检索结果-南通市图书馆

使用深度学习在CTA扫描卷下实现主动脉夹层分类和直径测量的双功能系统

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Engineering 2024年第3期34卷 83-91页

作者： Zhihui Huang Rui Wang Hui Yu yifan xu Cheng Cheng Guangwei Wang Haosen Cao Xiang Wei Hai-Tao Zhang School of Artificial Intelligence and Automation&the MOE Engineering Research Center of Autonomous Intelligent Unmanned Systems&the State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology Huazhong University of Science and TechnologyWuhan 430074China Division of Cardiovascular Surgery Tongji HospitalTongji Medical CollegeHuazhong University of Science and TechnologyWuhan 430030China Wuhan Children’s Hospital:Wuhan Women and Children Medical Care Center Tongji Medical CollegeHuazhong University of Science and TechnologyWuhan 430010China

Acute aortic dissection is one of the most life-threatening cardiovascular diseases,with a high mortality *** prevalence ranges from 0.2%to 0.8%in humans,resulting in a significant number of deaths due to being missed in manual *** importantly,the aortic diameter—a critical indicator for surgical selection—significantly influences the outcomes of surgeries ***,it is an urgent yet challenging mission to develop an automatic aortic dissection diagnostic system that can recognize and classify the aortic dissection type and measure the aortic *** paper offers a dual-functional deep learning system called aortic dissections diagnosis-aiding system(DDAsys)that enables both accurate classification of aortic dissection and precise diameter measurement of the *** this end,we created a dataset containing 61190 computed tomography angiography(CTA)images from 279 patients from the Division of Cardiovascular Surgery at Tongji Hospital,Wuhan,*** dataset provides a slice-level summary of difficult-to-identify features,which helps to improve the accuracy of both recognition and *** system achieves a recognition F1 score of 0.984,an average classification F1 score of 0.935,and the respective measurement precisions for ascending and descending aortic diameters are 0.994 mm and 0.767 mm root mean square error(RMSE).The high consistency(88.6%)between the recommended surgical treatments and the actual corresponding surgeries verifies the capability of our system to aid clinicians in developing a more prompt,precise,and consistent treatment strategy.

关键词： Aortic dissections Computed tomography angiography Classification Deep learning

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超声内镜诊断恶性胰腺囊性病变的效果评价

中华消化内镜杂志 2024年第3期41卷 224-229页

作者：许艺凡陈洁海军军医大学第一附属医院消化内科上海200433 中部战区总医院消化内科武汉430061

目的分析恶性胰腺囊性病变(pancreatic cystic lesions,PCL)的超声内镜(endoscopic ultrasound,EUS)特征,评估EUS引导细针穿刺抽吸术(EUS-guided fine needle aspiration,EUS-FNA)诊断恶性PCL的效能。方法回顾性分析2006年1月至2021年12月间在海军军医大学第一附属医院确诊且行EUS-FNA的130例PCL患者的临床特点及EUS特征,通过logistic回归分析明确恶性PCL的EUS高危特征。比较手术确诊病例中CT、MRI及EUS-FNA诊断恶性PCL的准确率。结果130例确诊PCL病例中包括27例(20.77%)黏液性囊腺瘤(其中1例伴浸润癌)、19例(14.62%)导管内乳头状黏液瘤(其中8例伴浸润癌或高度异型增生)、15例(11.54%)浆液性囊腺瘤、10例(7.69%)实性假乳头状瘤、42例(32.31%)胰腺癌和17例(13.08%)非肿瘤性PCL。51例纳入恶性组,余79例为良性组。多因素logistic回归分析显示,EUS显示囊壁增厚(P=0.018,OR=3.603,95%CI:1.274~10.883)、实性成分(P=0.002,OR=33.041,95%CI:5.572~671.106)及胰周组织浸润(P=0.004,OR=12.810,95%CI:2.747~101.812)为预测恶性PCL的独立危险因素,其受试者工作特征曲线下面积为0.910。99例手术确诊病例中,CT、MRI及EUS-FNA诊断恶性PCL的准确率分别为39.8%(31/80)、49.3%(34/69)和56.6%(56/99)。结论EUS有助于鉴别诊断恶性PCL,EUS-FNA诊断恶性PCL的准确率优于CT、MRI。

关键词：胰腺肿瘤胰腺囊性病变超声内镜超声内镜引导细针穿刺抽吸术诊断效能

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基于动态模式分解的直流蒸汽发生器降阶建模

核动力工程 2024年第3期45卷 85-94页

作者：许依凡彭敏俊夏庚磊哈尔滨工程大学核科学与技术学院哈尔滨150001

直流蒸汽发生器(OTSG)的运行特性对反应堆的安全有重要影响。大尺度、精细化的仿真模型为OTSG热工水力特性和安全分析提供高保真的模拟结果,但也对计算资源提出了挑战。带控制的动态模式分解(DMDc)是一种数据驱动的模型降阶(MOR)方法,... 详细信息

直流蒸汽发生器(OTSG)的运行特性对反应堆的安全有重要影响。大尺度、精细化的仿真模型为OTSG热工水力特性和安全分析提供高保真的模拟结果,但也对计算资源提出了挑战。带控制的动态模式分解(DMDc)是一种数据驱动的模型降阶(MOR)方法,其在动态模式分解(DMD)的基础上能够为含控制输入的系统建立低维的、准确的输入输出模型以替代高保真模型进行快速计算。考虑到实际运行中如蒸汽压力等OTSG热工参数受反应堆控制系统影响,利用RELAP5程序建立的全阶模型获取了OTSG在快速降负荷和快速升负荷工况下的主要热工参数的高保真模拟结果,基于DMDc建立了OTSG的降阶模型(ROM)。结果表明DMDc能够提取OTSG在变负荷工况下的动态特性,ROM的计算结果与全阶模型之间的最大相对误差小于2%。此外,对比了DMDc与DMD方法对OTSG降阶建模的效果,证明了DMDc方法的优越性。

关键词：直流蒸汽发生器(OTSG) 动态模式分解(DMD) 带控制的动态模式分解(DMDc) 模型降阶(MOR)

肝炎病毒感染导致肝细胞癌发生的免疫机制研究进展

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浙江大学学报（医学版） 2024年第1期53卷 64-72页

作者：徐令东徐逸帆张飞徐平龙汪洌浙江大学实验动物中心浙江杭州310058 浙江大学医学院浙江杭州310058 浙江大学生命科学研究院浙江杭州310058 浙江大学杭州国际科创中心智能医药研究所浙江杭州311200 浙江大学生命系统稳态与保护教育部重点实验室、浙江省癌症分子细胞生物学重点实验室浙江杭州310058 浙江大学癌症研究院浙江杭州310058

肝炎病毒感染是肝细胞癌的主要致病因素之一。甲型肝炎病毒(HAV)通常引起急性感染,临床病理长期追踪结果显示HAV感染与肝细胞癌发生有一定联系。乙型肝炎病毒(HBV)或丙型肝炎病毒(HCV)的慢性感染可导致长期肝脏炎症和肝硬化,影响多条细... 详细信息

肝炎病毒感染是肝细胞癌的主要致病因素之一。甲型肝炎病毒(HAV)通常引起急性感染,临床病理长期追踪结果显示HAV感染与肝细胞癌发生有一定联系。乙型肝炎病毒(HBV)或丙型肝炎病毒(HCV)的慢性感染可导致长期肝脏炎症和肝硬化,影响多条细胞凋亡和增殖相关信号通路,是病毒感染导致肝细胞癌的最常见诱因。HBV X蛋白(HBx)基因突变与肝细胞癌发病率密切相关,HCV核心蛋白的表达可导致肝细胞脂质积累,促进肿瘤发生。临床丁型肝炎病毒(HDV)感染常伴随HBV的共感染,从而增加慢性肝炎风险。戊型肝炎病毒(HEV)感染通常呈急性,近年HEV在器官移植和免疫缺陷患者中慢性感染增多。HEV慢性感染易导致肝硬化而增加肝细胞癌风险。本文概述了近年来肝炎病毒感染导致肝脏免疫应答异常和肝细胞癌发生的研究进展,以期有助于寻找病毒感染的早期检测、有效干预和疫苗接种的措施。

关键词：肝细胞癌肝炎病毒病毒性肝炎肝硬化慢性感染综述

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面向非稳态场景的生命体征监测优化方法

计算机研究与发展 2024年第2期61卷 481-493页

作者：邱杰凡徐一帆徐瑞吉周栋利池凯凯浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023

使用基于调频连续波的毫米波雷达监测生命体征信息,具有无接触、隐私保护性好、高分辨率以及抗干扰性好等优势,逐渐成为研究热点.然而,目前研究者主要关注如何提高被测对象处于稳态(如静止)时的体征监测效果,但受制于肢体运动对雷达信... 详细信息

使用基于调频连续波的毫米波雷达监测生命体征信息,具有无接触、隐私保护性好、高分辨率以及抗干扰性好等优势,逐渐成为研究热点.然而,目前研究者主要关注如何提高被测对象处于稳态(如静止)时的体征监测效果,但受制于肢体运动对雷达信号的干扰,使得该技术在非稳态场景中的应用受到限制.提出一种基于人体运动状态识别的非稳态场景体征监测方法,以best-effort方式实现了存在大幅度肢体动作的场景中对体征信息的监测,并且能够识别对应的动作类型.首先,根据运动特征计算出带有距离-主导速度信息的特征频谱图.其次,使用一种滑动窗口采样方法以采集连续样本.随后训练ResNet-18网络来识别运动状态以及分类运动类型.最后,基于运动状态分类结果,在运动间歇期提取信号的相位信息,采用变分模态分解算法进行呼吸速率和心率的提取.实验结果表明,训练后的网络可以精确地识别运动状态和运动类型,识别准确率接近97%,识别延迟小于1.1 s.对呼吸和心率的监测结果的平均绝对误差(MAD)下降到1.7 bpm和3.4 bpm.

关键词：毫米波雷达生命体征监测运动状态识别滑动窗口采样残差网络变分模态分解

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基于模式识别的股票价格预测研究

经济研究导刊 2024年第8期 81-84页

作者：徐亦凡上海理工大学管理学院上海200093

基于模式识别的时间序列数据分析方法,因其能够揭示复杂、非线性的股价运行模式,在经济学、统计学和机器学习领域受到了广泛的关注。为了避免人判断的主观性,因此采用一种与双底形态的目标模板进行对比的方法,把一维的股价时间序列变换... 详细信息

基于模式识别的时间序列数据分析方法,因其能够揭示复杂、非线性的股价运行模式,在经济学、统计学和机器学习领域受到了广泛的关注。为了避免人判断的主观性,因此采用一种与双底形态的目标模板进行对比的方法,把一维的股价时间序列变换成二维的图形与目标模板进行对比,对比后相似度高的时间片段能作为未来市场价格上涨的信号。实验结果表明,此方法能够产生正收益,且对股票的未来涨跌具有一定的预测能力。

关键词：模式识别股票价格预测机器学习人工神经网络

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牵引技术在内镜黏膜下剥离术中的应用

中华消化内镜杂志 2024年第3期41卷 184-188页

作者：庞婷婷许艺凡陈洁海军军医大学第一附属医院消化内科上海200433 中部战区总医院消化内科武汉430061

内镜黏膜下剥离术(endoscopic submucosal dissection,ESD)以其创伤小、并发症少、恢复快等特点成为早期胃肠道肿瘤的一线治疗方法。但是对于面积大、严重纤维化等的病灶,术中缺乏牵引限制了手术视野的清晰度,使出血、穿孔等并发症的风... 详细信息

内镜黏膜下剥离术(endoscopic submucosal dissection,ESD)以其创伤小、并发症少、恢复快等特点成为早期胃肠道肿瘤的一线治疗方法。但是对于面积大、严重纤维化等的病灶,术中缺乏牵引限制了手术视野的清晰度,使出血、穿孔等并发症的风险增加。系统回顾国内外牵引技术在ESD术中应用的研究,旨在总结近年常用ESD术中牵引方式,并分析其在不同解剖部位的应用及优缺点。

关键词：内镜黏膜下剥离术牵引技术

针对可穿戴设备的稀疏化卷积心律失常分类加速器设计

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浙江大学学报（理学版） 2024年第4期51卷 492-500页

作者：徐轶凡申烁林昊吴中行刘昊东南大学集成电路学院江苏无锡214000

近年来,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)因其优异的检测与识别能力,在心电图(electrocardiogram,ECG)信号的诊断研究中备受瞩目。然而,CNN模型因参数规模和算力需求较大,难以用于资源受限的可穿戴嵌入式设备。虽然使... 详细信息

近年来,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)因其优异的检测与识别能力,在心电图(electrocardiogram,ECG)信号的诊断研究中备受瞩目。然而,CNN模型因参数规模和算力需求较大,难以用于资源受限的可穿戴嵌入式设备。虽然使用剪枝技术可压缩网络规模,但稀疏化剪枝后权重的不规则分布使修剪后的网络模型依然存在无法高效处理非零数据的问题。为此,设计了一种高效的稀疏化卷积心律失常分类加速器。首先,采用多批次划分的稀疏压缩数据流方法提高计算效率;其次,设计了稀疏感知的计算阵列(processing element,PE)完成卷积运算,解决剪枝带来的负载不平衡问题。在现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)平台上的仿真结果显示,所设计的稀疏化卷积加速器在200 MHz时钟频率下的吞吐率为53.84GOP·s^(-1)、平均功耗为0.263 W、能效比为204.72 GOP·W^(-1)、五分类准确率达98%,相较于以往的稀疏化加速器,最高可以实现2.0~2.4倍的加速、4.5~6.1倍的能效比提升,适用于可穿戴的ECG分类设备。

关键词：可穿戴嵌入式设备非结构化剪枝卷积神经网络硬件加速器

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形态演化:“形变”与1980年以后计算机视错觉艺术的图像应用

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艺术科技 2024年第3期37卷 250-252页

作者：许倚凡西南大学美术学院重庆400700

目的:文章旨在深入探讨形态学在后现代视觉研究中的应用,并通过对歌德形态学中“形变”概念的深入分析,揭示其对事物本质的启示。同时详细阐述艺术形态学在后现代视知觉研究中的演变过程,探讨如何应对计算机图像时代的视觉语境变革的现... 详细信息

目的:文章旨在深入探讨形态学在后现代视觉研究中的应用,并通过对歌德形态学中“形变”概念的深入分析,揭示其对事物本质的启示。同时详细阐述艺术形态学在后现代视知觉研究中的演变过程,探讨如何应对计算机图像时代的视觉语境变革的现实解法。方法:首先研究歌德关于形态演变的观点,凸显感知和观察在形态认知中的主导地位,强调主观感受对物体形态理解的影响,并分析现代计算机图像处理在生成复杂形态结构、产生视觉错觉的实际情况。结果:在艺术形态学的后现代视知觉研究中,形态学在图像研究中经历了演变。数字化技术的崛起使图像制作摆脱传统限制,实现了对视觉语境的重新组合,呈现碎片化的日常生活形态。后现代视觉艺术中,通用名词变得难以准确定义,艺术作品回归感官维度,强调非经验视角对艺术品审视方式和结构形态的影响。结论:文章探讨计算机艺术在20世纪80年代初成为独立艺术领域的历史背景,着重分析创作工具的形态转向,并进一步介绍视错觉屏幕技术,指出其通过图像设计和处理技术创造视知觉多义的艺术形式。此外,文章还深入探讨科学成像与艺术创作的形态关系,强调二者在面临问题时都需要启动创造性思维。

关键词：形态学形变计算机艺术视错觉后现代视知觉