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基于脑网络和图神经网络的脑疾病辅助诊断研究

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基于脑网络和图神经网络的脑疾病辅助诊断研究

作者：祝传振烟台大学

学位级别：硕士

人类大脑是一个复杂的系统,其中的神经元、神经元群或区域相互连接,形成了复杂的脑网络。由于脑网络错综复杂的非结构化特性,传统的深度学习方法在处理这类数据时存在一定局限性。近年来,图神经网络(Graph Neural Network,GNN)因其在处... 详细信息

人类大脑是一个复杂的系统,其中的神经元、神经元群或区域相互连接,形成了复杂的脑网络。由于脑网络错综复杂的非结构化特性,传统的深度学习方法在处理这类数据时存在一定局限性。近年来,图神经网络(Graph Neural Network,GNN)因其在处理图结构数据上的优势,被广泛应用于脑网络分析。GNN能够有效地捕捉神经元之间的连接模式和网络拓扑结构,可以对脑疾病进行更精准的诊断。尽管基于脑网络和GNN的脑疾病辅助诊断在医学领域正在日益普及,但相比于传统深度学习方法在医学图像上的应用,其应用范围仍然不够广泛,并且存在许多的挑战与限制。鉴于此,本文开展以下两项研究工作:(1)基于联合约束组稀疏表示影像组学脑网络和三元组图卷积网络的阿尔茨海默症诊断通过常规T1加权成像(T1-Weighted Imaging,T1WI)构建的影像组学脑网络(Radiomics-based Morphological Brain Network,rad MBN)对大脑的表征有一定的局限性,因为T1WI只能描述解剖学变化,而不是神经元病理或大脑活动的直接测量,并且rad MBN基于成对脑区之间相似性的构建方式容易忽略多个脑区之间的高阶相互作用。因此,本研究提出了一种基于群体级白质纤维连接性和个体级影像组学区域相似性的联合约束下的组稀疏表示rad MBN(称为JCGS-rad MBN),并采用了三元组图卷积网络来进行阿尔茨海默症的早期诊断实验。在两个公开数据集的1138名受试者上的实验结果表明,JCGS-rad MBN在分类诊断任务中表现卓越,尤其是在阿尔茨海默症与正常对照组的分类任务中,达到了90.2%的准确率,相较于其他方法提高了1%～20%;在外部数据集的测试中,达到了87.9%的准确率,相较于其他方法提高了2%～33%。此外,通过双样本t检验获得的不同组之间的差异性脑连接大量分布于海马体、海马旁回和基底神经节等与认知能力相关的重要脑区,并且这些连接的强度与临床认知分数显著相关,从而进一步验证了JCGS-rad MBN的神经生物学基础。总体而言,所提出的JCGS-rad MBN提高了在常规T1WI上建立的脑网络的表达能力和基于GNN的临床诊断性能。(2)基于元素分离与整体注意力的图卷积网络框架在全连接脑网络上的脑疾病诊断传统的图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)在处理全连接脑网络(即任意节点间都存在连接)时因为其邻域信息聚合的机制容易出现过平滑现象,从而影响GCN的性能。稀疏脑网络的构建在一定程度上能够缓解这种过平滑风险,但是容易丢失信息,且稀疏化的过程缺乏统一标准,从而影响模型的一致性和可解释性。因此,本研究提出了一种基于元素分离与整体注意力的图卷积网络新框架(称为EH-GCN),该框架无需建立在稀疏脑网络的基础之上,通过分别学习脑网络中连接特征和节点特征,然后采用全局注意力机制进行连接特征和节点特征的整合。在三个公开数据集的1853名受试者上的实验结果显示,EH-GCN在基于全连接脑网络的阿尔茨海默症和自闭症谱系障碍的诊断中分别达到了89.6%和69.8%的准确率,相比于传统GCN提升了19.8%和13.6%,同时在外部阿尔茨海默症数据集的诊断测试中达到了89.5%的准确率,相比于传统GCN提升了29.0%。此外,该框架与神经病理学研究一致的可解释性分析结果,进一步验证了其有效性和生物学基础。总体而言,EH-GCN框架克服了传统GCN在全连接图上的限制,提高了基于全连接脑网络的临床诊断性能。

关键词：脑网络图神经网络脑疾病核磁共振成像深度学习

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基于元素分离与整体注意力的图卷积网络框架

计算机研究与发展 2024年第8期61卷 2008-2019页

作者：祝传振王璇郑强烟台大学计算机与控制工程学院山东烟台264005

目前,图卷积网络在处理图数据等非结构化数据方面具有很大的潜力,然而在处理稠密连接图时仍面临一定的挑战,因为其基于节点的邻域信息聚合机制容易导致整个网络图出现过度平滑现象从而弱化网络图的表达能力.稀疏图的构建在一定程度上能... 详细信息

目前,图卷积网络在处理图数据等非结构化数据方面具有很大的潜力,然而在处理稠密连接图时仍面临一定的挑战,因为其基于节点的邻域信息聚合机制容易导致整个网络图出现过度平滑现象从而弱化网络图的表达能力.稀疏图的构建在一定程度上能够缓解网络图在卷积过程中的过度平滑现象,但是稀疏图容易丢失信息且稀疏化的过程缺乏统一标准,从而影响模型的一致性和可解释性.为此,提出了一种基于元素分离与整体注意力的图卷积网络框架(EH-GCN).该框架无需建立在稀疏图的基础之上,不仅能够在稠密连接图分别学习图的连接特征和节点特征,而且采用全局注意力机制进行连接特征和节点特征的整合,从而克服了传统图卷积网络框架在应对稠密连接图时的局限性,提高了网络图的特征表达能力.首先在ADNI,ABIDE和AIBL这3个脑影像数据集上构建全连接脑网络,验证了EH-GCN在稠密连接图分类任务中的有效性.随后,所提模型在FRANKENSTEIN化学分子图数据集上进行了测试,证明了其强大的泛化能力.此外,所提模型的可解释性分析结果与先前的神经病理学研究一致,进一步证明了所提模型的生物学基础.

关键词：图卷积网络脑网络图分类阿尔茨海默症自闭症谱系障碍

夏季南亚高压东-西振荡过程中青藏高原及周边上对流层水汽的分布和传输特征

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大气科学 2024年第3期48卷 967-986页

作者：唐南军任荣彩祝传栋吴国雄中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室北京100029 福建省灾害天气重点实验室福州350008 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 湖北省气象服务中心武汉430205 中国科学院大学北京100049 福建省气象台福州350008

夏季南亚高压的“双模态”分布对应着其中心位置在10~20天准双周时间尺度上的东—西振荡,对青藏高原及周边上对流层的水汽分布和传输有显著影响。本文利用夏季7~8月逐日的ERAI再分析资料,通过基于南亚高压东—西振荡指数的位相合成分析... 详细信息

夏季南亚高压的“双模态”分布对应着其中心位置在10~20天准双周时间尺度上的东—西振荡,对青藏高原及周边上对流层的水汽分布和传输有显著影响。本文利用夏季7~8月逐日的ERAI再分析资料,通过基于南亚高压东—西振荡指数的位相合成分析发现,当南亚高压呈青藏高原模态时,青藏高原(伊朗高原)地区上对流层水汽含量异常偏高(低),伊朗高原模态时则相反;伴随南亚高压中心位置由青藏高原向西移至伊朗高原上空,上对流层水汽含量正异常中心亦自青藏高原东侧向西逐渐传播到伊朗高原以西地区。进一步诊断表明,除了在青藏高原北侧和南侧水汽经向绝热输送异常有抵消作用外,两高原地区上对流层水汽倾向异常主要由水汽纬向绝热输送异常及其辐合辐散异常所贡献,而青藏高原地区对流活动引起的垂直非绝热输送异常在上对流层则主要与剩余项(水汽的凝结和蒸发)相抵消。因此,青藏高原(伊朗高原)上对流层为水汽含量正异常时对应着青藏高原上空的对流活动异常偏弱(强)。而南亚高压中心位置和上对流层水汽含量正异常中心自青藏高原向伊朗高原移动的过程,对应着青藏高原地区的对流活动异常和垂直向上的水汽非绝热输送异常不断增强,同时上对流层水汽凝结异常也不断增强。此外,南亚高压向西移动过程中,上对流层水汽绝热辐合(辐散)异常主要发生在其西(东)侧,这是造成水汽含量异常中心纬向传播的主要原因。

关键词：南亚高压东—西振荡青藏高原周边上对流层水汽分布与传输

La-Fe改性蛭石对水中磷酸盐的高效去除:吸附行为及内在机制

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复合材料学报 2024年

作者：李铃莫创荣邓冬祝廖丹伶曹传麒许雪棠广西大学资源环境与材料学院广西大学化学化工学院

蛭石作为吸附剂具有很强的吸附性及离子交换能力，价格低廉、丰富易得，对环境无害。近年来，许多关于蛭石吸附的研究获得报道，但由于疏水性弱且缺乏活性位点使其在磷酸盐吸附方面表现不佳。本文制备了Le-Fe双金属改性蛭石提升对磷酸... 详细信息

蛭石作为吸附剂具有很强的吸附性及离子交换能力，价格低廉、丰富易得，对环境无害。近年来，许多关于蛭石吸附的研究获得报道，但由于疏水性弱且缺乏活性位点使其在磷酸盐吸附方面表现不佳。本文制备了Le-Fe双金属改性蛭石提升对磷酸盐的吸附性能。结果表明，La、Fe比为1:2时改性蛭石(La-Fe/VE-2)具有优异的磷吸附能力，最大吸附容量为185.09 mg P/g，且在pH为3～9的范围内能实现高效吸附。La-Fe/VE-2具有较强的抗阴离子干扰性能，在中低浓度磷酸盐溶液（50～100 mgP/L）条件下仍然保持较高的吸附率（>90%）。材料表征结果显示，La和Fe成功负载在蛭石上，静电吸附和配体交换是主要吸附机理。综上所述，双金属改性蛭石对磷酸盐亲和力强，是一种很有前途的除磷吸附剂。

关键词：蛭石镧磷酸盐吸附改性材料

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日间医疗的规范化发展思考

实用医学杂志 2024年第8期40卷 1038-1041页

作者：韩超祝学梅王莹孙辉国家卫生健康委医院管理研究所医院评审评价研究部北京100044 潍坊市人民医院山东潍坊261000 山东大学齐鲁医院济南250012

日间医疗在我国历经了20多年的发展,逐步完善成为24 h内全住院流程诊疗服务的医疗模式。近10年来,在国家相关政策的引导下,日间医疗的发展规模进一步扩大、发展速度进一步提升,为更多患者提供了高效率、低花费的诊疗服务,对公立医院的... 详细信息

日间医疗在我国历经了20多年的发展,逐步完善成为24 h内全住院流程诊疗服务的医疗模式。近10年来,在国家相关政策的引导下,日间医疗的发展规模进一步扩大、发展速度进一步提升,为更多患者提供了高效率、低花费的诊疗服务,对公立医院的高质量发展起到了杠杆的作用。但日间医疗的发展也面临着医保政策的支持力度、绩效考核、同质化发展等诸多因素带来的挑战。在推动公立医院高质量发展、改善医疗服务就医体验等新形势和理念下,日间医疗服务模式发挥了更多的医疗价值,但如何推动日间医疗走得稳、走得远,是一个值得探讨的话题。本文旨通过梳理我国日间医疗的发展历程和概况,以期为未来日间医疗的进一步发展提供思路。

关键词：日间医疗规范化发展质量与安全

丝素蛋白水凝胶的降解速率对其表面黏附细胞增殖的影响

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功能高分子学报 2024年第3期37卷 215-222页

作者：祝天浩蔡国龙黄亮胥学谦姚响张耀鹏东华大学材料科学与工程学院纤维材料改性国家重点实验室上海201620

采用相分离法分别制备了含蛋白酶和不含蛋白酶的两种丝素蛋白微球,并将这两种微球按不同配比包裹至以钌化物光交联的丝素蛋白水凝胶内部,研究该凝胶降解速率对其表面黏附细胞增殖的影响。通过质量损失法表征水凝胶的降解速率,用扫描电... 详细信息

采用相分离法分别制备了含蛋白酶和不含蛋白酶的两种丝素蛋白微球,并将这两种微球按不同配比包裹至以钌化物光交联的丝素蛋白水凝胶内部,研究该凝胶降解速率对其表面黏附细胞增殖的影响。通过质量损失法表征水凝胶的降解速率,用扫描电镜和电子万能试验机表征降解速率对水凝胶微观结构和压缩力学性能的影响,通过CCK-8法评估水凝胶降解速率对其表面细胞增殖的影响。研究结果表明:丝素蛋白水凝胶的降解使其表面形貌变得粗糙起伏、并逐渐变硬、变脆,当水凝胶内部包裹的不含酶微球和含酶微球质量比为7∶3时,其表面培养的细胞增殖最快。

关键词：丝素蛋白水凝胶丝素蛋白微球蛋白酶材料降解调控细胞增殖

成长于无限茁壮在博远——记南方科技大学医学院创院院长邢明照

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科学中国人 2024年第1期 35-41页

作者：黄雪霜祝传海不详

要了解南方科技大学医学院创院院长邢明照,可先从以校园古榕树为背景的医学院院徽说起。在南方科技大学,极具科技感和艺术风格的建筑群与满目绿荫融为一体,构成了深圳市最为独特的风景之一。这所成立于2010年的年轻大学的校园,在九山一... 详细信息

要了解南方科技大学医学院创院院长邢明照,可先从以校园古榕树为背景的医学院院徽说起。在南方科技大学,极具科技感和艺术风格的建筑群与满目绿荫融为一体,构成了深圳市最为独特的风景之一。这所成立于2010年的年轻大学的校园,在九山一水的仙境中,处处散发着蓬勃的气息,其中颇具代表性的莫过于校园内那棵经历过数百年岁月洗礼却仍然朝气蓬勃、枝繁叶茂的南科湖畔古榕树。

关键词：南方科技大学医学院校园艺术风格朝气蓬勃建筑群院长深圳市

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服装推荐系统的关键技术研究进展

现代纺织技术 2024年

作者：吕福荣师云龙景晓宁曾倩怡祝学薇雷海洋天津工业大学纺织科学与工程学院

服装推荐系统在服装行业的数字化转型中发挥着重要的作用，它可以提供服装的个性化推荐，提升用户体验，增加产品营业额，推动服装行业向智能化与高效化发展。文章结合服装推荐系统的重要环节，从数据收集与预处理、特征工程、模型构建... 详细信息

服装推荐系统在服装行业的数字化转型中发挥着重要的作用，它可以提供服装的个性化推荐，提升用户体验，增加产品营业额，推动服装行业向智能化与高效化发展。文章结合服装推荐系统的重要环节，从数据收集与预处理、特征工程、模型构建3个版块归纳总结了创建服装推荐系统的一般流程与相关技术，并对传统推荐技术和深度学习技术两个方向的关键技术进行了详细综述，分析各类算法在服装推荐领域中的应用及拓展。在应用领域方面，服装推荐系统广泛应用于电子商务平台和服装搭配推荐应用等场景，为用户提供便捷的选购与穿搭建议。最后基于服装推荐系统的应用领域与发展趋势，探讨其亟需解决的问题以及未来的创新方向。

关键词：推荐系统推荐算法服装搭配服装推荐算法研究深度学习

考虑电动汽车和5G基站的电力-信息-交通耦合网络需求响应策略

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电力系统自动化 2024年第7期48卷 116-126页

作者：张巍祝童童苏瑾上海理工大学机械工程学院上海市200093

电动汽车(EV)是具有移动负荷和通信用户双重属性的主体,为充分挖掘其参与需求响应产生的可调度潜力并降低电网负荷波动,提出了电力-信息-交通网络耦合背景下EV和5G基站需求响应策略。首先,分析了EV和5G基站参与下的多网络耦合关系。其次... 详细信息

电动汽车(EV)是具有移动负荷和通信用户双重属性的主体,为充分挖掘其参与需求响应产生的可调度潜力并降低电网负荷波动,提出了电力-信息-交通网络耦合背景下EV和5G基站需求响应策略。首先,分析了EV和5G基站参与下的多网络耦合关系。其次,建立了EV集群和5G基站集群的灵活性模型。基于此模型,提出了两阶段需求响应优化调度策略:第1阶段以通信成本最小为目标,为EV提供充电导航和路径规划并优化基站用能模式;第2阶段以配电网负荷波动最小为目标,制定EV的充放电策略。最后,通过某城市交通模型的测试,分析了调度策略对基站运行、配电网负荷、潮流和用户的影响,验证了模型和方法的有效性。

关键词：电动汽车(EV) 5G基站充电站多网络耦合需求响应

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