A remarkable new species of scuttle fly (Diptera: Phoridae) whose larvae infest chickpea root nodules in India

Metopina ciceri sp. nov. is described on the basis of males with reduced wings, fully winged females, blind females with reduced wings, pupae and larvae. The larvae infest the root nodules of the chickpea, Cicer arietinum L. The blind-morph females are considered to be congeneric with the type species of the genus Typhlophorina Silvestri and this genus is synonymized with Metopina. The males, if procured in isolation, would have been assigned to a separate genus. The evolution of sexual dimorphism and dimorphic females in M. ciceri is discussed in relation to a speculative scenario involving juvenile hormone and heterochrony. It is also speculated that dispersal is undertaken by the sighted fully-winged female morph only. These speculations and the question of whether the infestation of C. arietinum by M. ciceri affects yield remains to be investigated.     

用于肺结节检测和分类的两阶段深度学习方法

针对肺部CT数据具有空间信息的特点, 提出一种基于深度学习的两阶段方法, 即使用两个3D卷积网络有效学习结节特征, 对CT图像中的肺结节进行检测和分类. 该方法的检测器部分采用基于U Net的编码器 解码器结构的3D语义分割模型, 以预测结节的位置、 大小和语义掩码; 分类器部分采用3D双路径网络, 用于特征的汇总和收缩, 并给出分类结果. 为充分利用原始数据中的特征信息, 将检测器的结果应用于对原始数据进行采样和掩码操作, 并通过空间金字塔池化层获得一致的输入尺度. 在公开数据集上的实验结果表明, 该深度学习方法对CT图像肺结节的检测和分类具有良好的性能.     

广东石人嶂钨矿床黑钨矿铁锰成分的变化规律初步研究*

黑钨矿铁锰含量在不同空间、时间状态下变化不同。以石人嶂钨矿为例,通过电子探针实验和扫描电镜能谱分析,探讨黑钨矿铁锰成分含量的变化。黑钨矿铁锰成分在空间上表现为:黑钨矿中FeO含量随深度的增加而增大,MnO含量则与之相反,黑钨矿由两极分异型变为中间成分的钨锰铁矿;矿化强度较高的矿脉黑钨矿的FeO含量较高;与硫化物共生的黑钨矿FeO含量大于MnO含量,H/F值小于1,黑钨矿偏向于锰钨铁矿。在时间上表现为晶体核部富铁,边部富锰,推测存在环带结构。通过对黑钨矿铁锰成分变化规律分析,认为主要控制因素是黑钨矿晶体内部结构和成矿条件的变化。     

基于多视角深度信念网络的肺结节识别方法

针对传统肺癌计算机辅助诊断系统中肺结节检出过程烦琐,且存在假阳性高的问题,提出一种基于多视角深度信念网络的肺结节识别方法。该方法首先将肺结节进行三维重建并将重建后不同大小的肺结节归一到不同尺度的立方体中,然后将不同视角的2.5D切片作为深度信念网络的输入数据,最后通过不同的融合策略完成对肺结节的识别。在肺部图像数据库联盟(LIDC)数据集上大量实验表明:相比于传统肺癌识别系统本文方法敏感性为(92.8±0.25)%,平均每组病例假阳性个数为2.4±0.3,该方法能有效降低肺结节自动检测过程中的假阳性率。     

大洋多金属结核1km海上开采实验系统扬矿管水平液动力分析和计算

大洋多金属结核1km海上开采实验系统的扬矿管所受水平液动力由多个参数决定. 本文从系统总体设计参数出发,得出了其他各种参数值,并根据Morison方程详细推导了海浪和海流的速度和加速度的表达式,最后采用数值积分的方法得出了液动力随时间和深度的变化曲线. 在同一水深处,总液动力随时间的变化规律接近于正弦(余弦)曲线;而在同一时刻,总液动力则随水深绝对值的增加而递减,在水深0*#m至水深-200*#m内,递减速度很快;总液动力最大值为3.790*#kN.     

肺结节特征提取中的分形方法

强调了分叶与毛刺在肺内孤立小结节良恶性诊断中的重要地位,提出了用方向分形方法对结节内部纹理特征进行分析和提取,并指出原则上可适用于任何形状和纹理的肺结节分析.实验表明,分形特征能有效反映结节的纹理和边缘形状,而多重分形与区块分形相比可以获得更多的特征信息.     

一种用于肺结节恶性度分类的生成对抗网络

针对肺结节数据集中良恶性样本数比例失衡的问题,首次引入深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)模型,该模型根据输入的肺结节图像,生成与输入图像具有相似纹理特征的肺结节并将生成图像用于训练DCGAN模型.此外,将图像来源分类问题改为图像来源分类和肺结节等级1~5分类问题,从而增强了DCGAN模型的抗噪能力和实现了DCGAN模型对肺结节的等级分类.实验表明,改进的DCGAN中G模型在生成图像时具有良好的抗噪能力且生成图像中大约有90.42%的图像判别为真实图像,D模型对肺结节图像的等级分类具有较好的判别能力且肺结节等级分类准确率为70.89%,肺结节良恶性分类准确率为80.13%.     

CT图像肺结节计算机辅助检测与分类系统设计

近年来,肺癌已经成为癌症中的主要杀手,早期发现肺癌是降低死亡率的最有效的途径。在传统的二维胸片和三维CT片上,早期肺癌一般表现为肺结节。因此,肺癌的早期诊断归结为对肺结节的检测上面。而通过人工阅片的方式检测肺结节是非常费时费力的。计算机辅助检测技术(CAD)具有检测肺结节的潜力,它把计算机图像处理的结果作为放射科医生的辅助参考,它能够检测出放射科医生易于漏检的微、小结节。因此,利用CAD增加了早期诊断肺癌的机会。基于近年来国内外在肺结节计算机辅助诊断和检测方面的研究进展,提出了一个研发CAD的基本思想和框架。     

异养微生物异化还原大洋多金属结核

从太平洋海底沉积物中分离到的四株异养微生物,进行耐酸和耐金属的驯化,在好氧和厌氧条件下进行异养微生物异化还原大洋多金属结核的实验,并分析了浸出机理. 结果表明:厌氧浸出优于好氧浸出,pH控制在2.5～3,浸出时间为3d,浸出率可达98%. 利用异养微生物还原浸出大洋多金属矿浸出速率高,矿体无需通气,投资低,易于操作,且环境友好,可在回收有价金属的同时进行固体废弃物和有机废弃物综合治理.     

东太平洋海盆多金属结核的物质组构及形成环境意义

运用反光显微镜、电子探针对东太平洋CC区多金属结核中壳层构造及鲕粒的韵律层进行了初步的研究。结果表明，多金属结核的构造及其形成是环境的反映。结核中鲕粒的微纹层构造是结核形成时的一个较短时间段内海洋环境的演化反映。鲕粒纹层的反射率与鲕粒中的δ-MnO2结晶程度有关，每层的元素含量与形成时环境的Eh、pH值有关，元素含量的变化与结晶程度有着相同的变化规律。