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基于多期动态增强CT影像组学特征和多分类器分层融合模型预测肝细胞癌的微血管侵犯

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南方医科大学学报 2024年第2期44卷 260-269页

作者：钟伟雄梁芳蓉杨蕊梦甄鑫南方医科大学生物医学工程学院广东广州510515 华南理工大学附属第二医院(广州市第一人民医院)放射科广东广州510180 华南理工大学医学院广东广州510006

目的探讨预测肝细胞癌(HCC)患者是否发生微血管侵犯(MVI)而提出了一种基于多期动态增强CT(DCE-CT)影像组学特征和多分类器分层融合的预测模型。方法回顾性收集2016年1月~2020年4月广州市第一人民医院111例经病理证实的HCC患者的术前DCE... 详细信息

目的探讨预测肝细胞癌(HCC)患者是否发生微血管侵犯(MVI)而提出了一种基于多期动态增强CT(DCE-CT)影像组学特征和多分类器分层融合的预测模型。方法回顾性收集2016年1月~2020年4月广州市第一人民医院111例经病理证实的HCC患者的术前DCE-CT图像。分别在早期动脉期(EAP)、晚期动脉期(LAP)、门静脉期(PVP)和平衡期(EP)进行了感兴趣容积(VOI)的勾画,并从中提取出这4个期相的影像组学特征。利用经过筛选后的特征子集分别训练7种基于不同算法的分类器,得到不同期相下的多个基分类器。然后采用一种新型的基于多准则决策的权重分配算法,按照分层融合的策略依次对同一期相下多个基分类器以及提取了不同期相信息后的模型进行融合,最终得到基于多期DCE-CT影像组学特征和多分类器分层融合预测模型。采用五折交叉验证的方法和ROC曲线下面积(AUC)、准确率(ACC)、灵敏度(SEN)和特异度(SPE)4种评价指标来定量评价所提出的预测模型的性能。提出的模型与使用单一期相或多个不同期相的融合模型、基于单期相单分类器的模型、不同基分类器多样性的模型以及八种基于其他集成方法的分类器模型进行定量比较。结果提出的模型预测HCCMVI的性能在融合4个期相及7种分类器后达到最优,AUC、ACC、SEN和SPE分别为:0.828、0.766、0.877、0.648。对比实验显示,所提出的模型性能优于基于单期相单分类器的模型以及其他集成模型。结论基于多期DCE-CT影像组学特征和多分类器分层融合模型能够很好地预测HCC的MVI情况,相比于其他模型具有较大的性能优势。

关键词：肝细胞癌微血管侵犯动态增强计算机断层扫描多分类器多准则决策

基于距匹配及判别表征学习的多模态特征融合分类模型研究:高级别胶质瘤与单发性脑转移瘤的鉴别诊断

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南方医科大学学报 2024年第1期44卷 138-145页

作者：张振阳谢金城钟伟雄梁芳蓉杨蕊梦甄鑫南方医科大学生物医学工程学院广东广州510515 华南理工大学附属第二医院(广州市第一人民医院)放射科广东广州510180 华南理工大学医学院广东广州510006

目的探索基于距匹配及判别表征学习的多模态特征融合分类模型在鉴别高级别胶质瘤(HGG)与单发性脑转移(SBM)中的鉴别能力和应用价值。方法收集了121例患者(61例HGG和60例SBM)的多参数磁共振成像(MRI)扫描图像,在T1W1、T2W1、T2加权液体... 详细信息

目的探索基于距匹配及判别表征学习的多模态特征融合分类模型在鉴别高级别胶质瘤(HGG)与单发性脑转移(SBM)中的鉴别能力和应用价值。方法收集了121例患者(61例HGG和60例SBM)的多参数磁共振成像(MRI)扫描图像,在T1W1、T2W1、T2加权液体衰减反转恢复(T2_FLAIR)和T1WI增强图像(CE_T1WI)4种常规轴位MRI图像上勾画目标感兴趣区域(ROI),并使用开源影像组学工具Pyradiomics从4个MRI序列分别提取影像组学特征。使用本研究提出的基于距匹配及判别表征学习的多模态特征融合分类模型对4个MRI序列的影像组学特征进行融合并得到分类模型。采用五折交叉验证方法和特异性(SPE)、灵敏度(SEN)、准确率(ACC)、ROC曲线下面积(AUC)评价该分类模型的鉴别性能。将本研究所提模型与其他特征融合分类模型对于HGG与SBM的鉴别能力进行定量比较,同时对本研究提出特征融合方法得到的融合特征进行样本散点可视化实验,验证本研究所提出的多模态特征融合分类模型的可行性和有效性。结果五折交叉验证结果显示本研究所提出的基于距匹配及判别表征学习的多模态特征融合分类模型在鉴别高级别胶质瘤与单发性脑转移瘤中的SPE、SEN、ACC、AUC分别为:0.871、0.817、0.843、0.930,且特征融合方法在可视化实验中具有优秀的表现。结论基于距匹配及判别表征学习的多模态特征融合分类模型在鉴别高级别胶质瘤与单发性脑转移瘤中的应用具有优秀的鉴别能力和较高的应用价值。同时,与其他特征融合分类模型相比,本研究提出的分类模型在HGG与SBM的鉴别分类任务中具有较大的优势。

关键词：特征融合共享表征学习判别分析高级别胶质瘤单发性脑转移瘤

MRI影像组学在胶质瘤术前分级预测中的研究进展

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广州医药 2024年第3期55卷 221-230页

作者：梁芳蓉杨蕊梦广州市第一人民医院放射科华南理工大学附属第二医院放射科广东广州510180

胶质瘤是颅内最常见的原发性恶性肿瘤,其分级对患者治疗方式的选择和预后至关重要。尽管目前组织病理学仍是其最为可靠的分级手段,但需通过有创性手术以获取组织样本,存在一定的风险。相较之下,磁共振成像(MRI)作为一种非侵入性影像诊... 详细信息

胶质瘤是颅内最常见的原发性恶性肿瘤,其分级对患者治疗方式的选择和预后至关重要。尽管目前组织病理学仍是其最为可靠的分级手段,但需通过有创性手术以获取组织样本,存在一定的风险。相较之下,磁共振成像(MRI)作为一种非侵入性影像诊断工具,在胶质瘤分级中发挥着不可或缺的作用。然而,传统MRI评估受限于医师个体主观性强和可重复性差的问题,一定程度上影响了准确的分级结果。近年来,影像组学技术的崭露头角为解决上述难题开辟了新视角,通过高通量提取影像数据特征捕捉并量化肿瘤的影像学表现,避免因主观因素而导致的不确定性,协助医师更准确地评估肿瘤的恶性程度。本文对近五年来MRI影像组学在胶质瘤术前分级预测方面的相关研究进行了简要综述,旨在为相关领域研究者提供有益的参考和借鉴,以推动MRI影像组学在临床实践中的应用。

关键词：胶质瘤术前分级磁共振成像影像组学

基于多参数MRI影像组学特征融合模型鉴别高级别胶质瘤与单发性脑转移瘤

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磁共振成像 2022年第11期13卷 53-59,65页

作者：徐向东梁芳蓉韦瑞丽吴嘉良张婉丽王琳婧杨蕊梦甄鑫赖胜圣广州市第一人民医院放射科广州510180 华南理工大学医学院广州510006 香港大学深圳医院放射科深圳518000 广州医科大学附属肿瘤医院放疗中心广州510095 南方医科大学生物医学工程学院广州510515 广东食品药品职业学院医疗器械学院广州510520

目的探索基于多参数MRI影像组学特征融合的新型预测模型在高级别胶质瘤(high-grade glioma, HGG)和单发性脑转移瘤(solitary brain metastasis, SBM)中的鉴别价值。材料与方法收集121名(61名HGG和60名SBM)患者的多参数MRI扫描图像,在... 详细信息

目的探索基于多参数MRI影像组学特征融合的新型预测模型在高级别胶质瘤(high-grade glioma, HGG)和单发性脑转移瘤(solitary brain metastasis, SBM)中的鉴别价值。材料与方法收集121名(61名HGG和60名SBM)患者的多参数MRI扫描图像,在常规轴位MRI图像[T1WI、T2WI、T2加权液体衰减反转恢复(T2-weighted fluid attenuated inversion recovery, T2_FLAIR)和T1WI增强图像(post-contrast enhancement T1WI, CE_T1WI)]上勾画了肿瘤实性强化部分的体积(tumor volume of enhancement region, VOI)。通过合并HGG和SBM的类别信息,对不同MRI序列提取的影像组学特征进行融合,并定量比较了不同MRI序列及其组合的性能。结果从T1WI和T2_FLAIR序列中提取的图像特征的融合比来自其他单一序列或组合的特征具有更显著的预测性能,实现了受试者工作特征曲线下面积、准确率、敏感度和特异度分别为0.946、86.4%、84.1%和88.7%的良好鉴别性能。结论基于多参数MRI影像组学特征的融合模型通过整合肿瘤的多序列MR图像信息,可以实现对HGG和SBM的无创、高效鉴别。

关键词：脑肿瘤高级别胶质瘤单发性脑转移瘤影像组学磁共振成像鉴别诊断

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MSCT增强扫描期相及VOI的选择在基于影像组学方法预测原发性肝细胞癌微血管侵犯中的价值

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广州医药 2023年第5期54卷 36-43,55页

作者：徐向东张婉丽梁芳蓉丁文双刘虔铖赖胜圣广州市第一人民医院放射科广州510180 华南理工大学医学院广州510006 广州市第一人民医院病理科广州510180 广东食品药品职业学院医疗器械学院广州510520

目的基于影像组学方法,探讨多层螺旋CT(MSCT)四期增强扫描单一/不同期相及不同容积感兴趣区(VOI)的选择,在术前预测原发性肝细胞癌(HCC)微血管侵犯(MVI)中的价值。方法回顾性收集88例经手术病理证实为HCC并行术前MSCT四期增强扫描的患者... 详细信息

目的基于影像组学方法,探讨多层螺旋CT(MSCT)四期增强扫描单一/不同期相及不同容积感兴趣区(VOI)的选择,在术前预测原发性肝细胞癌(HCC)微血管侵犯(MVI)中的价值。方法回顾性收集88例经手术病理证实为HCC并行术前MSCT四期增强扫描的患者,其中包括47例MVI阳性患者和41例MVI阴性患者。在MSCT增强扫描的动脉早期、动脉晚期、门静脉期及延迟期图像中手动逐层勾画肿瘤ROI,获得瘤体容积感兴趣区VOI(Vt),然后基于计算机自动膨胀算法将Vt外扩10 mm获得瘤体及瘤周VOI(Vt+Vp)。使用Pyradiomics软件分别从Vt和Vt+Vp中提取影像组学特征,随后采用15种特征选择方法和10种分类器构建150个预测模型,并通过十折交叉检验以验证模型的效能。使用准确度、敏感度、特异度、受试者工作特性曲线下面积(AUC)评估模型的效能,并比较性能最优的前三个预测模型。结果MSCT四期增强扫描图像中预测HCC MVI状态的影像组学模型在门静脉期的表现优于其它期相及各期相的不同组合,其中最大的AUC值在Vt和Vt+Vp两种ROI中分别为0.768和0.782。此外,基于Vt+Vp的影像组学模型对MVI的预测效能优于基于Vt的影像组学模型,基于Vt+Vp性能最优的预测模型的AUC值、准确度、敏感度和特异度分别0.782、0.728、0.745和0.705。结论采用影像组学方法术前无创性预测HCC MVI状态首选增强扫描的门静脉期,ROI首选瘤体联合瘤周10 mm区域。

关键词：肝细胞癌微血管侵犯影像组学计算机断层扫描

中国冰雪经济新质生产力的理论体系与发展方向

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地理学报 2025年第2期 545-562页

作者：李宇巩蓉蓉董锁成夏冰史东辉中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院大学

冰雪经济新质生产力的提出是响应全球气候变暖挑战、顺应科技革命和产业变革对冰雪经济高质量发展新要求的迫切需要。依据自然资源地带性分布规律因地制宜培育的冰雪经济新质生产力是秉持生态优先原则，遵循冰雪资源的价值转化机制，释... 详细信息

冰雪经济新质生产力的提出是响应全球气候变暖挑战、顺应科技革命和产业变革对冰雪经济高质量发展新要求的迫切需要。依据自然资源地带性分布规律因地制宜培育的冰雪经济新质生产力是秉持生态优先原则，遵循冰雪资源的价值转化机制，释放其生态、经济和社会多重效益的先进生产力，具备冰雪资源开发科技驱动性、冰雪产业全要素—全产业链融合协同性、冰雪经济高质量绿色发展导向性的特征。冰雪经济新质生产力根植于地理学、经济学等学科的理论基础，将科学技术创新、生产要素重配、产业转型升级“三大催生”要素与冰雪自然资源禀赋约束紧密相连，扩展冰雪经济内生增长边界，以数智化、绿色化融合发展形塑新型生产关系，探索“冰天雪地也是金山银山”集约发展和绿色低碳的转化路径。中国冰雪经济新质生产力的重要方向聚焦推进高标准的冰雪资源开发保护、高水平的“人地”关系调和与区域协调发展、强韧性的全产业链布局以及高质效的“双循环”新格局，其实践路径涵盖生产要素的整合、资源配置空间格局的优化、产业发展的融合及生产关系的适配等关键维度，推动中国冰雪经济更高质量、更可持续地发展。

关键词：冰雪经济新质生产力内涵特征理论体系发展方向

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基于地缘文化的博物馆数字化展陈策略研究

东南文化 2025年第1期 170-175页

作者：吴菱蓉南京林业大学

数字技术的兴起与发展为博物馆丰富展览内容和提升展陈效果提供了有力支撑，然而数字化展陈也产生良莠不齐、同质化等问题。基于此，博物馆可将地缘文化作为数字化展陈叙事的内涵之一，促进数字化展陈的独特性、个性化转型，对数字化展... 详细信息

数字技术的兴起与发展为博物馆丰富展览内容和提升展陈效果提供了有力支撑，然而数字化展陈也产生良莠不齐、同质化等问题。基于此，博物馆可将地缘文化作为数字化展陈叙事的内涵之一，促进数字化展陈的独特性、个性化转型，对数字化展陈中的地缘文化表达进行剖析，注重传承性要素的数字化表达和地缘背景的数字化环境营造的提炼原则，注重因物制宜和以人为主的数字展陈设计策略，为助推博物馆数字化展陈建设与高质量发展提供借鉴，从而实现博物馆良好的展示与教育效果。

关键词：博物馆地缘文化博物馆数字化展陈设计设计策略

BDC-DAL:基于蓝图差分卷积和双重辅助监督的轻量化人脸活体检测算法

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浙江大学学报(理学版) 2025年第1期52卷 98-109,121页

作者：叶继华梁芳昕王超肖顺杰宗义江爱文江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

人脸活体检测是确保人脸识别系统安全不可或缺的一环。当前大多数人脸活体检测算法采用的是深度卷积神经网络,尽管其检测性能卓越,但往往涉及庞大的参数量和计算复杂度,限制了其应用。为克服这些挑战,提出了一种基于蓝图差分卷积和双重... 详细信息

人脸活体检测是确保人脸识别系统安全不可或缺的一环。当前大多数人脸活体检测算法采用的是深度卷积神经网络,尽管其检测性能卓越,但往往涉及庞大的参数量和计算复杂度,限制了其应用。为克服这些挑战,提出了一种基于蓝图差分卷积和双重辅助监督的轻量级人脸活体检测算法(BDC-DAL)。通过将轻量化的卷积结构和蓝图差分卷积设计相结合,有效降低了模型的参数和计算量,同时保留了捕捉复杂细粒度特征的能力。此外,引入的双重辅助监督机制,利用监督信号重建过程学习细微的欺诈线索,显著提高了模型对未知攻击场景的鲁棒性。为验证算法的有效性,在CelebA-Spoof和OULU-NPU人脸活体检测数据集上进行了广泛测试,并与当前主流的深度学习人脸活体检测算法和其他轻量化网络模型进行了比较,实验结果显示,BDC-DAL算法大幅降低了模型复杂度,参数量减少了近90%,模型的浮点计算量也下降了约10%。BDC-DAL算法在实现高效性和轻量化的同时,成功平衡了性能与资源消耗,为在资源受限环境下的人脸识别提供了可行的解决方案。

关键词：人脸活体检测轻量级辅助信息监督

控制方向未知的受限多智能体系统的预设时间模糊控制

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工程科学学报 2025年第1期47卷 121-129页

作者：李菲周超范利蓉王芳燕山大学理学院秦皇岛066004 河北农业大学海洋学院秦皇岛066003

综合考虑受控制方向未知、输入受限和状态时延影响的有领导者多智能体系统的编队控制问题,设计基于模糊逻辑系统的预设时间一致性控制策略.为了保证编队输出误差在预设时间内满足预定的约束范围要求,引入预设时间性能函数,构造Lyapunov-... 详细信息

综合考虑受控制方向未知、输入受限和状态时延影响的有领导者多智能体系统的编队控制问题,设计基于模糊逻辑系统的预设时间一致性控制策略.为了保证编队输出误差在预设时间内满足预定的约束范围要求,引入预设时间性能函数,构造Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函解决状态时延问题,将外界干扰和L-K泛函的导数中的部分项定义为未知非线性函数,并利用模糊逻辑系统对其进行估计,利用Nussbaum函数和均值定理分别处理控制方向未知和输入受限问题,基于以上设计,提出预设时间模糊控制策略,并通过Lyapunov稳定性理论,分析闭环系统的有界稳定性,数值对比仿真和两级化学反应器应用仿真说明控制方法的有效性.

关键词：多智能体系统状态时延输出误差约束输入受限控制方向未知

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