一种近红外光谱定量分析软件预测性能评价方法

常用的多元分析模型评价指标尚缺乏评价近红外分析软件多项重要预测性能指标的能力,成为近红外光谱仪预测性能以及实际近红外应用中模型适用性评价的痛点。为此,旨在发展一种近红外定量分析软件预测性能的评价方法。以近红外测定汽油烯烃浓度为研究对象,收集了192个国Ⅵ汽油样品,包括92#、95#和98#;采集其近红外光谱;按照GB/T 30519-2014测定其烯烃浓度作为参考值,分别使用两种不同的多元分析软件(1种是偏最小二乘(PLS)建模软件,另1种是非PLS的软件),建立了两个校正模型。研究发现,与参考值相比,PLS模型对低浓度样品预测值呈正偏差,高浓度的呈负偏差,即“均值化”现象。常用的模型预测性能评价指标尚不能评价模型预测值的均值化程度,也不能评价:(1)预测值与参考值偏差大于参考方法再现性的样本占比,(2)模型泛化能力。本文针对上述问题,提出了4项新评价指标包括均值化指数(AE)、预测偏差超限值样本占比(Ratio)、异常样本预测偏差(DAS)和孤立样品预测偏差(DIS)。综合常用的评价指标和新评价指标(共12项),对仪器选型的近红外光谱定量分析软件预测性能的评价、实际近红外分析应用中模型适用性的评价均具有实际意义,对近红外分析学术研究也具参考意义。

基于DMD的阿达玛变换型近红外光谱仪快速处理系统设计与实现

数字微镜器件(DMD)的近红外光谱仪,具有波长重复性好、分辨率高和抗振动性好等优点,广泛应用于食品安全和农业生产等领域的研究。随着DMD的微小型近红外光谱仪发展逐渐趋于成熟,仪器的成本和性能仍然是研发的关键。尽管大部分将重点放在了软件开发和检测方法的研究,而仪器硬件的处理速度至关重要。只有确保光谱仪能够快速准确的采集并传输数据,才能有效实现光谱分析。在多数研究中,阿达玛矩阵的生成和解码工作通常由上位机完成,并通过FLASH存储的方式导入模板。这种方式可能会限制采集一幅完整光谱数据的时间效率。为了提高光谱采集速度和信噪比,提出一种高速驱动DMD和快速数据采集的方法,并基于DMD微小型近红外光谱仪设计一套硬件电路系统。采用现场可编辑门阵列(FPGA)和ARM的架构,创新性地实现了奇偶阿达玛模板的生成与解码过程在嵌入式系统底层执行,加快了光谱分析的速度并提高信噪比。通过与市面上DMD型光谱仪对比,研究结果显示,所研发的光谱仪完成单次光谱的采集时间仅需214 ms,相比商用DMD型光谱仪,采集效率提升了4倍。在同等3 s的采集时间内,所研发光谱仪的信噪比为4600,相比商用DMD型光谱仪,信噪比提升了1.5倍。通过所研发的光谱仪对油菜籽样品进行光谱扫描,分析了油菜籽的脂肪、蛋白质和水分的含量,并采用偏最小二乘回归(PLSR)建立了相应的模型。油菜籽脂肪含量的校正相关系数为0.9865、预测相关系数为0.9672;蛋白质含量的校正相关系数为0.9854、预测相关系数系数为0.9636;水分含量的校正相关系数为0.9875、预测相关系数为0.9614。模型评估的结果表明,该光谱仪能够满足油菜籽成分检测的需求,验证该光谱仪在商业领域具有重要的应用价值。

氧化还原可逆的近红外二区荧光纳米探针的构建

生物体内氧化还原状态的平衡是机体正常生理代谢活动稳定运行的基本保障,氧化还原平衡的异常通常与诸多疾病的发生有关。对于氧化还原过程的可逆监测,可以用于监控疾病的发生、进展以及修复情况。本文中设计构建了一个新型氧化还原可逆的近红外二区(NIR-Ⅱ)荧光纳米探针。该探针利用带正电的聚乙烯亚胺(PEI),将带负电的NIR-II发光金纳米簇(Au NCs)和钼基多金属氧酸盐(POM),通过静电相互作用吸附在一起。由于POM在Au NCs的激发光处具有较强的吸收,其可通过内滤效应有效猝灭Au NCs的发光。当体系有ROS存在时,ROS能够氧化POM,破坏内滤效应,使得Au NCs的荧光恢复,且荧光的恢复程度与ROS的浓度线性相关;当体系有还原性物质谷胱甘肽(GSH)存在时,氧化的POM能够被GSH还原,使得Au NCs的荧光又被猝灭,且荧光的猝灭程度与GSH的浓度线性相关。本工作构建的NIR-II荧光纳米探针,能够对ROS/GSH进行可逆响应,具有较好的灵敏度、良好的选择性和稳定性,有望为体内氧化还原过程的追踪,疾病的发生和发展过程的实时、动态成像监测提供一种有效的技术手段。

近红外光谱联合化学计量学在柑橘类水果质量无损检测方面的最新研究及应用进展

柑橘类水果以其诱人的风味和高保健作用而备受消费者青睐。面对日益增长的市场份额,以及对口感、质量的双重需求,高品质柑橘类水果成为消费偏爱。快速检测技术的研发应用可为柑橘类水果的安全生产和消费保驾护航。近红外(near-infrared,NIR)光谱技术作为一种无损、便捷、高效的绿色检测技术,已被广泛用于水果质量检测研究。文章全面归纳综述了近5年来NIR光谱技术结合化学计量学在柑橘类水果内部成分、外部缺陷、活性物质、病害、品种、分类、产地等方面的检测研究及应用进展,阐明了NIR光谱技术在柑橘类水果质量检测应用方面的发展趋势并提出了相关建议,为完善光谱技术检测柑橘类水果理论和研发专用水果检测设备提供方法借鉴。

近红外光谱法快速检测花生籽仁主要品质指标定量模型的研究

建立花生籽仁粗蛋白、粗脂肪、油酸、亚油酸含量的近红外光谱快速测定方法。利用波通DA7200型近红外分析仪采集近红外光谱,采用凯氏定氮法、索氏提取法分别测定粗蛋白、粗脂肪的含量,采用气相色谱法测定油酸、亚油酸的相对含量,采用偏最小二乘法,构建花生籽仁主要品质指标含量的近红外预测模型。结果表明,模型对花生籽仁粗蛋白、粗脂肪、油酸、亚油酸含量的决定系数分为0.9270、0.9647、0.9915、0.9915,均方根误差分别为0.8702、0.5631、1.6671、1.4040。经外部验证,独立测试集决定系数分别为0.9608、0.9460、0.9605、0.9492。该模型对花生籽仁粗蛋白、粗脂肪、油酸、亚油酸含量的预测准确,可实现花生籽仁主要品质指标的快速、无损测定,提升高品质花生新品种的育种效率。

近红外光谱技术在食用菌品质检测方面的应用研究进展

食用菌是一类高蛋白、低脂肪且兼具药用价值的大型真菌,因其多营养、鲜风味、低热量、多功效等特点而成为餐桌上常备食材之一。随着消费理念不断转变,食用菌的高品质和高营养需求成为必然。近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIRS)技术因其快捷、无损、多组分同时检测、绿色无污染等优点,被广泛应用于食用菌品质检测研究。本文全面归纳综述了近5年来NIRS技术结合化学计量学方法在食用菌理化组分、活性成分、品种鉴别、产地溯源、病原菌污染、掺假识别等及其他方面的研究及应用进展,同时提出了NIRS技术在食用菌品质检测应用方面的发展策略,以期为完善NIRS技术检测食用菌理论、研发专用食用菌检测设备提供方法参考和思路借鉴。

近红外光谱结合化学计量学快速测定阿里红饮片中齿孔酸含量

传统的阿里红中齿孔酸含量测定采用高效液相色谱法(HPLC),但该方法前处理复杂,操作繁琐。为了实现对中药阿里红饮片中齿孔酸含量的快速无损监测,尝试建立基于近红外光谱(NIR)的偏最小二乘(PLS)回归模型。用来预测阿里红中齿孔酸的含量,采用传统的HPLC方法对阿里红中的齿孔酸含量进行测定,其结果作为指标值。采集近红外数据后使用五种光谱变换方法对光谱数据进行预处理,即多元散射校正(MSC)、标准正态变化(SNV)、Savitzky-Golay平滑(7点)、一阶导数变换(FD)和二阶导数变换(SD)。通过竞争自适应重加权法(CARS)进行波长选择并对PLS模型进行优化,大大减少了光谱变量的数量,并显著提高了PLS模型的性能,尤其是SNV-CARS-PLS模型,仅占总光谱波长的5.53%,预测集的R2值为0.9823,预测均方根误差(RMSEP)值为0.1037%,残差预测偏差(RPD)值为5.34。通过t检验表明:该最优模型与传统HPLC法在预测阿里红中齿孔酸含量上没有显著差异。研究结果表明:近红外光谱结合竞争性自适应重加权算法对波长筛选后建立偏最小二乘回归模型对阿里红饮片中齿孔酸含量的无损检测可行。

花生含油量全基因组选择及近红外光谱筛选的育种技术探究

花生含油量对单位面积产油量至关重要。该性状受多个微效基因控制,但可用的紧密连锁标记十分有限,传统的分子标记辅助选择育种准确性不高。全基因组选择作为一种新的育种方法,可实现对数量性状的早期预测;近红外光谱分析可对作物品质性状(如含油量等)进行无损检测。通过两者优势互补,建立花生含油量全基因组选择和近红外光谱筛选联合的育种技术,探讨影响花生含油量全基因组选择预测准确性的因素,为花生分子育种奠定理论基础。本研究以216个重组自交系为材料构建训练群体;分别以139、464和505株F_(2)、F_(3)和F_(4)为材料构建育种群体;利用自主开发的“PeanutGBTS40K”液相芯片进行基因分型,开展含油量全基因组选择育种模型分析;通过联合全基因组选择和近红外光谱筛选技术,开展花生含油量性状的育种应用,并评价其育种效果。结果显示,对训练群体进行基因分型后,总共获得30,355个高质量SNPs,并用于11个全基因组预测的模型选择分析。含油量预测准确性最高的模型为rrBLUP,其次是randomforest和svmrbf。以重组自交系为预测群体,F_(2)、F_(3)和F_(4)各世代含油量的预测准确性分别为0.116、0.128和0.119;以重组自交系叠加上一轮的育种群体为预测群体,各世代含油量的预测准确性分别为0.116、0.131和0.160。全基因组选择联合近红外筛选要比单独的全基因组选择对各世代的含油量选择效果提高1.8%、2.7%和3.4%;与单独的近红外筛选相比,差异不显著(0.10%、0.06%和0.07%);而近红外筛选与全基因组选择相比,含油量可显著提高1.7%、2.6%和3.3%。通过联合全基因组选择和近红外光谱筛选育种,F_(3)和F_(4)分别比F_(2)的含油量提高1.2%和1.0%。F_(4)总共获得16个入选改良株系,有10个株系含油量≥55.0%,其中2个株系(SF_(4)_201和SF_(4)_379)的理论产量分别比对照增产7.0%和11.1%。本研究通过建立花生含油量性状的全基因组选择-近红外光谱筛选联合育种技术,可有效实现花生含油量性状的遗传改良。

近红外低能量激光调节血小板活性氧水平对防止冷藏损伤的研究

目的探究近红外低能量激光(Low Level Laser,LLL)照射处理对冷藏血小板保存期间活性氧的调节作用,进而对减少被巨噬细胞和肝细胞识别吞噬的影响。方法将白膜来源的浓缩血小板分为室温保存组(RTP)、冷藏保存组(CSP)和LLL照射组(CSP-L)。LLL照射组为血小板冷藏12 h后,采用1 J、5 J、10 J不同辐照强度的LLL单次照射并继续冷藏保存。各组保存5 d后,流式细胞仪检测血小板ROS生成、活化指标表达、糖基蛋白及其残基的暴露情况并进行比较。佛波酯诱导的THP-1细胞和HepG2肝细胞用于检测对各组血小板的吞噬作用。结果保存5 d后,CSP组血小板胞内ROS(cyto-ROS)水平较RTP组显著升高(RTP vs.CSP,3960±259.6 vs.5846±757.4,P<0.01),而线粒体ROS(mito-ROS)水平则低于RTP组(RTP vs.CSP,595±47.1 vs.416±50.2,P<0.05)。经低强度LLL(1 J)照射后,CSP-L1组血小板较CSP组显著降低了cyto-ROS水平(5846±757.4 vs.3945±459.4,P<0.01),CD62P、PS表达和GPⅠb/ɑ糖蛋白残基的暴露程度均显著减少(P<0.05),且与RTP组均无显著性差异。THP-1和HepG2对CSP-L1组血小板的吞噬率也显著低于CSP组(P<0.05)。同时,LLL照射对冷藏血小板的计数、pH值和MPV均无明显影响。结论低强度LLL照射处理可显著降低冷藏血小板胞内ROS水平并维持线粒体ROS的低水平生成,并能有效的抑制血小板活化和GPⅠb/ɑ去唾液酸化,减轻冷藏损伤,进而减少冷藏血小板被巨噬细胞和肝细胞识别吞噬。

发酵玉米芯多糖、还原糖含量近红外模型的建立

本实验旨在应用近红外光谱技术(NIRS)结合化学计量学法快速预测发酵玉米芯中多糖、还原糖含量,为定量检测发酵玉米芯多糖、还原糖含量提供理论依据以及为玉米芯深加工利用提供技术支持。以105份微生物发酵的玉米芯为供试材料,采用苯酚-硫酸法和DNS法分别测定多糖和还原糖含量。利用偏最小二乘法(PLS),通过不同预处方式和不同波长建立发酵玉米芯多糖、还原糖含量的近红外分析模型。结果表明:多糖模型采用标准正态变量变换(SNV)+1阶导数的方法对全谱图进行预处理的效果较好,优化后的模型决定系数(R2)、校正均方根误差(RMSEC)、校准标准差(SEC)分别为0.82、9.28、9.34,其相对分析误差(PRD)为2.37;还原糖模型采用1阶导数+标准正态变量变换(SNV)+去趋势化(Detrend)的方法对全谱图进行预处理的效果较好,优化后的模型决定系数(R2)、校正均方根误差(RMSEC)、校准标准差(SEC)分别为0.84、4.03、4.04,其相对分析误差(PRD)为2.48;预测集决定系数分别为0.85、0.88。本研究构建的NIRS模型校正和交互验证决定系数均较大,相对分析误差均大于2,说明模型预测性能较好,建立的模型有助于发酵玉米芯多糖、还原糖含量活性成分的筛选。

近红外二区宽谱段光学成像系统设计

针对近红外二区活体小动物荧光成像需求,解决宽谱段内多种波长同时复用问题,研究成像镜组的光学设计方法。以像差校正为设计出发点通过像差曲线的判读逐步迭代镜组结构;通过合理的光焦度分配加大后工作距离;通过玻璃材料选择优化兼顾宽谱段色差控制与能量透过率。最终获得光学系统焦距为40mm的光学结构,在工作距离范围内(200~600 mm),近红外二区波段(0.9~2.3μm)均可保证MTF>0.6@34 lp/mm,RMS点斑尺寸小于像元尺寸15μm,全视场畸变小于1%。经分辨率靶标实拍测试能够达到50μm的分辨能力。该光学设计方案提供了一种全玻璃球面透镜的解决方案,可以满足低探测阈值高质量活体小动物荧光成像需求。

近红外荧光成像技术实现术中神经成像:应用现状与未来发展

背景:目前主要的神经成像方式,如磁共振成像、计算机断层扫描和高分辨率超声,均无法为医生提供术中实时定位图像。随着近红外荧光成像技术应用于临床,手术目标区域的直接可视化成为现实,这为神经的术中实时识别提供了新的方案。目的:归纳并总结近红外荧光成像技术实现术中神经成像的研究进展。方法:以“近红外荧光成像,光学成像,神经成像”为中文检索词,以“near-infrared fluorescence imaging,optical imaging,nerve imaging”为英文检索词,分别检索万方数据、中国知网及PubMed数据库。检索时间范围重点为2010年1月至2023年7月,同时纳入少数经典远期文献,通过阅读文题和摘要进行初步筛选,排除中英文文献重复性研究、低质量期刊及内容不相关的文献,最后纳入69篇文献进行综述。结果与结论:(1)吲哚菁绿引导下的近红外荧光成像在临床上已被用于术中血管、输尿管和胆管等管状器官以及各种肿瘤的识别与定位,是目前在精准外科手术中应用比较成熟的术中成像方法。(2)在近红外荧光成像技术实现术中神经荧光成像的研究中,吲哚菁绿是目前唯一的一种应用于临床研究的近红外荧光染料。(3)理想神经显影剂应该具有以下特点:在围术期容易给药,logD在pH=7.4时数值为0.5-3.0,分子质量<500 Da,有近红外窗口中的激发和发射波长,能够在神经组织中长时间保留,具有较高的SBR值以及较高的安全性。(4)未来近红外神经荧光显影剂的开发中,研究者们应该将重心放在合成吲哚菁绿与神经特异性靶点的复合物中。(5)在应用前景方面,该技术不仅能使术中神经荧光成像将成为现实,而且在原位监测神经再生以及诊断神经系统疾病方面也将取得巨大突破。

近红外/吲哚菁绿荧光成像技术联合纳米炭在甲状腺癌全切术中识别甲状旁腺中的应用

目的:评估近红外/吲哚菁绿荧光成像(near-infrared fluorescent/indocyanine green, NIRF/ICG)技术联合纳米炭在甲状腺癌全切术中对甲状旁腺的识别效果。方法:选取在我院行甲状腺癌全切手术的100例患者临床基本资料,根据患者入院时间分为单独使用纳米碳组50例和近红外/吲哚菁绿荧光成像技术联合纳米炭组50例。联合组术中联合近红外/吲哚菁绿荧光成像技术同时术中注射纳米炭识别甲状旁腺,并通过术中甲状旁腺试纸快速检测确诊是否为甲状旁腺。比较两组患者甲状旁腺识别率、准确率及暂时性、永久性甲状旁腺功能减低发生率。根据荧光强度分析术后发生暂时性及永久性甲状旁腺功能减退风险,单因素分析探索影响荧光强度的因素,探索荧光强度与暂时性甲状旁腺发生风险相关性。结果:两组患者的性别、年龄、身高、体重、体质量指数(body mass index,BMI)(P=0.384 1)、术前甲状旁腺激素(parathyroid hormone,PTH)(P=0.964 1)、术前血清钙(P=0.356)差异均无统计学意义。联合组甲状旁腺识别率88%(176/200),纳米炭组识别率63%(126/200),比较差异有统计学意义(P<0.01);联合组准确率为96.59%(170/176),纳米炭组准确率为87.30%(110/126),比较差异有统计学意义(P<0.01)。联合组术后常规病理1枚误切的甲状旁腺,单独纳米碳组术后发现5枚误切的甲状旁腺。联合组术后第一天有10例患者出现暂时性甲状旁腺功能减低,单独纳米炭组共22例患者出现暂时性甲状旁腺功能减低;联合组术后1天血钙为(2.15±0.07)mmol/L,纳米碳组为(2.09±0.10)mmol/L,差异有统计学意义(P=0.002 438);术后6个月联合组患者出现1例永久性甲状旁腺功能减低,纳米碳组出现5例永久性甲状旁腺功能减低。单因素回归分析结果显示性别(β=-0.383 541 6;95%CI:0.2~2.35;P=0.538 595 3);身高(β=-0.044 147 54;95%CI:0.89~1.03;P=0.233 478 2);BMI(β=-0.173 074 1;95%CI:0.66~1.04;P=0.125 803 6);年龄(β=-0.008 371 99;95%CI:0.94~1.04;P=0.742 1);甲状旁腺分型(β=18.460 56;95%CI:0.94~1.04;P=0.233 478 2);术前血钙(β=-1.765 215,95%CI:0~328.74;P=0.650 233 9);术前PTH(β=0.022 139 24;95%CI:0.91~1.14;P=0.690 276)对FI没有影响。荧光强度FI与术后发生甲状旁腺功能减退风险负相关。结论:近红外/吲哚菁绿荧光成像联合纳米炭技术识别甲状旁腺安全有效,可以提升甲状旁腺识别率,减少误切,并且缩短了误切的甲状旁腺组织离体时间,提升了甲状旁腺组织自体移植的成活率,降低了术后发生暂时性甲状旁腺功能减退的风险,减少术后永久性甲状旁腺功能减退发生率。

基于近红外脑功能成像的老年轻度认知障碍患者脑功能异常评估

目的:测量轻度认知障碍患者进行言语流畅性任务(verbal fluency task,VFT)期间的血流动力学反应,试图找到可以作为预测痴呆的筛查工具。方法:近红外脑功能成像(functional near-infrared spectroscopy,f NIRS)可以检测大脑中的血氧变化,从而揭示患者的脑功能活动状态,用来研究轻度认知障碍的大脑功能水平。本研究应用fNIRS评估了MCI患者和健康对照组前额叶区域的血流动力学反应。结果:发现MCI组前额叶脑区的血流动力学反应显著降低。结论:前额叶脑区血流动力学反应降低可以作为痴呆症的诊断生物标志物。

食品检测中近红外光谱分析技术的应用研究

为了实现对食品成分、品质等方面的准确检测,为食品安全监管和质量控制提供有效的技术支持,引入近红外光谱分析技术,开展了该项技术在食品检测中的应用研究。通过样品制备、选择光谱采集设备、设置采集参数,采集食品近红外光谱,引入标准正态变量变换算法和自适应滤波算法,预处理采集的光谱数据,基于预处理后的数据,结合主成分分析法,构建食品成分特征与近红外光谱数据之间的数学模型,实现近红外光谱分析技术在食品检测的应用设计。实验结果表明,提出的研究应用后,食品成分检测结果与真实值更加接近,检测均方根误差较小,食品检测的准确性得到了显著提升。

高性能近红外硅光电倍增管的设计

为了进一步提高硅光电倍增管在近红外波段的光子探测效率,提出了一种平面型外延电阻淬灭型硅光电倍增管和一种基于倒金字塔结构的硅光电倍增管。通过各向异性腐蚀形成倒金字塔结构,在倒金字塔4个侧面以离子注入的方式形成p-enrich区域,增大了PN结的结面积,加大了有效光探测面积,提高了几何填充因子,从而在一定程度上提高了光子探测效率,并对相同掺杂浓度的平面型硅光电倍增管和基于倒金字塔结构的硅光电倍增管结构进行仿真。结果表明:2种器件的击穿电压约为-13 V;微单元尺寸为20μm、过电压6 V时900 nm处的平面型外延电阻淬灭型硅光电倍增管和基于倒金字塔结构的硅光电倍增管的光子探测效率分别为11.2%和15.6%,说明2种结构均能够对近红外波段的光进行有效探测,而基于倒金字塔结构的硅光电倍增管能够提高器件近红外波段的光子探测效率。

近红外光谱检测润滑油运动黏度方法的建立及应用

在石化炼油厂日常检测中引进近红外光谱技术,将近红外透射光谱与间隔偏最小二乘法(iPLS)相结合,建立一种装置机组润滑油试样运动黏度的快速检测方法。收集140个石化炼油厂各装置的机组润滑油试样的近红外透射光谱,利用iPLS方法进行建模变量选择。全波长建模的决定系数(R^(2))为0.815,预测均方根误差(RMSEP)为0.26 mm^(2)/s;iPLS变量选择后的R^(2)为0.898,RMSEP为0.17 mm^(2)/s。结果表明:通过变量选择可以良好地提升模型的检测精度,相对于全波长来讲通过iPLS法进行建模变量的选择可以更大地降低检测误差,提高检测精度。

轻量级Transformer的双向交互近红外手指静脉图像识别

针对现有手指静脉识别算法速度慢、复杂度高以及Transformer架构在小数据集上效果不佳的问题,提出轻量级Transformer的双向交互识别方法 .利用轻量级卷积神经网络与改进的Transformer架构组成并行主干网络,用于近红外手指静脉图像的局部和全局特征提取;设计交互结构,在并行结构的基础上,以交互方式融合两条分支上不同尺度的特征.为最大程度地保留近红外图像的局部特征和全局表示,将两条分支提取的信息拼接融合,通过输出层得出识别结果 .结果表明,该算法在多个数据集上的最高识别率可达99.77%,参数量仅1.33 MB.相较于其他指静脉算法,以及改进的Transformer架构,在保持高准确率的同时进一步降低了算法的复杂度.

基于生成对抗技术的可见光到近红外人脸图像转换技术

在光照条件不佳的情况下,红外图像可以更加清晰的显示人脸信息。针对现实中经常出现跨域人脸识别的情况,论文对可见光到近红外跨域的人脸识别技术进行探索和研究,提出了一种改进的基于对抗生成网络的近红外到可见光人脸图像转换技术。对循环对抗生成网络的生成器部分进行改进,增加人脸类别鉴别分支,从而添加人脸鉴别属性约束,使其生成的图像能够更加有效的保留人脸鉴别信息,同时在生成器网络末端引入了非局部算法,使得模型自动关注人脸关键部位,提高跨域人脸识别图像的生成质量。为保证训练得到有效映射,在网络规模较大时,提出了循环一致性损失。实验表明,文中方法在公开的数据集上的性能有所提升。

近红外功能成像对脊柱慢性疼痛患者脑部氧合血红蛋白水平的影响

目的应用近红外功能成像技术(fRINS)分析中、重度脊柱慢性疼痛患者治疗前后大脑前额叶皮层氧合血红蛋白水平,为评价治疗效果及预后判断提供量化理论依据。方法选取江西省人民医院康复医学科2022年1月至2022年6月收治的30例脊柱慢性疼痛患者,依照视觉模拟疼痛评分(VAS)分为中度疼痛组(14例)、重度疼痛组(16例)。通过fRINS检测前额叶皮层氧合血红蛋白水平,经2周的临床治疗(依托考昔片、超短波物理因子、手法)后再次评估VAS评分,并通过fRINS检测前额叶皮层氧合血红蛋白水平。采用SPSS 23.0分析数据。结果治疗后两组VAS评分及前额叶皮层氧合血红蛋白水平较治疗前均降低(P<0.05)。结论fRINS可将疼痛程度进行量化,其可成为一种简单易得、无创、客观的疼痛评估指标,为评估临床镇痛疗效及预后判断提供客观数据,为慢性疼痛的治疗提供理论基础。