微流控浓度梯度芯片的开发与生物化学应用研究

来源 :中国医学物理学杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户:taitaixiangle
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在生物化学分析中系统研究样本与不同浓度组分间的相互作用是至关重要的.微流控芯片技术能够在微米级的通道内完成精确的液体控制,近年来被普遍应用于生物化学分析领域.微流控浓度梯度芯片是一种能够快速构建稳定生物化学浓度梯度的工具,能够与大多数细胞培养、化学分析等技术相结合,为传统的生化分析提供新平台.本文综述微流控浓度梯度芯片的形成机制及其在生物化学等领域的应用,为拓宽浓度梯度相关应用研究提供新思路.
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目的:通过交叉对比神经网络(CCNN)实现心音信号的自动分类,从而对心血管疾病进行早期诊断.方法:实验基于PhysioNet/Cinc 2016心音数据库.训练集和测试集数据来自互斥的健康受试者/病理患者,并以4:1的比例进行划分,输入CCNN.CCNN利用深度卷积神经网络进行特征提取,结合基于信息的相似度度量理论(IBS),对特征向量间的相似性进行度量并分类.结果:实验结果得出灵敏度为0.8346,特异性为0.9623,最终大赛综合得分为0.8985.结论:CCNN使用交叉对比的输入模式扩充数据量,引入
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心音是心脏机械运动所产生的振动信号,能够直接反映心脏血流动力的改变,本文综述了心音在慢性心力衰竭中的应用研究进展,包括心音在左心室功能障碍评估与慢性心衰辅助诊断、慢性心衰分型鉴别、心衰治疗指导和预后预测方面的应用,最后梳理了心音在心血管疾病中的研究现状,展望了未来的研究方向和趋势,为心音在临床诊疗中的应用提供参考.
实现上腹部CT影像的胃壁分割与中心线提取是成功实现早期胃癌筛查和辅助T分期的前提。基于改进型V-net的胃壁分割方法加入了全局平均权重模块的全卷积神经网络框架,有效解决了神经网路下采样过程中信息丢失的问题。此外,本文在原水平集方法的基础上,提出了正则化水平集损失函数。该损失函数有效抑制了全卷积网络胃壁边缘特征丢失率和因数据量较少而引起的过拟合问题,提高了神经网络对上腹部CT影像中胃壁的识别精度。实
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