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Binary Program Vulnerability Mining Based on Neural Network

Computers, Materials & Continua 2024年第2期78卷 1861-1879页

作者： zhenhui li Shuangping Xing lin Yu Huiping li Fan Zhou Guangqiang Yin Xikai Tang Zhiguo Wang School of Information and Software Engineering University of Electronic Science and Technology of ChinaChengdu611731China School of Electrical and Computer Engineering University ofWaterlooWaterlooN2L 3G1Canada

Software security analysts typically only have access to the executable program and cannot directly access the source code of the *** poses significant challenges to security *** it is crucial to identify vulnerabilities in such non-source code programs,there exists a limited set of generalized tools due to the low versatility of current vulnerability mining ***,these tools suffer from some *** terms of targeted fuzzing,the path searching for target points is not streamlined enough,and the completely random testing leads to an excessively large search ***,when it comes to code similarity analysis,there are issues with incomplete code feature extraction,which may result in information *** this paper,we propose a cross-platform and cross-architecture approach to exploit vulnerabilities using neural network obfuscation *** leveraging the Angr framework,a deobfuscation technique is introduced,along with the adoption of a VEX-IR-based intermediate language conversion *** combination allows for the unified handling of binary programs across various architectures,compilers,and compilation ***,binary programs are processed to extract multi-level spatial features using a combination of a skip-gram model with self-attention mechanism and a bidirectional Long Short-Term Memory(LSTM)***,the graph embedding network is utilized to evaluate the similarity of program *** on these similarity scores,a target function is determined,and symbolic execution is applied to solve the target *** solved content serves as the initial seed for targeted *** binary program is processed by using the de-obfuscation technique and intermediate language transformation method,and then the similarity of program functions is evaluated by using a graph embedding network,and symbolic execution is performed based on these similarity *** approach facilitates

关键词： Vulnerability mining de-obfuscation neural network graph embedding network symbolic execution

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Artificial intelligence-based analysis of tumor-infiltrating lymphocyte spatial distribution for colorectal cancer prognosis

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Chinese Medical Journal 2024年第4期137卷 421-430页

作者： Ming Cai Ke Zhao lin Wu Yanqi Huang Minning Zhao Qingru Hu Qicong Chen Su Yao zhenhui li Xinjuan Fan Zaiyi liu Department of Radiology Guangdong Provincial People’s Hospital(Guangdong Academy of Medical Sciences)Southern Medical UniversityGuangzhouGuangdong 510080China Guangdong Provincial Key Laboratory of Artificial Intelligence in Medical Image Analysis and Application GuangzhouGuangdong 510080China Guangdong Cardiovascular Institute Guangdong Provincial People’s Hospital(Guangdong Academy of Medical Sciences)Southern Medical UniversityGuangzhouGuangdong 510080China Medical Research Institute Guangdong Provincial People’s Hospital(Guangdong Academy of Medical Sciences)Southern Medical UniversityGuangzhouGuangdong 510080China Department of Pathology The Third Affiliated Hospital of Kunming Medical UniversityYunnan Cancer HospitalYunnan Cancer CenterKunmingYunnan 650118China The Second School of Clinical Medicine Southern Medical UniversityGuangzhouGuangdong 510515China Institute of Computing Science and Technology Guangzhou UniversityGuangzhouGuangdong 510006China Department of Pathology Guangdong Provincial People’s Hospital(Guangdong Academy of Medical Sciences)Southern Medical UniversityGuangzhouGuangdong 510080China Department of Pathology The Sixth Affiliated Hospital of Sun Yat-sen UniversityGuangzhouGuangdong 510655China

Background:Artificial intelligence(AI)technology represented by deep learning has made remarkable achievements in digital pathology,enhancing the accuracy and reliability of diagnosis and prognosis *** spatial distribution of CD3^(+)and CD8^(+)T cells within the tumor microenvironment has been demonstrated to have a significant impact on the prognosis of colorectal cancer(CRC).This study aimed to investigate CD3_(CT)(CD3^(+)T cells density in the core of the tumor[CT])prognostic ability in patients with CRC by using AI ***:The study involved the enrollment of 492 patients from two distinct medical centers,with 358 patients assigned to the training cohort and an additional 134 patients allocated to the validation *** facilitate tissue segmentation and T-cells quantification in whole-slide images(WSIs),a fully automated workflow based on deep learning was *** the completion of tissue segmentation and subsequent cell segmentation,a comprehensive analysis was ***:The evaluation of various positive T cell densities revealed comparable discriminatory ability between CD3_(CT) and CD3-CD8(the combination of CD3^(+)and CD8^(+)T cells density within the CT and invasive margin)in predicting mortality(C-index in training cohort:0.65 vs.0.64;validation cohort:0.69 vs.0.69).The CD3_(CT) was confirmed as an independent prognostic factor,with high CD3_(CT) density associated with increased overall survival(OS)in the training cohort(hazard ratio[HR]=0.22,95%confidence interval[CI]:0.12–0.38,Plidation cohort(HR=0.21,95%CI:0.05–0.92,P=0.037).Conclusions:We quantify the spatial distribution of CD3^(+)and CD8^(+)T cells within tissue regions in WSIs using AI *** CD3_(CT) confirmed as a stage-independent predictor for OS in CRC ***,CD3_(CT) shows promise in simplifying the CD3-CD8 system and facilitating its practical application in clinical settings.

关键词： Colorectal cancer Artificial intelligence Deep learning Digital pathology Prognosis Immune cells CD3 CD8 TME

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基于多分辨率特征融合与上下文信息的胃癌复发预测方法

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生物医学工程学杂志 2024年第5期41卷 886-894页

作者：周泓宇陶海波薛飞跃王彬金怀平李振辉昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省人工智能重点实验室昆明650500 云南省肿瘤医院放射科昆明650118

胃癌病理图像是胃癌诊断的金标准,然而其复发预测任务面临病灶组织形态特征不显著、多级分辨率特征融合不足、无法有效利用上下文信息等问题。为此,提出了一种基于胃癌病理图像分析的三阶段复发预测方法。在第一阶段,利用自监督学习框架... 详细信息

胃癌病理图像是胃癌诊断的金标准,然而其复发预测任务面临病灶组织形态特征不显著、多级分辨率特征融合不足、无法有效利用上下文信息等问题。为此,提出了一种基于胃癌病理图像分析的三阶段复发预测方法。在第一阶段,利用自监督学习框架SimCLR对低分辨率下的补丁图像进行训练以降低不同组织图像的耦合度,从而获得解耦后的增强特征。在第二阶段,将获取的低分辨率增强特征与对应高分辨率未增强特征进行融合,实现不同分辨率下的特征互补。在第三阶段,针对补丁图像数量差异较大导致位置编码困难的问题,利用多尺度的局部邻域进行位置编码并利用自注意力机制获得具有上下文信息的特征,随后与卷积神经网络所提取的局部特征进行融合。通过在临床收集的数据上进行评估,与同类方法最佳性能相比,本文所提出的网络模型在准确率、曲线下面积(AUC)指标上取得了最佳性能,分别提高了7.63%、4.51%,证明了该方法对胃癌复发预测的有效性。

关键词：胃癌病理图像复发预测深度学习特征融合上下文信息

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云南省2005-2022年百日咳流行特征与发病趋势分析

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中华疾病控制杂志 2024年第6期28卷 636-640页

作者：郭卉卢冉戚艳波李真晖张怡雯林燕云南省疾病预防控制中心疫情监测/突发公共卫生事件处置中心昆明650022

目的分析云南省2005—2022年百日咳流行特征与发病趋势。方法通过中国疾病预防控制信息系统对云南省2005—2022年百日咳疫情报告和监测数据进行分析,使用描述性流行病学方法分析百日咳的分布特征,对地区间发病率进行聚类分析。使用Joinp... 详细信息

目的分析云南省2005—2022年百日咳流行特征与发病趋势。方法通过中国疾病预防控制信息系统对云南省2005—2022年百日咳疫情报告和监测数据进行分析,使用描述性流行病学方法分析百日咳的分布特征,对地区间发病率进行聚类分析。使用Joinpoint回归模型分析发病率时间变化趋势。结果2005—2022年,云南省累计报告百日咳病例2115例,年均发病率为0.2534/10万。病例以0~<5岁组儿童为主(79.95%),0~<1岁组儿童年均发病率最高(11.4404/10万),2018年后有成年病例报告。各月均有病例报告,二季度与三季度发病率较高,分别为0.0738/10万和0.0733/10万。云南省2005—2022年年均发病率呈上升趋势,平均年度变化百分比(average annual percent change,AAPC)为9.93%。2005—2014年呈下降趋势,年度变化百分比(annual percent change,APC)为-11.82%,2015—2022年呈快速上升趋势,APC为50.62%。高流行地区为云南省玉溪市,上升较大地区为玉溪市、昭通市、西双版纳傣族自治州。结论云南省2005—2022年百日咳年均发病率总体呈上升趋势,2015年后快速上升。二、三季度为百日咳高发季节,0~<5岁儿童为百日咳高发人群,各地区间发病率和增长趋势存在差异。建议提升诊断和监测能力,加强云南省重点地区、季节和人群的疫情防控。

关键词：百日咳流行特征发病趋势

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全局感知与稀疏特征关联图像级弱监督病理图像分割

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电子与信息学报 2024年第9期46卷 3672-3682页

作者：张印辉张金凯何自芬刘珈岑吴琳李振辉陈光晨昆明理工大学机电工程学院昆明650500 云南省肿瘤医院病理科昆明650106 云南省肿瘤医院放射科昆明650106

弱监督语义分割方法可以节省大量的人工标注成本,在病理全切片图像(WSI)的分析中有着广泛应用。针对弱监督多实例学习(MIL)方法在病理图像分析中存在的像素实例相互独立缺乏依赖关系,分割结果局部不一致和图像级标签监督信息不充分的问... 详细信息

弱监督语义分割方法可以节省大量的人工标注成本,在病理全切片图像(WSI)的分析中有着广泛应用。针对弱监督多实例学习(MIL)方法在病理图像分析中存在的像素实例相互独立缺乏依赖关系,分割结果局部不一致和图像级标签监督信息不充分的问题,该文提出一种全局感知与稀疏特征关联图像级弱监督的端到端多实例学习方法(DASMob-MIL)。首先,为克服像素实例之间的独立性,使用局部感知网络提取特征以建立局部像素依赖,并级联交叉注意力模块构建全局信息感知分支(GIPB)以建立全局像素依赖关系。其次,引入像素自适应细化模块(PAR),通过多尺度邻域局部稀疏特征之间的相似性构建亲和核,解决了弱监督语义分割结果局部不一致的问题。最后,设计深度关联监督模块(DAS),通过对多阶段特征图生成的分割图进行加权融合,并使用权重因子关联损失函数以优化训练过程,以降低弱监督图像级标签监督信息不充分的影响。DASMob-MIL模型在自建的结直肠癌数据集YN-CRC和公共弱监督组织病理学图像数据集LUAD-HistoSeg-BC上与其他模型相比展示出了先进的分割性能,模型权重仅为14 MB,在YN-CRC数据集上F1 Score达到了89.5%,比先进的多层伪监督(MLPS)模型提高了3%。实验结果表明,DASMob-MIL仅使用图像级标签实现了像素级的分割,有效改善了弱监督组织病理学图像的分割性能。

关键词：弱监督语义分割组织病理学图像多实例学习全局感知稀疏特征

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结合网络药理学及动物实验初步探究苍术抗溃疡性结肠炎的作用机制

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中国医院药学杂志 2024年第12期44卷 1405-1415页

作者：高增祥涂济源吴斌李振辉杨德森曹国胜湖北中医药大学药学院湖北武汉430065

目的:基于网络药理学方法结合体内动物试验探究苍术抗溃疡性结肠炎的作用机制。方法:(1)通过TCMSP、BATMAN-TCM数据库筛选出苍术的活性成分及其可能的作用靶点;通过GeneCards数据库检索溃疡性结肠炎(ulcerative colitis,UC)疾病的相关靶... 详细信息

目的:基于网络药理学方法结合体内动物试验探究苍术抗溃疡性结肠炎的作用机制。方法:(1)通过TCMSP、BATMAN-TCM数据库筛选出苍术的活性成分及其可能的作用靶点;通过GeneCards数据库检索溃疡性结肠炎(ulcerative colitis,UC)疾病的相关靶点;将上述靶点导入Venny 2.1中对苍术活性成分的作用靶点与UC的疾病靶点取交集,获得苍术抗UC的交集靶点;采用Cytoscape 3.7.1构建苍术抗UC的“苍术-活性成分-交集靶点”网络,分析其关键活性成分;将交集靶点导入STRING数据库,构建蛋白-蛋白互作网络图,筛选出核心靶点;将交集靶点导入Matescape数据库对其进行GO功能及KEGG富集分析,最后使用Maestro 11.1软件对关键活性成分与核心靶点蛋白进行分子对接。(2)体内复制葡聚糖硫酸钠(dextran sodium sulfate,DSS)诱导UC小鼠模型,将BALB/c小鼠通过随机数字表法分为空白组、模型组、苍术醇提物组(1110 mg·kg^(-1)·d^(-1))及阳性药组(柳氮磺吡啶,SASP,250 mg·kg^(–1)·d^(–1)),每组6只;灌胃给药(10 mL·kg^(-1)),每天1次,连续给药7 d,末次给药1 h后处死,并进行相关指标检测。结果:(1)苍术抗UC的活性成分有26个,苍术-UC交集靶点273个;KEGG富集分析显示主要涉及的信号通路有MAPK通路及PI3K/Akt等炎症通路;分子对接结果显示其关键活性成分与核心靶点蛋白之间具有较强的结合活性。(2)动物实验数据表明,苍术醇提物可明显增加UC小鼠的结肠长度、降低疾病活动指数评分,减缓UC小鼠结肠组织病变程度、增加杯状细胞的个数,抑制结肠组织中IL-1β、MMP-2、MMP-9等炎性介质的高表达,调控PI3K/Akt通路的激活。结论:该研究结合网络药理学及动物实验初步证实苍术可能通过作用于IL-1β等靶点、参与PI3K/Akt信号通路的调控改善UC小鼠结肠损伤,为深入研究苍术及其活性成分抗溃疡性结肠炎的作用机制提供实验依据和理论参考。

关键词：苍术溃疡性结肠炎网络药理学分子对接 PI3K/Akt

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中药煨法历史沿革及现代研究概况

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中国实验方剂学杂志 2024年第9期30卷 293-298页

作者：李振辉王本业舒宇航简祈盼涂济源刘艳菊王光忠湖北中医药大学药学院湖北省中药炮制工程技术研究中心武汉430065

煨法是中药传统炮制方法之一,历代本草和医书中均有相关记载,且种类繁多,但目前涉及到的具体中药品种也不多,且相关研究较少。笔者通过查阅古今相关资料,从煨法的历史沿革,炮制目的,现代代表性中药的炮制工艺、质量评价及药理学研究等... 详细信息

煨法是中药传统炮制方法之一,历代本草和医书中均有相关记载,且种类繁多,但目前涉及到的具体中药品种也不多,且相关研究较少。笔者通过查阅古今相关资料,从煨法的历史沿革,炮制目的,现代代表性中药的炮制工艺、质量评价及药理学研究等方面进行了整理和分析。梳理后发现,煨法在古代应用广泛,最早见于东汉《华氏中藏经》,历经唐、宋、金、元、明、清时期的丰富和发展,并随着明代经济的繁荣发展,在明清进入鼎盛时期,涉及的中药品种多达159种,并逐渐完善了煨法的炮制理论。然而现代沿用煨法的品种大幅减少,现代中药采用煨法的主要目的多为降低不良反应、缓和药性、增强疗效、除去非药用部位、利于进一步加工等。该文通过梳理中药古今煨法的关键信息,可为中药煨制品的临床应用及现代研究提供文献依据。

关键词：中医药炮制煨法历史沿革临床应用研究进展

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Study of factors influencing the occurrence rate of 60 Hz power line radiation in the topside ionosphere:A systematic survey using the CSES satellite

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Science China(Technological Sciences) 2024年第6期67卷 1879-1892页

作者： MA zhenhui ZHAO ShuFan liAO li SHEN XuHui LU HengXin School of Emergency Management Science and Engineering University of Chinese Academy of SciencesBeijing100049China State Key Laboratory of Space Weather National Space Science CenterChinese Academy of SciencesBeijing100190China Key Laboratory of Solar Activity and Space Weather National Space Science CenterChinese Academy of SciencesBeijing100190China National Institute of Natural Hazards Ministry of Emergency Management of ChinaBeijing100085China Institute of Geophysics China Earthquake AdministrationBeijing100081China

We analyze the topside ionosphere power line radiation(PLR)at 60 Hz over the US using electric field data collected by CSES satellite between January 2019 and December *** study aimed to further investigate the month-to-month variation characteristic of PLR occurrence rate observed by satellite and its several influencing factors,including solar radiation,lightning activity,and try to clarify the influence of electricity *** results show that the solar radiation(solar zenith angle and F10.7)plays a major role in the variation of the PLR occurrence rate,and that there is no direct connection with the number of *** the relationship between PLR occurrence rate and electricity consumption,the low occurrence rate associated with decreased weekend electricity consumption was not observed in the ***,there is a significant difference in PLR occurrence rate between the East and West Coasts of the US at the same latitude during the same time period,suggesting that the significant difference in PLR occurrence rate is caused by the significant difference in electricity consumption between the two *** excluding the effect of solar radiation on PLR occurrence rate,we concluded that only a significant difference in regional electricity consumption could lead to a corresponding change in PLR occurrence rate detected by the Low-Earth-Orbit ***,we also found there is seasonal variation in the diurnal differences of the PLR occurrence rate caused by seasonal variation of the lower ionosphere.

关键词： CSES satellite power line radiation occurrence rate solar radiation lightning activity electricity consumption

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精细化三维模型在城市道路一体化测量中的应用研究

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城市道桥与防洪 2024年第8期 292-294页

作者：李振辉唐晓辉李文乐邱进杰杨菁西安市政设计研究院有限公司陕西西安710001

城市道路的测量对于城市规划、交通管理和基础设施建设具有重要意义。随着精细化三维模型技术的快速发展,其在城市道路一体化测量中的应用日益广泛。研究旨在探讨精细化三维模型在城市道路一体化测量中的应用,并通过实地数据采集和分析... 详细信息

城市道路的测量对于城市规划、交通管理和基础设施建设具有重要意义。随着精细化三维模型技术的快速发展,其在城市道路一体化测量中的应用日益广泛。研究旨在探讨精细化三维模型在城市道路一体化测量中的应用,并通过实地数据采集和分析,验证其准确性和有效性。结合西安市城市道路项目,详细阐述了城市道路精细化三维模型的工作技术路线,并对获取的成果数据进行精度验证。结果表明该方法能够满足城市道路一体化测量项目的精度要求。和传统测量方法相比,精细化三维模型能够提供高精度的道路几何信息,为城市道路规划和管理提供了可靠的数据支持。

关键词：精细化三维模型城市道路一体化测量准确性有效性

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胃癌壁外血管侵犯研究进展

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现代肿瘤医学 2024年第2期32卷 371-375页

作者：李清婉李振辉蒋赵娟阮进秋高德培昆明医科大学第三附属医院云南省肿瘤医院放射科云南昆明650118

我国胃癌发病率与死亡率较高,壁外血管侵犯(extramural vascular invasion,EMVI)是影响胃癌患者预后的独立危险因素,准确的评估EMVI有助于个性化制定治疗方案并改善患者生存情况。未来结合深度学习方法,将能使其具有更高的临床价值。本... 详细信息

我国胃癌发病率与死亡率较高,壁外血管侵犯(extramural vascular invasion,EMVI)是影响胃癌患者预后的独立危险因素,准确的评估EMVI有助于个性化制定治疗方案并改善患者生存情况。未来结合深度学习方法,将能使其具有更高的临床价值。本文针对国内外胃癌壁外血管侵犯病理及影像学诊断、临床研究进展等作一综述。

关键词：胃癌壁外血管侵犯诊断预后

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