信鸽外纹体神经元对习得性目标认知的响应特性

习得性认知是生物通过后天学习,将外部目标与自身行为进行强化训练,形成一种条件反射的认知过程,信鸽外纹体神经元在认知前后响应如何变化尚不清楚。通过训练信鸽识别特定目标,同步记录外纹体神经元集群信号,从动作电位发放率、局部场电位伽马子频带能量、神经元间互信息等角度,分析信鸽在不同认知阶段外纹体神经元响应特征的变化规律,结果表明:习得目标认知建立前后,其神经元的响应从集中在目标呈现阶段调整到决策阶段;不同试次神经元响应间的同步性随着习得性目标认知的建立逐渐增强,表现出更稳定可靠的响应特征;神经元集群间的互信息显著弱于认知前,表明习得性目标认知减弱了神经元集群的冗余信息,提高了编码效率。     

利用遥感、重磁数据研究昌化-普陀断裂的空间展布特征

利用遥感影像数据研究昌化—普陀断裂的构造地貌特征,通过小波多尺度方法对布格重力数据进行有效分离,并基于重力、航磁数据分析其深部结构,结合历史地震及前人人工地震资料进一步探讨该断裂的活动性。重力小波细节图表明,该断裂南倾,切穿中上地壳到达下地壳,在下地壳该断裂仍与孝丰—三门湾断裂相切;航磁场揭示该断裂具有比较强烈的活动性,推测昌化—临安段断裂是右旋走滑断裂。综合重力、航磁及前人资料可知,该断裂是杭州地区一条南倾的深大构造断裂,切穿底部基岩至下地壳,控制和影响第四纪地层沉积,至今仍具备一定的活动性和破坏性。     

三维成像载荷地面快速融合处理方法研究

三维成像载荷是一种能够同时采集激光雷达数据以及CCD影像,并快速融合生成三维立体影像的新型载荷。在分析载荷工作原理的基础上,面向载荷的地面检校及成像试验,提出了一种针对该新型三维成像载荷的地面快速数据融合处理方法;并利用地面实测数据对方法进行了验证。结果表明,该方法能快速生成实验区的三维影像,同时也验证了该类型载荷对激光雷达数据与影像数据快速融合的能力。     

HER2靶向放射性分子影像探针的研究进展

人表皮生长因子受体2(HER2)在大约20%的乳腺癌患者中过度表达,是乳腺癌治疗的一个重要分子靶点.HER2靶向治疗的重要前提是对肿瘤HER2表达的精确测定.利用HER2靶向放射性分子影像探针的核医学影像是检测HER2表达情况的重要手段.它能够在诊疗过程中对肿瘤HER2表达进行可重复的全面评估,同时它解决了乳腺癌的异质性以及取样困难等传统方法存在的问题.目前,多种HER2靶向的分子影像探针（单克隆抗体、抗体片段、纳米抗体、亲和体、多肽）正处于临床前和早期临床研究中.文章综述了靶向HER2的抗体和多肽类放射性分子探针在核医学分子影像中的研究进展,指出用其进行临床转化时所面临的挑战,为开发新的HER2靶向分子影像探针提供思路.     

基于Delaunay三角网约束的倾斜影像匹配

针对倾斜影像存在尺度变化大、匹配困难的问题,提出一种基于Delaunay三角网约束的倾斜影像匹配方法.首先检测影像上的最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions, MSER)作为初始匹配点,然后利用这些初始匹配点构建Delaunay三角网,并以同名三角形、核线、灰度等作为约束条件,迭代匹配左、右影像上三角网内的尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)特征点.试验表明：所提方法能获得可靠的匹配结果,匹配点分布均匀,具有较高的匹配正确率和匹配精度.     

基于深度学习的手术场景运动感知

基于术中影像的运动感知是计算机辅助手术系统开发的重要研究内容,能够为运动补偿、软组织形变分析等应用提供有价值的信息,从而提高手术效率并增强手术安全。然而,手术影像中运动器械的遮挡降低了对局部区域估计的准确性。为解决这一难题,提出一种基于光流网络和解耦表示的运动感知方法,并结合自监督学习范式优化模型。制作了神经外科手术数据集,在PyTorch深度学习框架下对模型进行训练和验证。实验结果表明：该运动估计方法在复杂手术场景中具有稳定性强、准确度高的优点,在计算机辅助手术中具有较高的应用价值。     

基于深度学习的高分六号影像水体自动提取

为了探究高分六号(GF-6)卫星多光谱相机(PMS)影像提取水体的潜力,分别构建全卷积神经网络(FCN-8s)、U-Net及U-Net优化(VGGUnet1、VGGUnet2)4种神经网络进行了水体提取研究.基于水体提取结果对比分析,确定优选模型为VGGUnet1;提出基于组合损失函数FD-water loss(focal-dice-water loss)的VGGUnet1网络模型,并与归一化差分水指数(norma-lized water index,NDWI)阈值法、最大似然分类法、支持向量机分类法等方法比较.结果表明:基于FD-water loss损失函数的VGGUnet1网络模型能有效提取水体目标,增强小面积水体识别能力,减少水体错分、漏分现象,提高水体提取效果.可见全卷积神经网络在GF-6遥感影像水体提取方面具有可行性,为后续该领域的进一步研究应用提供了参考.     

EDose软件在锥筒计划剂量验证中的应用

通过使用软件Varian公司的Trilogy加速器自带的EPID配合EDose软件和德国IBA公司的RAROR Chamber以及与其配套的DOSE1剂量仪和RW-3固体水分别对12例锥筒计划进行绝对剂量验证,记录并分析使用EDose软件时在不同标准下绝对剂量γ通过率和使用电离室时的点剂量验证结果。发现采用γ(3%/3 mm)、(3%/2 mm)、(2%/2 mm)标准时,EDose软件验证的绝对剂量γ通过率分别为(99.59%±0.33%)、(96.96%±1.27%)、(95.48%±1.37%),等中心处绝对剂量偏差为0.27%±1.02%;电离室测量的等中心处绝对剂量偏差为-0.03%±1.20%,最大偏差是-1.82%。两种验证方法的验证结果均满足临床治疗的要求且无统计学差异。结果表明基于电子射野影像系统(EPID)的EDose软件可以用于锥筒计划的剂量验证,而且可以提供二维剂量分布,操作更加方便,同时可以节约科室成本。     

液气相变型超声分子探针研究进展

随着分子成像技术和各种纳米生物材料的迅速发展,医学影像技术有望对人体疾病实现从器官、组织水平到细胞、分子水平全方位、多层次在体实时观察.通过基于分子靶标的肿瘤早期诊断、革命性的肿瘤分子分型以及肿瘤边界确定和术中手术导航的全面开展,实现精准医学.超声分子影像是分子影像学的一个新的分支,在近10年发展迅速.液气相变型超声分子探针凭借其良好的穿透性以及诊疗一体化等优点,已显示出其优于传统超声分子探针的众多优势,在基础与临床应用方面展现出巨大潜力.本文对液气相变型超声分子探针的相变机制以及近几年在生物医学应用领域的研究进展进行了综述.