改进ConvNeXt的肝囊型包虫病超声图像五分类研究

肝包虫病是严重危害人畜健康的重要人畜共患寄生虫病，超声检查是肝包虫病的首选检查方法，采用深度学习技术能够有效减少人工误差，降低成本并提高诊断效率。以ConvNeXt模型为基础，结合焦点损失函数和Lion优化器，最后引入CBAM构建CLCFNet模型实现肝囊型包虫病早期筛查和精确诊断。在肝囊型包虫病超声影像数据集进行的消融实验表明，对比基准模型分类准确率、精确率、召回率、特异度和F1指数平均提升了4.3%、21%、25%、4%和26%，对比实验也验证了所提出方法各指标优于现有流行方法。改进算法显著降低了模型推理时间，增强了模型训练的稳态性能，可以实现肝囊型包虫病的快速和精准分类识别。     

基于改进随机森林的工业互联网安全态势评估方法

针对工业互联网安全态势评估存在数据特征提取困难和安全态势评估准确率低等难题,提出一种基于改进随机森林的工业互联网安全态势评估方法 .基于随机采样技术平衡原始数据集以减小不平衡数据集对实验的影响;利用梯度提升决策树确定工业互联网流量数据中不同特征的权重系数,结合递归特征消除法提取其关键特征;构建基于改进随机森林的工业互联网多分类攻击检测模型,识别网络受到的攻击类别,并结合安全态势量化指标确定其风险程度.实验结果表明,本文算法的检测准确率和F1值分别达到89.19%和89.68%,相较于传统随机森林算法、支持向量机和K最近邻算法,其准确率和F1值分别至少提高2.91%和1.7%,平均分别提高8.38%和9.33%.     

基于深度特征学习的网络流量异常检测方法

针对网络流量异常检测过程中提取的流量特征准确性低、鲁棒性差导致流量攻击检测率低、误报率高等问题,该文结合堆叠降噪自编码器(SDA)和softmax,提出一种基于深度特征学习的网络流量异常检测方法。首先基于粒子群优化算法设计SDA结构两阶段寻优算法:根据流量检测准确率依次对隐藏层层数及每层节点数进行寻优,确定搜索空间中的最优SDA结构,从而提高SDA提取特征的准确性。然后采用小批量梯度下降算法对优化的SDA进行训练,通过最小化含噪数据重构向量与原始输入向量间的差异,提取具有较强鲁棒性的流量特征。最后基于提取的流量特征对softmax进行训练构建异常检测分类器,从而实现对流量攻击的高性能检测。实验结果表明:该文所提方法可根据实验数据及其分类任务动态调整SDA结构,提取的流量特征具有更高的准确性和鲁棒性,流量攻击检测率高、误报率低。     

一种改进的SIFT的图像检测匹配研究

针对SIFT算子进行图像匹配存在匹配特征点数少容易出现误匹配的缺点,将分数阶微分处理和SIFT算子结合起来,提出一种改进的SIFT的图像检测匹配算法。首先采用分数阶微分方法对图像的细节纹理部分进行加强从而提高图像的分辨率,之后采用SIFT算子对旋转缩放后的图像进行特征关键点提取和匹配,从而提高图像识别的准确率。实验结果表明,改进的SIFT算法提取图像的关键点和提高图像匹配的准确率达到94.59%,优于未改进的SIFT算法。     

基于时频图像和高次频谱特征的雷达信号识别

针对低信噪比下雷达信号识别准确率较低的问题,提出了一种基于时频图像和高次频谱特征联合的雷达信号识别算法。该算法首先对信号采用Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution,CWD)变换获取时频图像,接着对时频图预处理并用灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取纹理特征;然后利用对称Holder系数提取信号的高次频谱特征;再将纹理特征和高次频谱特征构成一组联合特征向量,最后通过支持向量机(support vector machine,SVM)实现雷达信号的分类识别。通过对8种典型雷达信号进行实验,结果表明本算法在信噪比为-8 dB时,不同信号的识别准确率能达到90%以上。     

下垫面微波散射信息提取

基于动态规划算法(DPA)提出一种分析植被弱散射分量的方法。首先,通过改进的密歇根模型(MIMICS)得到水稻的散射分量组成,输出结果与同步陆基散射实验数据以及国外多名学者在合成孔径雷达(SAR)实验中一致;然后,将动态规划算法结合入射角与极化信息建立多维状态向量和递推决策,弱散射分量的叠加在动态规划算法中实现了应用,因此下垫面的类型可以被有效提取;最后,通过实验数据对结果进行比较分析,结果验证了该方法的有效性。     

基于束搜索法的基音标注新方法

基音标注在语音合成等方面起着重要作用。目前使用比较广泛的动态规划基音标注算法,约束准则大都比较简单,采用的动态规划算法往往偏重于局部最优,而非全局最优。基于此,提出了一种基于束搜索法的基音标注新方法。除周期与幅度外,引入了图形与位置作为约束准则,更严格地筛选基音标注候选点,并采用束搜索的方式,从全局最优出发,兼顾局部最优,进行基音标注。此外,为了提高基音估计准确度,获得更精准的基音标注,还提出了一种基于束搜索法的基音轨迹提取方法,从多种不同的基音检测算法结果中提取基音轨迹。仿真结果表明,与传统的动态规划基音标注算法相比,基于束搜索法的基音标注新方法具有更高的准确率。仿真中,新方法的平均准确率为98.57%,而传统方法的平均准确率为94.70%。      

基于两级ＳＶＭ的Φ－ＯＴＤＲ系统振动事件识别算法

相位敏感光时域反射计(Phase-sensitive Optical Time Domain Reflectometer,φ-OTDR)对于振动信号能够实现高灵敏度的连续分布式测量,目前的振动事件识别算法常从一个或者两个维度来提取特征,如时域或频域等,未能实现多维度大样本特征参量的融合分析;现有的算法一般采用简单的单级识别算法,结构比较简单,导致最终的模型识别准确率不高、泛化能力较差。针对上述问题,本文对实验采集的振动信号从时域、频域和空间域的多参量特征进行提取和融合,针对具体的振动信号识别问题,构建了一种两级支持向量机(Support Vector Machine,SVM)识别算法,对振动事件进行了两级分类,能够实现对相似振动事件的精确识别,识别准确率达90%以上。     

基于视觉认知机理的复杂动态背景下目标提取

针对现有复杂动态背景下目标检测与提取算法存在的局限性,提出构建一种基于视觉认知机理的时空域特征交互模式,以及基于该模式的复杂动态背景下的目标检测与提取算法。该算法通过时域特征在相似空域特征上的传递和空域特征依据时域特征一致性进行捆绑两个交互作用,实现复杂动态背景下的目标检测和提取。实验结果表明该算法不仅有效克服了传统目标检测与提取算法凭借单一特征或特征组合进行复杂背景中目标提取的不稳定性,同时大大降低了虚警率。     

基于并联网络的水声信号自动调制识别方法

提出了一种结合卷积神经网络和改进的Transformer Encoder网络的并联网络模型——ConEncoder。其中卷积支路结合了残差连接和SE模块用于提取信号的局部特征，Encoder支路去除传统的位置编码，用于提取信号的全局特征，最后融合二种特征，实现了在复杂的海底环境下对8种水声信号调制方式的高准确率识别，识别准确率可达98%以上。相较于基于专家特征进行识别的传统机器学习算法和常用的神经网络都具有更好的识别性能。     

供肝热和冷保存性缺血性损伤的超微结构观察

目的:探索供肝热、冷缺血对肝组织的超微结构影响,并讨论与某些手术并发症发生的关系.方法:从我院实施的67例原位肝移植病例中选择9例移植前供肝活检组织病理学检查无明显形态学改变、供肝者临床肝功能正常、肝炎病毒及巨细胞病毒检测均为阴性的供肝组织进行透射电镜观察.结果:在供肝中央静脉周围肝细胞质中常有较多吞噬溶酶体,少数肝细胞核出现浅的切迹,胞质中线粒体明显减少,部分线粒体肿胀.少部分毛细胆管腔扩大,微绒毛肿胀,微绒毛芯中微丝束减少或消失.部分小叶间胆管上皮细胞凋亡,管腔中含凋亡小体及细胞碎片.少数小叶间静脉内皮细胞肿胀,胞质空泡变性,甚者内皮细胞脱离管腔,细胞质膜断裂.结论:供肝毛细胆管和小叶间胆管上皮细胞的损伤是保存性损伤引起轻度胆汁淤积的主要因素.而小叶间胆管周围小血管内皮细胞的损伤可能是导致小叶间胆管上皮细胞凋亡的直接原因.小叶间静脉内皮细胞的损伤使血管壁平滑度受损,血流减缓,加重肝细胞的缺氧.     

Implantable Vascularized Liver Chip for Cross‐Validation of Disease Treatment with Animal Model

Artificial liver models have been extensively developed for pathological modeling and toxicological studies. However, the prediction of existing in vitro liver models rarely corresponds to what is consequently observed in vivo owing to the structural and functional complexity of the liver. Here, a new liver model designed to enable the implantation and maintenance of liver buds in perfusable 3D hydrogels where a microvascular network develops within a 200 µm diffusion limit is developed. This system replicates inflammation, lipid accumulation, and fibrosis during the progressive processes of nonalcoholic fatty liver disease, in which this model predicted the results from a mouse model. This model reveals that a hepatic steatosis‐reducing drug restored mitochondrial activities with significant reduction of inflammation, oxidative stress, and lipid accumulation. This liver model is not only highly predictive but also scalable and easy to apply to high‐throughput drug screening and implantation studies, suggesting a promising alternative to animal models.     

肝脓肿的螺旋CT诊断

目的：探讨肝脓肿的CT表现。方法：回顾性分析36例经临床或实验室检查确诊的肝脓肿口表现。结果：肝脓肿CT表现为表现：（1）肝脓肿为单发或多发圆形或类圆形低密度灶：（2）右叶居多,大小不等,单发较大;（3）多房分隔蜂窝征、含气征：（4）边缘清楚或不清楚;单环,双环或三环征：（5）增强扫描脓肿液化区不强化,边缘强化明显,具...     

高强度聚焦超声治疗对肝癌患者生存期影响

目的:研究高强度聚焦超声治疗对肝癌患者生存期的影响.方法:应用高强度聚焦超声肿瘤治疗系统治疗肝癌患者48例,术后随访了解生存情况.结果:治疗后中位生存期10个月,平均生存期(11.8±6.9)个月,患者的生存期明显延长(P＜0.05).结论:高强度聚焦超声治疗是延长肝癌患者的生存时间的一种有效方法.     

脂肪肝超声诊断与胆囊结石的相关性分析

目的:分析研究脂肪肝与胆囊结石的相互关系.方法:超声检查3459名到本院体检中心的事业单位人员,按脂肪肝及结石的诊断标准检查其发病情况并进行研究分析.结果:受检的3459名人员中,脂肪肝患病率为26.63%,胆囊结石患病率为8.44%,脂肪肝男性患病率明显高于女性(P<0.01).根据超声检查结果将受检者分为脂肪肝组和...     

肝脏疾病的电镜诊断

观察肝脏的超微结构变化可不同程度地揭示出肝脏的病理状态，不仅已广泛应用于各种脏脏疾病的研究工作，为探讨肝病发生机制提供丰富的信息，还能为疾病的诊断提供直接或间接的依据，但电镜在肝病诊断中的应用价值仍有一定的局限，根据我们的实践体会，我们认为电镜检查主要在代谢性疾病的诊断，鉴别肝脏肿瘤的组织来源，评价肝脏对药物或毒物的反应等方面具有较重要的作用。本文对常见的一些肝脏疾病的超微结构特点做了介绍，并讨论     

动物肝外科中使用CO2激光的实验研究

本文给出了用ＣＯ２激光刀、电刀和外科手术刀进行部分性肝脏切除术的情况，并以三种方法进行了出血量、封闭血管、手术时间和组织这等方面的比较，结果表明ＣＯ２激光刀具有省时及出血少等优点。     

剑尾鱼肝脏结构的光镜和透射电镜观察

应用光学显微镜和透射电镜对剑尾鱼（Xiphophorus helleri）肝脏的组织结构和超微结构进行了观察。结果表明,剑尾鱼肝细胞存在双态现象,根据其胞质内的电子密度不同可以区分为D细胞和L细胞2种类型。剑尾鱼肝细胞具单核,核仁显著;胞质内含有粗面内质网、线粒体、糖原颗粒和脂滴等细胞器和内含物。胆小管由相邻肝细胞质膜凹陷围成,而肝血窦则由内皮细胞的胞质、成纤维细胞、贮脂细胞和枯氏细胞参与构成。并讨论了硬骨鱼类肝脏的一般组织结构和超微结构特点。     

干扰素γ对ED-25细胞E-选择素表达影响的研究

目的：研究干扰素γ（INF-γ）对E-选择素在肝内血管内皮细胞上表达的影响状况,探讨E-选择素在肝癌特异性转移中的作用。方法：运用RT-PCR检测E-选择素mRNA的表达,免疫组化法检测E-选择素在静息和活化状态下的肝静脉内皮细胞（ED-25）上的表达。结果：E-选择素在静息状态下的肝静脉内皮细胞表达较弱;而肝静脉内皮细胞受到INF-γ刺激活化后,其表达明显增强,且E-选择素表达随着INF-γ作用时间的延长而增强。结论：INF-γ对肝内血管内皮ED-25细胞表达E-选择素有较强的诱导作用,且有时间依赖关系,在肝癌的转移中可能发挥重要作用。     

Nanomaterial Manipulation of Immune Microenvironment in the Diseased Liver

The liver contains intricate immunological mechanisms, capable of inducing both immune activation and suppression for the maintenance of a homeostatic immune environment. From an immunological point of view, chronic liver disease is indeed a result of the imbalance of pro‐ and anti‐inflammatory responses. Therefore, application of immunotherapy in liver diseases is logical and contains a huge potential for future development. Despite rapid advances in immunotherapy, research at the interdisciplinary interface of immunology and material science is important for further enhancement of immunotherapeutic efficiency and reduction of side effects. Moreover, the liver is particularly suitable for the application of nanomaterial‐based immunotherapy due to its biological filtration function to sequester a majority of administrated nanoparticles from systemic circulation. Here, an insight of advanced liver diseases and how liver cells exert their immune functions in the diseased liver is summarized first to provide basic principles for therapeutic application, followed by an overview of the latest studies on nanomaterial‐based immunotherapy for liver diseases.