肺腺癌CT影像分子分型研究进展

研究表明在明确驱动基因后进行特异性靶向治疗,肺癌患者的中位生存期显著延长。而除高通量测序技术和荧光原位杂交等分子生物学技术外,影像基因组学的出现,也为肺腺癌分子分型预测提供了一种无创的新方法。本文对肺腺癌计算机断层扫描（computed tomography,CT）影像分子分型的研究进展进行综述。首先,介绍肺腺癌分子分型的研究背景及肺腺癌主要的基因突变类型;然后,重点介绍两种主要的研究方法,即CT语义特征与肺腺癌分子亚型的相关性分析和基于机器学习的肺腺癌分子分型预测模型;最后,总结了该领域现阶段面临的主要问题,并对未来的研究方向做出展望。肺腺癌CT影像分子分型研究已经取得了一定成果,但仍存在很多问题。相关性分析与基于影像组学的预测模型研究由于样本各异且受过多人为干预,导致研究结果差异大,甚至有部分文献得到的结论截然相反。而基于深度学习的预测模型研究采用端到端的神经网络模型,人为参与极少,降低了研究难度,但尚处于起步阶段,构建的模型大多相对简单,远不能达到临床应用标准。今后的研究应聚焦于结合多种医学图像构建肺腺癌分子分型的大样本深度学习预测模型,同时结合临床信息、语义特征及影像组学特征,实现肺腺癌分子分型的无创、精准预测。     

由AT91M55800A构成的简易数据采集方案

数据采集在计算机测量、控制及信号处理中具有重要作用。采用ARM内部的A/D转换资源,具有转换速度高、设计简单等优点。介绍了ARM7处理器AT91M55800A的性能特点,给出了基于AT91M55800A的数据采集系统的硬件组成及一个实际运用方案,以及A/D转换部分的流程。通过软硬件结合实现了对多路数据的采集。该方案体积小、功耗低、可靠性强,适合多种工业场合应用。     

以流水灯为例浅谈Multisim在数字电子仿真中的探索应

数字电子课程作为一门重要的专业基础课程,其理论学习需实验的支撑。以强大的电路分析、仿真功能为特色的Multisim软件可以成为传统实验教学的有益补充。文章分析了Multisim软件的功能特点,并以流水灯电路为例介绍了其在数字电子仿真中的应用。     

便携式心电监护仪采集系统设计

心血管疾病是危害人类健康的一种常见疾病。随着新技术、新器件的出现,心电监护仪监测已经成为心血管疾病诊断领域中的实用、高效、安全、准确的重要检测手段。《便携式心电监护仪采集系统设计》介绍了便携式监护仪,具有小型方便,结构简单,性能稳定等优越性,一般用于非监护室及外出抢救病人的监护。     

探究肥料包装标识存在的问题及识别方法

本文通过对GB 18382-2001和GB/T 15063-2009标准的理解结合自身在肥料标识检验过程中发现的问题,从产品名称与执行标准不一致、不实和夸大的名称、养分含量偷换概念等八个方面进行详细论述,为广大农民朋友选购好肥料、执法部门做好执法工作提供技术支持。     

小波变换在心电信号去噪中的应用

文章根据coiflet小波在各个尺度上的不同的带通滤波特性,并利用小波变换多分辨的特点对心电信号进行滤波。文中通过软、硬阈值折衷函数及自适应阈值策略对MIT／BIH国际标准数据库中的ECG信号进行了处理与验证。实验结果表明,该算法能较好的抑制心电信号中的各类噪声干扰。     

CT影像肺结节分割研究进展

准确分割肺结节在临床上具有重要意义。计算机断层扫描（computer tomography,CT）技术以其成像速度快、图像分辨率高等优点广泛应用于肺结节分割及功能评价中。为了进一步对肺部CT影像中的肺结节分割方法进行探索,本文对基于CT影像的肺结节分割方法研究进行综述。1）对传统的肺结节分割方法及其优缺点进行了归纳比较;2）重点介绍了包括深度学习、深度学习与传统方法相结合在内的肺结节分割方法;3）简单介绍了肺结节分割方法的常用评价指标,并结合部分方法的指标表现展望了肺结节分割方法研究领域的未来发展趋势。传统的肺结节分割方法各有优缺点和其适用的结节类型,深度学习分割方法因普适性好等优点成为该领域的研究热点。研究者们致力于如何提高分割结果的准确度、模型的鲁棒性及方法的普适性,为了实现此目的本文总结了各类方法的优缺点。基于CT影像的肺结节分割方法研究已经取得了不小的成就,但肺结节形状各异、密度不均匀,且部分结节与血管、胸膜等解剖结构粘连,给结节分割增加了困难,结节分割效果仍有很大提升空间。精度高、速度快的深度学习分割方法将会是研究者密切关注的方法,但该类方法仍需解决数据需求量大和网络模型超参数的确定等问题。