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基于深度学习的后天原发性中耳胆脂瘤及中耳乳突炎CT图像分类模型的应用研究

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中华耳科学杂志 2024年第2期22卷 232-236页

作者：王晨晨华昕马继新李雨青李晓雨逯巧慧赵辉中国人民解放军总医院第六医学中心中国人民解放军总医院耳鼻咽喉头颈外科医学部听觉与平衡觉全国重点实验室国家耳鼻咽喉疾病临床医学研究中心聋病教育部重点实验室聋病防治北京市重点实验室北京100048 哈尔滨工业大学

目的研究基于深度学习(deep learning, DL)的中耳胆脂瘤及中耳乳突炎人工智能分类诊断模型,评估其教学及临床应用价值,探讨其提高诊断效率和准确性的潜力。方法回顾性分析2021年1月—2023年8月于中国人民解放军总医院第六医学中心治疗... 详细信息

目的研究基于深度学习(deep learning, DL)的中耳胆脂瘤及中耳乳突炎人工智能分类诊断模型,评估其教学及临床应用价值,探讨其提高诊断效率和准确性的潜力。方法回顾性分析2021年1月—2023年8月于中国人民解放军总医院第六医学中心治疗的200例中耳疾病患者,包括100例后天原发性中耳胆脂瘤患者和100例中耳乳突炎患者。所有患者术前均接受了颞骨高分辨率CT(high-resolution computed tomography,HRCT)检查,并通过外科手术及病理学证实诊断。从上述患者的HRCT图像中选取具有病灶特征性层面的1000张CT图像建立数据集,按照6:1:3的比例随机分为训练组(n=600),验证组(n=100)和测试组(n=300)。使用3种先进的医学图像分类模型—Convolutional Neural Networks Meet Vision Transformers(CMT)模型、Efficient Vision Transformer模型、CrossShaped Window模型,进行模型训练与效能评估,最终在测试集进行医学图像分类测试。选择准确率最高者作为本研究的最优模型。最后与初级组、中级组、高级组不同年资的临床医师组进行图像分类结果比较,评价人工智能模型的诊断效能。采用χ^(2)检验进行统计学分析,检验标准P=0.0125。结果 CMT模型作为本研究的最优模型,其诊断的准确率、精确度、敏感度、特异度分别为90.0%、90.0%、90.7%、89.3%。CMT模型诊断准确率优于初级医师组但低于高级临床医师,与中级医师接近。初级组、中级组、高级组临床医师组阅片时间低于人工智能模型。结论深度学习诊断模型具有一定鉴别中耳胆脂瘤及中耳乳突炎的能力,具有良好的诊断效能。

关键词：深度学习胆脂瘤中耳乳突炎高分辨率CT

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多文档摘要研究综述

数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 17-32页

作者：宝日彤孙海春中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038 安全防范技术与风险评估公安部重点实验室北京100026

【目的】调研和梳理相关文献,总结多文档摘要研究框架和主流模型。【文献范围】以“Multi-Document Summarization”、“多文档摘要”为检索词,分别在AI Open Index、Paper with Code和CNKI数据库中进行检索,共筛选出76篇文献。【方法... 详细信息

【目的】调研和梳理相关文献,总结多文档摘要研究框架和主流模型。【文献范围】以“Multi-Document Summarization”、“多文档摘要”为检索词,分别在AI Open Index、Paper with Code和CNKI数据库中进行检索,共筛选出76篇文献。【方法】归纳多文档摘要技术实现的主流框架,依据关键技术对近年最新模型和算法进行分类概述,并对未来研究提出展望。【结果】对比阐述了多文档摘要最新模型与传统方法的优缺点,并对高质量多文档摘要数据集、现阶段评价指标进行总结。【局限】在实验结果对比部分,只讨论了Multi-News等数据集上部分应用较为广泛模型的评估结果,缺乏全部模型在同一数据集上的实验结果对比。【结论】多文档摘要任务仍存在很多亟待解决的问题,如生成摘要的事实性不高、摘要模型的通用性差等。

关键词：多文档摘要文本摘要内容选择 Transformer模型预训练模型

中学生非自杀性自伤风险预测模型的构建与评价

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中国学校卫生 2024年第6期45卷 854-858,863页

作者：胡达振王璐段文静谢煜相羊姝黄鹏南昌大学公共卫生学院循证医学中心/疾病预防与公共卫生江西省重点实验室江西330006

目的基于不同机器学习算法构建中学生非自杀性自伤(NSSI)风险预测模型,并对模型的效果进行评价,为校园NSSI的防控提供指导。方法于2023年3月,采用分层整群随机抽样与方便抽样结合的方法抽取江西省南昌市、抚州市和上饶市共3372名初、高... 详细信息

目的基于不同机器学习算法构建中学生非自杀性自伤(NSSI)风险预测模型,并对模型的效果进行评价,为校园NSSI的防控提供指导。方法于2023年3月,采用分层整群随机抽样与方便抽样结合的方法抽取江西省南昌市、抚州市和上饶市共3372名初、高中学生为研究对象,采用一般情况调查表、自尊量表、渥太华自伤量表、社会支持评定量表、中文版Olweus欺负问卷、事件归因方式量表、青少年心理韧性量表及青少年生活事件量表进行问卷调查。将数据按照7∶3分为训练集(n=2361)和测试集(n=1011),基于单因素及LASSO回归结果筛选变量,使用随机森林、支持向量机、Logistic回归及极端梯度提升树(XGBoost)4种机器学习算法分别构建NSSI风险预测模型,使用曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、F1指数对模型效果进行评价和比较。结果中学生NSSI的检出率为34.4%,单因素分析显示,不同学段、性别、户籍所在地、是否担任班干部及4种不同被欺凌类型(身体、言语、关系、网络欺凌人)的中学生NSSI检出率差异均有统计学意义(χ^(2)值分别为27.17,15.81,11.54,4.63;68.22,140.63,77.81,13.95,P值均0.05);灵敏度依次为0.62,0.61,0.62,0.61;特异度依次为0.74,0.78,0.78,0.78;阳性预测值依次为0.56,0.59,0.60,0.59;阴性预测值依次为0.79,0.79,0.80,0.79;F1指数依次为0.59,0.60,0.61,0.60。结论4种NSSI的风险预测模型效果均较好,Logistic回归模型效果略优于其余算法。学校及家长应关注NSSI对应的预测因素,以减少中学生NSSI的发生。

关键词：自我伤害行为精神卫生模型统计学学生

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基于迁移学习的棉/毛纤维自动识别方法

毛纺科技 2024年第6期52卷 83-88页

作者：游小荣李淑芳常州纺织服装职业技术学院江苏常州213164 常州市生态纺织技术重点实验室江苏常州213164

针对纺织品废料中织物纤维手工分类存在效率低、主观性强等问题,提出了一种小样本条件下纺织品废料中棉/毛纤维的自动识别方法。首先使用扫描电子显微镜,对已有的棉/毛纤维进行拍照,形成小样本棉/毛纤维图像集;然后分别加载4种经ImageNe... 详细信息

针对纺织品废料中织物纤维手工分类存在效率低、主观性强等问题,提出了一种小样本条件下纺织品废料中棉/毛纤维的自动识别方法。首先使用扫描电子显微镜,对已有的棉/毛纤维进行拍照,形成小样本棉/毛纤维图像集;然后分别加载4种经ImageNet数据集训练过的模型进行迁移学习,保留或部分微调模型的网络参数,并基于小样本图像集进行训练和验证,生成棉/毛纤维的分类模型;最后基于准确率、精确率和召回率评价指标,对各种分类模型进行对比测试,选出最优分类模型,实现棉/毛纤维的自动识别。经过实验发现ResNetXt50模型在模型训练过程中取得了最高的精确率,其值为97.33%。对测试集进行测试,结果显示通过微调后的4种分类模型中,ResNet50和ResNetXt50的测试准确率可达99.537%,验证了方法的有效性。

关键词：纺织品废料小样本迁移学习预训练模型图像识别

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液态发酵法酿造豆渣食醋工艺研究

中国调味品 2024年第7期49卷 90-98,169页

作者：王成张杰王晗孔欣欣郑州科技学院食品科学与工程学院郑州450064 郑州市食品安全快速检测重点实验室郑州450064

为增加豆渣的利用率和附加值,以豆渣为主要原料,通过液态发酵法酿造一款豆渣食醋,并探索其酒精发酵、醋酸发酵的最佳工艺条件。首先以酒精度为评价指标,通过单因素试验和正交试验对酒精发酵工艺进行优化。其次,以最佳酒精发酵工艺为基础... 详细信息

为增加豆渣的利用率和附加值,以豆渣为主要原料,通过液态发酵法酿造一款豆渣食醋,并探索其酒精发酵、醋酸发酵的最佳工艺条件。首先以酒精度为评价指标,通过单因素试验和正交试验对酒精发酵工艺进行优化。其次,以最佳酒精发酵工艺为基础,以食醋的感官评分和总酸含量为评价指标,通过单因素试验和响应面试验对醋酸发酵工艺进行优化。结果表明,以180 mL纯净水为基准,最佳酒精发酵工艺为豆渣干粉添加量14 g、蔗糖添加量6 g、酵母菌接种量0.4%、酒精发酵温度32℃、酒精发酵时间6 d;以100 mL酒精滤液为基准,最佳醋酸发酵工艺为醋酸菌接种量3.85%、醋酸发酵温度29.5℃、醋酸发酵时间5 d。此工艺条件下豆渣食醋的感官评分为83.2分,总酸含量为5.05 g/dL,可溶性无盐固形物含量为3.5 g/dL,氨基酸态氮含量为122.4 mg/dL,菌落总数和大肠菌群均符合国家标准。豆渣食醋成品呈琥珀色,澄清透亮,质地均匀,酸味适中,带有浓郁的醋香和豆渣特有的豆香味,营养价值较高。

关键词：豆渣食醋液态发酵法酒精发酵醋酸发酵响应面试验

青芒果-木瓜混合果皮酵素发酵工艺优化及其抗氧化活性

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中国酿造 2024年第5期43卷 144-149页

作者：商卓刘杰文刘红高凤雅杨定国韩长日海南师范大学化学与化工学院海南海口571158 海口市热带特色药食同源植物研究与开发重点实验室海南海口571158 海南科技职业大学药食同源植物资源海南省重点实验室海南海口571126

以植物乳杆菌(Lactobacillus plantarum)为发酵菌株,制备青芒果-木瓜混合果皮酵素。在单因素试验基础上,利用响应面法优化其发酵工艺条件。并通过考察1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(DPPH)、2,2'-联氮-双-3-乙基苯并噻唑啉-6-磺酸(ABTS)、羟... 详细信息

以植物乳杆菌(Lactobacillus plantarum)为发酵菌株,制备青芒果-木瓜混合果皮酵素。在单因素试验基础上,利用响应面法优化其发酵工艺条件。并通过考察1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(DPPH)、2,2'-联氮-双-3-乙基苯并噻唑啉-6-磺酸(ABTS)、羟基自由基清除率和超氧化物歧化酶(SOD)活力评价其抗氧化性。结果表明,青芒果-木瓜混合果皮酵素最佳发酵工艺条件为发酵温度36℃、发酵时间60 h、菌种添加量5%、青芒果皮占比80%。在此优化条件下,酵素的ABTS、DPPH、羟基自由基清除率分别为92.42%、45.49%、69.85%,SOD活力为3699.87 U/mL、总酚含量为4.09 mg/mL、总黄酮含量为5.10 mg/mL、维生素C含量为2.40 mg/mL。结果显示,青芒果-木瓜混合果皮酵素具有良好的抗氧化活性。

关键词：青芒果皮木瓜皮混合果皮酵素发酵工艺响应面优化

超声波辅助提取甘草中甘草苷及其抗氧化活性研究

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仲恺农业工程学院学报 2024年

作者：张聪颖马轩然张飞袁梦琦万舒元谷凯赤峰学院基础医学院赤峰学院内蒙古人类遗传病研究自治区高等学校重点实验室赤峰学院中蒙药学机制与评价重点实验室

通过单因素试验、正交试验设计确定甘草中甘草苷的最佳提取工艺，并对甘草苷提取物的抗氧化活性进行初步研究。以超声波辅助为提取方法，甘草粉末乙醇提取液中甘草苷含量为评价指标，分别考察提取温度，提取时间，料液比，超声功率，乙... 详细信息

通过单因素试验、正交试验设计确定甘草中甘草苷的最佳提取工艺，并对甘草苷提取物的抗氧化活性进行初步研究。以超声波辅助为提取方法，甘草粉末乙醇提取液中甘草苷含量为评价指标，分别考察提取温度，提取时间，料液比，超声功率，乙醇浓度对提取效果的影响。在单因素试验的基础上，采用正交试验设计优化超声波辅助提取甘草苷的最佳工艺。通过DPPH自由基清除试验和羟自由基清除试验测定甘草苷的抗氧化能力。结果表明甘草中甘草苷的最佳提取工艺为提取温度45 ℃，提取时间35 min，料液比1:10，超声功率350 W，乙醇体积分数50%，在此条件下平均提取得率为3.46%；甘草苷对DPPH自由基和羟自由基的平均清除率分别为70.99%和20.07%，具有一定的抗氧化活性。超声波辅助提取法可用于甘草苷的提取，得到甘草苷提取物具有良好的抗氧化活性，对甘草工业化提取有效成分提供了理论依据。

关键词：甘草苷超声波辅助提取单因素试验正交试验设计抗氧化活性

基于认知框架的多维融合作文拟人辞格自动识别方法

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数据分析与知识发现 2024年

作者：张凯吕学强首都师范大学中国语言智能研究中心北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室

[目的]以ChatGPT为代表的语言模型，在中文情感、辞格识别及生成任务中仍存在不足。本文以拟人为无标范畴的辞格代表，探索多维融合的识别策略，对中文修辞计算具有借鉴意义。[方法]本文依据依存句法理论，通过认知框架构建拟人辞格生... 详细信息

[目的]以ChatGPT为代表的语言模型，在中文情感、辞格识别及生成任务中仍存在不足。本文以拟人为无标范畴的辞格代表，探索多维融合的识别策略，对中文修辞计算具有借鉴意义。[方法]本文依据依存句法理论，通过认知框架构建拟人辞格生成与理解认知模型，提出一种多特征融合的拟人辞格自动识别算法（WPGBA），该方法对修辞文本的词向量、语法向量、词性向量、上下文语义等多维特征分别表征与融合，使用K12阶段语文教材作为实验数据。[结果]通过WPGBA网络完成自动识别模型训练，实验显示该方法在进行识别实验中准确率达到90.40%，召回率87.58%，F1值88.65%，相较实验组其他方法准确率最少6.2%的提升。[局限]在进行篇章阅读理解、语言能力评测等实际应用时会出现新的复杂句，因为实验数据集规模有限，算法泛化能力受到制约。[结论]从认知角度出发设计的表意特征与上下文语义特征融合策略，对无标范畴中拟人辞格具有较好识别效果。

关键词：认知框架理论辞格识别拟人生成与识别模型修辞计算

基于Micro-CT分析大豆种子结构表型及构建种子重量预测模型

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大豆科学 2024年

作者：刘长斌李远鲲郭民坤樊江川郭新宇卢宪菊农芯科技(北京)有限责任公司北京市农林科学院信息技术研究中心/数字植物北京市重点实验室

大豆是重要的粮油兼用作物，是植物蛋白质的重要来源，为明确大豆种子结构特征并构建种子重量预测模型，以42个不同大豆品种为材料，利用Micro-CT技术扫描测试样本，通过CT图像的处理解析，获取大豆种子的种子长度、宽度、厚度、体积、... 详细信息

大豆是重要的粮油兼用作物，是植物蛋白质的重要来源，为明确大豆种子结构特征并构建种子重量预测模型，以42个不同大豆品种为材料，利用Micro-CT技术扫描测试样本，通过CT图像的处理解析，获取大豆种子的种子长度、宽度、厚度、体积、表面积、种胚体积、表面积、空腔体积特征，人工称重测定单粒重量指标。系统分析种子形态特征及其与重量的相关关系，并对不同品种进行聚类分析，通过对多项形态表型和重量指标进行主成分分析，确定主要贡献指标，基于机器学习算法构建重量预测模型。结果表明：种子形态特征与种子重量显著相关，但种子形状特征对重量无显著影响；42个大豆品种可以分为4类，其中第一类品种蒙豆375和蒙豆60的种子大小和重量指标均显著高于其他3类品种。利用随机森林模型和偏最小二乘回归方法构建的重量预测模型效果优于单一指标的简单线性回归效果。其中，随机森林回归模型训练集和测试集的R2分别为0.80和0.66，RMSE分别为0.017和0.021 g，偏最小二乘回归模型训练集和测试集的R2分别为0.75和0.72，RMSE分别为0.019和0.020 g。研究结果为大豆种子外部形态和内部结构的研究提供新的技术和方法，为大豆品种分类、产量和品质性状的评价提供理论和技术参考。

关键词： Micro-CT 大豆结构表型重量预测模型构建机器学习