基于深度学习框架的循环染色体异常细胞识别

目的 循环染色体异常细胞(circulating genetically abnormal cell, CAC)检测是一种无创或微创、敏感、经济的肿瘤早期诊断方法。荧光原位杂交(fluorescence in situ hybridization, FISH)通过计算荧光探针在细胞核内产生的增益,可以准确地检测CAC中基因异常的繁殖。然而,基于FISH的CAC识别存在细胞核重叠和荧光信号形态多样的问题,人工检测荧光信号是困难的。方法 本研究基于四色荧光原位杂交肺癌图像,针对细胞核和染色信号形态特征提出一种级联细胞核分割网络(cascaded nuclei segmentation network, CACNET)和信号点检测网络(signal detection network, FISHNET)的CAC识别方案。首先使用CACNET对细胞核进行分割获取掩膜,并对应裁剪荧光染色信号图像,然后对单细胞核内的信号点使用FISHNET进行检测,最终对信号点计数并利用临床诊断方法判别细胞。其中,CACNET通过结合注意力机制和边缘约束算法提升重叠细胞核分割效果。FISHNET通过热图回归拟合染...     

超低频经颅磁刺激对睡眠剥夺大鼠焦虑情绪及学习记忆能力的影响

目的 探讨超低频经颅磁刺激（TMS）对睡眠剥夺诱导的大鼠焦虑情绪和学习记忆损伤的 干预效果。方法 SD 大鼠18 只随机分为对照（con）组,睡眠剥夺假刺激（sham）组和睡眠剥夺经颅磁刺 激（TMS）组。采用改良多平台睡眠剥夺法建立大鼠睡眠剥夺模型,建模成功后,利用自制便携式TMS 仪 对大鼠头部施加TMS 刺激（连续15 个单刺激,刺激间隔30 s）,每天刺激一次,连续刺激6 d。实验过程中 监测体重,采用旷场实验、高架十字迷宫和Morris水迷宫等行为学方法评价大鼠焦虑情绪和学习记忆能 力。结果 与con 组相比,sham组在睡眠剥夺5 d 后体重明显下降。旷场和高架十字迷宫实验显示,与 con 组相比,睡眠剥夺6 d 后sham组在中央区停留时间、开臂停留时间和进入次数百分比均明显降低。 Morris水迷宫显示,睡眠剥夺5 d 后,sham组到达平台潜伏期较con 组明显延长,且睡眠剥夺6 d 后的空 间探索实验中,sham组大鼠在目标象限停留的时间较con 组明显缩短。TMS 组与sham组各项指标差异 均无统计学意义。结论 超低频TMS 处理对睡眠剥夺诱导的动物焦虑情绪和学习记忆损伤未产生明显 的干预效果。     

基于数字人图像分割和识别的新框架

目的：提供一种高层知识引导分割和底层处理向知识归纳相结合的自动分割识别框架,并将该方法有效应用于彩色图像的数字化可视人体数据集（Chinese Visible Human,CVH）内部结构的自动分割和识别中.方法：首先利用分类标签在CVH2图像中提取脑干部分的图像,用Otsu获取阈值进行图像增强,将脑干轮廓作为分割的初始化轮廓,运用Level Set方法来实现精细化的分割：利用周长和质心位置建立联合判别函数,并对分割结果进行分类识别.结果：该算法准确对CVH2数据集脑干内黑质、中脑水管进行自动分割和识别,通过Amira软件三维重建分割结果获得较好的重建效果,并与手动分割结果保持了较好的一致性.结论：该框架能够实现数字人图像自动的多目标精细分割和识别,为知识引导的自动图像分割和识别提供了新的方法.     

数值计算方法在生物电磁学中的应用

目的:介绍现有数值计算方法的特点,总结目前主流生物电磁仿真软件的不同侧重方向,并探讨生物电磁计算平台的发展趋势.资料来源:由作者检索万方数据库、Sciencedirect(Elsevier)数据库及IEEE数据库.资料检索时间为1999/2009.检索关键词包括"生物电磁,仿真,数值计算,FDTD".共检索到83篇文献,其中中文28篇,英文55篇.手动检索资料包括软件的介绍和使用手册资料4份.资料选择:通过标题和摘要阅读进行初筛,选择最近发表的同种仿真方法的相关研究文献.结局评价指标:排除研究目的与课题无关的文献25篇,内容重复和陈旧的文献27篇,保留31篇中英文文献进一步分析.符合纳入标准的31篇文献中,综述、述评8篇,研究论文23篇.结果:常用的电磁场数值计算方法包括时域有限差分法、矩量法、有限元法.目前应用于电磁照射对生物体影响研究的仿真软件主要有SEMCAD-X,FEKO,XFDTD,HFSS及GEMS等多种.结论:未来生物电磁计算平台的发展趋势将融合多种数值计算方法,以增强对仿真对象的多种研究需要.此外,仿真界面人性化和建模流程便捷化也是未来改进的重点.     

数值计算方法在生物电磁学中的应用

近年来,数值计算方法在生物电磁学中的应用得到了广泛的研究和发展。数值计算方法所具有的优势决定了其在未来生物电磁学研究中的重要地位。文章基于电磁学数值计算的主要方法,介绍和总结了目前几种流行的生物电磁仿真软件的特点,并探讨生物电磁计算平台的发展趋势。     

多参数可调经颅微电流刺激仪的研制和基于脑电的效果评测

经颅微电流刺激已被广泛用于改善和治疗焦虑、抑郁和失眠等不适应症。研制一种波形、脉宽、重复频率和强度等多参数可调的经颅微电流刺激仪。在设备开发中,为避免个体头部阻抗差异导致的刺激电流强度变化,利用恒流模块实现相同强度的脑部刺激电流。为评估刺激效果,招募20个志愿者进行实际测试。通过脑电频谱分析和双因素重复方差分析方法,对不同刺激波形在刺激前后的脑电α频段频谱含量进行评估。评估结果表明,α频段频谱含量在刺激参数和刺激前后两个因素的交互作用显著 (P<0.01),4种波形（方波、三角波、锯齿波、正弦波）均能在不同程度上有效提升α频段频谱含量,且正弦波刺激能显著提高EEGα频段的频谱含量（功率谱占比提高20%以上）,由此证明设备的有效性。     

使用简化分割和重建的数字人体模型进行肝都肿瘤射频切除剂量评估的比较研究

肝肿瘤射频切除的重点在于控制射频照射的剂量和位置。通过取得病人临床医学影像图片。进行分割和三维数字人体模型重建工作,并使用电磁场数值计算的方法进行治疗前的剂量评估是射频切除效果的关键。针对减少临床医学影像的分割和构建高精度数字人体模型的工作负担的目的。提出了使用简单分割的人体模型进行剂量评估的方法。并使用电磁场计算软件,对使用高精度、高分割度的数字人体模型和简化人体模型进行了肝部肿瘤射频照射的电磁场能量分布的比较。结果证明使用简化的人体模型的计算结果与使用高精度、高分割度的人体模型的计算结果相差不大。     

人工智能在儿童骨龄影像评估的应用进展

骨龄评估是儿科放射学的一个重要研究课题。传统的骨龄评定方法要求放射科或者内分泌科医生对少儿非优势侧手腕部X线图像进行人工判读, 这种评定方法存在判读过程耗时长、结果不稳定等问题。因此, 亟须一种自动评估骨龄的方法来辅助临床诊断。近年来, 随着计算机技术和人工智能算法的空前发展, 各种骨龄相关计算机人工智能辅助评估系统的研究进展迅速。本文对以往具有代表性的基于人工智能的骨龄自动评估系统研究与发展进行了综述, 希望能为骨龄自动评估技术的发展提供新的思路。     

深度学习在肝脏肿瘤CT图像分割中的应用

肝脏肿瘤严重危害着全人类的生命健康。近年来，随着深度学习的快速发展，涌现了许多使用腹部计算机断层扫描（computed tomography,CT）图像进行肝脏肿瘤分割的深度学习方法，这些方法的应用对于临床上实现肝脏肿瘤的计算机辅助诊断具有十分重要的意义。为此，本文对深度学习方法在肝脏肿瘤CT图像分割中的应用进行了归纳，将各种卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）分为二维（two-dimensional,2D）、三维（three-dimensional,3D）和2.5维（2.5-dimensional,2.5D）卷积神经网络。此外，本文总结了各类网络的优缺点以及改进方法，为深度学习在肝脏肿瘤分割中的应用提供了有益参考。