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基于自适应光照估计的Retinex-Net矿井图像增强算法研究

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煤炭科学技术 2024年

作者：田丰陈婷婷刘晓佩西安科技大学通信与工程学院西安市网络融合通信重点实验室

随着煤矿智能化建设的逐步推进，智能视频监控系统越来越多的应用于煤矿井下。然而受粉尘、水雾及光源等因素的影响，视频监控系统采集的图像往往存在亮度低、光照不均匀、信息丢失、细节模糊等问题，导致煤矿井下视频监控视觉效果差，... 详细信息

随着煤矿智能化建设的逐步推进，智能视频监控系统越来越多的应用于煤矿井下。然而受粉尘、水雾及光源等因素的影响，视频监控系统采集的图像往往存在亮度低、光照不均匀、信息丢失、细节模糊等问题，导致煤矿井下视频监控视觉效果差，极大影响了后续图像分析与智能决策。因此，研究煤矿井下图像增强方法具有重要意义。针对非均匀照明下井下图像出现的局部区域亮度低和细节特征缺失的问题，提出了一种基于自适应估计的改进Retinex-Net井下图像增强算法。设计了分解网络来分离图像的照度分量和反射分量；在反射分量处理中，引入了融合通道和空间注意力的注意力模块CBAM（Convolutional Block Attention Module），进一步提升图像的细节和对比度，使图像更加清晰；在光照估计网络中构建渐进式的光照优化过程，通过多个网络层的级联，逐步优化光照分量的估计，引入了自校准模块，能够自动调整光照分量的估计值，使其更加接近真实的光照条件，最后将优化后的照度分量和反射分量结合，得到增强后的井下图像。基于自建井下图像数据集，改进算法较其他算法，其平均梯度、峰值信噪比、结构相似性、信息熵分别提高了25%、17%、24%、8%。实验结果表明，该算法能有效地提高光照不均匀照明中暗区域的图像亮度，增加图像细节信息，提高图像质量。

关键词：煤矿图像增强 Retinex理论注意力机制自适应光照估计

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功能化MXene在锂硫电池中应用研究进展

材料导报 2024年第12期38卷 8-16页

作者：姜宇杨蓉张乾伟樊潮江董鑫蒋百铃燕映霖西安理工大学复合材料及其产品智能制造技术国际联合研究中心西安710048 西安理工大学材料科学与工程学院西安710048

MXene作为新兴的二维导电材料,在储能器件的电极和电解质设计及应用等方面引起了科研人员的兴趣。近年来,在锂硫电池研究中,MXene材料优异的导电性及对多硫化物的吸附作用使锂硫电池的性能明显提升。功能化设计可避免MXene材料自堆叠等... 详细信息

MXene作为新兴的二维导电材料,在储能器件的电极和电解质设计及应用等方面引起了科研人员的兴趣。近年来,在锂硫电池研究中,MXene材料优异的导电性及对多硫化物的吸附作用使锂硫电池的性能明显提升。功能化设计可避免MXene材料自堆叠等缺陷,调控其对多硫化物的吸附强度,并赋予MXene催化多硫化物氧化还原反应的功能。本文综述了功能化MXene材料目前主要的制备方式及其对表面官能团的影响,分析了功能化MXene对多硫化物的吸附作用和对穿梭效应的抑制机制及对氧化还原反应动力学的提升机理,讨论了MXene材料在锂硫电池应用中可能存在的问题和改性前景。

关键词： MXene材料制备锂硫电池穿梭效应催化

可分离式系线磁控胶囊内镜在肝硬化患者中的诊断价值

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西安交通大学学报（医学版） 2024年第3期45卷 449-454页

作者：孙焕焕卢桂芳任莉罗玉梅和水祥西安交通大学第一附属医院消化内科陕西西安710061

目的探讨可分离式系线磁控胶囊内镜(detachable string magnetically controlled capsule endoscopy,ds-MCE)在肝硬化患者中的诊断价值。方法筛选肝硬化患者分别进行胃镜(esophagogastroduodenoscopy,EGD)及ds-MCE检查,以传统EGD结果为标准,评估ds-MCE在肝硬化患者食管胃静脉曲张、高出血风险食管静脉曲张、门脉高压性胃病的准确性,门脉高压性肠病的检出情况以及患者舒适度。结果在2021年5月至2022年7月期间,总共53例患者成功入组,以EGD的检查结果为金标准,ds-MCE检出食管静脉曲张的敏感度为95.45%、特异度为100%、校正阳性预测值为100%、校正阴性预测值为95.65%,Kappa值为0.877(P一项极具潜力的可替代传统EGD筛查及监测肝硬化食管胃底静脉曲张的检查方法。

关键词：肝硬化胃镜(EGD) 可分离式系线磁控胶囊内镜(ds-MCE) 食管胃静脉曲张

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融入全局相应归一化注意力机制的YOLOv5农作物害虫识别模型

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农业工程学报 2024年第8期40卷 159-170页

作者：郭嘉璇王蓉芳南江华李小虎焦昶哲西安电子科技大学人工智能学院西安710071 陕西省渭南市蒲城县农业农村局渭南715500 陕西省渭南市蒲城县植保植检站渭南715500

针对YOLOv5(you only look once version five)模型在农作物害虫密集目标上的检测效果无法满足实际需求,以及训练过程中模型收敛速度较慢等问题,该研究提出了融入全局响应归一化(global response normalization,GRN)注意力机制的YOLOv5... 详细信息

针对YOLOv5(you only look once version five)模型在农作物害虫密集目标上的检测效果无法满足实际需求,以及训练过程中模型收敛速度较慢等问题,该研究提出了融入全局响应归一化(global response normalization,GRN)注意力机制的YOLOv5农作物害虫识别模型(YOLOv5-GRNS)。设计了融入GRN注意力机制的编码器(convolution three,C3)模块,提高对密集目标的识别精度;利用形状交并比(shape intersection over union,SIoU)损失函数提高模型收敛速度和识别精度;在公开数据集IP102(insect pests 102)的基础上,筛选出危害陕西省主要农作物的8种害虫类型,构建了新数据集IP8-CW(insect pests eight for corn and wheat)。改进后的模型在新IP8-CW和完整的IP102两种数据集上进行了全面验证。对于IP8-CW,全类别平均准确率(mean average precision,mAP)mAP@.5和mAP@.5:.95分别达到了72.3%和47.0%。该研究还对YOLOv5-GRNS模型进行了类激活图分析,不仅从识别精度,而且从可解释性的角度,验证了对农作物害虫、尤其是密集目标的优秀识别效果。此外,模型还兼具参数量少、运算量低的优势,具有良好的嵌入式设备应用前景。

关键词：图像识别害虫检测 YOLOv5 GRN注意力密集小目标

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保留模体信息的属性二分图神经网络表示学习

计算机工程与应用 2024年第10期60卷 148-155页

作者：吕少卿王驰驰李婷婷包志强西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121 西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室西安710121

目前网络表示学习方法大多针对通过网络,忽略了属性二分网络的特殊性以及网络的模体信息等。为了解决以上问题,提出一种保留模体信息的属性二分图神经网络表示学习方法MABG。该方法首先通过网络中两节点共同参与形成的蝶形模体数量来调... 详细信息

目前网络表示学习方法大多针对通过网络,忽略了属性二分网络的特殊性以及网络的模体信息等。为了解决以上问题,提出一种保留模体信息的属性二分图神经网络表示学习方法MABG。该方法首先通过网络中两节点共同参与形成的蝶形模体数量来调整边的权重,从而构建模体权重矩阵,获得包含模体信息的属性二分网络邻接矩阵。接着采取不同的策略捕捉网络中的显式和属性隐式消息,对于不同类型节点集合间的显式关系采用消息传递机制,对于同类型节点中的隐式关系采用消息对齐机制,同时使用对抗模型最小化输入特征和显式关系表示之间的差异,之后通过级联框架来捕捉高阶信息并得到最终的节点表示。将该模型在四个真实公开的数据集上执行推荐任务并与其他方法进行对比,验证了该模型的有效性。

关键词：属性二分网络网络表示学习网络模体图神经网络

可分离式系线磁控胶囊内镜在肝硬化中的诊断价值

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西安交通大学学报(医学版) 2024年

作者：孙焕焕卢桂芳任莉罗玉梅和水祥西安交通大学第一附属医院消化内科

目的探讨可分离式系线磁控胶囊内镜（detachablestringmagneticallycontrolledcapsuleendoscopy， ds-MCE)在肝硬化患者中的诊断价值。方法筛选肝硬化患者分别进行胃镜(esophagogastroduodenoscopy， EGD)及ds-MCE检查，以传统EGD结果为标准，评估ds-MCE在肝硬化患者食管胃静脉曲张、高出血风险食管静脉曲张、门脉高压性胃病的准确性，门脉高压性肠病的检出情况以及患者舒适度。结果在2021年5月至2022年7月期间，总共53例患者成功入组，以EGD的检查结果为金标准，ds-MCE检出食管静脉曲张敏感度95.45%、特异度100％、校正阳性预测值100％、校正阴性预测值95.65%，Kappa值为0.877(P一项极具潜力的可替代传统EGD筛查及监测肝硬化食管胃底静脉曲张的检查方法。

关键词：肝硬化胃镜可分离式系线磁控胶囊内镜食管胃静脉曲张

儿童系统性红斑狼疮并发糖尿病临床特点及相关因素分析

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临床儿科杂志 2024年第5期42卷 419-424页

作者：李志娟包瑛黄惠梅张敏王莹牛云鹤杨楠索磊梁楠西安市儿童医院肾脏科陕西西安710003

目的分析儿童系统性红斑狼疮(SLE)并发糖尿病的临床特征,探讨SLE并发糖尿病的独立危险因素。方法选取2016年1月至2022年6月于肾脏内科住院的SLE并发糖尿病患儿为糖尿病组,同期住院未合并糖尿病的SLE患儿为对照组,收集两组患儿的临床资... 详细信息

目的分析儿童系统性红斑狼疮(SLE)并发糖尿病的临床特征,探讨SLE并发糖尿病的独立危险因素。方法选取2016年1月至2022年6月于肾脏内科住院的SLE并发糖尿病患儿为糖尿病组,同期住院未合并糖尿病的SLE患儿为对照组,收集两组患儿的临床资料,分析SLE并发糖尿病的危险因素。结果纳入SLE合并糖尿病患儿15例(7.4%),男5例、女10例。糖尿病中位发病年龄12.0(11.0~13.0)岁,发生糖尿病时SLE中位病程为25.5(11.5~92.5)天,中位空腹血糖为11.3(10.8~13.2)mmol/L。有糖尿病家族史6例。发生糖尿病时10例患儿足量激素(醋酸泼尼松2 mg·kg^(-1)·d^(-1),最大量≤60 mg/d)使用中。对照组纳入SLE患儿151例(男42例、女109例)。与对照组比较,糖尿病组年龄较大,收缩压和舒张压较高,胆固醇、尿酸水平较高,高密度脂蛋白水平较低;收缩压异常升高,胆固醇、尿酸异常升高,高密度脂蛋白异常降低以及有家族史的患儿比例较高;尿蛋白转阴时间较长,差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素logistic回归分析发现,年龄,糖尿病家族史,尿酸、胆固醇水平升高,高密度脂蛋白水平降低是SLE并发糖尿病的独立危险因素(P<0.05)。结论如SLE患儿年龄偏大,有糖尿病家族史,伴有高水平胆固醇、低水平高密度脂蛋白及高尿酸血症,需注意监测血糖,警惕继发性糖尿病的发生。

关键词：系统性红斑狼疮糖尿病危险因素儿童

6-羟多巴胺通过p38 MAPK信号通路诱发大鼠机械痛敏反应

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神经解剖学杂志 2024年第1期40卷 43-49页

作者：马宁宁罗娜母童孙志宏延安大学生命科学学院延安716000 延安大学陕西省区域生物资源保育与利用工程技术研究中心延安716000

目的:研究p38 MAPK信号通路参与6-羟多巴胺(6-OHDA)诱导的帕金森病(PD)模型大鼠痛敏反应的调节机制。方法:将40只雄性Sprague Dawley(SD)大鼠随机分为4组:假手术组(Sham)、模型组(6-OHDA)、p38 MAPK抑制剂SB203580处理组(6-OHDA+SB203580)、p38 MAPK激动剂茴香霉素(ANS)处理组(6-OHDA+ANS)。采用脑内右侧纹状体立体定向注射6-OHDA的方法建立大鼠PD模型。6-OHDA+SB203580组与6-OHDA+ANS组大鼠注射6-OHDA构建PD模型后分别注射SB203580与ANS进行处理。von Frey纤维丝测痛仪测定大鼠机械缩足阈值(PWT);酶联免疫吸附测定(ELISA)法检测大鼠背根神经节(DRG)中IL-6、IL-1β、TNF-α的含量;real time RT-PCR检测大鼠DRG中IL-6、IL-1β、TNF-α及p38 MAPK的mRNA水平。结果:在6-OHDA诱导的PD模型大鼠DRG中,IL-6、IL-1β、TNF-α和p38 MAPK的表达水平显著升高(P一步地导致大鼠DRG中IL-6、IL-1β、TNF-α和p38 MAPK的表达水平升高,并使大鼠PWT降低;应用抑制剂SB203580后大鼠DRG中IL-6、IL-1β、TNF-α和p38 MAPK的表达水平均显著降低(P<0.05),大鼠PWT显著升高(P<0.05)。结论:6-OHDA可诱导大鼠产生机械性痛敏反应,其分子机制与p38 MAPK信号通路激活有关。

关键词：帕金森病 p38 MAPK信号通路神经病理性疼痛背根神经节 6-羟多巴胺大鼠

水稻作物产量预测模型的研究——基于多源数据回归模型

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农机化研究 2024年第10期46卷 27-31,36页

作者：李松涛汉中职业技术学院陕西汉中723002

水稻是我国重要的粮食作物之一,在我国不同农业生产区域都有种植,实现水稻产量的精准预测对于稳定我国粮食安全具有重要意义。为了改良传统产量预测方法,实现水稻产量高效预测,基于主成分分析法提取主成分,再将主成分作为BP神经网络模... 详细信息

水稻是我国重要的粮食作物之一,在我国不同农业生产区域都有种植,实现水稻产量的精准预测对于稳定我国粮食安全具有重要意义。为了改良传统产量预测方法,实现水稻产量高效预测,基于主成分分析法提取主成分,再将主成分作为BP神经网络模型的输入,对水稻种植面积较大的黑龙江省、江苏省、湖南省和湖北省2011-2020年的数据进行预测分析。研究结果表明:水稻产量与月最高土壤温度、月最低土壤温度、月土壤平均温度、月大气最高温度、月大气平均温度、月平均大气湿度为极显著相关,与月降雨量显著相关,与月大气最低温度相关性较弱。主成分分析与BP神经网络组合模型下,水稻产量的预测精度明显高于传统BP神经网络模型,R^(2)达到0.86,MAPE仅为0.97%,RMSE为0.93,预测值与试验值之间拟合程度较高,模型验证结果表明模型预测结果准确稳定。研究结果对于更加科学、合理地预测水稻产量具有重要的指导意义。

关键词：水稻产量预测多源数据 BP神经网络主成分分析