脑启发的视觉目标识别模型研究与展望

视觉目标识别是计算机视觉领域中最基本、最具有挑战性的研究课题之一。由于灵长类出色的视觉目标识别能力,对其神经功能机理的研究可能为类脑视觉带来革命性的突破。旨在系统地回顾最近在计算神经科学和计算机视觉交叉领域的工作,研究当前基于脑启发的目标识别模型及其依据的视觉神经机制。从认知功能和皮层动力学方面总结了灵长类视觉目标识别机制的基本特征和主要贡献;根据技术架构和开发方式总结了基于大脑启发的目标识别模型及其实现类脑目标识别的优缺点。进一步对人工神经网络与视觉神经网络进行相似性分析,研究了当前流行的CNN视觉基准模型在生物学上的可信性。总结了当前视觉目标识别常用的实验设计条件和数据分析方法,可以作为一个研究人员进行视觉目标识别研究时权衡时机和条件的使用指南。

不同低剂量多层螺旋CT扫描在新生儿气胸诊断中的对比

目的对比分析不同低剂量多层螺旋CT(MSCT)扫描在新生儿气胸诊断中的图像质量和辐射剂量,筛选最佳扫描剂量。方法选择新生儿气胸患儿80例,用MSCT对患儿进行扫描检查,固定其他参数,分别用管电流200、100、50或30 m As对患儿进行扫描,记录各组CT剂量加权指数(CTDIw),比较各组的CTDIw值及图像质量。结果随着管电流的降低,CTDIw也随之降低,各组间CTDIw值均有显著性差异(P<0.05);30 mAs组图像不合格率显著高于200 mAs组(P<0.05),其余各组间均无统计学差异(P>0.05),但50 m As组图像优级比例较低,而100 m As组图像优级比例接近200 mAs组。结论固定其余参数不变,管电流100 mAs下MSCT扫描所得图像合格率高,且优级比例较高,并可显著减少对新生儿的辐射损伤,值得临床推广采用。

心电图和超声心动图对肥厚型心肌病钆延迟强化的预测研究

目的拟从常规心电图和超声心动图中寻找能够预测肥厚型心肌病（HCM）患者钆延迟强化（LGE）的指标。方法回顾性纳入成人HCM患者95例。根据心脏磁共振LGE扫描结果，将其分为LGE阳性组71例和LGE阴性组24例，分析寻找可预测LGE阳性的相关指标。结果①与LGE阴性组比较，LGE阳性组出现胸痛（P=0．027）、接受B受体阻滞剂治疗（P=0．024）、左室最大室壁厚度（MLVWT）增大（P〈0．0001）、出现非持续性室性心动过速（P=0．034）、QTc间期延长（P=0．011）以及T波倒置（TWI）发生的比例均明显增高（P=0．009），但二尖瓣环舒张早期峰值速度（e’）明显减小（P=0．001）；②单因素Logistic回归分析显示：MLVWT、e’、QTc、TWI均可预测LGE阳性（P〈0．05）；但多因素Logistic分析显示，只有MLVWT（OR=1．23，95％CI=1．05—1．44，P=0．013）和e’（OR=0．71，95％CI=0．52—0．96，P=0．028）是LGE阳性的独立预测指标。ROC曲线分析显示：MLVWT≥21．5mm、e’≤5．55cm／s的患者更易出现LGE阳性；③TWI导联数与LGE质量占左室质量的百分比（LGE％）呈正相关（r=0．220，P=0．044），TWI部位与LGE部位无关。结论超声心动图指标MLVWT和e’是HCM患者心脏磁共振LGE阳性的独立预测指标；心电图指标TWI导联数与LGE％呈正相关，但TWI部位与LGE部位无关。