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机器学习在帕金森病诊断中的应用研究

电子科技大学学报 2024年第2期53卷 315-320页

作者：李西姜孟四川外国语大学语言脑科学研究中心重庆400031 成都师范学院外国语学院成都611130 四川外国语大学语言智能学院重庆400031

机器学习是医学人工智能的研究热点和重点之一。针对神经退行性帕金森病(Parkinson’s Disease, PD)的早期诊断,现有的临床评分量表具有一定的主观性和局限性。该文报告了基于行为(语音、步态、书写)、电生理(脑电)、影像组学(核磁共振... 详细信息

机器学习是医学人工智能的研究热点和重点之一。针对神经退行性帕金森病(Parkinson’s Disease, PD)的早期诊断,现有的临床评分量表具有一定的主观性和局限性。该文报告了基于行为(语音、步态、书写)、电生理(脑电)、影像组学(核磁共振成像、单光子发射断层成像、正光子发射断层成像)和基因组学等数据,机器学习应用于PD诊断的研究进展,发现其较传统方法更为精准,以期为未来人工智能智慧诊断的研究与应用提供参考与借鉴。

关键词：帕金森病机器学习人工智能诊断

红曲霉强化发酵对黄豆酱风味物质及菌群结构的影响

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食品科学 2024年第9期45卷 93-101页

作者：蒋四强陈功李雄波王泽亮范智义李婷李恒张其圣邓维琴四川省食品发酵工业研究设计院有限公司四川成都611130 成都大学食品与生物工程学院四川成都610106 四川东坡中国泡菜产业技术研究院四川眉山620030

为探究红曲霉混合强化发酵对黄豆酱品质的影响,以米曲霉(郫酿M003)和红曲霉(PM001)分别制曲混合强化发酵黄豆酱,通过顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术、主成分分析系统比较不同质量黄豆曲混合强化发酵黄豆酱的挥发性风味成分,运用I... 详细信息

为探究红曲霉混合强化发酵对黄豆酱品质的影响,以米曲霉(郫酿M003)和红曲霉(PM001)分别制曲混合强化发酵黄豆酱,通过顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术、主成分分析系统比较不同质量黄豆曲混合强化发酵黄豆酱的挥发性风味成分,运用Illumina MiSeq测序技术解析黄豆酱混合强化发酵过程中的菌群结构变化,并分析主要微生物与主要风味物质的相关性。结果表明,红曲霉混合强化发酵黄豆酱风味物质的组成、含量和微生物种类及相对丰度均显著优于米曲霉单菌制曲发酵的黄豆酱;黄豆酱中的多种主要风味物质与曲霉属(Aspergillus)、芽孢杆菌属(Bacillus)、红曲属(Monascus)以及明串珠菌属(Leuconostoc)等优势菌属呈显著正相关,米曲霉黄豆曲和红曲霉黄豆曲按照3∶1的质量比混合强化发酵的黄豆酱风味品质更好。研究结果说明红曲霉制曲混合强化发酵可显著改善黄豆酱的风味品质,可为黄豆酱风味品质的改进提供数据参考。

关键词：红曲霉强化发酵黄豆酱挥发性风味成分菌群结构

温度和疲劳共同作用对溴化丁基橡胶气体阻隔性能的影响

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高分子材料科学与工程 2024年第2期40卷 134-140页

作者：张帆张力伟熊英郭少云成都理工大学商学院四川成都610059 四川大学高分子研究所四川成都610065

溴化丁基橡胶(BIIR)因其出色的气体阻隔性能成为轮胎内衬层首选材料,但轮胎使用过程中因摩擦生热产生的高温和滚动过程中的屈挠疲劳作用,其性能和使用寿命将会受到很大的影响,因此,探索温度和疲劳作用对BIIR气体阻隔性能的影响具有重要... 详细信息

溴化丁基橡胶(BIIR)因其出色的气体阻隔性能成为轮胎内衬层首选材料,但轮胎使用过程中因摩擦生热产生的高温和滚动过程中的屈挠疲劳作用,其性能和使用寿命将会受到很大的影响,因此,探索温度和疲劳作用对BIIR气体阻隔性能的影响具有重要意义。文中对比研究了温度和屈挠疲劳单因素作用以及双因素作用下,BIIR气体阻隔性能的变化情况;通过交联密度测试、动态力学热分析及透射电镜等手段,探寻了BIIR在温度和疲劳双因素作用下其分子交联网络和填料分布情况的变化。结果表明,热老化作用使BIIR交联度增加,气体阻隔性能提高;疲劳作用对其气体阻隔性能的影响也较小;但温度和疲劳共同作用下,BIIR在较高温度下形成的交联网络又经屈挠疲劳的作用,更易发生裂解,并带动填料粒子的“移动”,导致了BIIR橡胶气体阻隔性能的大幅降低。

关键词：溴化丁基橡胶热老化屈挠疲劳气体阻隔性能

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抗阻式颈部康复机器人系统设计

浙江大学学报（工学版） 2024年第7期58卷 1479-1487页

作者：黄松林郑秀娟谭笑月胡兴涂海燕李康四川大学电气工程学院四川成都610065 四川大学信息与自动化技术四川省高校重点实验室四川成都610065 四川大学机械工程学院四川成都610065 四川大学华西医院生物医学大数据中心四川成都610041

已有颈部康复设备负载精度差且负载调节时间长,为此基于抗阻康复训练治疗理论设计新的颈部康复机器人系统.设计机械结构,使电机输出的拉力转换成颈部的抗阻负载.将控制系统分为控制模块与算法模块,提高系统的流畅性和稳定性.利用磁场定... 详细信息

已有颈部康复设备负载精度差且负载调节时间长,为此基于抗阻康复训练治疗理论设计新的颈部康复机器人系统.设计机械结构,使电机输出的拉力转换成颈部的抗阻负载.将控制系统分为控制模块与算法模块,提高系统的流畅性和稳定性.利用磁场定向控制算法实现电机力矩的精准控制,为颈部康复训练提供稳定可控的拉力.设置拉力传感器和姿态陀螺仪传感器,防止使用者头颈部姿态错误或未知事故.统计10名受试者使用所设计系统进行颈部康复训练的评估参数,并对统计结果进行分析.仿真测试显示,磁场定向控制算法能够提高负载精度并缩短调节时间;负载测试与仿真测试结果的一致性验证了控制方案的可行性.系统性能测试表明,所设计的颈部康复机器人的拉力控制误差不超过0.59 N,响应速度为0.53 s,达到临床使用标准.

关键词：永磁同步电机磁场定向控制抗阻训练传感器康复机器人

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新型行波离轴离子传输器的设计与表征

质谱学报 2024年第4期45卷 510-518,I0003页

作者：曾鹏宇何星亮郭星邓辅龙孙红恩吴斌赵忠俊段忆翔四川大学机械工程学院四川成都610044 成都艾立本科技有限公司四川成都611930

为滤除质谱系统中来自电喷雾电离源(ESI)的大量中性污染物和带电液滴,提高质谱系统的灵敏度、信噪比和耐用性,出现了一种基于行波堆叠环的离轴离子传输器。根据其结构特性,本研究设计了对应的行波射频耦合供电电源及测控系统。采用以太... 详细信息

为滤除质谱系统中来自电喷雾电离源(ESI)的大量中性污染物和带电液滴,提高质谱系统的灵敏度、信噪比和耐用性,出现了一种基于行波堆叠环的离轴离子传输器。根据其结构特性,本研究设计了对应的行波射频耦合供电电源及测控系统。采用以太网通讯协议控制现场可编程逻辑门阵列(FPGA)以实现全电路的信号控制和发生,通过12位模数转换器(ADC)和16位数模转换器(DAC)实现8通道行波幅值的监控,并设计双平面变压器耦合电路,在堆叠环上成功实现了行波提供轴向动能的效果。测试了硬件系统在离轴传输结构上的电参数稳定性和精度,结果表明:行波电源可控电压范围为0.1~100 V;行波电源脉冲频率范围为0~400 kHz;直流转直流(DC-DC)直流高压纹波小于0.03%;行波高低电压全量程检测绝对误差小于0.03 V;行波高低电压控制输出全量程绝对误差小于0.04 V;多通道射频峰峰值电压差小于1 V;行波上升下降时间均小于30 ns;射频和行波波形平滑,该电源系统能够满足堆叠环离轴传输器的电源设计要求。在粗真空下,采用利血平离子对离轴结构的性能进行测试,实验结果为行波堆叠环结构的离子传输和离轴分离提供了基本理解,对高信噪比质谱系统的研发具有重要价值。

关键词：质谱离轴离子传输器耦合电源

紫马铃薯花色苷提取工艺优化及稳定性、抗氧化活性分析

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食品工业科技 2024年第5期45卷 187-196页

作者：张馨月赵思毅吴明阳李益高涛王新惠刘洋成都大学食品与生物工程学院四川成都610106 达州市农业科学研究院四川达州635000 成都农业科技中心四川成都610213

以甜菜碱为氢键受体,有机酸、糖基和醇基分别为氢键供体制备天然绿色的低共熔溶剂,基于微波辅助提取法,通过单因素实验并结合响应面分析对紫马铃薯花色苷提取工艺进行优化。主要考察了微波时间、微波功率、溶剂含水量、溶剂摩尔比对紫... 详细信息

以甜菜碱为氢键受体,有机酸、糖基和醇基分别为氢键供体制备天然绿色的低共熔溶剂,基于微波辅助提取法,通过单因素实验并结合响应面分析对紫马铃薯花色苷提取工艺进行优化。主要考察了微波时间、微波功率、溶剂含水量、溶剂摩尔比对紫马铃薯花色苷含量的影响。同时比较低共熔溶剂与常规溶剂提取对紫马铃薯花色苷在不同温度、光照条件下的稳定性,以及DPPH、ABTS^(+)、OH自由基清除率评价体外抗氧化能力。结果表明,以甜菜碱和柠檬酸制备酸性低共熔溶剂,摩尔比1:2.1,含水量为28.6%,在微波功率800 W,微波时间28 s条件下,紫马铃薯花色苷含量可达到228.658±1.241 mg/100 g,较常规提取工艺含量提高了56.92%。此外通过低共熔溶剂提取所得花色苷在不同光照、温度条件下稳定性均显著提高。其中太阳光对紫马铃薯花色苷影响最大,避光情况下低共熔溶剂提取花色苷保存率可达90%以上,常规溶剂提取花色苷保存率为82.78%,此外,花色苷含量也随着温度的增加不断降低,二者保存率均明显下降。抗氧化能力结果表明,低共熔溶剂提取所得花色苷抗氧化能力更强,其清除自由基能力IC_(50)值均小于常规溶剂提取。DPPH自由基清除能力IC_(50)值从45.95μg/mL降至41.54μg/mL;ABTS+自由基清除能力IC_(50)值从17.81μg/mL至11.30μg/mL;OH自由基清除能力IC_(50)值从162.00μg/mL至22.44μg/mL。因此紫色马铃薯花色苷含量、稳定性和抗氧化活性与其提取溶剂的选择密切相关,本提取工艺的研究为紫马铃薯花色苷的利用开发提供了新思路。

关键词：紫马铃薯花色苷低共熔溶剂提取工艺稳定性抗氧化活性

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基于注意力机制的高容量通用图像隐写模型

软件学报 2024年第3期35卷 1502-1514页

作者：袁超王宏霞何沛松四川大学网络空间安全学院四川成都610065

随着深度学习与隐写技术的发展,深度神经网络在图像隐写领域的应用越发广泛,尤其是图像嵌入图像这一新兴的研究方向.主流的基于深度神经网络的图像嵌入图像隐写方法需要将载体图像和秘密图像一起输入隐写模型生成含密图像,而最近的研究... 详细信息

随着深度学习与隐写技术的发展,深度神经网络在图像隐写领域的应用越发广泛,尤其是图像嵌入图像这一新兴的研究方向.主流的基于深度神经网络的图像嵌入图像隐写方法需要将载体图像和秘密图像一起输入隐写模型生成含密图像,而最近的研究表明,隐写模型仅需要秘密图像作为输入,然后将模型输出的含密扰动添加到载体图像上,即可完成秘密图像的嵌入过程.这种不依赖载体图像的嵌入方式极大地扩展了隐写的应用场景,实现了隐写的通用性.但这种嵌入方式目前仅验证了秘密图像嵌入和恢复的可行性,而对隐写更重要的评价标准,即隐蔽性,未进行考虑和验证.提出一种基于注意力机制的高容量通用图像隐写模型USGAN,利用注意力模块,USGAN的编码器可以在通道维度上对秘密图像中像素位置的扰动强度分布进行调整,从而减小含密扰动对载体图像的影响.此外,利用基于CNN的隐写分析模型作为USGAN的目标模型,通过与目标模型进行对抗训练促使编码器学习生成含密对抗扰动,从而使含密图像同时成为攻击隐写分析模型的对抗样本.实验结果表明,所提模型不仅可以实现不依赖载体图像的通用嵌入方式,还进一步提高了隐写的隐蔽性.

关键词：图像隐写注意力机制生成对抗网络对抗样本

微波等离子体飞行时间质谱仪研制及元素检测应用研究

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质谱学报 2024年第3期45卷 343-353,I0002页

作者：左凯代渐雄赵忠俊郭星段忆翔四川大学机械工程学院四川成都610065 成都艾立本科技有限公司四川成都611930

微波等离子体炬(microwave plasma torch,MPT)具有功耗低、操作方便、结构简单等优点,与质谱仪联用可快速分析元素。本文报道了一套自制的低功耗微波等离子体炬飞行时间质谱仪(MPT-TOF MS)及进样装置,并考察了维持气流速、载气流速、超... 详细信息

微波等离子体炬(microwave plasma torch,MPT)具有功耗低、操作方便、结构简单等优点,与质谱仪联用可快速分析元素。本文报道了一套自制的低功耗微波等离子体炬飞行时间质谱仪(MPT-TOF MS)及进样装置,并考察了维持气流速、载气流速、超截取锥电压、MPT炬焰位置及微波功率对元素检测的影响,系统地研究了该仪器的性能。结果表明,MPT-TOF MS具有耗气量少(氩维持气流速800 mL/min、氩载气流速400 mL/min、氮干燥气流速2000 mL/min)、离子源功耗低(100 W)的优势,且线性范围覆盖5个数量级,分辨率高,锂、钠、钾、铷和铯元素的检出限分别为0.49、3.05、1.31、0.74、0.34μg/L。该仪器可用于盐湖中锂、钠、钾、铷及铯碱金属元素的快速检测,是电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)元素检测方法的补充。

关键词：微波等离子体炬(MPT) 飞行时间质谱(TOF MS) 元素检测

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基于元学习的图卷积网络少样本学习模型

电子学报 2024年第3期52卷 885-897页

作者：刘鑫磊冯林廖凌湘龚勋苏菡王俊四川师范大学计算机科学学院四川成都610100 西南交通大学计算机与人工智能学院四川成都611730 四川师范大学商学院四川成都610100 资阳市公安局网络安全保卫支队四川资阳641399

少样本学习是目前机器学习研究领域的热点和难点.针对现有的少样本学习模型不能有效捕捉数据特征与数据标签之间的联系,造成分类模型泛化能力弱的问题,提出一种基于元学习的原型空间图卷积网络少样本学习模型FSL-GCNPS(Few-Shot Learnin... 详细信息

少样本学习是目前机器学习研究领域的热点和难点.针对现有的少样本学习模型不能有效捕捉数据特征与数据标签之间的联系,造成分类模型泛化能力弱的问题,提出一种基于元学习的原型空间图卷积网络少样本学习模型FSL-GCNPS(Few-Shot Learning of Graph Convolutional Network on Prototype Space).首先,利用卷积神经网络提取多任务数据的特征向量;其次,为了将特征向量映射到原型空间中,根据元学习的训练策略得到特征向量的类原型表达;然后,通过类原型向量和类向量之间的嵌入表示,构建图结构数据,并进行图卷积网络训练、推理.实验结果表明,相较于经典少样本学习方法,FSL-GCNPS模型拥有更好的分类准确率和分类稳定性.同时,在医学图像领域数据集上实验表明,FSL-GCNPS具有很好的跨域适应性.

关键词：元学习图卷积网络卷积神经网络少样本学习原型空间