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基于DCIF-GAN的肺部肿瘤PET/CT跨模态医学图像融合

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光学精密工程 2024年第2期32卷 221-236页

作者：周涛程倩茹张祥祥李琦陆惠玲北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750021 宁夏医科大学医学信息工程学院宁夏银川750004 北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室宁夏银川750021

基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的医学图像融合是计算机辅助诊断领域的研究热点之一,但是现有基于GAN的融合方法存在训练不稳定,提取图像的局部和全局上下文语义信息能力不足,交互融合程度不够等问题。针对上述... 详细信息

基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的医学图像融合是计算机辅助诊断领域的研究热点之一,但是现有基于GAN的融合方法存在训练不稳定,提取图像的局部和全局上下文语义信息能力不足,交互融合程度不够等问题。针对上述问题,本文提出了双耦合交互式融合GAN(Dual-Coupled Interactive Fusion GAN,DCIFGAN)。首先,设计了双生成器双鉴别器GAN,通过权值共享机制实现生成器之间和鉴别器之间的耦合,通过全局自注意力机制实现交互式融合;第二,设计耦合CNN-Transformer的特征提取模块(Coupled CNN-Transformer Feature Extraction Module,CC-TFEM)和特征重构模块(CNN-Transformer Feature Reconstruction Module,C-TFRM),提升了对同一模态图像内部的局部和全局特征信息提取能力;第三,设计跨模态交互式融合模块(Cross Model Intermodal Fusion Module,CMIFM),通过跨模态自注意力机制,进一步整合不同模态间的全局交互信息。为了验证本文模型的有效性,在肺部肿瘤PET/CT医学图像数据集上进行实验,该文方法在平均梯度,空间频率,结构相似度,标准差,峰值信噪比,信息熵等上与其他四种方法中最优方法相比,分别提高了1.38%,0.39%,29.05%,30.23%,0.18%,4.63%。模型能够突出病变区域信息,融合图像结构清晰且纹理细节丰富。

关键词：医学图像图像融合 PET/CT 耦合生成对抗网络 Swin Transformer

基于密集交互式融合Mask RCNN的肺部PET/CT图像实例分割

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生物医学工程学杂志 2024年第3期41卷 527-534页

作者：周涛赵雅楠陆惠玲王亚星支力佳北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 宁夏医科大学医学信息工程学院银川750004 北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室银川750021

正电子发射断层显像/X线计算机体层成像(PET/CT)肺部图像中存在病灶区域特征像素信息少、形状复杂多样,病变与周围组织界限模糊等问题,导致模型对肿瘤病变特征提取不充分。针对上述问题,本文提出基于密集交互式融合Mask RCNN(DIF-Mask R... 详细信息

正电子发射断层显像/X线计算机体层成像(PET/CT)肺部图像中存在病灶区域特征像素信息少、形状复杂多样,病变与周围组织界限模糊等问题,导致模型对肿瘤病变特征提取不充分。针对上述问题,本文提出基于密集交互式融合Mask RCNN(DIF-Mask RCNN)实例分割模型。首先设计具有跨尺度主辅结构的特征提取网络,提取出不同尺度病灶特征;然后设计密集交互式增强辅助网络(DIFEN),通过将最浅层病变特征以密集连接形式与邻近特征、当前特征进行交互融合,增强深层特征图中病灶细节信息;最后构建密集交互式融合金字塔网络(DIF-FPN),在自下而上路径中将浅层信息逐个以密集连接方式补充到深层特征中,进一步加强模型对病变区域的微弱特征感知力。在临床PET/CT肺部图像数据集上进行消融实验和对比实验,结果表明所提模型对于病变区域实例分割的APdet、APseg、APdet_s、APseg_s指标分别为67.16%、68.12%、34.97%、37.68%,与Mask RCNN(ResNet50)相比在APdet和APseg指标上分别提升7.11%、5.14%。DIF-Mask RCNN模型能够有效检测分割肿瘤病变,为肺癌辅助诊断提供重要的参考价值与评估依据。

关键词：正电子发射断层显像/X线计算机体层成像实例分割交互式融合密集连接 MaskRCNN

DRT Net:面向特征增强的双残差Res-Transformer肺炎识别模型

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光学精密工程 2024年第5期32卷 714-726页

作者：周涛彭彩月杜玉虎党培刘凤珍陆惠玲北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750021 北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室宁夏银川750021 宁夏医科大学医学信息与工程学院宁夏银川750004

针对肺部X射线图像的病灶区域较小、形状复杂,与正常组织间的边界模糊,使得肺炎图像中的病灶特征提取不充分的问题,提出了一个面向特征增强的双残差Res-Transformer肺炎识别模型,设计3种不同的特征增强策略对模型特征提取能力进行增强... 详细信息

针对肺部X射线图像的病灶区域较小、形状复杂,与正常组织间的边界模糊,使得肺炎图像中的病灶特征提取不充分的问题,提出了一个面向特征增强的双残差Res-Transformer肺炎识别模型,设计3种不同的特征增强策略对模型特征提取能力进行增强。设计了组注意力双残差模块(GADRM),采用双残差结构进行高效的特征融合,将双残差结构与通道混洗、通道注意力、空间注意力结合,增强模型对于病灶区域特征的提取能力;在网络的高层采用全局局部特征提取模块(GLFEM),结合CNN和Transformer的优势使网络充分提取图像的全局和局部特征,获得高层语义信息的全局特征,进一步增强网络的语义特征提取能力;设计了跨层双注意力特征融合模块(CDAFFM),融合浅层网络的空间信息以及深层网络的通道信息,对网络提取到的跨层特征进行增强。为了验证本文模型的有效性,分别在COVID-19 CHEST X-RAY数据集上进行消融实验和对比实验。实验结果表明,本文所提出网络的准确率、精确率、召回率,F1值和AUC值分别为98.41%,94.42%,94.20%,94.26%和99.65%。DRT Net能够帮助放射科医生使用胸部X光片对肺炎进行诊断,具有重要的临床作用。

关键词：肺炎识别 X射线图像特征增强双残差结构 Transformer

M^(3)Res-Transformer:新冠肺炎胸部X-ray图像识别模型

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电子学报 2024年第2期52卷 589-601页

作者：周涛刘赟璨侯森宝常晓玉叶鑫宇陆惠玲北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750021 北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室宁夏银川750021 宁夏医科大学医学信息与工程学院宁夏银川750004

新冠肺炎(COVID-19)自爆发以来严重影响人类生命健康,近年来残差神经网络广泛应用于COVID-19识别任务中,辅助医生快速地诊断COVID-19患者,但是COVID-19图像病变区域形状复杂、大小不一,与周围组织的边界模糊,导致网络难以提取有效特征.... 详细信息

新冠肺炎(COVID-19)自爆发以来严重影响人类生命健康,近年来残差神经网络广泛应用于COVID-19识别任务中,辅助医生快速地诊断COVID-19患者,但是COVID-19图像病变区域形状复杂、大小不一,与周围组织的边界模糊,导致网络难以提取有效特征.本文针对上述问题,提出一种M^(3)Res-Transformer的新冠肺炎胸部X-ray图像识别模型,采用Res-Transformer作为模型的主干网络,结合ResNet和ViT,有效地整合局部病变特征和全局特征;设计混合残差注意力模块(mixed residual attention Module,mraM),同时考虑通道和空间位置的相互依赖性,增强网络的特征表达能力;为了增大感受野,提取多尺度特征,通过叠加具有不同扩张率的扩张卷积构造多尺度扩张残差模块(multiscale dilated residual Module,mdrM),根据不同层次特征尺度的差异,使用3个逐渐收缩尺度的mdrM进行多尺度特征提取;提出上下文交叉感知模块(contextual cross-awareness Module,ccaM),使用深层特征中的语义信息来引导浅层特征,然后将浅层特征中的空间信息嵌入深层特征中,采用交叉加权注意力机制高效聚合深层和浅层特征,获得更丰富的上下文信息.为了验证本文所提模型的有效性,在新冠肺炎胸部X-ray图像数据集上进行实验,与先进的CNN分类模型、融合不同注意力机制的ResNet50模型、基于Transformer的分类模型对比以及消融实验.结果表明,本文所提模型的Acc、Pre、Rec、F1-Score与Spe指标分别为96.33%、96.36%、96.33%、96.35%与96.26%,在COVID-19胸部X-ray图像识别任务中有效提升了识别精度,并通过可视化方法对其进行进一步验证,为COVID-19的辅助诊断提供重要的参考价值.

关键词： COVID-19 胸部X-ray图像残差神经网络 vision transformer 注意力机制

临床护理路径在妇科宫腔镜围手术期中的应用与研究

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中文科技期刊数据库（文摘版）医药卫生 2024年第5期 0178-0182页

作者：陆惠玲南宁市武鸣区妇幼保健院广西南宁530199

临床护理路径,在宫腔镜围手术期中,对应用价值进行详细分析。方法我院收治的宫腔镜手术患者纳入研究(2023.01~2023.08,174例),对照组(行常规护理,87例)和观察组(行临床护理路径,87例)。相关指标对比。结果对照组术后并发症发生率更高(... 详细信息

临床护理路径,在宫腔镜围手术期中,对应用价值进行详细分析。方法我院收治的宫腔镜手术患者纳入研究(2023.01~2023.08,174例),对照组(行常规护理,87例)和观察组(行临床护理路径,87例)。相关指标对比。结果对照组术后并发症发生率更高(P<0.05);观察组护理满意度更高(P<0.05);对照组住院时长和手术时间更长(P<0.05);干预后SAS评分、SDS评分,观察组更低、生活质量评分更高(P<0.05)。结论宫腔镜围手术期,临床护理路径的实施,可使并发症的发生率降低,心理情绪得到改善,患者满意度提高,值得推广。

关键词：宫腔镜围手术期临床护理路径术后并发症护理满意度围术手期指标

跨模态注意力YOLOv5的PET/CT肺部肿瘤检测

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中国图象图形学报 2024年第4期29卷 1070-1084页

作者：周涛叶鑫宇赵雅楠陆惠玲刘凤珍北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室银川750021 宁夏医科大学医学信息与工程学院银川1750004

目的肺部肿瘤早期症状不典型易导致错过最佳治疗时间,有效准确的肺部肿瘤检测技术在计算机辅助诊断中变得日益重要,但在肺部肿瘤PET/CT(positron emission computed tomography/computed tomography)多模态影像中,肿瘤与周围组织粘连... 详细信息

目的肺部肿瘤早期症状不典型易导致错过最佳治疗时间,有效准确的肺部肿瘤检测技术在计算机辅助诊断中变得日益重要,但在肺部肿瘤PET/CT(positron emission computed tomography/computed tomography)多模态影像中,肿瘤与周围组织粘连导致边缘模糊和对比度低,且存在病灶区域小、大小分布不均衡等问题。针对上述问题,提出一种跨模态注意力YOLOv5(cross-modal attention you only look once v5, CA-YOLOv5)的肺部肿瘤检测模型。方法首先,在主干网络中设计双分支并行的自学习注意力,利用实例归一化学习比例系数,同时利用特征值与平均值之间差值计算每个特征所包含信息量,增强肿瘤特征和提高对比度;其次,为充分学习多模态影像的多模态优势信息,设计跨模态注意力对多模态特征进行交互式学习,其中Transformer用于建模深浅层特征的远距离相互依赖关系,学习功能和解剖信息以提高肺部肿瘤识别能力;最后,针对病灶区域小、大小分布不均衡的问题,设计动态特征增强模块,利用不同感受野的多分支分组扩张卷积和分组可变形卷积,使网络充分高效挖掘肺部肿瘤特征的多尺度语义信息。结果在肺部肿瘤PET/CT数据集上与其他10种方法进行性能对比,CA-YOLOv5获得了97.37%精度、94.01%召回率、96.36%mAP(mean average precision)和95.67%F1的最佳性能,并且在同设备上训练耗时最短。在LUNA16(lung nodule analysis 16)数据集中本文同样获得了97.52%精度和97.45%mAP的最佳性能。结论本文基于多模态互补特征提出跨模态注意力YOLOv5检测模型,利用注意力机制和多尺度语义信息,实现了肺部肿瘤检测模型在多模态影像上的有效识别,使模型识别更加准确和更具鲁棒性。

关键词： YOLOv5检测自学习注意力跨模态注意力动态特征增强模块 PET/CT肺部肿瘤数据集

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1例错误否定父权的嵌合体STR分析

刑事技术 2024年第2期49卷 216-220页

作者：唐泽英王璐鑫陆惠玲欧奕君邓小娟西南政法大学刑事侦查学院重庆401120 西南政法大学司法鉴定中心重庆401120 中山大学中山医学院法医系广州510089 广东通济司法鉴定中心广东佛山528000 海南华海法医物证司法鉴定所海口570125

随着科学技术的不断发展,亲子鉴定中的嵌合体案例逐渐被发现。亲子鉴定目前通常是在现场采取血样,也有少数机构采取口腔拭子进行STR分型检测。在排除医源性人造异源嵌合体和检材被污染风险因素后,当不同基因座出现多个等位基因异常情况... 详细信息

随着科学技术的不断发展,亲子鉴定中的嵌合体案例逐渐被发现。亲子鉴定目前通常是在现场采取血样,也有少数机构采取口腔拭子进行STR分型检测。在排除医源性人造异源嵌合体和检材被污染风险因素后,当不同基因座出现多个等位基因异常情况时,往往会考虑被检者为先天嵌合体。但是,如果嵌合体的血液中只存在一种细胞群的时候,血样常染色体STR分型不会出现异常,很容易得出错误的鉴定结论,直接排除亲缘关系。本文所分析案例,就属此类非常罕见的情况。

关键词：法医遗传学法医物证亲子鉴定嵌合体

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面向牙齿X-RAY图像分割的牙齿模型

福建电脑 2024年第1期40卷 44-47页

作者：周敬策陆惠玲江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 宁夏医科大学医学信息与工程学院宁夏银川750004

医学图像分割技术为临床诊断和治疗提供关键依据,但传统的图像分割技术易将图像过度分割且分割效果不够精细。为解决这些问题,本文研究采用U-Net网络分割牙齿X-Ray图像,通过合理选择池化操作、激活函数和周期数目,解决牙齿X-Ray图像中... 详细信息

医学图像分割技术为临床诊断和治疗提供关键依据,但传统的图像分割技术易将图像过度分割且分割效果不够精细。为解决这些问题,本文研究采用U-Net网络分割牙齿X-Ray图像,通过合理选择池化操作、激活函数和周期数目,解决牙齿X-Ray图像中存在的牙齿与周围组织的对比度低、边界模糊、牙齿与背景分布不均、牙齿与组织粘连等问题。实验结果表明,U-Net网络具备有效的牙齿X-Ray图像的分割性能。

关键词：牙齿X-Ray图像图像分割 U-Net模型

电针对神经病理性疼痛大鼠脊髓组织Wnt/Ryk通路的影响

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时珍国医国药 2024年第3期35卷 768-768,F0003,F0004页

作者：陈晓强陈日兰陆惠玲宁恒李梁慧智朱英龙骏洋西广西中医药大学附属瑞康医院广西南宁530011 柳州市工人医院广西柳州545005

目的观察电针对神经病理性疼痛(NP)大鼠机械痛阈及脊髓组织Wnt/Ryk信号通路、pNR2B蛋白表达的影响,探讨电针治疗NP的作用机制。方法18只SD大鼠随机分为假手术组、模型组与电针组,每组6只。模型组与电针组大鼠以坐骨神经慢性压迫性损伤... 详细信息

目的观察电针对神经病理性疼痛(NP)大鼠机械痛阈及脊髓组织Wnt/Ryk信号通路、pNR2B蛋白表达的影响,探讨电针治疗NP的作用机制。方法18只SD大鼠随机分为假手术组、模型组与电针组,每组6只。模型组与电针组大鼠以坐骨神经慢性压迫性损伤方法制备NP大鼠模型,假手术组以相同方法剥离坐骨神经,但不予神经结扎。造模后第8天,电针组大鼠选取“至阳,腰阳关,左侧环跳、阳陵泉”穴位施予电针,“腰阳关”与“至阳”接电,“阳陵泉”与“环跳”接电,频率2 Hz,电流强度1 mA,1次/d,30 min/次,连续7 d,模型组及假手术组大鼠仅以相同方法固定相同时间,不施电针干预。以Von Frey纤维细丝测定大鼠机械刺激缩足反射阈值(PWMT),蛋白质免疫印迹法检测脊髓组织Wnt5b、Ryk、pNR2B蛋白表达,实时荧光定量PCR法检测脊髓组织Wnt5b、Ryk mRNA表达。结果造模前1天,各组大鼠PWMT无差异(P>0.05);电针前1天,模型组、电针组大鼠PWMT显著低于假手术组(P0.05);电针7天后,电针组大鼠PWMT显著高于模型组(P<0.01)。模型组大鼠脊髓组织Wnt5b、Ryk、pNR2B蛋白表达水平显著高于假手术组(P<0.01),电针组大鼠脊髓组织Wnt5b、Ryk、pNR2B蛋白表达水平显著低于模型组(P<0.01)。模型组大鼠脊髓组织Wnt5b、Ryk mRNA表达水平显著高于假手术组(P<0.01),电针组大鼠脊髓组织Wnt5b、Ryk mRNA表达水平显著低于模型组(P<0.01)。结论电针可以缓解CCI大鼠的机械性痛觉敏化,提高机械痛阈,其作用机制可能与抑制脊髓组织中Wnt5b/Ryk信号通路功能及下调NR2B蛋白磷酸化水平有关。

关键词：电针神经病理性疼痛 Wnt/Ryk信号通路中枢敏化