ImmuKnow检测免疫细胞功能在肾移植术后免疫功能监测中的应用

目的探讨Immu Know检测免疫细胞功能在监测肾移植术后患者免疫功能变化的应用价值。方法 2013年1月至2014年12月在广州医科大学附属第二医院器官移植科实施肾移植手术的106例尿毒症患者,分别于术前、术后12个月内发生感染或急性排斥反应时抽取血液标本。采用Immu Know测定CD4+T细胞内的三磷腺苷(ATP)含量。观察与比较不同临床状态肾移植患者的ATP含量,包括术前组、稳定组、急性排斥反应组和感染组(含重症肺炎)。检测外周血T细胞亚群CD4+T细胞、CD8+T细胞及自然杀伤(NK)细胞比例。采用Pearson相关分析法了解ATP值与他克莫司(FK506)和环孢素(Cs A)血药谷浓度的关系。结果感染组患者ATP含量低于术后稳定组患者(P<0.001),其中发生重症肺炎患者ATP含量低于发生其他感染的患者(P<0.05)。感染组患者的CD4+T细胞百分比低于稳定组患者(P<0.05)。ATP含量与移植患者术后FK506和Cs A血药谷浓度无相关性。结论 Immu Know检测可用于监测肾移植患者术后免疫功能状态。CD4+T细胞内ATP含量检测对术后感染,特别是对重症肺炎有提示和预警作用。

Immuknow检测在肾脏移植方面的应用

随着肾脏移植的发展,大量新型免疫抑制剂的广泛应用,使得移植患者存活率明显提高.目前,对移植患者血液中免疫抑制剂浓度的检测,是一个普遍控制剂量的依据,但血药浓度检测虽然能较准确反映受者免疫抑制剂代谢状态,却不能准确评估受者免疫功能,可能出现感染和排斥等问题,一定条件下影响了肾脏移植患者的生存状况.

羊捻转血矛线虫病检测方法研究进展

羊捻转血矛线虫病是由捻转血矛线虫寄生于羊等小反刍动物皱胃内引起的一种危害严重的嗜血性寄生虫病。病羊临床表现为消瘦、贫血和衰弱等慢性消耗性症状,严重感染者可致死。该病在我国牧区普遍流行,目前暂无安全长效疫苗可用,加之耐药性严重,放牧羊群感染率和发病率居高不下,极大地降低了羊养殖业的经济效益。准确可靠的检测手段是诊断寄生虫感染、制定驱虫治疗方案、耐药监测及流行病学调查的关键环节。本文详细介绍了羊捻转血矛线虫病的检测技术研究现状,分析了病原学、免疫学及分子检测等方法的优缺点,并对未来检测技术发展趋势进行了展望,以期为该病新型检测方法的研发及综合防控策略提供参考。

基于改进YOLOv3的水稻叶部病害检测

为了解决水稻小病斑检测不准确的问题,提出一种基于改进YOLOv3的水稻叶部病害检测方法Rice-YOLOv3。首先,采用K-means++聚类算法,计算新的锚框尺寸,使锚框尺寸与数据集相匹配;其次,采用激活函数Mish替换YOLOv3主干网络中的Leaky Relu激活函数,利用该激活函数的平滑特性,提升网络的检测准确率,同时将CSPNet与DarkNet53中的残差模块相结合,在避免出现梯度信息重复的同时,增加神经网络的学习能力,提升检测精度和速率;最后,在FPN层分别引入注意力机制ECA和CBAM模块,解决特征层堆叠处的特征提取问题,提高对小病斑的检测能力。在训练过程中,采用COCO数据集预训练网络模型,得到预训练权重,改善训练效果。结果表明:在测试集下,Rice-YOLOv3检测水稻叶部3种病害的平均精度均值(mAP)达92.94%,其中,稻瘟病、褐斑病、白叶枯病的m AP值分别达93.34%、89.68%、95.80%,相较于YOLOv3,Rice-YOLOv3检测的m AP提高了6.05个百分点,速率提升了2.8帧/s,对稻瘟病和褐斑病的小病斑的检测能力明显增强,可以检测出原始网络模型漏检的小病斑;与Faster-RCNN、YOLOv5等模型对比,Rice-YOLOv3提高了对相似病害和微小病害的识别能力,并在原始的基础上提高了检测速率。

基于轻量化网络与增强多尺度特征融合的绝缘子缺陷检测

随着无人机搭载目标检测算法在输电杆塔绝缘子巡检领域的发展,针对绝缘子缺陷检测速度较低,网络复杂度高且缺陷小目标难以准确检测的问题,提出一种基于轻量化网络与增强多尺度特征融合的YOLOv5-3S-4PH模型进行绝缘子缺陷实时检测。首先将重构的ShuffleNetV2-Stem-SPP(3S)网络作为YOLOv5的主干网络,显著减小了网络的参数量和计算量;其次引入针对小目标的增强多尺度特征融合网络以及4个预测头,来增强网络对绝缘子缺陷的感知能力,并结合Mosaic-9数据增强、CIoU损失函数进一步补偿轻量化导致的检测精度损失;最后将其应用到自制绝缘子数据集进行验证。实验结果表明,该文所提出的模型相对于未改进的YOLOv5,全类平均精度提高了3%,检测速度提高了81.8%,参数量、计算量分别压缩了82.4%、67%。因此,所提出的模型更适合部署在无人机平台上进行绝缘子缺陷的实时监测。

应用于食品检测领域的分子即时检测技术研究进展

食品安全问题关系人类民生。为有效预防和控制食品安全风险,减少食品安全经济损失,迫切需要开发出针对食源性病原体、食物掺假、转基因作物的高特异性、高敏感性、快速的核酸检测技术。即时检测(point-of-care testing,POCT)作为一种新兴的快速检测手段,由于其检测速度快、操作简单、现场检查等特点,在食品检测领域应用广泛。本文首先介绍了POCT技术的发展历史,而后根据食品安全事件的特点,从食源性致病菌、食物掺假、转基因作物3个方向分析了食品检测的主要对象,阐述了分子POCT技术在食品检测领域的应用现状,最后对应用于食品检测领域的分子POCT技术存在的问题和解决办法进行了分析总结,对食品检测分子POCT技术的发展方向进行了展望。本文有助于进一步了解分子POCT技术在食品检测中的应用,并为分子POCT技术在食品快速检测中的研究和应用提供参考。

一种改进的概率霍夫直线检测算法

针对概率霍夫直线检测算法检测速率不高、检测精度易受其他特征和连续间断线干扰的缺点,提出了一种改进的概率霍夫直线检测算法。改进后的算法将注意力集中在直线可能存在的若干个区间,提升了检测速率与精度,在直线检测全过程监控并剔除连续间断线,提升了算法的抗干扰能力。经过100组铝锭边缘线检测的实验验证,改进后算法相较原算法平均检测速率提升至1.77倍,查准率提升至1.45倍,且改进后算法在其他图片上的检测速率和检测效果相较原算法也有明显提升。

复杂背景下基于YOLOv7-tiny的图像目标检测算法

“黑飞”无人机一旦带有炸弹等物品,会对人们带来威胁。对在公园、游乐场、学校等复杂背景下“黑飞”的无人机进行目标检测是十分必要的。前沿算法YOLOv7-tiny属于轻量级网络,具有更小的网络结构和参数,更适合检测小目标,但在识别小目标无人机时出现特征提取能力弱、回归损失大、检测精度低的问题;针对此问题,提出了一种基于YOLOv7-tiny改进的无人机图像目标检测算法YOLOv7-drone。首先,建立无人机图像数据集;其次,设计一种新的注意力机制模块SMSE嵌入到特征提取网络中,增强对复杂背景下无人机目标的关注度;然后,在主干网络中融入RFB结构,扩大特征层的感受野,丰富特征信息以增强特征提取的鲁棒性;然后,改进网络中的特征融合机制,通过新增小目标检测层,增加对小尺度目标的检测精度;然后,改变损失函数提高模型的收敛速度,减少损失以增强模型的鲁棒性;最后,引入可变形卷积(Deformable convolution, DCN),更好的根据目标本身形状进行特征提取,提升了检测精度。在PASCAL VOC公共数据集上进行对比实验,结果表明改进后的算法YOLO7-drone相比于YOLOv7-tiny,平均精度(map@0.5)提升了6%;在自制无人机数据集上进行实验,结果表明YOLOv7-drone与原算法相比,平均精度(map@0.5)提高了6.1%,并且检测速度为72帧/s;与YOLOv5l、YOLOv7目标检测算法进行对比实验,结果表明改进后的算法在平均精度(map@0.5)上分别高于对比算法4%、3.1%,验证了文中算法的可行性。

边缘信息增强的显著性目标检测网络

针对显著性目标检测任务中识别结果边缘模糊的问题,提出了一种能够充分利用边缘信息增强边缘像素置信度的新模型。该网络主要有两个创新点:设计三重注意力模块,利用预测图的特点直接生成前景、背景和边缘注意力,并且生成注意力权重的过程不增加任何参数;设计边缘预测模块,在分辨率较高的网络浅层进行有监督的边缘预测,并与网络深层的显著图预测融合,细化了边缘。在6种常用公开数据集上用定性和定量的方法评估了该模型,并且与其他模型进行充分对比,证明设计的新模型能够取得最优的效果。此外,该模型参数量为30.28 M,可以在GTX 1080 Ti显卡上达到31帧·s^(-1)的预测速度。

改进YOLOv7算法的钢材表面缺陷检测研究

当前,基于深度学习的智能检测技术逐步应用于钢材表面缺陷检测领域,针对钢材表面缺陷检测精度低的问题,提出一种高精度实时的缺陷检测算法CDN-YOLOv7。加入CARAFE轻量化上采样算子来改善网络特征融合能力,融合级联注意力机制和解耦头重新设计YOLOv7检测头网络,旨在解决原始头网络特征利用效率不高的问题,使其充分利用各尺度、通道、空间的多维度信息,提升复杂场景下模型表征能力。引入归一化Wasserstein距离重新设计Focal-EIoU损失函数,提出NF-EIoU替换CIoU损失,平衡各尺度缺陷样本对Loss的贡献,降低各尺度缺陷的漏检率。实验结果表明,CDN-YOLOv7的检测精度可达80.3%,较于原YOLOv7精度提升了6.0个百分点,模型推理速度可达60.8帧/s,满足实时性需求,CDN-YOLOv7在提升各尺度缺陷检测精度的同时显著降低了缺陷的漏检率。

食品中多环芳烃的来源、污染状况与检测分析

多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)是一类持久性的有机污染物,具有致癌、致畸、致突变等毒性,广泛存在于食品、特别是烟熏食品中,过量摄入将严重危害人体健康。许多国家通过制定严格的限量标准、加强检验检测等措施对食品中的PAHs进行防控,但随着工业化的快速发展,煤、石油等燃料的大量使用,食品中PAHs污染的问题依然突出,其在食品中仍普遍被检出,已成为影响食品安全的主要风险来源之一,关于食品中PAHs的污染来源、监测分析和检测技术等方面的研究也日益增多。本文概述了PAHs对农作物的影响,分析了食品中PAHs的主要来源和污染状况,从样品前处理和测定分析两个方面,综述了食品中PAHs的主要检测技术,评述了其优缺点,并提出了今后研究工作的建议,以期为食品中PAHs的监测分析、预防控制和深入研究提供参考。

基于累积和事件段识别与改进谱聚类的锂离子电池储能系统内短路故障检测方法

锂离子电池系统的内短路故障可能导致严重安全事故,其检测受到在线检测实时性以及故障特征获得性制约,是当下锂离子电池储能系统安全运行亟待解决的问题。该文提出一种基于累积和(cumulative sum,CUSUM)事件段检测与改进谱聚类的锂离子电池储能系统内短路故障检测方法。首先,考虑内短路故障时的电压/温度变化特性,基于累积和事件突变点识别方法,识别疑似内短路故障事件段。其次,构建三维故障特征,刻画检测对象内短路故障特征属性。然后,构建基于Wasserstein测度的内短路故障特征距离矩阵,检测三维空间各点稀疏特性,客观划定故障聚类,实现内短路故障检测。搭建锂离子电池内短路实验平台、建立锂离子电池电–热耦合仿真模型,算例结果表明该文方法能够准确识别疑似内短路故障事件段,在不同串并联形式及故障类型下实现故障检测,证明了该文方法的正确性与可行性。

医疗器械检验检测现状及发展趋势探索

目的该文旨在迎接我国医疗器械检验检测行业的新业态和新挑战,探索行业的未来发展方向。方法在概述医疗器械检验检测行业现状的基础上,采用专家访谈和线上问卷的方式,调研40家医疗器械检验检测机构及相关企事业单位,重点关注科技创新能力和形式、行业发展瓶颈等重要问题。结果通过整理和分析调研数据,得出行业发展的5个积极趋势:完善机构整体布局,加强区域特色中心建设;完善第三方合作研究组织和第三方评审机构的准入与监管机制;鼓励科技创新,优化人才队伍,赋能检验检测技术高质量发展;构建医疗器械安全监管信息化共享平台;加强在用医疗器械设备的安全监测。创新之处采用专家访谈和循证研究的方法,获取客观可靠的数据,为行业发展趋势的研究和探索提供了有力的依据。

我国24家检验检测机构洁净环境照度检测能力验证

目的评价我国检验检测机构对洁净环境照度的检测能力。方法回顾性分析中国食品药品检定研究院于2022年在全国范围内首次设计并组织实施的洁净环境照度能力验证项目。基于洁净环境检测的行业特点,该项目分为笔试和实际操作(简称实操)两部分。笔试部分,共3题(限时40 min完成),考察参加测试(简称参测)实验室对检测标准正确理解和掌握的程度,根据专家商议确定的评分标准评分(满分50分)。实操部分,以该院药用辅料和包装材料检定所的2台洁净工作台为现场考核样品,以参测实验室的现场测试结果考察参测实验室的仪器操作和实验水平(限时5 min完成),以Z值进行评价(︱Z︱≤2,>2~<3,≥3分别为满意、有问题、不满意)并打分(满分50分)。以笔试和实操评分之和评价参测实验室的检测能力(≥60分为合格)。结果共24家实验室参加了能力验证并按要求提交了结果报告。笔试,评分为45~50分,满分21家(87.50%)。实操,样品A,满意21家(87.50%),有问题3家(12.50%);样品B,满意23家(95.83%),有问题1家(4.17%),2个样品均无不满意的实验室。24家实验室总评分均合格。结论该次能力验证结果显示,各实验室的检测能力维持良好,但部分实验室存在对标准的理解和掌握仍有欠缺或未按校准周期对照度计进行计量等问题,建议检测人员加深对洁净环境检测标准的理解,相应机构重视仪器的校准,持续提高检测能力。

基于强噪声条件下的激光图像边缘检测研究

边缘检测是激光图像处理的一个重要步骤,针对当前激光图像边缘检测误差大,易受噪声干扰等缺陷,为了获得完整的激光图像边缘,设计了基于强噪声条件下的激光图像边缘检测方法。首先采集激光图像,采用直方图均衡技术对原始激光图像进行增强处理,改善激光图像质量,然后采用小波变换去除激光图像噪声,并采用Canny算子进行激光图像边缘检测,最后测试结果表明,与当前激光图像边缘检测方法相对比,本方法能够检测出更多激光图像边缘细节,激光图像边缘检测精度的平均值超过93%,而且激光图像边缘检测时间控制60 ms以内,为激光图像提供了一种高精度检测技术。

基于轻量级YOLO-v4模型的变电站数字仪表检测识别

为了在变电站实际场景中准确获取数字仪表读数,智能管控变电站的安全风险,同时推动变电站智能化发展,以实际场景中变电站数字仪表作为研究对象,综合考虑实时性及准确度等,提出一种基于轻量级YOLOv4模型的变电站数字仪表检测识别方法.首先,通过从鄂尔多斯变电站实际拍摄变电站数字仪表图像数据,使用Albumentations框架对数字仪表图像进行数据扩充,构建变电站数字仪表目标检测数据集;然后,以YOLO-v4网络为基础,结合注意力机制构建一个有效通道注意(efficient channel attention,ECA)改进的深度可分离卷积模块(ECA-bneck-m);最后,提出一个轻量级YOLO-v4模型,进行模型大小与性能的对比实验.实验结果表明:本文方法可以在几乎不损失检测准确度的情况下,将整个模型存储大小压缩为原先的1/5,同时将模型推理速度从24.0帧/s提升至36.9帧/s,其实时性能够满足实际变电站检测识别的工程需要.

4种食源性致病菌多重PCR检测体系的建立及其在乳品检测中的应用

食源性致病菌是通过食物进入人体引起食物中毒和诱发疾病的有害微生物,严重威胁着人类健康和环境安全,为了预防和控制食源性疾病的发生,有效对策之一是对食品中的病原微生物进行安全检测。本研究采用一种多重聚合酶链式反应法(multiplex polymerase chain reaction,MPCR)快速检测乳品中4种食源性致病菌,结果表明,选取单核细胞增生李斯特氏菌prfA基因、蜡样芽胞杆菌gyrB基因、鼠伤寒沙门氏菌invA基因、大肠埃希氏菌O157∶H7 stx2A基因的保守序列设计4对引物,在优化的PCR反应体系和退火温度58℃下,PCR扩增表现出良好的特异性,分别扩增出274、221、482、108 bp条带,无非特异性扩增,4种病原菌检出限达到10~100 CFU/mL;对17份人工染菌牛奶样品进行检测,检出结果与国标培养法完全一致。该研究结果为快速、高效、准确地检测出乳品中单核细胞增生李斯特氏菌、蜡样芽胞杆菌、鼠伤寒沙门氏菌、大肠埃希氏菌O157∶H7提供了一种实用方法,也为其他食源性致病菌的快速检测提供了思路。

光谱技术在果品无损检测中的应用研究进展

介绍了常用的果品无损检测方法,包括电子鼻法、X射线计算机断层成像法、机械方法、磁共振(核磁共振)成像光谱学法、拉曼光谱学法、近红外光谱技术等;重点综述了高光谱成像技术在无损检测水果结构特性、生化成分和安全性等方面的研究进展,以期为水果品质的无损检测研究提供参考。

微生物快速检测技术在食品安全检测中的应用

在食品安全领域,微生物检测是确保食品质量和消费者健康的关键环节。随着食品工业的快速发展和消费者对食品安全要求的提高,传统的微生物检测方法已难以满足现代食品安全检测的要求。因此,快速检测技术成为了食品微生物检测领域的重要发展趋势。微生物快速检测技术因操作简便、检测速度快、灵敏度高和准确性好等特点在食品安全检测中表现出了巨大的应用潜力。文章对微生物快速检测技术在食品安全检测中的应用展开探讨,以期为相关人员提供参考。

国内外食品快速检测方法评价技术研究

相比于国外成熟的快速检测方法评价技术体系,我国的评价技术体系发展滞后且有较多问题,严重制约了快检行业的发展。本文主要从验证方法、性能指标、测试要求等方面对各个评价技术体系做了对比分析。同时梳理了国内不同监管部门的评价技术体系发展与侧重,以期为我国食品快速检测方法确认政策和技术研究提供良好的借鉴,引导食品快速检测方法及产品的评价标准进一步规范,形成完善的科学评价方法和评价技术体系,促进我国食品安全及快速检测行业的健康发展。