荧光显微成像用于研究卵母细胞减数分裂过程

动力蛋白、微管蛋白以及染色体在卵母细胞减数分裂过程中起着重要作用,但目前传统荧光成像方法受到衍射极限的限制,分辨率较低,无法达到卵母细胞减数分裂对成像的要求。首先构建了卵母细胞体外正常成熟体系和原钒酸钠(SOV)作用下的异常成熟体系,然后基于共聚焦显微技术和随机光学重建显微技术(STORM)两种荧光成像方法,研究卵母细胞减数分裂过程中动力蛋白和微管蛋白的定位以及染色体的形态与结构。荧光显微成像结果表明:在正常成熟体系中,动力蛋白分布、微管蛋白形成的纺锤体以及染色体的形态与结构能反映卵母细胞发育的不同阶段;在SOV作用下,纺锤体结构异常率增加,出现桶状、细长、团缩、杂乱、梨状、多极等典型异常纺锤体结构,染色体结构异常率也相应增加。STORM结果更清晰地展现了纺锤体结构信息,三维STORM结果揭示了异常纺锤体的紊乱情况,该方法为卵母细胞减数分裂过程研究提供了精度更高的成像手段。     

精准纳米气体治疗研究进展

精准纳米气体治疗具有低毒高效等特性, 作为一种新兴的疾病治疗手段受到越来越多的关注。研究表明, 纳米气体治疗不仅能在特定疾病部位选择性杀死癌细胞, 还能保护正常细胞。本文总结了国际最新研究成果, 对精准纳米气体治疗的最新研究进展进行了总结归纳和展望。首先, 阐述了纳米气体治疗的治疗作用和特点; 然后, 总结了实现精准纳米气体治疗的主要途径, 包括靶向气体传输、可控气体释放、医学成像引导和监控气体治疗、基于治疗性气体的多模式联合治疗等; 最后, 对纳米气体治疗存在的问题和发展前景做出了总结和展望。     

声辐射力脉冲弹性成像技术对大鼠肝脏脂肪变性的诊断研究

研究目的是利用声辐射力脉冲弹性成像技术(Acoustic Radiation Force Impulse,ARFI)评估大鼠肝脏的脂肪变性程度。实验通过对大鼠喂养不同时间高脂食物从而诱导成肝脏脂肪变性不同阶段,进而利用ARFI技术离体测量大鼠肝脏的剪切波速度值(Shear Wave Velocity,SWV)。研究结果显示,对照组[(2.25±0.52)m/s)]与脂肪变性组[(2.83±0.37)m/s]之间存在着显著性差异(P0.05),而脂肪变性不同阶段之间差异却不明显。早期炎症等级与SWV值之间没有显著性相关。因此,ARFI弹性成像技术可以有效地区分大鼠肝脏正常组和脂肪变性组,但是对不同脂肪变性程度之间无法做出有效区分。同时,轻微的炎症活动并不影响ARFI测量。     

基于深度学习的超声图像左心耳自动分割方法

从超声图像中分割出左心耳（LAA）是得出临床诊断指标的重要步骤,而准确自动分割的首要步骤和难点就是实现目标的自动定位。针对这一问题,提出了一种结合基于深度学习框架的自动定位和基于模型的分割算法的方法来实现超声图像中LAA的自动分割。首先,训练YOLO模型作为LAA自动定位的网络架构;其次,通过验证集确定最优的权重文件,并预测出LAA的最小包围盒;最后,在正确定位的基础上,将YOLO预测的最小包围盒放大1.5倍作为初始轮廓,利用C-V模型完成LAA的自动分割。分割结果用5项指标加以评价：正确性、敏感性、特异性、阴性、阳性。实验结果表明,所提方法能够实现不同分辨率条件和不同显示模式下LAA的自动定位,小样本数据在1000次迭代时已经达到最优的定位效果,正确定位率达到72.25%,并且在正确定位的基础上,C-V模型的分割准确率能够达到98.09%。因此,深度学习技术在实现LAA超声图像的自动分割上具备较大的潜力,能够为基于轮廓的分割算法提供良好的初始轮廓。     

基于时间分辨荧光各向异性成像的罗丹明B溶液粘度特性研究

基于时间分辨荧光各向异性成像技术,利用激光扫 描共聚焦显微镜耦合时间相关单光子计数系统,对不同浓度甘油及不同浓度蔗糖的罗丹明B 溶液粘度的荧光各向异性进行了测量。实验表明,随着溶液浓度增大,荧光偏振值和粘度都 相应增大,而荧光寿命与溶液微环境的粘度成反比。据此,基于荧光分子各向异性的产生原 理,给出了荧光团在转动过程中旋转弛豫时间与旋转相关时间的定量关系。它表明时间分 辨荧光各向异性检测可用于微环境粘度的检测和源自细胞内粘度变化导致的机体某些疾病或 机能失调的诊断。     

基于ARM+FPGA+多DSP的嵌入式实时图像处理系统

介绍了一款通用的嵌入式图像处理系统的设计方法。系统采用FPGA设计FIFO实现ARM与多DSP的高速数据传输方法。实验结果表明,所设计的多DSP协同工作的实时嵌入式图像处理系统,其工作性能稳定、数据处理能力强,适用于高端的雷达信号处理、电子对抗、超声图像处理等场合。     

靶向量子点的合成及其在活体成像研究中的应用

利用水相法制备CdTe量子点,在不同细胞培养基及不同pH值环境中对其进行了稳定性表征,研究了量子点对HeLa细胞增殖抑制率的影响,而后利用耦联转铁蛋白的量子点对HeLa细胞进行了靶向性标记,最后将量子点与葡聚糖耦联,通过透明背脊皮翼视窗观察其在血管内的动态过程。结果表明:合成的量子点发射谱峰值为660nm,在DMEM和M1640细胞培养基中具有良好稳定性,当缓冲液pH值由5升高到13时,量子点荧光强度先升高后下降;量子点浓度为13μg/mL时,HeLa细胞存活率高于80%;耦联转铁蛋白的量子点对HeLa细胞靶向作用明显;可观察到耦联葡聚糖的量子点在小鼠血管中的动态运动。该研究表明合成的量子点可成功用于活体成像。     

基于注射力集中机制的图像压缩算法

在已有小波压缩技术基础上,充分利用人类视觉具有注意力集中机制的特性,提出了加权小波系的改进方法,对某些人类视觉敏感区域实现可变化压缩比,取得较满意的结果,在图像压缩0比相似的情况下,主观图像质量取得明显改善,实验证明,该处易于解决经典方法较难题解决的压缩问题。     

基于3D-nnUnet的三维超声胎肺容积自动测量

胎肺发育不良常会令胎儿在出生时引发严重的呼吸窘迫,甚至造成新生儿死亡．胎肺容积测量是临床上无创评估肺成熟度的一项重要手段,但现有的胎肺容积测量方法误差大、过程繁琐、耗时长且临床实用性差．本研究基于3D-nnUnet提出一种高效稳定的胎肺自动分割和测量方法,利用网络对胎肺数据的自适应,有效克服图像组织对比度低和边缘模糊问题,实现了三维超声胎肺的精确分割．针对胎肺超声图像在不同孕周差异大,以及样本数分布极不均衡的问题,提出利用困难样本聚焦和简单样本惩罚（hardmining and easy-penalized,HMEP）损失来提升模型的泛化能力和稳定性．与二维最优分割网络DeepLab V3+和3D-Unet分割结果相比,基于3D-nnUnet的分割网络性能最佳,分割准确率高达85.7%;HMEP损失能够使3D-nnUnet模型专注地学习少数困难样本,将分割准确率提升近2%;分割模型在不同孕周的数据上所测得胎肺容积和医生手动勾画的胎肺容积经一致性检验无显著的统计学差异．实验结果表明,该方法可高效实现三维超声胎肺的自动精确分割和容积测量,具有良好的稳定性和泛化能力,可避免以往胎肺容积测量方...