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基于生物阻抗和深度学习技术的甲状腺组织分类模型研究

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中华内分泌外科杂志（中英文） 2024年第4期18卷 484-488页

作者：黄奥玲黄文雯董鹏伟鞠仙莉严丹丹袁静萍武汉大学人民医院病理科武汉430060 武汉大学遥感信息工程学院武汉430060

目的近年来甲状腺癌发病率显著提高,超声和细针穿刺活检等术前检查不断完善,但仍存在诊断性手术及过度诊疗的现象。本研究旨在探讨利用生物阻抗及深度学习技术对甲状腺组织进行分类的可行性。方法为了提高分类的准确性,我们设计一套适... 详细信息

目的近年来甲状腺癌发病率显著提高,超声和细针穿刺活检等术前检查不断完善,但仍存在诊断性手术及过度诊疗的现象。本研究旨在探讨利用生物阻抗及深度学习技术对甲状腺组织进行分类的可行性。方法为了提高分类的准确性,我们设计一套适合甲状腺组织的电阻抗测量系统,采集来自321例患者的331个离体甲状腺标本共1340项数据集。随后,建立一个基于多特征的一维卷积神经网络(one dimensional convolution neural,1D-CNN)结合长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)混合模型对甲状腺组织进行分类。其中80%(1072/1340)的数据用于训练,另外20%(268/1340)用于测试。采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)、宏平均ROC、微平均ROC及曲线下面积(area under the curve,AUC)等指标对甲状腺组织分类模型进行评价。此外,用敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值和约登指数比较该分类模型与超声的诊断价值。结果甲状腺组织两分类(恶性/非恶性组织)模型的ROC-AUC=0.94,总体准确率达到91.4%。进一步建立三分类(恶性/良性/正常组织)模型,其中正常、良性和恶性组的ROC-AUC分别为0.91、0.85和0.92,微平均ROC-AUC和宏平均ROC-AUC分别为0.91和0.90。且与超声相比,甲状腺组织分类模型具有更高的特异性。结论本研究基于生物阻抗及CNN-LSTM建立的甲状腺组织分类模型具有较高的准确率和较好的稳定性,该技术有望在未来的临床应用中提供有用的补充信息,从而有助于甲状腺疾病的治疗决策和管理。

关键词：甲状腺结节甲状腺癌生物阻抗谱电极

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基于光合有效吸收的水稻穗生物量遥感估测

河南农业科学 2024年第6期53卷 154-161页

作者：张朝冉彭漪杨凯丽袁宁鸽黎远金刘小娟吴慧丽武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079 西安机电信息技术研究所陕西西安710065 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

受水稻抽穗后冠层几何和光谱特征复杂性的影响,基于传统植被指数的遥感方法难以对水稻稻穗的生物量进行精确估算。基于无人机平台获取的光合有效辐射区域吸收系数,通过分析水稻抽穗后对不同波段光合有效辐射吸收能力的变化,建立基于光... 详细信息

受水稻抽穗后冠层几何和光谱特征复杂性的影响,基于传统植被指数的遥感方法难以对水稻稻穗的生物量进行精确估算。基于无人机平台获取的光合有效辐射区域吸收系数,通过分析水稻抽穗后对不同波段光合有效辐射吸收能力的变化,建立基于光合有效吸收的穗生物量估测模型。结果表明,基于蓝红吸收差值指数建立的模型相较于传统的植被指数经验模型对穗生物量有更优的估算精度,对于2018年海南试验田获取的数据,该模型的决定系数(R2)为0.83,均方根误差(RMSE)为147.50 g/m^(2),变异系数(CV)为10.19%,跨年跨地测试的R^(2)为0.72,证明该模型具有良好的迁移能力。因此,基于光合有效吸收的穗生物量估测模型实现了稻穗生物量的遥感准确估测,有助于提升农作物大面积估产精度与估产效率。

关键词：水稻穗生物量无人机遥感光合有效辐射吸收系数

无人机观测时间对玉米冠层叶绿素密度估算的影响

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浙江农业学报 2024年第1期36卷 18-31页

作者：周丽丽冯海宽聂臣巍许晓斌刘媛孟麟薛贝贝明博梁齐云苏涛金秀良安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 中国农业科学院作物科学研究所北京100081 中国农业科学院国家南繁研究院海南三亚572024 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 武汉大学测绘与遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

为探讨不同时间获取的无人机多光谱数据对玉米冠层叶绿素密度(canopy chlorophyll density,CCD)估算的影响,分别在玉米抽雄吐丝期、籽粒建成期、乳熟期和蜡熟期选择同一天的10:00—10:59、11:00—11:59、13:00—13:59和14:00—14:59进... 详细信息

为探讨不同时间获取的无人机多光谱数据对玉米冠层叶绿素密度(canopy chlorophyll density,CCD)估算的影响,分别在玉米抽雄吐丝期、籽粒建成期、乳熟期和蜡熟期选择同一天的10:00—10:59、11:00—11:59、13:00—13:59和14:00—14:59进行无人机多光谱观测试验,并结合PROSAIL模型模拟结果与实测CCD数据,分析一天中不同时刻典型植被指数的变化规律及CCD估算结果的差异。结果表明:在同一天中,无人机玉米冠层反射率和与实测CCD相关性较好的植被指数值均随时间变化,近红外波段的反射率变化最明显,越接近12:00,实测的植被指数值越低,而在一天的不同时间PROSAIL模型模拟的植被指数值几乎没有差异。在同一天,基于不同观测时间获取的同一植被指数与实测CCD的相关性存在较大差异,且不同生育时期和不同指数间的差异不一致;而模拟得到的同一植被指数与CCD的相关性在同一天不同时间的差异不明显。在不同生育时期,基于不同观测时间无人机数据构建的CCD估算模型均可以取得较好的精度,但不同观测时间的估算结果存在差异,决定系数最低的为0.53,最高的为0.80。这些结果表明,在传统的光谱数据获取时间范围内(10:00—14:00),无人机影像获取时间仍对玉米CCD估算有影响,越接近12:00,估算精度越高。研究结果可为后续作物的CCD精准估算提供基础支撑。

关键词：冠层叶绿素密度观测时间机器学习 PROSAIL模型玉米

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三种蒸散发产品在北半球的验证与比较

中国农村水利水电 2024年第5期 206-214页

作者：李媛来全刘心怡内蒙古师范大学地理科学学院内蒙古呼和浩特010022 内蒙古自治区遥感与地理信息系统重点实验室内蒙古呼和浩特010022

蒸散发(Evapotranspiration,ET)是水循环的关键环节,在全球水循环和地表能量平衡中扮演着重要角色,对气候、生态系统和水资源管理等方面都有重要影响。因此,蒸散发数据的质量对全球水资源的精确管理至关重要。在北半球进行3种ET产品的... 详细信息

蒸散发(Evapotranspiration,ET)是水循环的关键环节,在全球水循环和地表能量平衡中扮演着重要角色,对气候、生态系统和水资源管理等方面都有重要影响。因此,蒸散发数据的质量对全球水资源的精确管理至关重要。在北半球进行3种ET产品的精度验证和时空对比,选择更适用于北半球的ET产品,为加强遥感与地面观测相结合的研究提供建议。利用FluxNet2015通量站点月平均实测数据验证3种ET产品,结果发现PML_V2产品在北半球精度最高,其次是GLDAS,最后是MOD16A2,相关系数R分别是0.66、0.57、0.56;均方根误差RMSE分别是2.46、5.68、12.42 mm/月;平均偏差Bias分别是14.36%、16.86%、35.02%。其中GLDAS ET产品具备日尺度ET监测能力,日平均估计值与通量塔站点测量值的一致性较高,相关系数R为0.74,RMSE和Bias分别为1.62 mm/d和27.90%。总体来说,在时间尺度上,3种ET产品均可模拟出北半球季节变化的特征,即夏季蒸散发量较大,冬季蒸散发量较小。夏季3种ET产品在不同土地覆盖类型上均存在高估现象,其他季节的模拟结果与地面观测值的结果一致性较好,其中MOD16A2表现较差,ET值高估现象最为明显。此外,2001-2020年期间非干旱地区,3种ET产品在多数地区空间分布较为一致,相关系数R大于0.6。研究通过评估不同ET产品的不确定性和产品质量,可为在北半球开展蒸散发研究选取适用的ET数据源提供科学建议。

关键词：蒸散发通量塔 Google Earth Engine(GEE) 北半球精度验证

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量子传感(Ⅲ):核心应用与未来展望

物理 2024年第9期53卷 616-625页

作者：郭弘吴腾罗斌刘院省北京大学电子学院量子信息技术中心北京100871 北京邮电大学电子工程学院信息光子学与光通信全国重点实验室北京100876 北京航天控制仪器研究所北京100094

作为量子信息感知物理实现基础的量子传感技术是三大核心量子技术之一,也是发展历史最悠久、技术成熟度最高、实际应用范围最广、潜在应用最多的量子技术。文章是量子传感系列综述的第三部分,在前两部分内容的基础上,从实际应用角度出发... 详细信息

作为量子信息感知物理实现基础的量子传感技术是三大核心量子技术之一,也是发展历史最悠久、技术成熟度最高、实际应用范围最广、潜在应用最多的量子技术。文章是量子传感系列综述的第三部分,在前两部分内容的基础上,从实际应用角度出发,介绍量子传感技术在导航定位授时、遥感探测、生物医学和基础物理等代表性领域的应用现状,阐述了量子传感的阶段性发展特征,包括量子传感的核心使能组件、量子传感的适应性难题等,最后,结合从传感到信息感知的论述,给出了量子传感技术的未来展望。

关键词：量子传感导航定位授时遥感探测生物医学基础物理量子信息感知

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光丝激光在大气中的传输及中红外波谱特性

量子光学学报 2024年第2期30卷 108-120页

作者：冯志芳郝婷刘勋刘丽娜李维舒小芳刘渊太原科技大学应用科学学院山西省光场调控与融合应用技术创新中心山西太原030024 中国空间技术研究院、北京空间机电研究所北京100094 北京量子信息科学研究院北京100088

本文通过数值模拟,利用大气分层模型,研究了强飞秒激光脉冲在距地面1 km以内不同高度处产生光丝,分析了压强、束腰宽度、脉宽以及散射介质的衰减对光丝传输特性和超连续波谱的影响。结果表明,压强的微小变化导致光丝特性的显著变化,从... 详细信息

本文通过数值模拟,利用大气分层模型,研究了强飞秒激光脉冲在距地面1 km以内不同高度处产生光丝,分析了压强、束腰宽度、脉宽以及散射介质的衰减对光丝传输特性和超连续波谱的影响。结果表明,压强的微小变化导致光丝特性的显著变化,从而直接影响超连续波谱的特性。在不同束宽和脉宽下,等离子体丝激发的波谱覆盖了整个可见光波长范围,并延伸到中红外波段,适当地减小束宽和脉宽,可以增强波谱强度和扩展红移截止波长,并且波谱的强度与光丝的长度及稳定性有关,而波谱的红移由光丝的动力学特性决定。散射介质(包括雨滴、雾和气溶胶)对光丝传输特性有较大的影响,但当初始参数选取合适时,衰减对超连续波谱中的中红外波谱强度和展宽的影响是比较小的。此研究为利用中红外波谱探测不同高度处大气污染物成分提供了重要的理论依据。

关键词：强飞秒激光脉冲中红外波谱压强散射介质光丝

基于多光谱遥感技术的高邮湖菹草时空演变及原因分析

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环境监测管理与技术 2024年第3期36卷 78-82,87页

作者：王厚俊戴源陈宇洁张开源高乾白爽江苏省扬州环境监测中心江苏扬州225000 南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏南京210044 生态环境部卫星环境应用中心北京100094

为了解高邮湖优势沉水植物菹草剧烈变化的原因及其时空演变对区域水环境的影响,利用2019—2023年长时序多光谱卫星遥感影像,结合现场和水质自动站监测,对高邮湖菹草与水质开展长期观测。结果显示,菹草的生长与水温、浊度等环境因子密切... 详细信息

为了解高邮湖优势沉水植物菹草剧烈变化的原因及其时空演变对区域水环境的影响,利用2019—2023年长时序多光谱卫星遥感影像,结合现场和水质自动站监测,对高邮湖菹草与水质开展长期观测。结果显示,菹草的生长与水温、浊度等环境因子密切相关,其在生长期对水质具有净化作用,而在衰退期则会产生大量污染物;高邮湖的菹草盖度由2020年的65.5%下降至2023年的5.9%,对区域水质、生物多样性和生态质量指数产生不利影响;菹草的消失与水位变化、藻类影响、鱼类数量及其优势种变化密切相关,高邮湖存在由草型湖泊向藻型湖泊转化的趋势。

关键词：菹草时空演变多光谱遥感环境因子浅水湖泊

融合全局多层次特征的跨尺度河流精准识别方法

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中国农村水利水电 2024年第6期 10-20页

作者：闫烁月王庆钟康张昌民叶茂林付安琪刘远刚长江大学地球科学学院湖北武汉430100

高分辨率遥感影像中河流自动化精准识别,在河湖环境监测和流域变化研究等方面具有重要意义和研究价值。然而,因河流在影像中面积占比较小,易造成数据集正负样本不平衡。此外,河流具有形态多变和尺度变换复杂等特点,导致河流识别易出现... 详细信息

高分辨率遥感影像中河流自动化精准识别,在河湖环境监测和流域变化研究等方面具有重要意义和研究价值。然而,因河流在影像中面积占比较小,易造成数据集正负样本不平衡。此外,河流具有形态多变和尺度变换复杂等特点,导致河流识别易出现边界不连续和格网效应等问题。基于此,提出一种融合全局多层次特征的跨尺度河流精准识别方法。首先,选取全球具有明显特征的曲流河和辫状河,创建多特征河流数据集,以此增加数据多样性。其次,以轻量级语义分割模型Segformer为主干网络搭建R-Seg模型,设计全局多层次特征提取GASPP模块,通过各阶段与Transformer级联提取多尺度特征,使得模型能更好捕捉河流影像上下文特征信息,减少信息损失并放大全局维度交互特征。最后,提出基于掩膜加权投票的跨尺度河流影像预测方法,通过对大场景河流影像进行滑窗裁剪,将各单元预测块与特定掩膜加权相乘得到子预测结果,并按照重叠投票方式依次拼接组成最终结果,实现不同尺度河流影像精准识别。实验证明,在所构建包含曲流河和辫状河的多特征数据集中,通过与其他方法对比可发现:在定性方面,R-Seg整体网络结构既能确保主干河流的识别精度,又能缓解细小河流断流现象,有效平滑河流边界,对500×500小尺度河流影像识别具有较好的鲁棒性;此外,采用掩膜加权投票方法,能有效减少格网效应造成的单元图块边缘缺失问题,充分利用单元图块预测结果,提升对更大场景遥感影像的适应能力和河流预测精度,实现不同尺度河流影像精准识别。从定量角度,方法各类精度评价指标相对最优,总体精度可达99.49%;其次,对单张影像识别时间不到1 s,效率可满足大多数实际要求。此外,相比于纯粹重叠预测策略,掩膜加权投票预测策略的河流识别总体精度高约0.28%~6.93%;通过调整重叠度参数可发现,重叠度与精度并非正相关,大约在12.5%精度能达到相对最优。方法通过设计R-Seg网络模型和提出掩膜加权投票预测方法,能一定程度上减少河流边界识别不连续和格网效应等问题,有效提升不同场景下遥感影像河流识别精度,具有较好的鲁棒性和目视效果,识别结果对河流地质勘探及流域变化等有重要应用价值。

关键词：高分辨率遥感影像河流精准识别 Segformer 全局多层次特征提取模块掩膜加权投票预测跨尺度

利用ESTARFM模型获取南方红壤区高时空分辨率MODIS遥感蒸散估算数据

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中国农业气象 2024年第9期45卷 953-967页

作者：冯静怡景元书冉楚钰 Sachini Kaushalya Dissanayake S.D 南京信息工程大学应用气象学院/气象灾害预报预警与评估协同创新中心/江苏省农业气象重点实验室南京210044

蒸散发是水分循环的重要环节,影响着作物生长和粮食生产,获得长时序高空间分辨率蒸散发过程数据有助于优化区域水资源配置。基于Landsat和MODIS遥感数据,结合地面观测通量数据和气象数据,利用SEBS模型和ESTARFM模型获得了南方红壤区2019... 详细信息

蒸散发是水分循环的重要环节,影响着作物生长和粮食生产,获得长时序高空间分辨率蒸散发过程数据有助于优化区域水资源配置。基于Landsat和MODIS遥感数据,结合地面观测通量数据和气象数据,利用SEBS模型和ESTARFM模型获得了南方红壤区2019年4−10月高时空分辨率日蒸散量,并分析高时空分辨率日蒸散量时空变化特征及其影响因素。结果表明:高空间分辨率的遥感影像可获得精度更高的遥感蒸散模拟效果,基于Landsat遥感数据驱动的SEBS模型的模拟效果优于基于MODIS遥感数据作为输入的SEBS模型。ESTARFM模型获得的高时空分辨率日蒸散量与实测蒸散量对比,RMSE为0.68mm·d^(−1),R^(2)为0.87。模拟获得的2019年4−10月高时空分辨率日蒸散量在空间变化上与土地利用类型相关。各土地利用类型的蒸散量表现为林地>稻田>其他农用地,在时间变化上,4−8月蒸散量呈上升趋势,8−10月蒸散量则逐渐降低,气温是影响研究区域蒸散量的主要气象因子。基于SEBS模型和ESTARFM模型获得的高时空分辨率蒸散量与实测蒸散量具有良好的相关性,SEBS模型与ESTARFM模型结合的方法可作为估算南方红壤区蒸散量的有效工具。

关键词：蒸散发 SEBS ESTARFM 遥感时空融合技术