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乳腺含有浸润性癌的恶性实体分叶型腺肌上皮瘤

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临床与实验病理学杂志 2017年第3期33卷 303-306页

作者：陈卉娇卫亚妮景秋洋步宏魏兵四川大学华西医院病理科成都610041

1临床资料本例读片资料由四川大学华西医院病理科提供，通讯读片编号B10—3。

关键词：乳腺肿瘤腺肌上皮瘤读片会

细胞直接重编程:从一种终末分化细胞直接重编程为另一种终末分化细胞

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生命的化学 2012年第4期32卷 299-304页

作者：景秋洋陈费金圣博何志颖胡以平第二军医大学细胞生物学教研室上海200433

细胞的直接重编程是指将一种终末分化细胞直接转变为另一种终末分化细胞,这一转变不经过诱导多能干细胞阶段和去分化、再分化等过程。最近的一系列研究结果已经证明了这一研究方法的可行性,这些研究进展不仅为重编程的分子机制研究提供... 详细信息

细胞的直接重编程是指将一种终末分化细胞直接转变为另一种终末分化细胞,这一转变不经过诱导多能干细胞阶段和去分化、再分化等过程。最近的一系列研究结果已经证明了这一研究方法的可行性,这些研究进展不仅为重编程的分子机制研究提供了新视角,也为加速重编程细胞的临床应用带来了希望。本文综述了将成纤维细胞直接重编程为神经细胞、肝细胞、心肌细胞及造血细胞的研究进展,探讨了这一研究方法存在的问题以及将来在该领域的研究方向。

关键词：直接重编程诱导性多能干细胞细胞治疗

以多发性子宫肌瘤首诊的遗传性平滑肌瘤病和肾细胞癌综合征一例并文献复习

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国际妇产科学杂志 2023年第5期50卷 588-593页

作者：李佳容王国杰杜静雪景秋洋郭娜刘辉四川大学华西第二医院妇产科出生缺陷与相关妇儿疾病教育部重点实验室成都610041 四川大学华西第二医院妇产科出生缺陷与相关妇儿疾病教育部病理科成都610041 四川大学华西医院泌尿外科

遗传性平滑肌瘤病和肾细胞癌(hereditary leiomyomatosis and renal cell carcinoma,HLRCC)综合征是一种罕见的延胡索酸水合酶(fumarase hydratase,FH)基因胚系突变遗传性疾病,其早期主要临床表现为多发性子宫肌瘤和皮肤平滑肌瘤。HLRC... 详细信息

遗传性平滑肌瘤病和肾细胞癌(hereditary leiomyomatosis and renal cell carcinoma,HLRCC)综合征是一种罕见的延胡索酸水合酶(fumarase hydratase,FH)基因胚系突变遗传性疾病,其早期主要临床表现为多发性子宫肌瘤和皮肤平滑肌瘤。HLRCC综合征相关性肾脏恶性肿瘤的发生通常较晚,是影响患者预后的主要因素。因此,HLRCC综合征的早诊断及相关性肾细胞癌的早预防对HLRCC综合征患者的预后至关重要。目前HLRCC综合征的诊断主要依靠典型的临床表现及病理免疫组织化学检查,确诊手段为FH基因检测。报告1例以多发性子宫肌瘤为首要症状的HLRCC综合征患者,子宫切除术后病理检查示肌瘤细胞FH免疫组织化学检查呈阴性。超声检查示左肾2.9 cm×2.6 cm×2.8 cm占位。手术切除左肾占位后行病理检查提示为肾细胞癌,肿瘤细胞免疫组织化学检查示FH阴性、2-琥珀酸半胱氨酸(2-succinylcysteine,2SC)阳性。FH基因检测确诊HLRCC综合征。患者术后随访6个月无复发。同时回顾HLRCC综合征相关文献,旨在加深临床医生对HLRCC综合征的认识,尽早干预病程发展,改善患者预后。

关键词：癌,肾细胞延胡索酸水合酶突变遗传性平滑肌瘤病和肾细胞癌综合征子宫平滑肌瘤

二代测序技术检测伴神经内分泌分化乳腺癌的基因突变

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临床与实验病理学杂志 2018年第4期34卷 388-393页

作者：景秋洋卫亚妮张梦兰唐源步宏张璋魏兵四川大学华西医院病理科成都610041

目的探讨高通量测序技术在伴神经内分泌分化乳腺癌(breast carcinomas with neuroendocrine differentiation,BCND)分子遗传学中的应用,提高对该肿瘤生物学特性的认识水平。方法使用二代测序(next-generation sequencing,NGS)技术对20例BCND的石蜡包埋组织进行基因突变检测。使用Sanger测序对NGS检测的阳性结果进行验证,并通过qPCR检测对肿瘤中KRAS、PIK3CA、EGFR、BRAF和NRAS基因突变进行对比分析。结果 NGS和qPCR检测发现2例BCND分别存在PIK3CA、H1047R和E542K突变,其中H1047R突变也通过Sanger测序证实。2例PIK3CA突变肿瘤HER-2均阳性。结论高通量NGS技术可用于BCND石蜡标本的基因突变检测,BCND具有不同于非特殊型浸润性乳腺癌的基因突变谱,其PIK3CA突变可能与HER-2阳性相关。

关键词：乳腺肿瘤伴神经内分泌分化基因突变二代测序

MFA-SGWNN:基于多特征聚合谱图小波神经网络的僵尸网络检测

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第3期60卷 403-412页

作者：吴悔陈旭景永俊王叔洋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750000 北方民族大学电气信息工程学院银川750000

在僵尸网络攻击中,由于伪装后的僵尸网络流量数据特征与正常流量数据特征过于相似,使得传统的检测方法难以准确地进行区分。为解决这一问题,提出一种基于多特征聚合谱图小波神经网络的方法(Multi-feature Aggregation Spectral Graph Wa... 详细信息

在僵尸网络攻击中,由于伪装后的僵尸网络流量数据特征与正常流量数据特征过于相似,使得传统的检测方法难以准确地进行区分。为解决这一问题,提出一种基于多特征聚合谱图小波神经网络的方法(Multi-feature Aggregation Spectral Graph Wavelet Neural Network,MFA-SGWNN),将流量的属性特征与空间特征相结合,能有效地捕获隐藏的感染主机流量特征,增强僵尸网络节点的特征表示,同时规避了数据样本不平衡和恶意加密流量对检测的影响。在ISCX2014僵尸网络数据集和CIC-IDS 2017(僵尸网络)数据集上的实验结果表明,MFA-SGWNN检测效果优于现有方法,具有更强的鲁棒性和泛化能力。

关键词：僵尸网络图小波神经网络网络安全

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混合特征平衡图注意力网络日志异常检测模型

计算机工程与应用 2024年

作者：陈旭张硕景永俊王叔洋北方民族大学电气信息工程学院北方民族大学计算机科学与工程学院

针对现有方法忽略了日志异常数据不平衡和日志特征间的关联性，导致异常检测准确率低的问题。本文提出一种基于混合特征平衡图注意力网络的日志异常检测模型(HBGATLog)。首先，构建混合日志图构建模块，通过混合特征提取模块提取日志数... 详细信息

针对现有方法忽略了日志异常数据不平衡和日志特征间的关联性，导致异常检测准确率低的问题。本文提出一种基于混合特征平衡图注意力网络的日志异常检测模型(HBGATLog)。首先，构建混合日志图构建模块，通过混合特征提取模块提取日志数据的语义信息、日志序列和时间结构，增强日志特征间的关联性，并采用日志图构建模块构建日志图，有效保留空间结构特征。其次，设计平衡日志图生成模块，解决不平衡的日志数据导致检测结果偏向多数类问题。然后，采用图日志异常检测模块进行异常检测。最后，使用BGL、Thunderbird和HDFS三个公共数据集对HBGATLog进行验证，实验结果表明，F1 Score分别达到了99.0%、98.7%和98.1%。证明HBGATLog不但能够解决日志数据不平衡问题，充分考虑日志数据特征的关联性，而且有效降低了漏检率。

关键词：日志异常检测日志分析图神经网络混合特征提取数据不平衡

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图神经网络在异常检测中的应用综述

计算机工程与应用 2024年第13期60卷 51-65页

作者：陈佳乐陈旭景永俊王叔洋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750030 北方民族大学电气信息工程学院银川750030

图数据常用于表示不同个体之间复杂的关系,例如社交网络、金融网络和微服务网络等。图神经网络(GNN)是一种用于处理图数据的深度学习模型,它可以有效捕获图数据中的结构信息和特征信息。异常检测是指从海量数据中找出不符合预期的数据... 详细信息

图数据常用于表示不同个体之间复杂的关系,例如社交网络、金融网络和微服务网络等。图神经网络(GNN)是一种用于处理图数据的深度学习模型,它可以有效捕获图数据中的结构信息和特征信息。异常检测是指从海量数据中找出不符合预期的数据。传统异常检测方法在检测图数据时通常不考虑数据之间的关系,而使用GNN进行异常检测的模型可以利用图结构和图特征进行学习,从而提高异常检测的准确性和鲁棒性。从三个方面对GNN在异常检测中的应用进行综述。介绍了GNN的基本框架,分别探讨了GNN在静态图异常检测、动态图异常检测和时序数据异常检测的最新研究进展,深入分析了该领域未来的研究方向。

关键词：图神经网络异常检测静态图动态图时序数据

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动态图神经网络链接预测综述

计算机工程与应用 2024年

作者：张其陈旭王叔洋景永俊宋吉飞北方民族大学计算机科学与工程学院北方民族大学电气信息工程学院国家新型互联网交换中心(中卫)

在现实世界中，复杂的动态网络数据广泛存在，如社交网络、蛋白质相互作用网络和传染病传播网络，它们由大量的节点和边构成。针对这类数据的有效挖掘和利用，以进行精准预测，成为了一项关键任务。动态图神经网络链接预测是深度学习研... 详细信息

在现实世界中，复杂的动态网络数据广泛存在，如社交网络、蛋白质相互作用网络和传染病传播网络，它们由大量的节点和边构成。针对这类数据的有效挖掘和利用，以进行精准预测，成为了一项关键任务。动态图神经网络链接预测是深度学习研究领域的一个重要分支，它旨在解析网络随时间演化的内在规律，并预测未来可能形成的链接，为各领域的决策提供有价值的信息和依据。首先回顾了动态图神经网络的发展历程，随后介绍动态图的建模方法和训练流程。在此基础上，根据时间粒度的不同，将动态图神经网络链接预测模型细分为离散动态图模型和连续动态图模型两大类，并综述了每一类别中当前主流模型所采用的建模方法。此外，还介绍了动态图链接预测研究中常用的数据集、评价指标和应用场景。最后，对该领域的未来发展趋势进行了前瞻性探讨。

关键词：图神经网络深度学习动态图学习链接预测时间图

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联合线谱增强与深度神经网络的水声目标识别

声学学报 2024年第4期 656-663页

作者：于学洋迟骋李淑秋李德瑞中国科学院声学研究所中国科学院大学中国科学院先进水下信息技术重点实验室

为强化水声目标特征,提高使用深度神经网络识别水声目标的准确率,提出了一种联合线谱增强与深度神经网络的水声目标识别方法。该方法采用窄带信息增强,将自适应线谱增强滤波器与VGGish神经网络级联,水声信号经过线谱增强后输入网络提取... 详细信息

为强化水声目标特征,提高使用深度神经网络识别水声目标的准确率,提出了一种联合线谱增强与深度神经网络的水声目标识别方法。该方法采用窄带信息增强,将自适应线谱增强滤波器与VGGish神经网络级联,水声信号经过线谱增强后输入网络提取深度特征,之后使用分类器分类。使用实测水声数据集进行测试,对网络提取的水声数据的深度特征集进行主成分分析并降维,使高维深度特征可视化,结果表明线谱增强后得到的深度特征集的紧致性明显提高。该方法在测试数据集上能够实现94.83%的识别准确率,与未进行线谱增强的情况相比提升了5.48%,同时在低信噪比情况下稳定性更好。

关键词：水声目标识别线谱增强神经网络深度特征