前列腺磁共振图像分割的反卷积神经网络方法

目的 前列腺磁共振图像存在组织边界对比度低、有效区域少等问题,手工勾勒组织轮廓边界的传统分割方法无法满足临床实时性要求,针对这些问题提出了一种基于深度反卷积神经网络的前列腺磁共振图像分割算法。方法 基于深度学习理论,将训练图像样本输入设计好的卷积神经网络,提取具有高度区分性的前列腺图像特征,反卷积策略用于拓展特征图尺寸,使网络的输入尺寸与输出预测图大小匹配。网络生成的概率预测图通过训练一个softmax分类器,对预测图像取二值化,获得最终的分割结果。为克服原始图像中有效组织较少的问题,采用dice相似性系数作为卷积网络的损失函数。结果 本文算法以Dice相似性系数和Hausdorff距离作为评价指标,在MICCAI 2012数据集中,Dice相似性系数大于89.75%,Hausdorff距离小于1.3 mm,达到了传统方法的分割精度,并且将处理时间缩短在1 min以内,明显优于其他方法。结论 定量与定性的实验表明,基于反卷积神经网络的前列腺分割方法可以准确地对磁共振图像进行分割,相比于其他分割算法大幅度减小了处理时间,能够很好地适用于临床的前列腺图像分割任务。     

野生甘草内生真菌的分离及其次级代谢产物活性研究

目的:分离野生甘草内生真菌并就其次生代谢产物的抑菌和抗氧化活性进行评价。方法:以新鲜野生甘草为材料,选取甘草不同组织部位,采用组织切块法,以9种培养基分离纯化其内生真菌并进行分子生物学鉴定;以纸片扩散法评价其代谢物对5种测试菌株的抑菌活性;以DPPH自由基和·OH清除能力评价代谢物的抗氧化活性。结果:从植物甘草中分离得到128株真菌,经分子生物学鉴定归属于5个不同的属。其中,YS-6发酵液样品对金黄色葡萄球菌显示一定的抑菌活性;GS-6a发酵液样品对DPPH自由基清除率达97.54 %,其菌丝体样品对·OH清除率达98.83%。结论:甘草内生真菌丰富多样,是筛选抗菌和抗氧化活性物质的良好来源。     

严寒地区冬季农宅室内燃烧污染及相关性

为了解严寒地区冬季农宅室内空气污染的现状,对哈尔滨附近两个村10户农宅室内污染物PM2.5、PM₁₀、CO、CO₂、SO₂、NO_x、TVOC和NH₃进行了现场测试,并分析了其相关性．结果表明:PM2.5、PM₁₀、CO、CO₂、SO₂和NO_x污染严重,超标率分别为93％、75％、62％、23％、99％和64％,是室内主要的污染物;PM₁₀与PM2.5,PM2.5与CO之间皆显著线性相关,SO₂与CO₂、NO_x与SO₂之间皆线性相关;通过室内污染物间的相关性分析,提出了严寒地区冬季农宅室内空气品质主要检测指标和简易测试方法．