需要人为地从中文文本中配置并提取特征,存在词库维度高且利用CPU训练模型时间长的缺点。针对以上问题进行了研究,提出基于LSTM(long short-term memory)网络模型的改进方法,采用不同词位标注集并加入预先训练的字嵌入向量(character embedding)进行中文分词。在中文分词评测常用的语料上进行实验对比结果表明,基于LSTM网络模型的方法能得到比当前传统机器学习方法更好的性能;采用六词位标注并加入预先训练的字嵌入向量能够取得相对最好的分词性能;而且利用GPU可以大大缩短深度神经网络模型的训练时间;LSTM网络模型的方法也更容易推广并应用到其他自然语言处理中序列标注的任务。 展开更多
关键词 中文分词 LSTM 字嵌入 自然语言处理
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基于门循环单元神经网络的中文分词法 被引量:22
7
作者 李雪莲 段鸿 许牧 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期237-243,共7页
目前,学术界主流的中文分词法是基于字符序列标注的传统机器学习方法,该方法存在需要人工定义特征、特征稀疏等问题.随着深度学习的研究和应用的兴起,研究者提出了将长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络应用于中文分词任... 目前,学术界主流的中文分词法是基于字符序列标注的传统机器学习方法,该方法存在需要人工定义特征、特征稀疏等问题.随着深度学习的研究和应用的兴起,研究者提出了将长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络应用于中文分词任务的方法,该方法可以自动学习特征,并有效建模长距离依赖信息,但是该模型较为复杂,存在模型训练和预测时间长的缺陷.针对该问题,提出了基于门循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络的中文分词法,该方法继承了LSTM模型可自动学习特征、能有效建立长距离依赖信息的优点,具有与基于LSTM神经网络中文分词法相当的性能,并在速度上有显著提升. 展开更多
关键词 自然语言处理 中文分词 门循环单元 字嵌入 循环神经网络
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基于BI_LSTM_CRF神经网络的序列标注中文分词方法 被引量:14
8
作者 姚茂建 李晗静 +1 位作者 吕会华 姚登峰 《现代电子技术》 北大核心 2019年第1期95-99,共5页
当前主流的中文分词方法是基于有监督的学习算法,该方法需要大量的人工标注语料,并且提取的局部特征存在稀疏等问题。针对上述问题,提出一种双向长短时记忆条件随机场(BI_LSTM_CRF)模型,可以自动学习文本特征,能对文本上下文依赖信息进... 当前主流的中文分词方法是基于有监督的学习算法,该方法需要大量的人工标注语料,并且提取的局部特征存在稀疏等问题。针对上述问题,提出一种双向长短时记忆条件随机场(BI_LSTM_CRF)模型,可以自动学习文本特征,能对文本上下文依赖信息进行建模,同时CRF层考虑了句子字符前后的标签信息,对文本信息进行了推理。该分词模型不仅在MSRA,PKU,CTB 6.0数据集上取得了很好的分词结果,而且在新闻数据、微博数据、汽车论坛数据、餐饮点评数据上进行了实验,实验结果表明,BI_LSTM_CRF模型不仅在测试集上有很好的分词性能,同时在跨领域数据测试上也有很好的泛化能力。 展开更多
关键词 自然语言处理 中文分词 神经网络 双向长短时记忆条件随机场 字嵌入 序列标注
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基于膨胀卷积神经网络的中文医疗命名实体识别研究 被引量:3
9
作者 胡海洋 赵从朴 +3 位作者 马琏 姜会珍 张晶 朱卫国 《医学信息学杂志》 CAS 2021年第9期39-44,共6页
介绍国内外电子病历命名实体识别研究现状,阐述基于注意力机制和膨胀卷积神经网络的电子病历命名实体识别模型构建方法、结构以及实验环境、具体设计和结果,实验表明该模型具有更好的命名实体识别效果。
关键词 命名实体识别 膨胀卷积神经网络 字嵌入 自然语言处理
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LAC-DGLU:基于CNN和注意力机制的命名实体识别模型 被引量:13
10
作者 赵丰 黄健 张中杰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第11期212-219,共8页
对文本进行分词和词嵌入通常是中文命名实体识别的第一步,但中文的词与词之间没有明确的分界符,专业词及生僻词等未收录词(Out of Vocabulary,OOV)严重干扰了词向量的计算,基于词向量嵌入的模型性能极易受到分词效果的影响。同时现有模... 对文本进行分词和词嵌入通常是中文命名实体识别的第一步,但中文的词与词之间没有明确的分界符,专业词及生僻词等未收录词(Out of Vocabulary,OOV)严重干扰了词向量的计算,基于词向量嵌入的模型性能极易受到分词效果的影响。同时现有模型大多使用循环神经网络,计算速度较慢,很难达到工业应用的要求。针对上述问题,构建了一个基于注意力机制和卷积神经网络的命名实体识别模型,即LAC-DGLU。针对分词依赖的问题,提出了一种基于局部注意力卷积(Local Attention Convolution,LAC)的字嵌入算法,减轻了模型对分词效果的依赖。针对计算速度较慢的问题,使用了一种带门结构的卷积神经网络,即膨胀门控线性单元(Dilated Gated Linear Unit,DGLU),提高了模型的计算速度。在多个数据集上的实验结果显示,该模型相比现有最优模型F1值提高了0.2%~2%,训练速度可以达到现有最优模型的1.4~1.9倍。 展开更多
关键词 字嵌入 局部注意力卷积 膨胀卷积 门控线性单元 残差结构
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基于BiLSTM-IDCNN-CRF模型的生态治理技术领域命名实体识别 被引量:15
11
作者 蒋翔 马建霞 袁慧 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第3期134-141,共8页
在生态治理技术领域中,有大量的文献数据没有得到充分的开发与利用。提出基于字嵌入的BiLSTM-IDCNN-CRF模型,结合BiLSTM网络和IDCNN网络获取到的不同粒度的特征。在生态治理技术数据集中取得的F1值为0.7207,均高于现有主流模型取得的成... 在生态治理技术领域中,有大量的文献数据没有得到充分的开发与利用。提出基于字嵌入的BiLSTM-IDCNN-CRF模型,结合BiLSTM网络和IDCNN网络获取到的不同粒度的特征。在生态治理技术数据集中取得的F1值为0.7207,均高于现有主流模型取得的成绩。实验验证了字嵌入方法的有效性和模型的性能,同时也为其他文本书写规范不统一且专业性较强的领域命名实体识别提供了思路。 展开更多
关键词 命名实体识别 自然语言处理 生态治理技术 神经网络 字嵌入
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面向政治领域的事理图谱构建 被引量:9
12
作者 白璐 周子雅 +3 位作者 李斌阳 刘宇涵 邵之宣 吴华瑞 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期66-74,82,共10页
事理图谱是一种描述事件之间顺承、因果等关系的事理演化逻辑有向图,它蕴含了丰富的事件间关系,在各领域都具有重要的研究意义和应用价值。当前研究主要集中于公开域的事件抽取上,而在特定领域,如政治领域,因其事件类型和事件内容较为复... 事理图谱是一种描述事件之间顺承、因果等关系的事理演化逻辑有向图,它蕴含了丰富的事件间关系,在各领域都具有重要的研究意义和应用价值。当前研究主要集中于公开域的事件抽取上,而在特定领域,如政治领域,因其事件类型和事件内容较为复杂,相关研究十分有限。该文旨在构建面向政治领域的事理图谱,针对政治事件抽取中存在的语料匮乏、标准缺失等问题,制定了一套面向政治领域的事件分类标准,构建了一套政治领域的事件语料库。同时,该文分别提出了一种融合注意力机制的字嵌入修正神经网络的Pipeline模型和一种基于BERT+BiLSTM的Joint模型进行事件触发词和论元抽取,并在该语料库上进行实验。实验结果表明,两种模型在事件触发词与论元抽取任务中,F1指标较基线模型均有较大提升。 展开更多
关键词 事理图谱 字嵌入修正神经网络 事件抽取
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支持中文医疗问答的基于注意力机制的栈卷积神经网络模型 被引量:3
13
作者 滕腾 潘海为 +3 位作者 张可佳 牟雪莲 张锡明 陈伟鹏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第4期1125-1130,共6页
当前的中文问答匹配技术大多都需要先进行分词,中文医疗文本的分词问题需要维护医学词典来缓解分词错误对后续任务影响,而维护词典需要大量人力和知识,致使分词问题一直具有极大的挑战性。同时,现有的中文医疗问答匹配方法都是对问题和... 当前的中文问答匹配技术大多都需要先进行分词,中文医疗文本的分词问题需要维护医学词典来缓解分词错误对后续任务影响,而维护词典需要大量人力和知识,致使分词问题一直具有极大的挑战性。同时,现有的中文医疗问答匹配方法都是对问题和答案分开建模,并未考虑问题和答案中各自包含的关键词汇间的关联关系。因此,提出了一种基于注意力机制的栈卷积神经网络(Att-StackCNN)模型来解决中文医疗问答匹配问题。首先,使用字嵌入对问题和答案进行编码以得到二者各自的字嵌入矩阵;然后,通过利用问题和答案的字嵌入矩阵构造注意力矩阵来得到二者各自的特征注意力映射矩阵;接着,利用栈卷积神经网络(Stack-CNN)模型同时对上述矩阵进行卷积操作,从而得到问题和答案各自的语义表示;最后,进行相似度计算,并利用相似度计算最大边际损失以更新网络参数。所提模型在cMedQA数据集上的Top-1正确率比Stack-CNN模型高接近1个百分点,比Multi-CNNs模型高接近0.5个百分点。实验结果表明,Att-StackCNN模型可以提升中文医疗问答匹配效果。 展开更多
关键词 字嵌入 注意力 栈卷积神经网络 中文医疗文本 问答匹配
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注意力的端到端模型生成藏文律诗
14
作者 色差甲 华果才让 +2 位作者 才让加 慈祯嘉措 柔特 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期68-74,共7页
文本自动撰写在自然语言处理中是一个重要的研究领域,可通过人工智能的方法来提升文本的生成结果。目前主流的生成方法是基于深度学习的方法,而该文则提出了一种基于注意力的端到端模型生成藏文律诗法。该方法基本框架是一个双向LSTM的... 文本自动撰写在自然语言处理中是一个重要的研究领域,可通过人工智能的方法来提升文本的生成结果。目前主流的生成方法是基于深度学习的方法,而该文则提出了一种基于注意力的端到端模型生成藏文律诗法。该方法基本框架是一个双向LSTM的编码—解码模型,在此基础上引入了藏文字嵌入、注意力机制和多任务学习法。实验结果表明,该文提出的方法在藏文律诗生成结果中BLEU值和ROUGE值分别能达到59.27%、62.34%,并无需任何人为的特征设置。 展开更多
关键词 藏文律诗生成 字嵌入 注意力机制 编码-解码器
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An algorithm supporting fast scheduling and viewing of remote sensing images in embedded devices
15
作者 李玲 王庆 +1 位作者 张小国 王慧青 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2011年第3期270-274,共5页
In order to resolve the conflict between the limited resources of embedded devices and the growing amount of massive image data to be shown, a solution for fast images rendering in embedded devices is proposed and imp... In order to resolve the conflict between the limited resources of embedded devices and the growing amount of massive image data to be shown, a solution for fast images rendering in embedded devices is proposed and implemented. First, an improved algorithm of a multi-resolution file-pyramid construction which is used for the organization of massive image data is presented. Then, a strategy, adopting technologies such as view-dependent levels of detail, target-tiles quick search and tiles seamless connection, is presented for fast scheduling and viewing of images. The results show that compared with the solution of multi-scale image representations based on wavelet, the proposed solution can improve the rendering speed, and the rendering speed does not depend on the image size, though it increases some data storage space. And the proposed solution is suitable for embedded devices and friendly experience. 展开更多
关键词 interaction as because it can provide real-time well as more efficient user embedded devices PYRAMID levels of detail image rendering
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面向中文的字词组合序列实体识别方法 被引量:1
16
作者 王庆人 王银子 +1 位作者 仲红 张以文 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1326-1338,共13页
作为信息抽取的核心任务,命名实体识别能够从文本中识别不同类型命名实体。得益于深度学习在字词表示、特征提取方面的应用,中文命名实体识别任务取得了丰富研究成果。然而,中文命名实体识别任务依旧面临词汇信息缺乏的挑战,主要表现为... 作为信息抽取的核心任务,命名实体识别能够从文本中识别不同类型命名实体。得益于深度学习在字词表示、特征提取方面的应用,中文命名实体识别任务取得了丰富研究成果。然而,中文命名实体识别任务依旧面临词汇信息缺乏的挑战,主要表现为:1)词汇边界信息和上下文语义信息未充分利用;2)字和自匹配词汇间语义信息未能有效捕获;3)图注意力网络输出信息中不同交互图信息的重要性未被考虑。该文提出一种面向中文的字词组合序列实体识别方法。采用字词组合序列嵌入结构,实现词汇边界信息以及字符与词汇间语义信息的充分捕捉;采用多图注意力融合架构,实现不同图神经网络提取特征重要性的区分。实验表明,相比已有经典方法,该方法在Weibo、Resume、OntoNotes4.0及MSRA四个数据集上的F1明显提升,在中文命名实体识别任务上具有可行性。 展开更多
关键词 自然语言处理 命名实体识别 图注意力网络 词组合嵌入 多图注意力
原文传递
Digital Synthetic-heterodyne Interferometric Demodulation Based on Embedded System 被引量:4
17
作者 MENG Ju WANG Jin-hai +1 位作者 CHEN Cai-he ZHANG Cheng 《Semiconductor Photonics and Technology》 CAS 2006年第3期194-199,共6页
Optical fiber acceleration seismometer as an important instrument can offer high sensitivity, anti-jamming and non-touched advantage which has an extensive application field. Its signal processing ability will decide ... Optical fiber acceleration seismometer as an important instrument can offer high sensitivity, anti-jamming and non-touched advantage which has an extensive application field. Its signal processing ability will decide whole system’s performance to some extent because it will affect directly the factors such as resolving power, precision and dynamic range. The signal processing is usually realized by analog circuits which was more inferior in stability, flexibility and anti-jamming to digital processing system. A digital processing system of optical fiber acceleration seismometer has been designed based on the embedded system design scheme. Synthetic-heterodyne demodulation has been studied, and signal processing has been realized. The double processors of ARM and DSP are employed to implement respectively the system control and signal processing, and to provide the output interfaces such as LCD, DAC and Ethernet interface. This system can vary with the measured signal in real time and linearly, and its work frequency bandwidth is between 10Hz and 1kHz. The system has better anti-jamming ability and can work normally when the SNR is 40dB. 展开更多
关键词 Synthetic-heterodyne Optical fiber sensor Embedded system Digital signal processing
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Embedding Sign Representation in Mobile Phones to Assist Disabled 被引量:1
18
作者 Adhinarayanan VenkataSubramaniam Karthikeswaran Duraisamy +1 位作者 Dinakar Subramaniam Marikkani Chelladurai 《Computer Technology and Application》 2011年第1期42-47,共6页
Sign Writing, a writing system for sign language, is becoming a useful and convenient communication aid for people who are deaf. Principally, people who are deaf find it difficult to communicate with the hearing commu... Sign Writing, a writing system for sign language, is becoming a useful and convenient communication aid for people who are deaf. Principally, people who are deaf find it difficult to communicate with the hearing community and due to recent technological advancement they communicate amongst themselves and with the hearing community via text messaging on mobile phones. Existing messaging function is limited to writing based on the Roman alphabets or pictographic languages like Mandarin; writing in signs is deemed to be deficient in a mobile context. Hence, the aim of this paper is to examine the feasibility of writing and reading text messages in signs as an alternative communication mean besides Short Messaging Service (SMS). Initial experimental results have significantly exemplified that sign writing gains well acceptance and is preferred among the hearing-impaired community to communicate within or between the hearing communities. 展开更多
关键词 Sign writing MANDARIN alternate communication SMS hearing-impaired.
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Detection of KRAS G12D in colorectal cancer stool by droplet digital PCR 被引量:1
19
作者 Susana Olmedillas-López Dennis César Lévano-Linares +6 位作者 Carmen Laura Aúz Alexandre Luz Vega-Clemente Edurne León Sánchez Alejandro Villagrasa Jaime Ruíz-Tovar Mariano García-Arranz Damián García-Olmo 《World Journal of Gastroenterology》 SCIE CAS 2017年第39期7087-7097,共11页
AIMTo assess KRAS G12D mutation detection by droplet digital PCR (ddPCR) in stool-derived DNA from colorectal cancer (CRC) patients.METHODSIn this study, tumor tissue and stool samples were collected from 70 patients ... AIMTo assess KRAS G12D mutation detection by droplet digital PCR (ddPCR) in stool-derived DNA from colorectal cancer (CRC) patients.METHODSIn this study, tumor tissue and stool samples were collected from 70 patients with stage I-IV CRC diagnosed by preoperative biopsy. KRAS mutational status was determined by pyrosequencing analysis of DNA obtained from formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tumor tissues. The KRAS G12D mutation was then analyzed by ddPCR in FFPE tumors and stool-derived DNA from patients with this point mutation. Wild-type (WT) tumors, as determined by pyrosequencing, were included as controls; analysis of FFPE tissue and stool-derived DNA by ddPCR was performed for these patients as well.RESULTSAmong the total 70 patients included, KRAS mutations were detected by pyrosequencing in 32 (45.71%), whereas 38 (54.29%) had WT tumors. The frequency of KRAS mutations was higher in left-sided tumors (11 located in the right colon, 15 in the left, and 6 in the rectum). The predominant point mutation was KRAS G12D (14.29%, n = 10), which was more frequent in early-stage tumors (I-IIA, n = 7). In agreement with pyrosequencing results, the KRAS G12D mutation was detected by ddPCR in FFPE tumor-derived DNA, and only a residual number of mutated copies was found in WT controls. The KRAS G12D mutation was also detected in stool-derived DNA in 80% of all fecal samples from CRC patients with this point mutation.CONCLUSIONddPCR is a reliable and sensitive method to analyze KRAS G12D mutation in stool-derived DNA from CRC patients, especially at early stages. This non-invasive approach is potentially applicable to other relevant biomarkers for CRC management. 展开更多
关键词 Droplet digital PCR KRAS STOOL Formalin-fixed paraffin-embedded Pyrosequencing Colorectal cancer
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Software/Hardware Integrating Model of Embedded Reconfigurable Computing System for Digital Signal Processing
20
作者 刘守山 张同军 +1 位作者 毕丽君 陶安利 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS 2010年第4期343-348,共6页
The system model of embedded reconfigurable system is discussed firstly, followed by the construction of the soft- ware and hardware platform. Based on the platform, the function trait and control models of digital si... The system model of embedded reconfigurable system is discussed firstly, followed by the construction of the soft- ware and hardware platform. Based on the platform, the function trait and control models of digital signal processing tasks are described. According the functional unit model and control model, a software/hardware integrating model with dataflow control infrastructure is constructed. The software/hardware partition is carded out in the experiments of ultrasonic signal processing, and the results show that the system model is practicable. 展开更多
关键词 RECONFIGURABLE embedded system digital signal prooessing integrating model function unit
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