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目的应用非线性动力学方法探讨不同频率针刺手法诱发脊髓背角广动力范围(wide dynamic range,WDR)神经元放电信号的编码特征。方法采用玻璃微电极细胞外记录技术判定SD大鼠脊髓背角WDR神经元;不同频率(0.5、1、2、3Hz)均匀提插手法针刺大鼠足三里穴;利用非线性动力学方法提取并分析脊髓背角WDR神经元放电信号中所包含的与针刺频率相关的特征性信息,通过计算放电频率、峰峰间期、嵌入维数、最大Lyapunov指数以及Lempel-Ziv复杂度,得到不同频率针刺手法诱发WDR神经元放电信号的编码特征。结果 4种不同频率针刺手法表现出不同的特征,WDR神经元放电频率的变化与针刺手法频率的改变并非呈简单的线性相关;针刺作用下WDR神经元的放电信号具有混沌特性。结论采用非线性动力学的相关术语描述和归纳针刺电信号的放电节律形式是适用可行的,不同频率针刺手法能够在脊髓背角水平干预神经电信息的传导、编码和加工过程。

关键词：针刺手法广动力范围神经元非线性分析混沌

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明日征途

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作者： (日.1960-)石田衣良

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日系清新摄影

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作者： (日)石田德幸等

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基于深度学习的黑色素细胞病变全流程智能化精准诊断

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生物医学工程学杂志 2022年第5期39卷 919-927页

作者：石田蕾张家意鲍泳扬高欣中国科学技术大学生命科学与医学部生物医学工程学院(苏州) 合肥230026 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所江苏苏州215163 济南国科医工科技发展有限公司济南250101 上海交通大学医学院附属第九人民医院上海200011 江苏省儿童恶性肿瘤诊疗技术工程研究中心江苏苏州215025

黑色素细胞病变发生于皮肤表层,恶性病变即为致死率极高的黑色素瘤,严重危害人类健康,病理组织学分析是其诊断的金标准。本文对黑色素细胞病变病理全切片图像(WSI)进行分类研究,提出一种基于深度学习的黑色素细胞病变全流程智能化诊断... 详细信息

黑色素细胞病变发生于皮肤表层,恶性病变即为致死率极高的黑色素瘤,严重危害人类健康,病理组织学分析是其诊断的金标准。本文对黑色素细胞病变病理全切片图像(WSI)进行分类研究,提出一种基于深度学习的黑色素细胞病变全流程智能化诊断方法。首先,基于CycleGAN神经网络对多中心病理WSI进行颜色校正;其次,通过745张WSI构建以ResNet-152神经网络为架构的深度卷积网络预测模块;然后,级联以预测概率平均值计算为核心的决策融合模块;最终,分别采用包含182张和54张WSI的内外部测试集验证所提方法的诊断性能。实验结果显示,所提方法的整体准确率在内部测试集上达到94.12%,在外部测试集上超越90%;采用的颜色校正方式在组织结构保持、伪影抑制方面均优于传统基于颜色统计或染色分离的方式。研究证实了本文所提方法可实现高精度、强鲁棒的黑色素细胞病变病理WSI分类,对推动临床病理人工智能辅助诊断具有重要的指导意义。

关键词：黑色素细胞病变全切片图像智能精准诊断深度学习颜色校正

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