砒霜磁性纳米微球的研制及表征

中药砒霜 (三氧化二砷 ,Ａｓ2 Ｏ3 )及砷制剂对肿瘤的治疗是近年来的研究热点 ,特别是对白血病的治疗为人们所关注。目前 ,对一些实体癌细胞均有体外实验证明砷对它们的生长抑制作用。我们在对人宫颈癌ＨｅＬａ细胞、人结肠癌ＬｏＶｏ细胞的体外实验也同样显示了砒霜的诱导凋亡作用[1,2 ] 。但由于剂型的特点 ,三氧化二砷注射液并不适宜对实体癌的治疗。为此 ,我们开展了具有磁定位功能的靶向给药系统———砒霜磁性纳米微球的研制。实验材料和方法主要试剂 :砒霜 (湖南省衡阳市凤凰化学工业厂 ) ,明胶 (上海生物工程有限公司 ) ,液态石蜡 (…     

多尺度信息交互与融合的乳腺病理图像分类

目的 基于深度学习方法进行乳腺癌识别是一项具有挑战的任务,目前较多研究使用单一倍率下的乳腺组织病理图像作为模型的输入,忽略了乳腺组织病理图像固有的多倍率特点,而少数将不同倍率下的图像作为模型输入的研究,存在特征利用率较低以及不同倍率的图像之间缺乏信息交互等问题。方法 针对上述问题,提出一种基于多尺度和分组注意力机制的卷积神经网络改进策略。该策略主要包括信息交互模块和特征融合模块。前者通过空间注意力加强不同倍率的图像之间的相关性,然后将加权累加的结果反馈给原始分支进行动态选择实现特征流通;后者则利用一种分组注意力来提升特征的利用率,同时基于特征金字塔来消除图像之间的感受野差异。结果 本文将上述策略应用到多种卷积网络中,并与最新的方法进行比较。在Camelyon16公开数据集上进行五折交叉验证实验,并对每一项评价指标计算均值和标准差。相比于单一尺度图像作为输入的卷积网络,本文改进的方法在准确率上提升0.9%～1.1%,F1分数提升1.1%～1.2%;相较于对比方法中性能最好的TransPath网络,本文改进的DenseNet201（dense convolutional network）在准确率上提升0.6%,精确率提升0.8%,F1分数提升0.6%,并且各项指标的标准差低于Transpath,表明加入策略的网络具有更好的稳定性。结论 本文所提出的策略能弥补一般多尺度网络的缺陷,并具备一定的通用性,可获得更好的乳腺癌分类性能。     

正则化算法在遥感影像外定向中的应用

正则化的目的是在求解过程中对方程的解进行约束,得到稳定可用的解.遥感影像外定向是确定外方位元素,它是正射纠正和三维信息提取的基础.在计算卫星遥感影像外方位元素时存在病态问题.本文使用两种正则化方法求解这一病态问题:Tikhonov正则化和两步解法.这两种方法与主成分估计法和岭-压组合估计法进行了比较,实验结果表明,基于GCV参数选取方法的Tikhonv正则化方法和主成分估计及两步解法求解结果较优.由不同精度的控制点进行外定向的检验精度表明,除了应用较优的算法,精确的控制点对外定向也很重要.     

基于时间序列的中亚地区云量特征分类及云量变化趋势

利用1984~2009年国际卫星云气候学计划(ISCCP)D2数据集的平均云量(MCA)资料,提取了中亚地区不同区域平均云量的时间序列特征,并利用平均云量时间序列平稳性、季节性等特征将中亚地区云量划分为3类:月平均云量时间序列季节性非平稳类型、月平均云量时间序列普通非平稳类型和月平均云量时间序列平稳类型。从分类结果看,中亚地区云量总体呈现非平稳特征。月平均云量时间序列季节非平稳类型云量主要集中在哈萨克斯坦和新疆地区,月平均云量时间序列普通非平稳类型云量主要分布在哈萨克斯坦北部和中部偏东一直延伸到新疆的条带地区,月平均云量时间序列平稳性类型云量主要分布在阿姆河流域。从平均云量结果看,中亚地区1984~2009年的总体平均云量为 64.69%,最高为1984年的66.50%,最低为1999年的62.38%,最高和最低平均云量之间相差4.12%。中亚地区平均云量变化趋势为先下降后上升,并在中间发生了一次震荡,但总体呈现出下降的趋势。