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基于Transformer与Unet的多器官医学图像分割模型研究

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基于Transformer与Unet的多器官医学图像分割模型研究

作者：郑文进重庆理工大学

学位级别：硕士

近年来随着人工智能的飞速发展,深度学习被广泛应用于医学图像分割领域,其中基于编码器-解码器架构和对等跳跃连接的卷积神经网络(Unet)更是取得优异的成绩。但卷积操作是端到端的学习方法,卷积核受感受野的限制,其并不能很好地建立长... 详细信息

近年来随着人工智能的飞速发展,深度学习被广泛应用于医学图像分割领域,其中基于编码器-解码器架构和对等跳跃连接的卷积神经网络(Unet)更是取得优异的成绩。但卷积操作是端到端的学习方法,卷积核受感受野的限制,其并不能很好地建立长期语义特征依赖和全局上下文信息连接,经常出现分割目标丢失或分割目标识别错误等问题。而具有自注意力模块的Transformer能对长期语义特征依赖进行编码,具有强大的全局上下文信息建模能力,因此能很好的克服卷积操作固有归纳偏置的弊端。但Transformer是序列到序列的学习方法,相对于卷积操作其捕获像素级区域结构特征和位置信息的能力较差,经常导致分割目标边界粗糙、不足分割或过度分割,且单纯Transformer模型有较高的计算复杂度,通常还需要较大数据集做预训练,而Unet网络又恰能弥补Transformer的短板。因此本文重点展开了基于Transformer与Unet的多器官医学图像分割模型的研究,旨在探索Transformer和Unet的强鲁棒性联合机制,并利用二者各自的优势解决对方的缺陷,进而提升多器官医学图像分割任务的精确性,满足辅助医疗的需求,主要研究内容如下:(1)针对现有网络模型无法学习丰富的全局特征的同时保留精确的局部信息,以及全尺度特征限制性融合与交互不足的问题,本文提出了一种基于并行训练模式和全尺度特征融合的多器官医学图像分割模型(STU3)。首先为了更好提取图像的全局和局部特征,本文设计了一种全局和局部并行的训练架构。其次为了避免对等跳跃连接导致全尺度特征限制性融合,本文提出一种基于残差机制的全尺度特征融合模块(RFFF)作为全局部分的解码器。最后设计使用全局-局部特征融合模块(GLFB)将全局和局部特征进一步融合,从而建立更完善的信息依赖关系和实现更精确的医学图像分割。在腹部多器官CT数据集(BTCV)和子宫颈多器官CT数据集(CRD)上的分割任务证明,本文提出的STU3模型在多器官医学图像任务中性能优异。(2)针对现有模型编码器提取空间信息能力较差,且编码过程中局部位置信息丢失严重,以及多尺度特征过度耦合引起非目标特征产生假阳性等问题,本文在STU3的基础上进行升级优化,提出一种基于空间信息引导耦合的多器官医学图像分割模型(STU4)。首先本文设计了一种双分支并联结构的编码器,能在训练过程中保留更多的局部位置信息和空间信息。其次提出了空间信息提取模块(SICM)和关系融合模块(RFM),分别提升了模型对空间信息的提取能力和关注度。从次设计使用了多尺度特征引导耦合模块(FFGA)极大的降低了非目标特征导致假阳性问题。最后在腹部多器官CT数据集(BTCV)和子宫颈多器官CT数据集(CRD)上的分割任务证明,STU4模型在DSC系数评估方面优于当前主流的医学图像分割方法。

关键词：多器官医学图像分割 Transformer U型架构全尺度特征融合

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大语言模型增强下的社媒平台热榜主题分析

系统科学与数学 2024年第6期44卷 1630-1648页

作者：郑文镇唐锡晋中国科学院数学与系统科学研究院北京100190 中国科学院大学北京100049

社交媒体平台的热门榜单作为热点信息的汇聚和展示,对于我们理解当前热点话题具有很大的启示.但由于热榜文本存在词汇稀疏和文本较短的问题,传统LDA和基于神经网络的主题挖掘模型面临着主题聚合表现不佳的表现.对此,文章提出了一个基于... 详细信息

社交媒体平台的热门榜单作为热点信息的汇聚和展示,对于我们理解当前热点话题具有很大的启示.但由于热榜文本存在词汇稀疏和文本较短的问题,传统LDA和基于神经网络的主题挖掘模型面临着主题聚合表现不佳的表现.对此,文章提出了一个基于大型语言模型增强的主题建模框架——STAB.该框架结合大语言模型对文本数据的生成式增强能力,以及文档嵌入在主题建模中的优异表现,能够在短文本数据集上挖掘出有意义的主题.在多个数据集上的实验结果表明,在通用客观评价指标和下游任务应用方面,该框架均优于已有的主题建模方法.

关键词：社交媒体分析主题模型短文本主题建模大语言模型数据增强舆情分析

1990—2019年中国肝硬化的发病和死亡年龄-时期-队列分析及预测

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疾病监测 2024年

作者：郑文敏田元元海南省第三人民医院海南省人民医院

目的分析1990—2019年中国肝硬化的发病和死亡情况，为中国肝硬化的防治提供数据支持。方法利用2019年全球疾病负担数据库，对1990—2019年中国肝硬化的发病和死亡情况进行年龄-时期-队列模型分析，利用贝叶斯年龄时期队列模型预测2020... 详细信息

目的分析1990—2019年中国肝硬化的发病和死亡情况，为中国肝硬化的防治提供数据支持。方法利用2019年全球疾病负担数据库，对1990—2019年中国肝硬化的发病和死亡情况进行年龄-时期-队列模型分析，利用贝叶斯年龄时期队列模型预测2020—2035年中国肝硬化发病率和死亡率情况，绘制百分条图分析肝硬化的病因占比。结果 1990—2019年中国肝硬化全人群发病率增加9.88%，标化发病率减少16.85%，死亡率减少24.49%，标化死亡率减少58.66%；其中，男性发病人数、发病率、死亡人数、死亡率均高于女性。年龄-时期-队列模型结果显示，1990—2019年中国肝硬化发病率和死亡率的净漂移值分别为-1.08[95%置信区间（CI）：-2.07～-0.07）]和-3.75（95%CI：-3.91～-3.60）；发病率随年龄增长，在45～49岁年龄组达到高峰后逐渐下降，死亡率随年龄的增长逐渐升高；发病和死亡风险随时期的增加逐渐下降，发病和死亡随出生年份的推移呈现下降态势。预测2020—2035年中国肝硬化标化发病率上升2.94%，标化死亡率下降17.95%。乙型肝炎病毒感染是肝硬化的主要病因，从2009年占比40.27%下降到2019年的30.72%。丙型肝炎病毒感染和酒精相关肝病占比有增长趋势。结论1990—2019年中国肝硬化的发病率上升，死亡率下降，标化发病率和标化死亡率均呈下降趋势，预测2020—2035年肝硬化死亡率显著下降。年龄、时期、出生队列均是其影响因素。需进一步加强实施肝硬化防治策略，对中老年群体应重点关注。

关键词：肝硬化发病率死亡率年龄-时期-队列模型

哮喘患者嗜酸性粒细胞富集群中P物质表达上调

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内蒙古大学学报（自然科学版） 2018年第1期49卷 77-83页

作者：刘艳梅何韶衡陆思静张慧云郑文娇王君灵张泽南杨蕊铭锦州医科大学附属第一医院变态反应与临床免疫研究中心辽宁锦州121001 锦州医科大学附属第一医院呼吸内科辽宁锦州121001 苏州市相城人民医院中心实验室江苏苏州215100

检测哮喘患者外周血嗜酸性粒细胞富集群中SP和NK1R的表达,并探讨了其在哮喘中的可能作用.收集志愿者的静脉血液,用过敏源粗提液刺激,流式细胞术检测SP和NK1R的表达.结果发现,哮喘患者SP^+嗜酸性粒细胞的比例升高了4倍,0.1μg/ml尘螨过... 详细信息

检测哮喘患者外周血嗜酸性粒细胞富集群中SP和NK1R的表达,并探讨了其在哮喘中的可能作用.收集志愿者的静脉血液,用过敏源粗提液刺激,流式细胞术检测SP和NK1R的表达.结果发现,哮喘患者SP^+嗜酸性粒细胞的比例升高了4倍,0.1μg/ml尘螨过敏源可诱导SP^+嗜酸性粒细胞的比例升高0.5倍,而NK1R^+嗜酸性粒细胞的比例降低了78%.上述结果提示嗜酸性粒细胞源的SP可能在哮喘中起作用,嗜酸性粒细胞表达的NK1R可能不参与哮喘发病或作用很小.

关键词：哮喘嗜酸性粒细胞 SP NK1R

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外泌体在糖尿病治疗中的研究进展

分析试验室 2024年第2期43卷 229-237页

作者：郑文青李优鑫天津市现代药物传递及功能高效化重点实验室天津化学化工协同创新中心天津大学药物科学与技术学院天津300072

糖尿病(DMs)是威胁人类健康的严重代谢性疾病,其发病机制尚未明确,致病原因颇多。现已有多种糖尿病治疗方案,如注射外源胰岛素、植物源性天然产物、干细胞疗法等,但均存在难以改善胰岛β细胞、生物利用度差、免疫排斥等问题,因此亟待开... 详细信息

糖尿病(DMs)是威胁人类健康的严重代谢性疾病,其发病机制尚未明确,致病原因颇多。现已有多种糖尿病治疗方案,如注射外源胰岛素、植物源性天然产物、干细胞疗法等,但均存在难以改善胰岛β细胞、生物利用度差、免疫排斥等问题,因此亟待开发更加安全有效的治疗方案。外泌体(Exosomes)作为一种细胞分泌的囊泡,含有细胞内所有重要物质,且参与细胞间信息与物质传递,随着间充质干细胞等糖尿病有效治疗方案的逐步问世,同时包含多类同类物质的外泌体在糖尿病治疗中的潜力也逐步凸显,其可以通过多种途径同时降糖的作用被报道。本文综述了近十几年外泌体在Ⅰ型糖尿病(T1DM)与Ⅱ型糖尿病(T2DM)中的治疗方案,并介绍了其分子机制与具体治疗作用,以便为促进外泌体治疗策略在临床中的落实和应用提供参考。

关键词：外泌体糖尿病胰岛素抵抗胰岛β细胞受损胰岛移植免疫抑制

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连州市西江镇乡村旅游发展对策研究

连州市西江镇乡村旅游发展对策研究

作者：郑文得仲恺农业工程学院

学位级别：硕士

基于MEMS矢量水听器阵列的DOA估计方法研究

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基于MEMS矢量水听器阵列的DOA估计方法研究

作者：郑文康中北大学

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关于具有分段常数参数的Cohen-Grossberg神经网络的全局鲁棒稳定性分析

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关于具有分段常数参数的Cohen-Grossberg神经网络的全局鲁棒稳定...

作者：郑文晴湖北师范大学

学位级别：硕士

Cohen-Grossberg神经网络是一种重要的连续时间反馈神经网络.关于Cohen-Grossberg神经网络的动力学行为已经被许多学者广泛关注.本文主要分析了Cohen-Grossberg神经网络的稳定性问题.本文研究了具有分段常数参数的Cohen-Grossberg神经... 详细信息

Cohen-Grossberg神经网络是一种重要的连续时间反馈神经网络.关于Cohen-Grossberg神经网络的动力学行为已经被许多学者广泛关注.本文主要分析了Cohen-Grossberg神经网络的稳定性问题.本文研究了具有分段常数参数的Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性,得到了保证平衡点的存在唯一性的充分条件,通过线性不等式方法,并构造适当的李雅普诺夫泛函,提出了系统的平衡点的全局指数稳定性判据.本文讨论了具有分段常数参数的Cohen-Grossberg型BAM神经网络的稳定性问题.利用同胚映射理论,得到了平衡点的存在唯一性的充分条件,并利用不等式技术和李雅普诺夫方法,给出了带有分段常数参数的Cohen-Grossberg型BAM神经网络的稳定性准则.本文探究了Cohen-Grossberg神经网络在分段常数参数和随机扰动下的鲁棒性问题.具体来说,我们的目标是确定Cohen-Grossberg神经网络在保持指数稳定状态时能承受的分段常数参数和随机扰动的干扰强度.通过求解超越方程,导出了分段常数参数的区间长度和噪声强度的上界.

关键词： Cohen-Grossberg神经网络 BAM神经网络分段常数参数随机扰动全局指数稳定性鲁棒性

利用限域效应提高RuO2酸性析氧反应的稳定性

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利用限域效应提高RuO2酸性析氧反应的稳定性

作者：郑文星天津理工大学

学位级别：硕士