GZMH：用于有丝分裂细胞核检测和分割的乳腺癌病理图像数据集

目的 有丝分裂细胞核计数是乳腺癌诊断和组织学分级的3个重要评分指标之一,基于深度学习的自动检测方法,可以有效辅助医生进行乳腺病理图像有丝分裂细胞核识别和计数。而当前研究中的公开数据集多为竞赛所用,由举办方联合数据提供者挑选而来,与医院临床应用中所使用的数据存在较大的差异,不利于模型性能及泛化能力的测试验证。针对以上问题,本文发布了来自中国赣州市立医院临床环境的数据集GZMH （Ganzhou municipal hospital）。方法 整理并公开发布的数据集GZMH包含55幅全视野数字切片（whole slide images,WSIs）临床乳腺癌病理图像,提供了用于有丝分裂细胞核目标检测和语义分割研究的两种标注,并由2名高年资医师对3名初级病理医师的标注进行了复核。5种主流目标检测方法和5种经典分割方法在GZMH数据集上进行了训练和测试,检验它们在临床数据集GZMH上的性能。结果 目标检测方法实验结果比较中,SSD （single shot multibox detector）模型取得了最佳的效果,F1分数为0.511;分割方法实验结果比较中,R2U-Net （recurrent rsidual convolutional neural network based on U-Net）性能最佳,F1分数为0.430。所有方法在面对较大规模的临床数据集GZMH时体现的性能都明显低于它们在一些公开数据集上的性能。结论 本文所提出的GZMH数据集能够用于有丝分裂目标检测与语义分割研究任务,且此数据集中的图像更加接近实际的应用场景,在推动乳腺病理图像有丝分裂细胞核分割的研究和临床应用方面具有较大的价值。数据集的在线发布地址为：https：//doi.org/10.57760/sciencedb.08547。     

斜拉桥锚拉板式索梁锚固区尺寸参数灵敏度分析

为了探究锚拉板式索梁锚固结构在设计时结构参数的选取对结构最大应力的影响,以某斜拉桥锚拉板式索梁锚固结构为例,利用有限元软件ABAQUS建立节段的空间板单元模型,并基于足尺模型的静载试验验证有限元分析合理性,通过MATLAB建立尺寸参数与控制点应力的数学模型,并基于Sobol全局敏感性分析方法,分析各类尺寸参数对结构最大应力的敏感性。试验与有限元数据对比表明两者的传力途径基本一致,说明有限元分析合理,最大应力一般出现在锚管与锚拉板连接焊缝处或者圆弧倒角处,灵敏度分析得到锚拉板的厚度、锚管半径和焊缝长度对结构最大应力的敏感性较大。基于以上结论通过改进的EGO算法对结构进行了尺寸优化,与原结构相比优化后构件的控制应力、焊缝处局部平均应力、应力集中系数均明显下降,这对于相关结构参数的研究具有重要意义。