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Multiscale and Auto-Tuned Semi-Supervised Deep Subspace Clustering and Its Application in Brain Tumor Clustering

Computers, Materials & Continua 2024年第6期79卷 4741-4762页

作者： Zhenyu Qian Yizhang Jiang Zhou Hong Lijun Huang Fengda Li Khin Wee Lai kaijian xia School of Artificial Intelligence and Computer Science Jiangnan UniversityWuxi214122China Department of Medical Imaging The Changshu Affiliated Hospital of Soochow UniversitySuzhou215500China Department of Neurosurgery The Changshu Affiliated Hospital of Soochow UniversityChangshu215500China Department of Scientific Research The Changshu Affiliated Hospital of Soochow UniversitySuzhou215500China Changshu Key Laboratory of Medical Artificial Intelligence and Big Data Suzhou215500China Department of Biomedical Engineering Faculty of EngineeringUniversity of MalayaKuala Lumpur50603Malaysia

In this paper,we introduce a novel Multi-scale and Auto-tuned Semi-supervised Deep Subspace Clustering(MAS-DSC)algorithm,aimed at addressing the challenges of deep subspace clustering in high-dimensional real-world data,particularly in the field of medical imaging.Traditional deep subspace clustering algorithms,which are mostly unsupervised,are limited in their ability to effectively utilize the inherent prior knowledge in medical images.Our MAS-DSC algorithm incorporates a semi-supervised learning framework that uses a small amount of labeled data to guide the clustering process,thereby enhancing the discriminative power of the feature representations.Additionally,the multi-scale feature extraction mechanism is designed to adapt to the complexity of medical imaging data,resulting in more accurate clustering performance.To address the difficulty of hyperparameter selection in deep subspace clustering,this paper employs a Bayesian optimization algorithm for adaptive tuning of hyperparameters related to subspace clustering,prior knowledge constraints,and model loss weights.Extensive experiments on standard clustering datasets,including ORL,Coil20,and Coil100,validate the effectiveness of the MAS-DSC algorithm.The results show that with its multi-scale network structure and Bayesian hyperparameter optimization,MAS-DSC achieves excellent clustering results on these datasets.Furthermore,tests on a brain tumor dataset demonstrate the robustness of the algorithm and its ability to leverage prior knowledge for efficient feature extraction and enhanced clustering performance within a semi-supervised learning framework.

关键词： Deep subspace clustering multiscale network structure automatic hyperparameter tuning semi-supervised medical image clustering

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A measurable refinement method of design and verification for micro-kernel operating systems in communication network

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Digital Communications and Networks 2023年第5期9卷 1070-1079页

作者： Zhenjiang Qian Rui xia Gaofei Sun xiaoshuang Xing kaijian xia School of Computer Science and Engineering Changshu Institute of TechnologySuzhou215500China Changshu Hospital of Soochow University Jiangsu215500ChangshuChina

A secure operating system in the communication network can provide the stable working environment,which ensures that the user information is not stolen.The micro-kernel operating system in the communication network retains the core functions in the kernel,and unnecessary tasks are implemented by calling external processes.Due to the small amount of code,the micro-kernel architecture has high reliability and scalability.Taking the microkernel operating system in the communication network prototype VSOS as an example,we employ the objdump tool to disassemble the system source code and get the assembly layer code.On this basis,we apply the Isabelle/HOL,a formal verification tool,to model the system prototype.By referring to the mathematical model of finite automata and taking the process scheduling module as an example,the security verification based on the assembly language layer is developed.Based on the Hoare logic theory,each assembly statement of the module is verified in turn.The verification results show that the scheduling module of VSOS has good functional security,and also show the feasibility of the refinement framework.

关键词： Assembly-level verification Finite automaton Hoare logic Isabelle/HOL Micro-kernel OS

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An Improved Soft Subspace Clustering Algorithm for Brain MR Image Segmentation

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Computer Modeling in Engineering & Sciences 2023年第12期137卷 2353-2379页

作者： Lei Ling Lijun Huang Jie Wang Li Zhang Yue Wu Yizhang Jiang kaijian xia School of Artificial Intelligence and Computer Science Jiangnan UniversityWuxi214122China Department of Scientific Research Changshu Hospital Affiliated to Soochow UniversityChangshu215500China China Department of Biomedical Engineering Faculty of EngineeringUniversiti MalayaKuala Lumpur50603Malaysia

In recent years,the soft subspace clustering algorithm has shown good results for high-dimensional data,which can assign different weights to each cluster class and use weights to measure the contribution of each dimension in various features.The enhanced soft subspace clustering algorithm combines interclass separation and intraclass tightness information,which has strong results for image segmentation,but the clustering algorithm is vulnerable to noisy data and dependence on the initialized clustering center.However,the clustering algorithmis susceptible to the influence of noisydata and reliance on initializedclustering centers andfalls into a local optimum;the clustering effect is poor for brain MR images with unclear boundaries and noise effects.To address these problems,a soft subspace clustering algorithm for brain MR images based on genetic algorithm optimization is proposed,which combines the generalized noise technique,relaxes the equational weight constraint in the objective function as the boundary constraint,and uses a genetic algorithm as a method to optimize the initialized clustering center.The genetic algorithm finds the best clustering center and reduces the algorithm’s dependence on the initial clustering center.The experiment verifies the robustness of the algorithm,as well as the noise immunity in various ways and shows good results on the common dataset and the brain MR images provided by the Changshu First People’s Hospital with specific high accuracy for clinical medicine.

关键词： Soft subspace clustering image segmentation genetic algorithm generalized noise brain MR images

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基于深度学习构建结直肠息肉诊断自动分类模型

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中华诊断学电子杂志 2024年第1期12卷 9-17页

作者：陈健张子豪卢勇达夏开建王甘红刘罗杰徐晓丹常熟市第一人民医院(苏州大学附属常熟医院)消化内科 215500 上海豪兄教育科技有限公司 200434 苏州大学附属第一医院消化内科 215006 常熟市医学人工智能与大数据重点实验室 215500 常熟市中医院(新区医院)消化内科 215500

目的探讨基于深度学习的结直肠息肉诊断自动分类模型的构建。方法收集2018年1月至2023年1月在苏州市3个内镜中心的不同图像增强内镜(IEE)技术下的结肠镜图像957张(常熟市第一人民医院537张,常熟市中医院359张,苏州大学附属第一医院61张)... 详细信息

目的探讨基于深度学习的结直肠息肉诊断自动分类模型的构建。方法收集2018年1月至2023年1月在苏州市3个内镜中心的不同图像增强内镜(IEE)技术下的结肠镜图像957张(常熟市第一人民医院537张,常熟市中医院359张,苏州大学附属第一医院61张),依据病理结果分为正常组、增生性息肉组和腺瘤性息肉组。利用DenseNet-121、EfficientNet、resnet101和resnet504种卷积神经网络(CNN)框架,构建深度学习模型,并评估其与经验不同的内镜医师的准确率、召回率、精确度、F1值和读片时间。结果EfficientNet在4个模型中最为优越,准确率0.961,召回率0.968,精确度0.959,F1值0.962,在读图用时方面,所有模型完成图像自动诊断任务的平均时间为(4.08±0.63)s,远快于内镜医师所需的平均时间[(291.10±17.68)s],差异有统计学意义(t=-36.22,P<0.01)。将EfficientNet预训练模型经迁移学习后的模型命名为“EffiPolyNet”,其在腺瘤性息肉上有少量误分类,但准确率达0.90,AUC为0.98。t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)可视化揭示了腺瘤性和增生性息肉间部分语义特征重叠,解释了模型的误分类。利用梯度加权分类激活映射(Grad-CAM)和沙普利可加性解释(SHAP),揭示了模型决策中的关键图像区域和特征的相对重要性。结论EffiPolypNet模型在多种IEE技术的结直肠息肉性质分类中表现出色,为结肠镜光学诊断提供了高效且可靠的支持。

关键词：深度学习卷积神经网络息肉消化内镜 t-分布随机邻域嵌入

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注册制下监管审核问询与IPO抑价关系研究——基于信息不对称视角

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西部金融 2023年第12期 79-87页

作者：夏凯俭首都经济贸易大学金融学院北京100070

本文以在创业板及科创板通过注册制上市的646家企业为样本,在信息不对称视角下研究证监会注册阶段审核问询与企业IPO抑价的关系。通过实证研究,本文发现,企业IPO抑价率与证监会问询函信息含量显著正相关,与企业问询回复函信息含量显著... 详细信息

本文以在创业板及科创板通过注册制上市的646家企业为样本,在信息不对称视角下研究证监会注册阶段审核问询与企业IPO抑价的关系。通过实证研究,本文发现,企业IPO抑价率与证监会问询函信息含量显著正相关,与企业问询回复函信息含量显著负相关,研究表明监管问询机制可能起到了揭示企业真实信息披露质量,并降低企业信息不对称程度的作用。异质性研究方面,本文发现监管问询对于高研发费用占比、高每股发行成本以及低大股东持股比例的样本作用更加显著,这显示出证监会审核问询制度对于信息不对称性较强的样本具备更强的信息不对称揭示及改善作用。研究结果表明,注册制下证监会审核问询制度能有效的揭示企业真实信息披露质量,降低企业信息不对称程度,最终有利于提升我国资本市场的定价效率。

关键词：监管问询 IPO抑价注册制信息不对称

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一种基于网络表示学习的miRNA-疾病关联预测方法

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计算机应用研究 2021年第5期38卷 1365-1370页

作者：耿霞韩凯健江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013

针对miRNA-疾病关联研究中信息使用不充分、过于依赖网络中节点的相似度信息以及预测准确度较低的问题,提出一种基于网络表示学习的miRNA-疾病关联预测方法(network representation learning miRNA-disease association,NRLMDA)。该方... 详细信息

针对miRNA-疾病关联研究中信息使用不充分、过于依赖网络中节点的相似度信息以及预测准确度较低的问题,提出一种基于网络表示学习的miRNA-疾病关联预测方法(network representation learning miRNA-disease association,NRLMDA)。该方法通过引入长链非编码RNA(lncRNA)构造出miRNA-lncRNA-疾病异构网络,丰富原有网络的生物学信息;采用网络表征学习node2vec算法在上述提出的异构网络中以一定的游走策略获得节点的近邻序列,并通过skip-gram模型进行深度学习,从而获得节点的低维特征向量;最后基于miRNA-miRNA相似性的关联规则推断方法预测miRNA与疾病的关联。该方法能够挖掘出全局网络的拓扑结构特征,并且不需要负样本。NRLMDA在留一交叉验证和五折交叉验证以及进一步的案例研究上的实验结果优于经典方法。

关键词： miRNA node2vec算法 skip-gram模型

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鼻腔鼻窦微生物组与慢性鼻窦炎相关性研究进展

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中华耳鼻咽喉头颈外科杂志 2020年第8期55卷 803-808页

作者：王凯健俞晨杰高下南京医科大学鼓楼临床医学院耳鼻咽喉头颈外科 210008 南京大学医学院附属鼓楼医院耳鼻咽喉头颈外科江苏省医学重点学科210008 南京鼓楼医院耳鼻咽喉研究所 210008

慢性鼻窦炎(chronic rhinosinusitis,CRS)是耳鼻咽喉科常见病之一。目前CRS病因尚未研究清楚,鼻腔鼻窦微生物组(microbiome)在CRS中的潜在作用也在争论中。近年来,随着现代分子检测技术的发展,提高了人们对鼻腔鼻窦微生物组的认识。最... 详细信息

慢性鼻窦炎(chronic rhinosinusitis,CRS)是耳鼻咽喉科常见病之一。目前CRS病因尚未研究清楚,鼻腔鼻窦微生物组(microbiome)在CRS中的潜在作用也在争论中。近年来,随着现代分子检测技术的发展,提高了人们对鼻腔鼻窦微生物组的认识。最近的研究利用二代测序技术更全面地认识了CRS的微生物组的复杂性。本文综述了目前对细菌、真菌和病毒与CRS相关性的研究,介绍了二代测序技术应用于CRS的微生物组研究,探讨了微生物组与CRS的可能致病机制及CRS微生物疗法的可能性。

关键词：慢性鼻窦炎耳鼻咽喉科鼻腔鼻窦微生物组潜在作用分子检测技术 CRS 致病机制

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改进的骨骼蒙皮算法模拟皮肤变形

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计算机应用与软件 2009年第12期26卷 174-176页

作者：夏开建王士同江南大学信息工程学院江苏无锡214122

骨骼蒙皮算法以其速度快等优点在角色人物变形动画中始终是使用最为广泛的皮肤变形算法。针对骨骼蒙皮算法所产生的"塌陷"、"裹糖纸"等问题,在基于拉伸蒙皮算法的基础上,提出了一种向皮肤可变区域中增加辅助节点的改进的蒙皮变形技术。... 详细信息

骨骼蒙皮算法以其速度快等优点在角色人物变形动画中始终是使用最为广泛的皮肤变形算法。针对骨骼蒙皮算法所产生的"塌陷"、"裹糖纸"等问题,在基于拉伸蒙皮算法的基础上,提出了一种向皮肤可变区域中增加辅助节点的改进的蒙皮变形技术。实验结果显示,该方法能够有效地消除骨骼蒙皮技术中存在的"裹糖纸效应"缺陷,真实感效果明显增加。

关键词：骨骼动画蒙皮算法拉伸辅助节点

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埃克替尼联合化疗治疗EGFR突变型晚期非小细胞肺癌的效果

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中外医学研究 2022年第7期20卷 19-22页

作者：徐坚章少丰夏开建常熟市医学检验所江苏常熟215500 常熟市第二人民医院常熟市第一人民医院

目的:分析埃克替尼联合化疗在表皮生长因子受体(EGFR)突变型晚期非小细胞肺癌中的应用价值。方法:回顾性选取2018年1月-2019年11月常熟市第一人民医院收治的96例EGFR突变型晚期非小细胞肺癌患者,根据治疗方法不同分为对照组和观察组。... 详细信息

目的:分析埃克替尼联合化疗在表皮生长因子受体(EGFR)突变型晚期非小细胞肺癌中的应用价值。方法:回顾性选取2018年1月-2019年11月常熟市第一人民医院收治的96例EGFR突变型晚期非小细胞肺癌患者,根据治疗方法不同分为对照组和观察组。对照组(41例)接受常规TP化疗方案,观察组(55例)在对照组的基础上加入埃克替尼。比较两组疗效、不良反应、生活质量评分及肿瘤标志物的差异,随访2年观察两组的预后情况。结果:(1)观察组总缓解率为65.45%(36/55),对照组为41.46%(17/41),观察组高于对照组(P<0.05)。(2)观察组不良反应总发生率为30.91%(17/55),对照组不良反应总发生率为12.20%(5/41),观察组高于对照组(P<0.05)。(3)观察组治疗前、后的生活质量评分别为(59.82±5.23)、(73.12±8.43)分,治疗前、后神经元特异性烯醇化酶(NSE)水平分别为(15.85±4.23)、(10.52±3.15)U/ml,治疗前、后人细胞角蛋白21-1片段(CYFRA21-1)水平分别为(6.25±1.13)、(2.24±0.45)ng/ml,治疗前、后癌胚抗原(CEA)水平分别为(15.56±4.25)、(4.23±1.12)U/ml;对照组治疗前、后生活质量评分为(60.54±5.32)、(67.52±7.15)分,治疗前、后NSE水平分别为(15.79±4.31)、(13.78±3.68)U/ml,治疗前、后CYFRA21-1水平分别为(6.31±1.22)、(3.15±0.65)ng/ml,治疗前、后CEA水平分别为(15.61±4.32)、(5.68±1.27)U/ml。治疗后,观察组生活质量评分高于对照组,肿瘤标志物水平低于对照组(P<0.05)。(4)随访2年发现,观察组无进展生存时间为(13.6±3.5)个月,2年生存率为45.45%(25/45);对照组无进展生存时间为(10.3±2.8)个月,2年生存率为24.39%(10/41)。观察组无进展生存时间长于对照组,2年生存率高于对照组(P<0.05)。结论:埃克替尼联合TP方案可以显著提高EGFR突变型晚期非小细胞肺癌的疗效,降低NSE、CYFRA21-1、CEA水平,延长患者的无进展生存时间,但是也会导致不良反应增多,以总体获益来看,可在EGFR突变型晚期非小细胞肺癌中推广使用。

关键词：埃克替尼非小细胞肺癌 EGFR突变型

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胃癌患者外周血中CD4^(+)PD-1^(+)T细胞表型、功能变化及临床分期相关性研究

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中华临床实验室管理电子杂志 2022年第2期10卷 107-110页

作者：徐坚章少丰夏开建常熟市医学检验所常熟市第一人民医院检验科江苏常熟215500 常熟市第二人民医院检验科江苏常熟215500 常熟市第一人民医院中心实验室江苏常熟215500

目的探讨CD4^(+)PD-1^(+)T细胞在胃癌患者外周血中的表型、功能及其与临床分期的相关性.方法将江苏省常熟市医学检验所2019年1月至2020年12月收治的70例胃癌患者作为观察组,另选取50例健康体检者作为对照组,比较两组研究对象CD4^(+)PD-1... 详细信息

目的探讨CD4^(+)PD-1^(+)T细胞在胃癌患者外周血中的表型、功能及其与临床分期的相关性.方法将江苏省常熟市医学检验所2019年1月至2020年12月收治的70例胃癌患者作为观察组,另选取50例健康体检者作为对照组,比较两组研究对象CD4^(+)PD-1^(+)T细胞水平;分析胃癌患者CD4^(+)PD-1^(+)T细胞与CD4^(+)PD-1T细胞表型;比较胃癌患者CD4^(+)PD-1^(+)T细胞与CD4^(+)PD-1^(+)T细胞中的干扰素-γ、肿瘤坏死因子α水平;探讨胃癌患者CD4^(+)PD-1^(+)T细胞与疾病进展的相关性.结果观察组CD4^(+)PD-1^(+)T细胞比例高于对照组(x^(2)=14.386,P0.05),晚期胃癌患者CD4^(+)PD-1^(+)T细胞比例高于早期患者(P<0.05).结论CD4^(+)PD-1^(+)T细胞在胃癌患者外周血中的表型、功能改变较为明显,且与疾病的进展密切相关,与年龄、性别无关.

关键词：胃肿瘤程序性细胞死亡受体1 表型

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