检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

刺激响应型脂质体的构建策略及其生物学应用

生物工程学报 2024年第6期40卷 1742-1751页

作者：高欣茹许文涛中国农业大学食品科学与营养工程学院北京100083 中国农业大学营养与健康系食品精准营养与质量控制教育部重点实验室北京100083

刺激响应型脂质体作为一种新型纳米载体,已广泛应用于医学、食品及化妆品领域。本文围绕刺激响应型脂质体的制备方式、构建策略及其生物学应用展开了详细的介绍。其中,重点综述了pH敏感型、氧化还原敏感型、酶敏感型、热敏型、光敏型和... 详细信息

刺激响应型脂质体作为一种新型纳米载体,已广泛应用于医学、食品及化妆品领域。本文围绕刺激响应型脂质体的制备方式、构建策略及其生物学应用展开了详细的介绍。其中,重点综述了pH敏感型、氧化还原敏感型、酶敏感型、热敏型、光敏型和磁场响应型脂质体的功能原理,并根据给药方式的不同对其应用进行了总结归纳。最后,本文对当前刺激响应型脂质体面临的问题与发展前景作出了概括展望。

关键词：刺激响应脂质体构建策略给药方式药物递送

基于自监督预训练和多任务学习的肺腺癌无复发生存期预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

生物医学工程学杂志 2024年第2期41卷 205-212页

作者：胡伦瑜夏威李琼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 中山大学肿瘤防治中心影像科广州510060 济南国科医工科技发展有限公司济南250101

计算机断层成像(CT)是肺腺癌诊断与评估的重要工具,利用CT图像预测肺腺癌患者手术后的无复发生存期(RFS)对于术后治疗方案的制定具有重要意义。针对CT图像的肺腺癌RFS精准预测难题,本文提出了一种基于自监督预训练和多任务学习的肺腺癌... 详细信息

计算机断层成像(CT)是肺腺癌诊断与评估的重要工具,利用CT图像预测肺腺癌患者手术后的无复发生存期(RFS)对于术后治疗方案的制定具有重要意义。针对CT图像的肺腺癌RFS精准预测难题,本文提出了一种基于自监督预训练和多任务学习的肺腺癌RFS预测方法。采用“图像变换—图像恢复”的自监督学习策略,在公开肺部CT数据集上对3D-UNet网络进行自监督预训练解析肺部图像的通用视觉特征,通过分割与分类的多任务学习策略进一步优化网络特征提取能力,引导网络提取与RFS相关的图像特征,同时设计多尺度特征聚合模块以充分聚合多尺度的图像特征,最后借助前馈神经网络预测肺腺癌RFS风险评分。通过十折交叉验证评估所提方法的预测性能。结果显示,所提方法预测RFS的一致性指数(C-index)与预测三年内是否复发的曲线下面积(AUC)分别达到0.691±0.076与0.707±0.082,预测性能优于现有方法。综上,本研究所提方法在肺腺癌患者RFS预测方面表现出潜在的优越性,有望为个体化治疗方案的制定提供可靠依据。

关键词：计算机断层成像肺腺癌术后复发自监督学习多任务学习

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

1.06μm高功率单模半导体激光器

光电子·激光 2024年

作者：赵仁泽高欣薄报学长春理工大学高功率半导体激光国家重点实验室

1.06 μm高功率单模半导体激光器具有广泛的应用。本文设计制作了一种1.06 μm窄脊半导体激光器，经过计算发现脊波导的深度是影响侧向模式的关键因素，刻蚀深度越深能减小电流的侧向扩散防止高阶模产生，还能提高脊与两边的折射率差，... 详细信息

1.06 μm高功率单模半导体激光器具有广泛的应用。本文设计制作了一种1.06 μm窄脊半导体激光器，经过计算发现脊波导的深度是影响侧向模式的关键因素，刻蚀深度越深能减小电流的侧向扩散防止高阶模产生，还能提高脊与两边的折射率差，增强波导对光场的限制，减小光场的侧向尺寸提高光束质量。通过优化刻蚀参数实现了侧壁陡直、脊两边无残留物且片子表面没有副产物的脊波导深刻蚀，并在输出端引入一小段非注入区以提高灾变性光学损伤(catastrophic optical damage， COD)阈值。对器件单管进行测试，实现了注入电流为500 mA时，慢轴方向光束质量因子M2=1.48，200 mW单模输出。研究结果可对单模半导体激光器的设计提供参考。

关键词：半导体激光器深刻蚀非注入区高光束质量高功率

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于可切换频率选择表面的微波加热数值研究

微波学报 2024年第3期40卷 40-45页

作者：高欣悦肖玮贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025

为解决微波加热中普遍存在的加热不均匀问题,已提出模式搅拌器、旋转转盘等机械转动方法来改变加热物体中的电场分布,从而提高加热均匀性。然而,机械转动的方法往往使得仿真计算困难并且会增加微波系统的复杂性。因此,本文提出一种应用... 详细信息

为解决微波加热中普遍存在的加热不均匀问题,已提出模式搅拌器、旋转转盘等机械转动方法来改变加热物体中的电场分布,从而提高加热均匀性。然而,机械转动的方法往往使得仿真计算困难并且会增加微波系统的复杂性。因此,本文提出一种应用于微波加热的可切换频率选择表面,其工作频率为2.45 GHz,通过调整PIN二极管的开关状态来改变电场分布,将不同状态下的频率选择表面在时间上进行联合并加热,可以明显提高加热均匀性和效率。计算结果表明,该频率选择表面在导通和关闭状态下的传输系数分别为-32.10 dB和-0.16 dB,能将均匀性提高43%,加热效率提高42%,有望广泛应用于工业领域。

关键词：微波加热可切换频率选择表面时间组合均匀性

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

A型流感病毒诱导细胞炎症反应的研究进展

畜牧兽医学报 2024年第2期55卷 481-490页

作者：高欣孙怡朋中国农业大学动物医学院北京100193

A型流感病毒(influenza A virus,IAV)是一种呼吸道病原体,可诱导宿主发生炎症反应,促进炎症细胞聚集,释放大量趋化因子、细胞因子以及转录因子等炎症因子,引起宿主过度炎症,导致细胞死亡和组织损伤。IAV编码的多种蛋白质可通过不同的机... 详细信息

A型流感病毒(influenza A virus,IAV)是一种呼吸道病原体,可诱导宿主发生炎症反应,促进炎症细胞聚集,释放大量趋化因子、细胞因子以及转录因子等炎症因子,引起宿主过度炎症,导致细胞死亡和组织损伤。IAV编码的多种蛋白质可通过不同的机制参与宿主炎症反应,大大增加IAV感染的发病率和死亡率。越来越多的研究表明,免疫调节策略可以在不影响宿主抵抗感染的情况下改善疾病预后。本文综述了IAV引发炎症反应的最新进展,以便为临床治疗IAV提供新思路。

关键词： A型流感病毒炎症免疫调节治疗

人参皂苷Rg1通过miR-144/Nrf2/ARE通路对糖尿病大鼠肝损伤的影响

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国老年学杂志 2024年第1期44卷 116-121页

作者：郭学军陈苑高欣广州中医药大学动物实验中心广东广州510400

目的探究人参皂苷(G)-Rg1通过微小RNA(miR)-144/核因子E2相关因子(Nrf)2/抗氧化反应元件(ARE)通路对糖尿病(DM)大鼠肝损伤的影响。方法将大鼠随机分成control组、模型(model)组、二甲双胍(MET)组(100 mg/kg MET)组、G-Rg1-L(10 mg/kg G-Rg1)组、G-Rg1-H(30 mg/kg G-Rg1)组、G-Rg1-H+mimics NC组、G-Rg1-H+miR-144 mimics组、G-Rg1-H+miR-144 mimics+Nrf2激活剂(Hesperin组(10 mg/kg Hesperin)各10只;除control组外,其余组通过高脂高糖饲料喂养及链脲佐菌素(STZ)腹腔注射构建DM模型,并灌胃相应剂量MET或G-Rg1,尾静脉注射相应剂量mimics NC、miR-144 mimics慢病毒液,腹腔注射相应剂量Hesperin,control组、model组灌胃、尾静脉及腹腔注射等剂量生理盐水,共为期8 w。血糖测试仪及全自动生化分析仪检测血糖、肝功能指标;丙二醛(MDA)、超氧化物歧化酶(SOD)试剂盒检测血清中二者含量;苏木素-伊红(HE)及过碘酸-雪夫(PAS)染色观察肝组织病理形态及糖原含量变化;实时荧光定量-聚合酶链反应(RT-qPCR)及Western印迹分析肝组织中miR-144、血红素加氧酶(HO)-1及Nrf2 mRNA及蛋白表达;双荧光素酶报告基因实验验证miR-144与Nrf2的靶向关系。结果与control组比,model组空腹血糖(FBG)、谷丙转氨酶(ALT)、谷草转氨酶(AST)、MDA水平、肝组织病理程度、miR-144表达显著增加,SOD含量、糖原数量、HO-1及Nrf2 mRNA及蛋白表达显著减少(P0.05);与G-Rg1-H组比,G-Rg1-H+miR-144 mimics组FBG、ALT、AST、MDA水平、肝组织病理程度、miR-144表达显著增加,SOD含量、糖原数量、HO-1及Nrf2 mRNA及蛋白表达显著减少(P<0.05);与G-Rg1-H+miR-144 mimics组比,G-Rg1-H+miR-144 mimics+Hesperin组FBG、ALT、AST、MDA水平、肝组织病理程度、miR-144表达显著减少,SOD含量、糖原数量、HO-1及Nrf2 mRNA及蛋白表达显著增加(P<0.05);双荧光素酶报告基因检测结果显示,Nrf2是miR-144的潜在靶基因。结论G-Rg1通过抑制miR-144表达来激活Nrf2/ARE通路,改善DM大鼠的肝损伤。

关键词：微小RNA-144 核因子E2相关因子2 抗氧化反应元件糖尿病肝损伤

ASC-Net:腹腔镜视频中手术器械与脏器快速分割网络

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

图学学报 2024年

作者：张新宇张家意高欣济南国科医工科技发展有限公司中国科学院苏州生物医学工程技术研究所中国科学技术大学生物医学工程学院(苏州)生命科学与医学部

腹腔镜手术自动化是智能外科的重要组成部分，其前提是腔镜视野下手术器械与脏器实时精准分割。受术中血液污染、烟雾干扰等复杂因素影响，器械与脏器实时精准分割面临巨大挑战，现有图像分割方法均表现不佳。因此提出一种基于注意力感... 详细信息

腹腔镜手术自动化是智能外科的重要组成部分，其前提是腔镜视野下手术器械与脏器实时精准分割。受术中血液污染、烟雾干扰等复杂因素影响，器械与脏器实时精准分割面临巨大挑战，现有图像分割方法均表现不佳。因此提出一种基于注意力感知与空间通道的快速分割网络(Attention Spatial Channel Net，ASC-Net)，以实现腹腔镜图像中器械和脏器快速精准分割。在UNet架构下，设计了注意力感知与空间通道模块，通过跳跃连接将二者嵌入编码与解码模块间，使网络重点关注图像中相似目标间深层语义信息差异，同时多维度学习各目标的多尺度特征。此外，采用预训练微调策略，减小网络计算量。实验结果表明：在EndoVis2018(Endovis Robotic Scene Segmentation Challenge 2018)数据集上的平均骰子系数(mean Dice，mDice)、平均重叠度(mean Intersection-over-union，mIoU)、平均推理时间(mean Inference time，mIT)分别为90.64%、86.40%、16.73ms (60帧/秒)，相比于现有最先进方法，mDice与mIoU提升了26%与39%，且mIT降低了56%；在AutoLaparo (Automation in Laparoscopic Hysterectomy)数据集上的mDice、mIoU和mIT分别为93.72%、89.43%和16.41ms (61帧/秒)，同样优于对比方法。该方法在保证分割速度的同时有效提升了分割精度，实现了腹腔镜图像中手术器械和脏器的快速精准分割，将助力腹腔镜手术自动化快速发展。

关键词：自动化手术腹腔镜图像多目标分割注意力感知多尺度特征预训练微调

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于扩散模型的文本图像生成对比研究综述

计算机工程与应用 2024年

作者：高欣宇杜方宋丽娟宁夏大学信息工程学院宁夏“东数西算”人工智能与信息安全重点实验室宁夏大数据与人工智能省部共建协同创新中心

随着深度学习的不断发展，人工智能生成内容成为了一个热门话题，特别是扩散模型作为一种新兴的生成模型，在文本图像生成领域取得了显著进展。本文全面描述了扩散模型在文本图像生成任务中的应用，并与生成对抗网络和自回归模型的对比... 详细信息

随着深度学习的不断发展，人工智能生成内容成为了一个热门话题，特别是扩散模型作为一种新兴的生成模型，在文本图像生成领域取得了显著进展。本文全面描述了扩散模型在文本图像生成任务中的应用，并与生成对抗网络和自回归模型的对比分析，揭示了扩散模型的优势和局限性。同时深入探讨了扩散模型在提升图像质量、优化模型效率以及多语言文本图像生成方面的具体方法，通过在CUB、COCO和T2I-CompBench数据集上进行了实验分析，不仅验证了扩散模型零样本生成的能力，还凸显了其根据复杂文本提示生成高质量图像的能力。此外，还介绍了扩散模型在文本图像编辑、3D生成、视频及医学图像生成等领域的应用前景。最后，总结了扩散模型在文本图像生成任务上面临的挑战以及未来的发展趋势，有助于研究者更深入地推进这一领域的研究。

关键词：文本图像生成扩散模型生成对抗网络自回归模型

不平衡数据集下基于多粒度近邻图的智能电表故障分类方法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

电网技术 2024年第3期48卷 1291-1300页

作者：黄子健高欣李保丰翟峰秦煜叶平北京邮电大学人工智能学院北京市海淀区100876 中国电力科学研究院有限公司北京市海淀区100192

智能电表故障的准确预测对实现计量设备精准主动运维、保障电网稳定运行具有重要意义。电表各故障类型样本的出现频次不同,且不同故障类型样本在高维特征空间中的分布存在重叠,这极大增加了故障预测的难度。现有不平衡分类方法通过构建... 详细信息

智能电表故障的准确预测对实现计量设备精准主动运维、保障电网稳定运行具有重要意义。电表各故障类型样本的出现频次不同,且不同故障类型样本在高维特征空间中的分布存在重叠,这极大增加了故障预测的难度。现有不平衡分类方法通过构建单一样本信息与其对应类别标签的映射关系来划分样本类型,导致对具有相似表征信息的重叠区样本难以准确判别,降低了整体分类精度。该文提出一种基于多粒度近邻图的智能电表故障分类方法。首先,选择原始数据集中样本作为目标样本,以目标样本及其近邻样本作为节点、目标样本与其近邻样本连线作为边构建近邻图。根据选择的近邻样本数量不同构建多粒度近邻图,实现目标样本的信息扩充和训练样本的数量扩增,更有利于模型稳定训练。构建编码器挖掘近邻图节点特征,利用图注意力机制,根据近邻图节点编码特征和节点邻接关系将近邻样本信息自适应地聚合到目标样本,实现对相似样本差异的有效挖掘。对于给定测试样本,通过集成测试样本多粒度近邻图的分类结果,得到更精准、更鲁棒的智能电表故障预测结果。在20个KEEL(knowledge extraction based on evolutionary learning)和UCI(UC Irvine machine learning repository)不平衡分类公开数据集和智能电表实际故障数据集上的大量实验结果表明,与17种典型方法相比,该文所提算法在处理智能电表故障分类问题上具有显著优势。

关键词：智能电表故障分类不平衡数据多粒度近邻图图神经网络样本信息聚合