一、医学图像融合技术及其应用研究概况（论文文献综述）
彭程里[1]（2021）在《基于编解码网络的图像语义分割方法及其应用研究》文中认为近年来,得益于深度学习强大的特征提取及模型适应能力,其在许多计算机视觉任务上都取得了重大的突破。作为计算机视觉领域的一个重要分支,图像的语义分割一直备受关注并吸引了大量的研究。当前图像语义分割的研究热点主要集中在如何提升语义分割算法的精度、速度及应用范围。但当前的研究存在特征利用效率低、算法计算量大、与实际应用结合不紧密等问题,导致图像语义分割领域仍存在许多挑战。针对现有深度语义分割网络在精度、速度以及应用范围上表现出的不足,本文提出一系列基于编解码网络的深度学习模型,具体如下:首先,针对主流高精度语义分割网络的分割性能瓶颈,结合编解码网络与基于金字塔结构的网络以提升网络的空间分割精度。同时,为提升金字塔结构对高维特征图的利用效率,提出带步长金字塔池化结构SSPP,其可将高维特征图的利用效率由2.24%提升至56.25%;为提升解码器融合高低维特征图的效率,提出互导引注意力解码器MGAD,其可利用注意力机制显着降低高低维特征图间的信息鸿沟,为高低维特征图的精准融合提供基础。实验结果表明所提网络结构与优化模块均能提升网络分割精度,进而突破网络分割性能的瓶颈。其次,针对当前语义分割算法难以同时兼顾分割精度与速度的问题,本文以编解码网络为基础,提出自导引注意力解码器SGAD。SGAD是MGAD在轻量化网络中的一种改进,其首先交换MGAD中注意力分支的优化对象以解决轻量网络中各维度特征图信息捕获能力不足问题,在此基础上,使用池化融合模块PFM降低轻量网络中高低维特征图的信息鸿沟,这可显着提升轻量网络中高低维特征图的优化融合效率。实验结果表明所提SGAD可被高效地嵌入轻量网络,并能在实时分割的前提下保证高分割精度。然后,针对航空图像存在大量小尺度物体且分辨率较高的问题,将SGAD引入航空图像语义分割领域,并对SGAD与整体网络做出相应改进。其一,考虑到航空图像并无过多复杂细节和边界信息,将SGAD中的空间注意力分支和池化层移除以提升网络速度;其二,针对编解码网络在优化低维特征图过程中引入过多高维特征图信息的问题,提出分层编解码网络LEDN,其可显着提升低维特征图的优化效率,进而增强网络捕获小尺度语义信息的能力。实验结果表明LEDN对航空图像尤其是图像中的小尺度目标具有更精确的分割结果,且分割速度优于当前主流方法,其为解决航空图像语义分割任务中的小尺度问题提供了新的思路。最后,将编解码网络用于小麦秸秆横截面显微参数的测量,并解决此应用中的两个问题。一方面,针对小麦秸秆显微图像中厚壁组织染色不充分造成的误分割问题,将编解码网络与多分支网络结合,利用编解码网络实现基本的分割功能,同时利用额外分支来优化厚壁组织的分割结果;另一方面,针对常规图像裁剪方法在此应用上存在的类间不平衡问题,提出扇环形图像裁剪方法,其生成的训练图像均包含有所有类别,可降低类间不平衡问题对网络训练的影响。实验结果表明所提分割网络和图像裁剪方法均能提升小麦秸秆横截面显微图像的分割精度,为高通量的小麦秸秆表型研究提供了重要的技术支撑。
朱国帅[2]（2020）在《基于纳米金的抗菌材料的制备及其应用研究》文中进行了进一步梳理在使用抗生素对抗细菌感染的过程中,细菌也逐渐对药物产生抗性。加之抗生素的不规范使用、滥用,更加加速细菌产生耐药性的过程。耐药菌的大量出现已经严重威胁人类健康,然而新型抗生素的研发速度却不能跟上耐药菌的出现速度,无法应对“细菌耐药”这一全世界共同面对的难题。因此,研究安全、高效且不易引起细菌产生耐药性的新型抗菌剂是当今“对抗细菌耐药”这一应用研究领域的热点。随着科学技术的发展,纳米材料由于其具有独特的表面效应、尺寸效应、量子效应等,在现代生物医学领域具有良好的应用前景,目前被广泛应用于疾病诊断和治疗等领域的研究。基于金的新型纳米材料由于拥有良好的生物相容性、独特的物理化学性质和简单方便的合成及修饰方法,近年来引起研究者广泛关注,也是我们课题组关注的重点。因此本文旨在通过简单的方法制备基于金纳米材料的新型抗菌剂,研究其体外抗菌活性,并探索其在治疗皮肤感染中的实际应用。具体包括如下4个部分:1. 通过一步法合成具有光热光动力性能的二维（2D）金钯（Au Pd）纳米片。通过TEM、XRD、UV-Vis光谱等对其结构进行表征;利用热成像仪及温度测试对其体外光热性能进行表征;利用荧光探针对其体外光动力性能进行表征;最后通过菌落计数法研究了其在近红外光照下的体外抗菌性能。结果显示金钯纳米片具有独特的类“W”形状,厚度极小（～1.5 nm）,具有显着的光热效应（η=76.6%）,同时能产生活性氧（Reactive Oxygen Species,ROS）,用1 W/cm2的808 nm激光照射5 min,Au Pd纳米片可以消除100%的代表性革兰氏阴性菌（大肠杆菌）和革兰氏阳性菌（金黄色葡萄球菌）。具有进一步作为体内抗菌剂使用的价值。2. 为了提高Au Pd纳米片的体内抗菌效果,首先用能够靶向识别金黄色葡萄球菌的多肽分子修饰Au Pd纳米片,并进行表征;之后验证其体外对金黄色葡萄球菌的靶向性;在确认了靶向性金钯纳米片具有良好的生物相容性之后,将其应用于皮下感染的小鼠的治疗。结果表明靶向肽能够成功修饰在金钯纳米片表面,使其对金黄色葡萄球菌具有靶向性,生物相容性好,在体内仍具有良好的光热和光动力性能,可促进皮下感染小鼠的伤口愈合。3.1,2部分所论述的材料是通过尾静脉注射进入小鼠体内,靶向治疗皮下感染。接下来针对另一类皮肤感染即表皮感染,我们制备了更容易使用的抗菌敷料。首先一步法合成已报道的具有良好抗菌活性的金纳米颗粒（DAPT-Au NPs）,之后利用具有良好生物相容性的丝素蛋白（Silk Fibroin,SF）与之简单混合,晾干成膜（DAPT-Au-SF MMM）,并对其进行一系列性能表征。结果表明DAPT-Au NPs尺寸小、稳定性好,具有良好的对大肠杆菌的抗菌活性;制备的敷料亲水性好,利于混在其中的抗菌金纳米颗粒的释放;具有良好的耐折性,和伤口有一定粘附性,不易从伤口脱落,但加水后又可轻松取下,利于后续动物实验操作。4. 测试3中抗菌膜释放抗菌剂DAPT-Au NPs的能力。同时测试了复合膜在体外对敏感菌和耐药菌的抗菌活性、细胞毒性,评估其做活体实验的可行性。之后在大鼠表皮伤口耐药菌感染模型中验证该抗菌敷料的治疗效果。结果显示抗菌敷料仍完全保留DAPT-Au NPs的抗菌活性,能够有效杀死大肠杆菌的敏感菌株和耐药菌株;生物相容性好,能够促进大鼠表皮耐药菌感染伤口的愈合。
卢勇男[3]（2020）在《偏振成像光学系统设计及其应用研究》文中研究指明光作为一种横向电磁波,包含振幅信息、相位信息、频率信息和偏振信息。光波的振幅反映了目标光强弱信息,相位反映了目标光空间等相位面形状,频率反映了目标光谱特性信息。偏振作为独立于其它三个特性的重要属性,可以有效地反映目标在反射、散射和发射电磁波过程中其自身特性的多维信息。因此,偏振成像探测技术被广泛地应用在目标探测、遥感探测、生物医学检测、雪雾天图像重建和零件缺陷检测。传统的探测器只能获取目标的强度信息,但难以获取目标的偏振信息,为了克服这一难题,偏振成像系统技术方案得到了广泛的关注和研究。目前的偏振成像技术方案主要分为分孔径偏振成像探测器、分振幅偏振成像探测器、分时偏振成像探测器和分焦平面偏振成像探测器。但是,不同类型的偏振成像探测器难以同时兼顾高分辨率,实时动态观测、小体积以及低成本的特点。因此,研究并设计一种新的偏振成像系统的光学方案,同时满足上述特点的偏振成像探测系统具有重要的研究意义和应用价值。本论文针对偏振成像光学系统设计及其应用进行了研究。首先研究并探讨了不同偏振成像探测器的优劣,设计了一种二次成像的偏振成像光学系统方案。然后提出了基于偏振信息的雪雾天图像降质的重建技术方案,可以有效地提高目标的清晰度和对比度。最后设计了一种基于偏振光源照明和偏振相机获取偏振图像的零件缺陷检测系统,并同时提出了一种局部动态阈值滤波算法对缺陷区域进行提取。本论文的主要研究内容如下:1.提出并设计了一种新的偏振成像系统光学方案,从而实现高分辨率,实时动态观测、小体积以及低成本的特点的偏振成像探测系统。该偏振成像探测系统主要由一级成像光学系统,微偏振阵列以及二级成像光学系统组成。其偏振成像原理主要通过一级成像光学系统将目标成像在微偏振阵列上,再通过二级成像光学系统将不同偏振方向的微偏振阵列单元依次成像在传感器像元上,从而实现一次曝光获取不同偏振方向的图像。该方案可以避免微偏振阵列尺寸的限制,有效地降低分焦平面偏振成像探测器的封装难度,从而实现重量轻、体积小、分辨率高并且可以对移动目标进行实时偏振成像的偏振成像探测系统。2.利用偏振成像探测器可同时获取不同偏振方向的偏振图像信息,研究并提出了基于偏振光学的方案的图像去雪雾重建技术方案。该方案主要通过Stokes矢量计算每一像元的偏振度和偏振角信息,再利用偏振度和光强之间的关系,从而推导并得到了大气光参数的表达式;进而通过光强和偏振角之间的关系推导并得到了无穷远大气光强的表达式,从而估计大气物理散射模型中无穷远大气光强和透射率函数。此外,我们对透射率函数矩阵表达式进行重构,从而有效地提高了大气物理散射模型参数估计的准确性,以及反演目标图像的清晰度。通过实验验证,该方案有效地提高了图像去雪雾的计算效率,同时避免了天空区域或某像素点过亮所导致的无穷远大气光强估计不准确的问题。3.在机器视觉检测领域,检测不同方向、形状和类型的缺陷需要不同角度的照明光源,以及不同的镜头拍摄角度。在微小零件缺陷检测的过程中,由于金属零件表面比较光滑,在光源照明强度过强的情况下,细微的划痕和刀痕信息很容易淹没在强反射光中;而在光源照明强度过低的情况下,则因缺陷特征对比度较低导致难以获取缺陷信息。因此,为了克服上述问题,设计了一个偏振照明和偏振相机的缺陷检测系统。为了保证该系统最优的表现,我们实验验证了不同配置下性能表现,从而得到最优的系统配置。同时,验证了该系统可以有效地提高缺陷区域的对比度,同时降低检测成本。此外,针对单一阈值难以有效准确地提取缺陷区域的问题,提出了局部动态阈值滤波（LDAT）。该滤波基于缺陷区域的灰度特征,并提供最优的阈值区间。通过与其它阈值分割算法进行实验对比,验证了该滤波算法可以准确完整地提取缺陷区域的特征,同时能够有效地克服复杂背景区域和零件边缘对缺陷特征提取的干扰,具有较高的鲁棒性。
白雪纯[4]（2020）在《降质视频图像清晰化处理及其应用研究》文中提出随着计算机视觉与数字图像技术的快速发展,人们对外界视觉信息的获取方式已不再局限于自身的感官系统,而是越来越依赖于户外成像系统获取的图像和视频信息。但是在雾天天气情况下,由于场景成像时受大气中悬浮粒子的散射影响较大,导致成像设备获取的图像和视频出现对比度下降和颜色衰减的情况,从而严重影响了成像系统对有用信息的获取。除此之外,雾天天气的出现也会对水上船舶导航与交通管理产生一定的负面影响。在此背景下,本文从图像复原的角度出发,提出一种基于视频图像前背景分离与帧间关系的视频去雾算法,实现了视频图像的实时去雾处理并达到了较好的去雾效果。首先,在实现对视频图像的去雾处理前,本文使用SVM支持向量机训练生成的线性分类器对视频图像是否有雾进行分类,可有效地判定当前输入的视频图像是否有雾,并根据分类结果对有雾视频进行下一步处理。其次,对于判断结果为有雾视频图像,本文提出了基于前背景分离及帧间关系的视频图像去雾算法对其进行去雾处理。该算法以单幅图像暗通道去雾算法为背景,首先对视频进行分帧处理,并使用背景差分法将视频帧的前景和背景图像分离。接着计算首帧背景图像的大气光值并设置固定阈值,根据前后帧图像大气光值的差值确定是否重新计算大气光值。对于前景图像,本文采用定期更新的方式复用前一帧前景图像的大气光值和透射率,并设置最佳固定间隔使复用大气光值和透射率后的视频图像的去雾效果达到最佳状态。最后将去雾后的前背景图像融合得到去雾后的视频帧,从而实现降质视频图像的清晰化处理。该算法大大降低了视频去雾算法的复杂度,可实现降质视频图像的实时去雾处理,具有较高工程应用价值。最后,本文基于VS2010设计并实现了一个降质视频图像去雾系统来验证本文算法的有效性。该系统首先对输入视频是否有雾进行分类,再根据分类结果进行去雾处理并实时显示去雾前后各视频帧的客观评价指标。通过同步播放去雾前后视频图像的方式,更为直观地展现了视频图像去雾算法的效果。
樊兴[5]（2020）在《基于视频的人脸疼痛表情识别及其应用研究》文中认为疼痛,不仅仅是一种感觉,更是人体最有价值的身体自我保护机制。在临床环境中,疼痛难以评估和管理,但疼痛评估却是医学诊疗中重要的参考要素。良好的疼痛评估能够让患者提高生活质量、减少对疼痛的恐惧、避免药物滥用、让医务人员更了解患者疼痛情况、超前用药以使药物达到更好的疗效等等很多益处。因此,疼痛表情识别的研究对医学临床疼痛评估就具有重要意义和广泛的应用前景,正逐步受到越来越多医学和科研工作者的关注。人脸表情识别的研究主要包括原始数据集（图像/视频）的获取、人脸检测、预处理、特征提取和分类等几个步骤。其中,人脸表情的特征提取和分类是最重要的两个步骤。准确的、有效的特征提取能够大幅度提升疼痛表情的识别率,而合适的表情分类方法可以降低算法复杂度,提升系统性能。针对当前面部表情识别存在的不足,本文在前人的基础上开展了以下的研究:1)本文提出一种基于高斯加噪（Additive White Gaussian Noise,AWGN）与离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）结合的特征提取方法,通过对图片进行高斯加噪处理削弱高频特征对模型的影响,然后通过离散余弦变换压缩空域信号,以实现更合理更准确的疼痛识别。通过在UNBC-Mc Master肩部疼痛表情数据库上实验验证,该方法的识别率达到了83.6%,说明了该方法的有效性。2)针对现有的疼痛表情识别研究,多是基于静态图像或者视频的单帧图像进行的研究,缺少了相邻帧之间的运动信息与时域上的信息提取。光流法（Optical Flow Method）正好能够弥补时域上的动态信息的的缺失,而且目前尚未有研究人员将光流法用于疼痛表情识别分类的研究。本文提出一种基于光流法与三维卷积神经网络（3D Convolutionnal Neural Network,C3D）结合的疼痛表情分类方法:将AAM主动外观模型提取出C-APP外观特征与光流特征一起送入C3D网络中,实现对疼痛表情的分类。通过实验对比其他前沿方法证明本文所提方法的有效性。3)基于前文所提方法结合新浪云服务器资源与微信公众平台,通过将预处理、特征提取的相关代码以及训练好的卷积神经网络部署到新浪云服务器中,以及与微信公众平台的接口连接,完成了疼痛表情识别系统的设计与开发,实现了对手机自带图片和调用摄像头实时采样两种途径进行疼痛表情分类的基本功能需求。
张家林[6]（2020）在《新型细菌电化学传感器的构建及其应用研究》文中指出由病原微生物引发的疾病已成为严重威胁人类身体健康的疾病之一。破伤风、伤寒、溶血性尿毒综合症、肺炎和肺结核等疾病均是由细菌感染导致的。例如,在发展中国家,由大肠杆菌污染引发的食源性疾病,导致每年约150万儿童出现腹泻,约2%～7%的病人甚至发展成溶血性尿毒综合症。而结核分枝杆菌感染导致的结核病,在2015年造成大约180万人死亡。开发快速、灵敏的细菌检测方法是降低疾病传播率和死亡率的关键之一。然而,传统的细菌检测方法如培养法耗时过长。近年来在分子生物学、免疫学技术和现代分析仪器基础上发展了各种新技术,这些细菌检测技术在灵敏度和准确性方面都得到很大的提升,但是这些技术依然面临各种缺陷。因此,需要发展简单、低成本、快速和灵敏的方法用于细菌检测。16S rDNA序列的构成包括恒定区域以及可变区域,恒定区域高度保守,可用于细菌通用检测。可变区域序列因不同细菌而异,可用于物种分型,在苛养菌和缓慢生长菌株的分离鉴定方面具有明显优势。基于16S rDNA序列检测的一些方法,如实时定量PCR（qPCR）、荧光和测序,已被用于细菌的快速、灵敏检测。然而,这些方法成本相对昂贵,限制了它们在发展中国家的应用。电化学生物传感器以其成本低、易于推广应用等优点而备受关注。该传感器系统能够通过将电极对之间的核酸杂交事件转换为可测量的电信号来实现核酸的检测。与先进半导体技术兼容性好,易集成化、规模化以及小型化等优势,使其有望发展成为核酸高效检测的方法之一。近年来,多通道串联式压电传感器（MSPQC）因为其高灵敏度、低成本和易于操作等优点,在病原体诊断领域受到广泛关注。本课题组设计了一系列基于MSPQC检测的生物传感器来实现细菌的灵敏检测,但由于检测的对象或基于培养过程的代谢产物,或基于抗原CFP10-ESAT6,仍无法克服培养法和免疫法的弊端。基于此,本课题以细菌的快速检测作为研究方向,以大肠杆菌、结核分枝杆菌等重要病原菌16S rDNA特异性序列作为检测对象,基于金纳米粒子和功能性纳米材料Ti3C2 MXenes,结合酶催化放大技术、目标物循环放大技术和纳米粒子介导信号放大等生物信号放大策略,在开发成本低廉、快速、简单和灵敏的新型16S rDNA细菌传感器上开展了以下研究工作:（1）构建了基于纳米间隙网络电极的生物传感平台。纳米间隙网络电极制备过程简单,成本低廉。由于电极具有较大的比表面积,显示了较高的目标捕获能力。它能显着降低检测下限。同时,由于其电极间隙较小,构造的生物传感平台的检测灵敏度较高。在DNA检测中表现了好的错配灵敏度。作为一个发展潜力大的传感平台,结合各种生物信号放大策略和功能性纳米材料的应用,为开发成本低廉、快速、简单和灵敏的生物传感器用于病原菌检测提供了新的途径。（2）构建了基于酶靶向引导聚苯胺沉积的16S rDNA纳米间隙网络电化学传感器用于大肠杆菌的快速检测。该电化学传感器是以大肠杆菌16S rDNA为靶生物标记物,以寡核苷酸探针和纳米间隙网络电极为传感元件,来实现大肠杆菌的快速灵敏检测。在金叉指电极（IDE）的基底上,通过硫醇化肽核酸（PNA）探针将金纳米粒子相互连接,制备成纳米间隙网络电极。在细菌特异性16S rDNA片段的存在下,PNA捕获探针与片段的5’端杂交,辣根过氧化物酶（HRP）修饰的检测探针与片段3’端杂交。检测探针上连接的HRP酶催化苯胺沿着目标链进行聚合。由聚苯胺在金纳米颗粒间的沉积引起的导电连接为网络电极之间提供了电导响应。因此,大肠杆菌被检测出来,检出限为100 CFU/m L,检测时间小于3 h,该方法有望广泛应用于大肠杆菌的快速检测。（3）构建了一种新的酶循环信号放大的16S rDNA MSPQC压电传感器用于结核分枝杆菌快速检测的方法。该方法以结核分枝杆菌的16S rDNA的特异性序列片段作为结核分枝杆菌的检测靶标,设计与靶标序列片段杂交的DNA捕获探针并修饰到金纳米粒子上;通过Exo III对双链DNA识别,选择性地剪切AuNPs表面与靶标结合的捕获探针;释放出的完整靶片段可与AuNPs表面上的下一个DNA捕获探针进行杂交,杂交后的捕获探针再次被Exo III从AuNPs表面剪下来;由此循环,直至修饰在金纳米颗粒表面上的DNA探针全部被去除,从而得到表面全部被暴露的金纳米颗粒。裸露的金纳米粒子在葡萄糖和HAuCl4溶液中通过自催化生长反应,在纳米间隙网络电极之间形成导电连接,放大了结核分枝杆菌传感器的频移信号。此法的检测限为20 CFU/m L,检测时间小于3 h。有望取代现有的结核分枝杆菌检测方法而得到广泛应用。（4）作为一种新的无机高性能导电的纳米材料,MXenes已经受到越来越多的关注,并成为研究热点。本研究以结核分枝杆菌H37Ra的16S rDNA为检测靶标,通过Ti3C2 MXenes放大电信号,构建了一种新的电化学结核分枝杆菌传感器。在金叉指电极的基底上,硫醇化PNA探针与相邻的金纳米粒子连接,形成PNA-AuNPs纳米间隙电极。PNA探针和结核分枝杆菌16S rDNA靶片段进行杂交,利用锆离子为交联剂,将Ti3C2 MXenes和靶标片段连接在一起。导电Ti3C2MXenes沿着杂交的目标片段排列,桥接纳米间隙电极中断的AuNPs的间隙,引起电极之间电导的变化,实现对结核分枝杆菌16S rDNA靶片段检测。该法对结核分枝杆菌检测的检出限为20 CFU/m L,检出时间为2 h,有望在结核分枝杆菌的快速检测中得到应用。（5）构建了一种AuNPs介导酶辅助靶循环的MSPQC传感器用于结核分枝杆菌的快速检测。通过I和II段DNA探针相互杂交并形成在I段DNA的3’端有突出的颈环结构。当存在结核分枝杆菌特异性的16S rDNA靶片段时,目标DNA打开颈环结构并与I段探针DNA进行杂交,形成在目标DNA 3’端有突出的双链DNA。因为Exo III的选择性,Exo III可以识别钝的3’端并将I段探针DNA消化。目标DNA和II段DNA探针被释放,目标DNA与另一个颈环探针杂交。因此,在Exo III辅助下通过目标DNA的循环导致大量的II段DNA探针的产生。随后II段DNA探针与金电极上的修饰捕获探针、AuNPs标记的信号探针杂交,AuNPs被拉到电极表面。加入HAuCl4和NADH溶液后,溶液中的金离子被还原后沉积在AuNPs表面实现AuNPs生长,在电极之间形成导电连接,从而实现了MSPQC传感器对结核分枝杆菌检测频移响应信号的放大。此法对结核分枝杆菌的检测限为30 CFU/m L,检测时间小于3 h。
连倩[7]（2020）在《快速超像素图像分割算法及其应用研究》文中研究表明近年来,随着计算机科学技术的快速发展,图像分辨率逐渐增高,传统像素级的图像分割方法很难满足实时性要求。超像素是近年来兴起的一种图像预分割技术,它将图像分割成若干个具有同质性的区域,相比于传统像素级的图像分割技术,超像素分割技术不仅能够保留图像局部特征,而且可以提高后续算法的运算速度。目前,超像素分割技术已经被成功应用在图像中的目标检测与识别、图像语义分割、图像分类等多个方面,引起了学者们的广泛关注。因此,研究超像素分割算法对发展图像分割理论具有重要意义,且将超像素算法应用于遥感影像地物分类,对发展我国对地观测技术具有重要作用。尽管学者们当前已经提出诸多超像素分割算法,然而多数算法仍然存在边缘贴合度低、计算复杂度高、实际应用受限等问题。针对上述问题,本文研究了快速超像素图像分割算法,并将其应用于遥感影像分类中。主要研究工作总结如下:（1）面向图像超像素分割的简单线性迭代聚类（Simple LinearIterative Clustering,SLIC）算法在每次迭代后,超像素块中存在与聚类中心相似度较低的异常点,影响聚类中心的稳定,不利于轮廓贴合度的提升;此外,SLIC算法在聚类过程中存在冗余计算,会降低算法的运算速度。针对上述问题,提出一种基于快速SLIC的图像超像素算法。该算法首先将类簇内与聚类中心相似度较低的像素点剔除,并利用类簇内剩余的像素点更新聚类中心,从而加强聚类中心的稳定度,有利于提高超像素轮廓的命中率。其次,将每个超像素的边缘像素视为不稳定像素,将超像素的非边缘像素视为稳定像素并保持稳定像素的类别不变,通过对不稳定像素迭代标记以有效降低算法的计算复杂度。实验表明,与主流算法相比,该算法可以有效提高超像素轮廓贴合度的同时降低算法的运行时间。（2）将超像素算法应用于高分辨率遥感影像地物分类中,可以提升遥感影像的分类速度。但是多数基于超像素的遥感影像分类算法仍然存在计算复杂度较高、分类精度较低的问题。针对上述问题,提出一种基于快速超像素算法的多尺度卷积神经网络（Multi-scale Convolutional Neural Network,MCNN）模型。该模型首先利用快速超像素图像分割算法对图像进行预分割,并选择超像素块的中心点作为提取图像块的标记像素点,相比于传统滑动窗口选点法,大幅度减少冗余标记像素点的同时提高了后续分类算法的速度。其次,通过在超像素块中心点处提取多个不同尺度的图像块形成数据集,以减少单尺度引起的尺度效应对分类结果的影响,有利于分类准确度的提升。最后,构建一种多尺度卷积神经网络模型,该模型由多个通路的卷积神经网络组成,可以充分提取多尺度图像块的特征来解决复杂地物环境的分类问题,实现了遥感地物的精准分类。实验表明,与主流分类方法相比,该方法可以有效提高分类精度,减少分类时间。
耿霞[8]（2020）在《多视角下精准农业农田网格划分及其应用研究》文中认为本论文依托国家高技术研究发展计划（863计划）课题研究任务“农机精准作业协同系统研发及应用示范（编号:2013AA10230803）”和国家测绘地理信息局项目“基于网格化的村镇土地管理与服务平台研究及应用”,以山东省济宁市兖州区和山东省淄博市临淄区文冠果试验基地作为研究区,基于宏观（行政区域）、中观（农作区）、微观（单株作物）三种不同的视角,对精准农业中农田网格划分及其应用展开了研究。本论文的主要研究内容和结论如下:（1）研究了精准农业中农田网格划分问题,构建了不同视角下农田网格划分方法。在宏观视角下,借鉴城镇社区网格化分的经验,确定了农田网格划分原则和农田网格划分方案。在中观视角下,根据兖州区农田网格划分的现状,研究了最优农田网格大小,最终决策出400亩农田网格大小是兖州区目前最适宜的网格大小。在微观视角下,通过试验,确定了文冠果管理的适宜网格大小为3 m?4 m。（2）宏观视角下,从社会管理和服务的角度研究了精准农业中农田的管理问题,构建了基于网格化的农田管理模型,验证了管理模型的合理性并定量比较了网格化和非网格化农田管理模型。借鉴城镇社区网格化管理的经验,依托兖州区已有的村镇社区网格化管理现状,对现有的农田管理流程进行了再造和优化,构建了一种具有普适性的“七步闭环业务协同法”的农田管理模型。为避免模型中存在的结构错误,为管理模型的后期顺利实施提供理论保障,构建了一种将Petri网化简技术和逻辑表相结合的结构合理性验证方法。基于PIPE进行仿真试验,验证了农田网格化管理模型的合理性以及所提出的验证方法的有效性。使用Arena仿真工具和基于随机Petri网构建的定量测度模型分别对网格化和非网格化农田管理模型进行了定量客观的比较,表明了网格化农田管理模型具有显着的优势,为后期农田网格化管理模型是否能够实施和推广进一步提供了科学的决策依据。（3）中观视角下,基于网格化确定了合理土壤采样点并验证了合理性,得到了优化的多年土壤采样点数据。在兖州区的四个镇得到86个采样点,样点间距大约为1.5km。其中,小孟镇和漕河镇各20个采样点,大安镇和新兖镇各28个和18个采样点;潮褐土、砂姜黑土、潮土区域各68个、12个和6个采样点。从不同角度不同侧重点全面验证了所确定的土壤采样点的合理性。基本描述性统计结果表明:虽然减少了采样点,但各土壤养分的均值、中值、变异系数和变异程度同原始采样数据的统计结果非常接近,标准差也相差不大;根据经典Cochran公式,计算出86个采样点完全可以达到测土施肥的要求;地统计分析结果表明:各土壤养分的变程均大于采样间距;选择普通克里格插值方法进行空间估值,通过交叉验证进行插值精度评价,结果表明:平均误差（ME）和平均标准误差（MSE）值均接近于0,均方根标准误差（RMSSE）均接近于1,均方根误差（RMSE）与平均标准误差（ASE）的值非常接近。在验证采样方案合理的基础上,对已有的土壤采样进行了优化,得到了采样点数量和布设基本一致的多年的土壤采样点数据。（4）基于验证合理的网格土壤采样点数据,构建了土壤肥力变化趋势预测模型。基于2012-2017年已验证合理的网格土壤采样数据,从社会经济角度分析影响土壤肥力变化的主要因素。基于随机Petri网建立了土壤肥力变化趋势预测模型,计算出研究区在未来一年土壤肥力下降的概率大约是0.7852。通过比较2016年和2017年土壤肥力,以及进一步分析2012-2016年土壤肥力变化情况,分析结果验证了所提出的预测土壤肥力变化趋势的方法是有效的。（5）基于验证合理的网格土壤采样点数据,研究了土壤养分空间变异,研制了研究区土壤养分和肥力时空变异查询“一张图”系统。首先,基于2012-2017年已验证合理的网格土壤采样数据,对土壤养分进行了描述性统计分析,结果表明:有效磷含量一直比较丰富,处于二级水平。有机质、碱解氮、速效钾三种土壤养分在这6年期间具有一定下降的趋势。土壤pH为弱变异,有效磷、有机质、速效钾、碱解氮均为中等变异。然后,与划分的农田网格相结合,基于2017年网格土壤采样数据,对研究区土壤养分空间变异进行了研究,结果表明:有机质含量的空间分布呈条状由西到东逐渐降低,所有农田网格的有机质含量都处于中等偏下的四级水平。碱解氮含量北部和南部区域较高,中部偏北区域较低,绝大多数农田网格的碱解氮含量处于中等的三级水平。有效磷含量由北向南逐渐降低,绝大多数农田网格的有效磷含量处于中等偏上的二级水平。速效钾含量由西南向东北方向逐渐降低,绝大多数农田网格的速效钾含量处于中等的三级水平。四个镇中,小孟镇四种土壤养分含量均较高。在以上研究基础上,研制了研究区土壤养分和肥力时空变异查询“一张图”系统,可以提供研究区整体和单网格土壤养分与肥力情况查询,为精准施肥提供了决策支持。（6）微观视角下,研究了基于网格识别的田间文冠果精准采摘问题,研发了文冠果图像采集系统,构建了成熟文冠果识别模型。文冠果图像采集系统实现了田间行走、数据的采集、传输和存储、网格识别等功能。系统测试结果表明:根据GPS坐标可以自动得到相应的网格位置和网格编号。为了快速识别成熟文冠果,构建了一种深度学习网络模型。试验结果表明:在原始数据集中,训练出来的最优模型对成熟和未成熟文冠果的正确识别率分别达到81%和82%。借助识别的准确率、精确率、召回率、F1Score四种指标进行评估,结果表明:训练出来的最优模型无论在原始数据集上还是在模拟数据集上,各项指标值最低也能达到80%。说明构建的成熟文冠果识别模型可以作为文冠果是否成熟的识别工具。通过与未使用模拟数据的模型对比试验,结果表明:通过数据模拟技术,可以扩充训练数据集,从而能够提高模型的泛化能力和预测的准确性,能够较好地解决“过拟合”问题。
徐丽娟[9]（2019）在《基于图结构的视觉场景表达及其应用研究》文中研究指明作为计算机视觉领域的一项基础性研究工作,视觉场景表达的主要目标是通过综合利用视觉心理学、场景空间布局和上下文内容,以及图像处理技术等挖掘场景中潜在的结构模式,刻画视觉数据之间的内部联系,最终形成对场景良好和简明的抽象表示。目前已广泛应用到智能交通、自动导航、环境监测、医疗诊断、遥感分析和智能购物等工业生产、军事安全和生活实际领域中,具有重要的科研和应用价值。研究表明:视觉数据的结构化描述对于场景的有效表达发挥着至关重要的作用。但是由于自然场景的多样性、复杂性和可变性,目前建立在图结构模型之上的视觉数据关系模式挖掘的研究成果在准确率、效率和鲁棒性等方面仍然面临较大挑战。因此,本文首先围绕图模型中路径优化和距离度量两个角度展开对场景数据之间关系描述的研究,然后着眼于结构保护图像滤波和视觉注意力建模这两个热点应用进行算法设计和实验验证。主要的研究工作如下:（1）图结构中基于路径优化的视觉数据关系表达方法研究。针对图结构表达中路径生成方法通常面临的视觉相似区域内描述不一致和噪声敏感问题,本文提出了一种基于格式塔分组准则的最平滑路径和平滑短路径优化方法。为实现场景内容的有效表达,文中首先引入人类视觉感知的格式塔分组准则来构造最平滑路径。但是受自然场景区域分布的任意性和噪声影响,空间位置相近、特征相似并且相互连通的图像单元之间的最平滑路径可能出现节点冗余问题,因此文中通过进一步构建平滑短路径方法来有效感知视觉场景内容。实验结果表明:复杂场景条件下,最平滑路径和平滑短路径优化算法在学习数据中潜藏的结构信息和描述场景内容方面的可靠性较强。（2）图结构中基于路径距离度量分析的视觉数据关系表达方法研究。针对场景表达中距离估计方法通常面临由数据结构非线性、光照变化或边缘不清晰等因素造成的视觉数据之间关系度量偏差问题,本文提出了一种基于路径瓶颈分析的图结构距离度量方法。该方法在综合考虑任意路径顶点之间上下文语义内容和拓扑结构信息的前提下,通过引入基于随机游走模型的路径瓶颈检测和分析方法形成场景中视觉单元之间的关系描述。实验结果表明:路径瓶颈检测距离方法不仅能够在最小化视觉场景类内差异的同时最大化视觉场景类间差异,还能够有效保留部分描述同一场景类内数据之间的关键信息差异。（3）自然场景条件下的结构保护图像滤波算法研究。针对图像滤波中场景结构和高对比度纹理细节在梯度大小方面的相似性造成的边缘模糊问题,本文提出了一种基于结构尺度自动感知的结构保护图像滤波算法。该方法首先引入能够高度聚集语义一致性视觉单元的聚类距离变换方法,然后通过综合利用邻居视觉单元的决策信息和信任机制设计将聚类距离变换和双边滤波器融合起来的协同滤波模型。实验结果表明:协同边缘保护图像滤波模型在结构保护和纹理、噪声细节平滑方面的鲁棒性较强。（4）自然场景条件下的视觉注意力建模方法研究。针对显着区域检测算法受场景目标尺度任意性和分布不确定性、光照不均匀性和背景杂乱性等条件影响产生的显着目标非一致高亮现象,本文提出了一种基于场景结构化表达的显着区域检测算法。该方法首先利用格式塔分组准则建立关于场景全局拓扑结构的路径描述,然后通过路径拉普拉斯分析方法估计结构连通度,最后将背景连通先验和外观对比度线索融合起来定义显着度。实验结果表明:本文提出的显着目标检测模型有效提高了均匀一致高亮显着区域和抑制非显着区域方面的整体性能。
戴薇[10]（2019）在《NF-κB和端粒酶启动的肿瘤基因治疗新技术研究》文中提出癌症是目前困扰人类健康、威胁人类生命的重大疾病之一。传统的手术切除、放疗、化疗和最新的免疫疗法已被用于癌症治疗,提高了病人的五年存活率,但由于不可避免的毒副反应使得疗效还与病人对于生命健康的期望相差甚远。NF-κB是一种序列特异性DNA结合型转录因子,通过与细胞核内DNA靶点结合,调控靶基因的表达,从而参与炎症反应、免疫应答以及细胞生长、分裂和凋亡等多种生理病理过程。NF-κB在各种癌症中过度活化,是抗肿瘤药物筛选和癌症治疗的优良靶点。由于NF-κB是一把“双刃剑”,传统的NF-κB活性抑制剂因其显着的毒副作用而未能成为临床药物。抑制从来不是解决问题的好办法,应采用因势利导的策略,创制新的肿瘤治疗技术。本研究发展了三种肿瘤基因治疗新技术,并探索了其生物医学研究领域的应用价值,主要研究成果包括以下:1.人肝癌细胞中NF-κB结合靶点和靶基因的鉴定及其应用研究发现,过度活化的NF-κB与肝炎和肝细胞癌（HCC）的发生密切相关,但其完整而精确的分子途径和机制目前还不清楚。本研究使用Ch IP-seq和RNA-seq高通量测序技术,在TNFα诱导的人HCC细胞系Hep G2细胞中共计鉴定出699个NF-κB直接靶基因（direct target gene,DTG）,包括399个激活基因和300个抑制基因。其中,216个基因（包括126个激活基因和90个抑制基因）是目前已经鉴定出的HCC基因标志物。比较TNFα诱导的Hep G2细胞、LPS诱导的THP-1细胞和TNFα诱导的He La细胞中NF-κB靶基因数目,仅有24–46个NF-κB靶基因由两种细胞系共有,表明本研究鉴定出的NF-κB DTG具有HCC细胞特异性。基因功能注释分析表明,Hep G2细胞中的NF-κB DTG主要富集在经典的NF-κB生物学过程,如免疫系统过程、压力反应、刺激反应、防御反应和细胞死亡,并且涉及MAPK、TNF、TGF-β、趋化因子、NF-κB和Toll样受体KEGG信号通路。部分NF-κB DTG也与丙型肝炎和乙型肝炎病毒密切相关。此外,82个NF-κB DTG编码的分泌蛋白是目前临床上已经使用的HCC生物标志物,如CCL2和DKK1。最后,通过Ch IP-q PCR和RT-q PCR实验证实,NFKB1、NFKBIA、CCL2、IL1A、IL1B、PTX3、NUDT7、EFNA5、ID4、GPC6、KLF15、DKK1、OAZ2和IGFBP3这14个基因是TNFα诱导的Hep G2细胞中NF-κB DTG。这些结果为进一步研究NF-κB相关的分子机制和HCC生物标志物诊疗技术的发展提供了有价值的基因信息。2.NF-κB激活的肿瘤细胞特异性基因疗法及其应用研究转录因子NF-κB在各种肿瘤细胞/组织中过度活化,已经成为抗肿瘤药物研发和肿瘤治疗的优良靶点。正因如此,过去几十年发展了无数的NF-κB活性抑制剂,然而由于不可避免的毒副反应,没有一例抑制剂成为临床使用的药物。本研究中,利用NF-κB在肿瘤细胞中高度活化的生物学特性,发展了一种肿瘤细胞特异性基因疗法,即NF-κB激活的基因表达（NF-κB-activated gene expression,Nage）载体用于癌症治疗。Nage载体通过将NF-κB诱骗子序列（decoy）与最小启动子序列（minimal promoter）融合构成NF-κB特异性启动子（decoy minimal promoter,DMP）,DMP与肿瘤细胞内高表达的NF-κB结合,从而激活下游效应基因的表达。本研究首先使用Western-blotting方法验证了NF-κB p65蛋白在肿瘤细胞中特异性表达。随后以绿色荧光蛋白Zs Green作为效应基因,证实Nage载体可在肿瘤细胞中特异性表达效应基因,产生绿色荧光,而在正常细胞中不表达效应基因。随后,以CRISPR/Cas9作为效应基因,在靶向端粒重复序列的sg RNA（Tsg RNA）的引导下,Nage载体特异性地诱导多种肿瘤细胞死亡,包括Hep G2、He La、PANC-1、MDA-MB-453、A549、HT-29、SKOV-3、Hepa1-6和RAW264.7,而对正常细胞293T、MRC-5和HL7702不产生影响。最后,将表达Cas9-Tsg RNA的Nage载体包装进腺相关病毒（adeno-associated virus,AAV）中,构建肿瘤基因治疗载体AAV-Nage,通过静脉注射给药途径注入小鼠体内,显着地抑制小鼠体内肿瘤的生长。本研究发展的肿瘤细胞特异性基因疗法Nage载体为抗肿瘤药物研发提供了一种新思路。3.端粒酶激活的肿瘤基因疗法及其应用研究癌症是由一系列表观基因突变引起的,以多种复杂形式存在的难以预防和治疗的疾病。端粒酶是真核细胞中负责端粒延长的一种RNA聚合酶。研究发现,端粒酶的活性在大多数正常细胞中被程序性关闭,而在90%的肿瘤细胞中被重新激活,使其成为癌症治疗中的重要靶点。目前,已开发出多种端粒酶活性抑制剂用于治疗癌症,但由于不可避免的毒副反应均已失败告终。本研究中,利用肿瘤细胞中端粒酶的活性发展了一种名为端粒酶激活的基因表达（telomerase-activated gene expression,Tage）系统用于治疗癌症。Tage系统由一段携带端粒酶可识别的3’粘性末端效应基因表达载体、表达d Cas9-VP64人工转录因子的表达载体和靶向端粒重复序列的sg RNA（Tsg RNA）组成。以CRISPR/Cas9作为效应基因,Tage系统有效地杀灭多种肿瘤细胞,包括Hep G2、He La、PANC-1、MDA-MB-453、A549、HT-29、SKOV-3、Hepa1-6和RAW264.7,但对正常细胞293T、MRC-5、HL7702和骨髓间充质干细胞（BMSC）不产生影响。更重要的是,酵母同宗接合切换内切酶（homothallic switching endonuclease,HO）切割产生的4碱基3?粘性末端可被细胞中端粒酶识别并延伸,为Tage系统体内应用奠定基础。以腺相关病毒（adeno-associated virus,AAV）作为基因载体,实现了Tage系统体内安全有效治疗肿瘤的目的。荷载Tage系统的AAV经静脉注射给药,显着地抑制小鼠体内肿瘤的生长,并且没有观察到明显的毒副反应。4.肿瘤干细胞基因治疗载体的构建及其应用研究癌症由不同分化等级和致瘤潜力的肿瘤细胞构成,是一种高度异质性、难以预防和治疗的疾病。癌干细胞或肿瘤干细胞（cancer stem cell,CSC）是具有自我更新、多能分化和无限增殖潜能的肿瘤细胞亚群,对维持肿瘤细胞异质性和致瘤性起关键作用。CSC可抵抗常规抗癌药物,并在肿瘤转移和复发中发挥重要作用,使得抗肿瘤药物研发面临巨大挑战。本研究中,使用前期发展的两种肿瘤细胞特异性基因疗法,端粒酶激活的基因表达（Tage）系统和NF-κB激活的基因表达（Nage）载体24 h内有效地杀灭旺盛分裂的肿瘤细胞,残存细胞具有CSC自我更新增殖特性。q PCR检测发现,涉及上皮/间充质细胞转换、Wnt信号通路、细胞间粘附以及干细胞标志基因VIM、TWIST、p53、p16INK4α、p21、CD24、CD326、DLL4、JAG1、Notch1、MUC1、DACH1、CD133、CD44、ATXN1、BMP7、CXCR4、GATA3、JAK2、KLF4、LIN28a、LIN28b、MYCN、NANOG和SOX2,在残存肿瘤细胞中均高表达,表明Tage系统和Nage载体可在24 h内有效分离得到CSC。研究发现,NF-κB不仅在各种肿瘤细胞中高度活化,在CSC中也显示出高活性,使其有望成为针对CSC的肿瘤治疗靶点。将前期发展的新型NF-κB活性抑制剂,即NF-κB特异性启动子DMP调控的靶向Rel A的mi R533包装进腺相关病毒（AAV）中,构成肿瘤干细胞基因治疗载体AAV-mi R533。AAV-mi R533有效地杀灭Hep G2 CSC,感染病毒20 d后的CSC仍没有再生长增殖迹象。本研究为分离CSC和开发针对CSC的抗肿瘤药物提供了新方法。总之,本研究通过联合运用高通量测序技术、生物信息学技术和传统的分子生物学技术,鉴定出了肝癌细胞中NF-κB的结合靶点和靶基因,发展了三种肿瘤细胞基因治疗新技术—NF-κB激活的基因表达（Nage）载体、端粒酶激活的基因表达（Tage）系统和肿瘤干细胞基因治疗载体,这些基因技术在肿瘤基因治疗领域具有重要的应用价值。
二、医学图像融合技术及其应用研究概况（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、医学图像融合技术及其应用研究概况（论文提纲范文）
（1）基于编解码网络的图像语义分割方法及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 图像语义分割技术的国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统图像分割算法研究现状 |
| 1.2.2 基于深度学习的语义分割算法研究现状 |
| 1.3 图像语义分割技术的发展趋势 |
| 1.4 本文的主要研究内容及章节安排 |
| 2 深度学习图像语义分割算法的基本原理及关键技术 |
| 2.1 常用网络结构 |
| 2.1.1 卷积和空洞卷积 |
| 2.1.2 池化层 |
| 2.1.3 激活层 |
| 2.1.4 批标准化层 |
| 2.2 网络优化 |
| 2.2.1 反向传播算法 |
| 2.2.2 优化器 |
| 2.3 测试技术 |
| 2.3.1 多尺度输入 |
| 2.3.2 图像翻转 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 结合编解码网络与金字塔结构的高精度分割方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 网络结构 |
| 3.2.1 高精度编码基准网络 |
| 3.2.2 带步长金字塔池化结构 |
| 3.2.3 互导引注意力解码器 |
| 3.2.4 整体网络架构 |
| 3.3 实验与分析 |
| 3.3.1 消融实验 |
| 3.3.2 先进性对比 |
| 3.4 本章总结 |
| 4 基于自导引注意力解码器的实时语义分割方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 网络结构 |
| 4.2.1 高速编码基准网络 |
| 4.2.2 通道与空间注意力分支 |
| 4.2.3 池化融合模块 |
| 4.2.4 自导引注意力解码器 |
| 4.2.5 整体网络架构 |
| 4.3 实验与分析 |
| 4.3.1 数据集和训练细节 |
| 4.3.2 消融实验 |
| 4.3.3 先进性对比 |
| 4.4 本章总结 |
| 5 基于分层编解码网络的航空图像语义分割方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 网络结构 |
| 5.2.1 信息编码 |
| 5.2.2 信息优化 |
| 5.2.3 信息融合 |
| 5.2.4 网络结构 |
| 5.3 实验与分析 |
| 5.3.1 数据集和训练细节 |
| 5.3.2 消融实验 |
| 5.3.3 先进性对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于双分支网络的小麦秸秆横截面显微参数测量 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 网络结构 |
| 6.2.1 分割分支 |
| 6.2.2 厚壁恢复分支 |
| 6.3 数据集构造 |
| 6.3.1 图像获取 |
| 6.3.2 图像标注 |
| 6.3.3 数据集扩充 |
| 6.4 实验与分析 |
| 6.4.1 训练细节 |
| 6.4.2 消融实验 |
| 6.4.3 先进性对比 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 |
| 致谢 |
（2）基于纳米金的抗菌材料的制备及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 细菌感染及耐药性 |
| 1.2 抗菌剂的研究现状 |
| 1.2.1 传统抗菌剂 |
| 1.2.2 非纳米材料类抗菌剂 |
| 1.2.3 纳米抗菌材料 |
| 1.3 基于纳米金的抗菌剂 |
| 1.3.1 金纳米材料的简介 |
| 1.3.2 自身抗菌金纳米材料 |
| 1.3.3 光介导的抗菌金纳米材料 |
| 1.4 基于金纳米颗粒抗菌敷料的研究 |
| 1.4.1 抗菌敷料的简介 |
| 1.4.2 基于纳米金的抗菌敷料 |
| 1.5 研究目的及内容 |
| 第二章 一步合成2D AuPd合金纳米片实现光热光动力杀菌 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与设备 |
| 2.2.1 实验材料 |
| 2.2.2 实验设备 |
| 2.2.3 实验菌株 |
| 2.3 实验步骤 |
| 2.3.1 AuPd纳米片的合成和优化 |
| 2.3.2 AuPd纳米片的表征 |
| 2.3.3 光热效应及转换效率 |
| 2.3.4 光动力效应测试 |
| 2.3.5 体外抗菌性能测试 |
| 2.4 结果与讨论 |
| 2.4.1 AuPd的合成与表征 |
| 2.4.2 AuPd的光热和光动力学性质 |
| 2.4.3 体外抗菌活性 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 光声成像指导下的2D AuPd纳米片靶向治疗表皮感染 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与设备 |
| 3.2.1 实验材料 |
| 3.2.2 实验设备 |
| 3.2.3 实验菌株 |
| 3.3 实验步骤 |
| 3.3.1 AuPd纳米片的修饰及表征 |
| 3.3.2 细菌的形态观察 |
| 3.3.3 生物安全性评估 |
| 3.3.4 成像测试 |
| 3.3.5 体内细菌感染治疗 |
| 3.4 实验结果与讨论 |
| 3.4.1 靶向修饰AuPd |
| 3.4.2 Au Pd@Peptide的生物安全性 |
| 3.4.3 体内靶向成像 |
| 3.4.4 体内治疗及组织分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 抗菌金纳米粒子和丝素蛋白复合膜的制备及表征 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与设备 |
| 4.2.1 实验材料 |
| 4.2.2 实验设备 |
| 4.2.3 实验菌株 |
| 4.3 实验步骤 |
| 4.3.1 DAPT-AuNPs的合成 |
| 4.3.2 DAPT-AuNPs的定量 |
| 4.3.3 DAPT-AuNPs的抗菌活性测试 |
| 4.3.4 丝素蛋白(SF)溶液的制备 |
| 4.3.5 制备DAPT-AuNPs和 SF混合基质膜 |
| 4.3.6 亲水性测试 |
| 4.3.7 耐折性实验 |
| 4.3.8 粘附性实验 |
| 4.4 结果与讨论 |
| 4.4.1 DAPT-AuNPs的制备和表征 |
| 4.4.2 DAPT-Au-SF MMM的制备 |
| 4.4.3 DAPT-Au-SF MMM的亲水性能测试 |
| 4.4.4 DAPT-Au-SF MMM的耐折性和粘附测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 抗菌金纳米粒子和丝素蛋白复合膜治疗多药耐药细菌伤口感染 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验材料与设备 |
| 5.3 实验步骤 |
| 5.3.1 复合膜中DAPT-AuNPs的释放 |
| 5.3.2 DAPT-Au-SF MMM体外抗菌测试 |
| 5.3.3 细胞毒性实验 |
| 5.3.4 在体内治疗伤口感染 |
| 5.4 结果与讨论 |
| 5.4.1 DAPT-Au-SF MMMs的体外抗菌活性 |
| 5.4.2 复合膜中的DAPT-AuNPs的释放 |
| 5.4.3 细胞毒性 |
| 5.4.4 对大鼠伤口模型的抗菌性能评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 指导老师对研究生学位论文的学术评语 |
| 学位(毕业)论文答辩委员会决议书 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（3）偏振成像光学系统设计及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 偏振成像探测系统国内外相关研究现状 |
| 1.2.2 偏振成像探测应用国内外相关研究现状 |
| 1.3 论文研究内容和章节安排 |
| 第2章 偏振成像的基本理论 |
| 2.1 光的偏振态 |
| 2.2 偏振光的表示方法 |
| 2.2.1 斯托克斯参量 |
| 2.2.2 穆勒矩阵 |
| 2.2.3 琼斯矩阵 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 偏振成像光学系统设计研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 微偏振阵列的偏振特性 |
| 3.2.1 等效介质理论 |
| 3.2.2 时域有限差分理论 |
| 3.3 金属线偏振光栅的理论设计 |
| 3.3.1 光栅周期对比 |
| 3.3.2 齿高对比 |
| 3.3.3 占空比对比 |
| 3.4 偏振成像光学系统设计 |
| 3.4.1 设计指标 |
| 3.4.2 畸变分析 |
| 3.4.3 系统公差分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 偏振成像去雪雾技术方案研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 图像降质光学原理 |
| 4.2.1 直接衰减光 |
| 4.2.2 大气光强 |
| 4.2.3 大气物理散射模型 |
| 4.3 基于最大偏振度和偏振角的雪天图像重建方案 |
| 4.3.1 雪天图像重建算法研究 |
| 4.3.2 偏振去雪算法验证与分析 |
| 4.4 基于偏振参数和平均光强去雾算法研究 |
| 4.4.1 雾天图像重建算法研究 |
| 4.4.2 偏振去雾算法验证与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 偏振方案的零件缺陷检测系统设计及缺陷提取算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 偏振系统配置分析 |
| 5.2.1 偏振光源系统 |
| 5.2.2 偏振图像获取系统 |
| 5.2.3 系统配置分析 |
| 5.3 局部动态阈值滤波设计 |
| 5.3.1 导向滤波 |
| 5.3.2 局部动态阈值滤波 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 微小零件缺陷检测实验 |
| 5.4.2 微小零件缺陷检测实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（4）降质视频图像清晰化处理及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 单幅图像去雾的国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于非物理模型的图像增强方法研究现状 |
| 1.2.2 基于物理模型的图像复原方法研究现状 |
| 1.3 视频序列去雾的国内外研究现状 |
| 1.4 主要研究内容与成果 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 雾天图像退化机制及特征分析 |
| 2.1 雾天天气形成原因 |
| 2.2 大气散射模型 |
| 2.2.1 入射光衰减模型 |
| 2.2.2 大气光成像模型 |
| 2.2.3 雾天成像模型 |
| 2.3 雾天图像特征分析 |
| 2.3.1 雾天图像的颜色衰减特性 |
| 2.3.2 雾天图像的低能见度特性 |
| 2.3.3 雾天图像的对比度衰减特性 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于SVM的雾图检测算法研究 |
| 3.1 常用分类算法 |
| 3.1.1 logistic回归与分类算法 |
| 3.1.2 KNN分类算法 |
| 3.2 SVM支持向量机的原理及实现 |
| 3.2.1 拉格朗日乘子法和KKT条件 |
| 3.2.2 SVM支持向量机最优决策面的求取 |
| 3.3 视频图像特征值的提取及处理 |
| 3.3.1 提取图像的对比度 |
| 3.3.2 提取图像的信息熵 |
| 3.3.3 提取图像的平均梯度 |
| 3.3.4 图像特征的归一化处理 |
| 3.4 实验仿真结果 |
| 3.5 本章小节 |
| 4 图像与视频图像去雾方法研究 |
| 4.1 简化大气散射模型 |
| 4.2 改进的暗通道先验去雾算法 |
| 4.2.1 暗通道先验原理 |
| 4.2.2 估计大气光值 |
| 4.2.3 粗估计透射率 |
| 4.2.4 导向滤波优化透射率 |
| 4.2.5 算法流程及效果对比 |
| 4.2.6 图像去雾质量客观评价 |
| 4.3 雾天视频去雾方法研究 |
| 4.3.1 帧间差分法 |
| 4.3.2 光流法 |
| 4.3.3 背景差分法 |
| 4.3.4 基于前背景分离及帧间关系的视频去雾算法 |
| 4.4 视频帧去雾质量客观评价 |
| 4.5 本章小节 |
| 5 视频去雾系统的设计与实现 |
| 5.1 系统软硬件介绍 |
| 5.1.1 系统硬件配置 |
| 5.1.2 系统的软件选取 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 系统界面的设计与实现 |
| 5.2.2 视频去雾系统界面组成 |
| 5.2.3 输入视频识别功能 |
| 5.2.4 输入视频是否有雾分类功能 |
| 5.2.5 视频播放与视频去雾功能 |
| 5.2.6 去雾后视频存储功能 |
| 5.2.7 视频去雾前后客观评价指标显示功能 |
| 5.3 本章小节 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（5）基于视频的人脸疼痛表情识别及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的结构安排及研究内容 |
| 第二章 疼痛表情识别的相关技术介绍 |
| 2.1 概念介绍 |
| 2.1.1 人工智能 |
| 2.1.2 机器学习 |
| 2.1.3 深度学习 |
| 2.2 面部动作编码系统与疼痛程度度量标准 |
| 2.2.1 面部动作编码系统 |
| 2.2.2 面部疼痛程度度量标准 |
| 2.3 预处理技术介绍 |
| 2.3.1 人脸检测 |
| 2.3.2 尺寸归一化 |
| 2.3.3 灰度处理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于高斯加噪与离散余弦变换的疼痛表情自动识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数据集介绍 |
| 3.2.1 UNBC-Mc Master肩部疼痛表情数据库 |
| 3.2.2 COPE婴儿疼痛表情分类数据库 |
| 3.3 预处理 |
| 3.3.1 AAM主动外观模型 |
| 3.3.2 灰度处理 |
| 3.3.3 数据增强 |
| 3.4 高斯加噪与离散余弦变换 |
| 3.4.1 添加高斯噪声 |
| 3.4.2 离散余弦变换 |
| 3.4.3 特征提取的流程 |
| 3.4.4 SVM分类器 |
| 3.5 实验 |
| 3.5.1 评估方式 |
| 3.5.2 尺寸选取 |
| 3.5.3 实验建立 |
| 3.5.4 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于光流法与三维卷积神经网络的疼痛表情自动识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 光流法与卷积神经网络 |
| 4.2.1 光流法 |
| 4.2.2 卷积神经网络 |
| 4.2.3 三维卷积神经网络 |
| 4.2.4 网络结构 |
| 4.2.5 疼痛表情识别的流程 |
| 4.3 实验 |
| 4.3.1 疼痛表情预处理 |
| 4.3.2 实验建立 |
| 4.3.3 实验结果和分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 疼痛表情识别系统的设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 工具介绍 |
| 5.2.1 新浪云平台简介 |
| 5.2.2 微信公众平台简介 |
| 5.2.3 PHP简介 |
| 5.2.4 MYSQL简介 |
| 5.3 系统的设计与实现 |
| 5.3.1 通信流程图 |
| 5.3.2 创建新浪云计算应用 |
| 5.3.3 微信公众号接口配置 |
| 5.3.4 识别模块设计 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 测试环境简介 |
| 5.4.2 功能测试 |
| 5.4.3 测试结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）新型细菌电化学传感器的构建及其应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 细菌概况 |
| 1.3 细菌检测方法 |
| 1.3.1 常规生化检测方法 |
| 1.3.2 免疫学法 |
| 1.3.3 分子生物学方法 |
| 1.4 细菌16SrDNA的研究 |
| 1.4.1 细菌16SrDNA简介 |
| 1.4.2 基于细菌16SrDNA的应用 |
| 1.5 生物传感器的研究 |
| 1.5.1 生物传感器简介 |
| 1.5.2 生物传感器分类 |
| 1.5.3 压电传感技术 |
| 1.5.4 纳米材料在传感器领域中的研究现状 |
| 1.6 本文构思 |
| 第二章 基于纳米间隙网络电极的生物传感平台的构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验部分 |
| 2.2.1 试剂和材料 |
| 2.2.2 金纳米粒子的制备 |
| 2.2.3 Au NPs-PNA纳米间隙网络电极的制备 |
| 2.2.4 DNA杂交测试 |
| 2.3 结果与讨论 |
| 2.3.1 基于纳米间隙网络电极的传感平台的设计策略 |
| 2.3.2 表征 |
| 2.3.3 传感平台的特异性研究 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 基于酶靶向引导聚苯胺沉积的16S rDNA纳米间隙网络电化学传感器用于大肠杆菌的快速检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验部分 |
| 3.2.1 试剂和材料 |
| 3.2.2 HRP酶修饰的检测探针的制备 |
| 3.2.3 大肠杆菌的检测 |
| 3.2.4 模拟水样本的检测 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 构建传感器的设计策略 |
| 3.3.2 生物标志物的筛选 |
| 3.3.3 表征 |
| 3.3.4 构建传感器对16S rDNA片段的响应 |
| 3.3.5 聚苯胺沉积时间对检测的影响 |
| 3.3.6 特异性研究 |
| 3.3.7 传感器对不同浓度的大肠杆菌的响应特性 |
| 3.3.8 模拟水样本的检测 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于Exo Ⅲ辅助循环信号放大的结核分枝杆菌16S rDNA MSPQC传感器的构建 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验部分 |
| 4.2.1 试剂和材料 |
| 4.2.2 AuNPs-DNA网络电极的制备 |
| 4.2.3 结核分枝杆菌的检测 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 MSPQC传感器的响应机理 |
| 4.3.2 MSPQC传感器的设计策略 |
| 4.3.3 16SrDNA靶片段的筛选与捕获探针的设计 |
| 4.3.4 MSPQC传感器传感过程中的关键步骤及验证 |
| 4.3.5 结核分枝杆菌16SrDNA片段的频移响应特性 |
| 4.3.6 Exo Ⅲ浓度对检测信号的影响 |
| 4.3.7 MSPQC传感器对16S rDNA片段的碱基错配研究 |
| 4.3.8 结核分枝杆菌的检测 |
| 4.3.9 模拟痰样本的检测 |
| 4.3.10 构建MSPQC传感器与其他结核分枝杆菌检测方法的比较 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 基于导电二维Ti_3C_2 MXenes的结核分枝杆菌电化学传感器的构建 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验部分 |
| 5.2.1 试剂和材料 |
| 5.2.2 Ti_3C_2 MXenes纳米片的制备 |
| 5.2.3 ZrOCl_2预处理Ti_3C_2 MXenes纳米片 |
| 5.2.4 结核分枝杆菌检测 |
| 5.2.5 模拟痰样本中的结核分枝杆菌检测 |
| 5.3 结果与讨论 |
| 5.3.1 构建传感器的设计策略 |
| 5.3.2 靶标的筛选 |
| 5.3.3 表征 |
| 5.3.4 结核分枝杆菌16S rDNA片段的电导响应特性 |
| 5.3.5 Ti_3C_2 M Xenes交联时间对检测响应的影响 |
| 5.3.6 结核分枝杆菌的检测 |
| 5.3.7 模拟痰样本检测 |
| 5.3.8 构建的生物传感器和其他报道的检测结核分枝杆菌方法的对比 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 AuNPs介导酶辅助靶循环的MSPQC传感器用于结核分枝杆菌的检测 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 实验部分 |
| 6.2.1 试剂和材料 |
| 6.2.2 传感电极的修饰 |
| 6.2.3 AuNPs标记的检测探针的制备 |
| 6.2.4 结核分枝杆菌的检测 |
| 6.3 结果与讨论 |
| 6.3.1 MSPQC传感器的构建策略 |
| 6.3.2 电极表面的电化学阻抗表征 |
| 6.3.3 MSPQC传感器对16S rDNA片段的频移响应特性 |
| 6.3.4 Exo Ⅲ浓度和杂交/Exo Ⅲ孵育时间对频移响应的影响 |
| 6.3.5 构建的MSPQC传感器的选择性和重复性研究 |
| 6.3.6 构建的结核分枝杆菌MSPQC传感器的检测限研究 |
| 6.3.7 模拟样本的检测 |
| 6.4 小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读博士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）快速超像素图像分割算法及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 图像分割算法研究现状 |
| 1.2.1 传统图像分割算法研究现状 |
| 1.2.2 超像素图像分割算法研究现状 |
| 1.2.3 基于特定理论图像分割算法研究现状 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 2 超像素图像分割算法 |
| 2.1 超像素图像分割算法 |
| 2.1.1 基于图论的超像素分割算法 |
| 2.1.2 基于梯度下降的超像素分割算法 |
| 2.2 简单线性迭代聚类算法及其改进算法 |
| 2.2.1 SLIC算法 |
| 2.2.2 SLIC改进算法 |
| 2.3 超像素分割算法的应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于快速SLIC的图像超像素算法 |
| 3.1 基础知识 |
| 3.1.1 剔除异常值策略 |
| 3.1.2 快速计算策略 |
| 3.2 基于快速SLIC的图像超像素算法 |
| 3.2.1 像素的近邻选择 |
| 3.2.2 轮廓更新 |
| 3.3 超像素分割算法质量评价 |
| 3.3.1 人为观察评价准则 |
| 3.3.2 公式理论评价准则 |
| 3.4 实验结果评价与分析 |
| 3.4.1 超像素视觉结果 |
| 3.4.2 分割速度 |
| 3.4.3 指标结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于快速超像素的遥感高分辨率影像地物分类 |
| 4.1 遥感领域背景及应用目的 |
| 4.2 常用地物分类方法 |
| 4.3 卷积神经网络 |
| 4.4 基于快速超像素的高分辨率遥感影像地物分类 |
| 4.4.1 图像块提取过程 |
| 4.4.2 MCNN结构和训练过程 |
| 4.4.3 超像素算法选择 |
| 4.5 实验 |
| 4.5.1 数据集及实验环境 |
| 4.5.2 网络参数设置 |
| 4.5.3 精度评价指标 |
| 4.5.4 对比实验及实验结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 |
（8）多视角下精准农业农田网格划分及其应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 精准农业概述 |
| 1.2.2 网格化管理的研究现状 |
| 1.2.3 农田网格划分的研究现状 |
| 1.2.4 农田网格应用的研究现状 |
| 1.2.5 目前存在的主要问题分析 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究区概况 |
| 1.4.1 研究区地理位置 |
| 1.4.2 自然条件和作物情况 |
| 2 多视角下的农田网格划分研究 |
| 2.1 宏观视角下农田网格的划分 |
| 2.1.1 农田网格划分原则的确定 |
| 2.1.2 农田网格划分方案 |
| 2.2 中观视角下最优农田网格大小的决策 |
| 2.2.1 决策目标体系的建立 |
| 2.2.2 基于灰色决策的最优农田网格大小决策模型的构建 |
| 2.2.3 决策结果与分析 |
| 2.3 微观视角下农田网格的划分 |
| 2.3.1 试验设计 |
| 2.3.2 试验结果与分析 |
| 2.4 三层网格的编码设计 |
| 本章小结 |
| 3 宏观视角下基于网格化的农田管理模型构建 |
| 3.1 基于网格化的农田管理模型构建 |
| 3.2 农田网格化管理模型合理性验证 |
| 3.2.1 基于Petri网的农田网格化管理模型的流程定义 |
| 3.2.2 农田网格化管理模型的合理性验证方法 |
| 3.2.3 模型合理性验证结果 |
| 3.2.4 仿真试验及结果分析 |
| 本章小结 |
| 4 网格化和非网格化农田管理模型的比较研究 |
| 4.1 案例的选取和描述 |
| 4.2 基于Arena的农田管理模型的仿真比较 |
| 4.2.1 仿真模型的构建 |
| 4.2.2 仿真测评指标的确定 |
| 4.2.3 仿真结果与分析 |
| 4.3 农田管理流程的定量测度 |
| 4.3.1 引入SPN构建信息测度模型的原因分析 |
| 4.3.2 基于SPN的农田管理流程定量测度模型的构建 |
| 4.3.3 基于SPN的信息距离计算方法 |
| 4.3.4 基于SPN测度模型的信息距离测算结果与分析 |
| 本章小结 |
| 5 中观视角下基于网格化的合理土壤采样点的确定 |
| 5.1 相关研究分析 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 土壤养分数据的获取 |
| 5.2.2 土壤肥力指标因素的选取 |
| 5.2.3 样品的室内测定与特异值处理 |
| 5.2.4 合理采样点确定的方法 |
| 5.2.5 采样合理性验证方法 |
| 5.3 合理采样点的确定结果与验证 |
| 5.3.1 基于网格化的合理采样点的确定结果 |
| 5.3.2 采样合理性验证 |
| 5.4 合理采样方案优化往年采样点 |
| 本章小结 |
| 6 土壤肥力变化趋势预测和土壤养分空间变异分析 |
| 6.1 土壤肥力变化趋势预测 |
| 6.1.1 土壤肥力预测研究现状分析 |
| 6.1.2 基于SPN的土壤肥力变化趋势预测模型的构建 |
| 6.1.3 预测结果与分析 |
| 6.2 土壤养分空间变异分析 |
| 6.2.1 土壤养分空间变异研究现状分析 |
| 6.2.2 土壤养分描述性统计分析 |
| 6.2.3 基于网格化的土壤养分空间分布格局 |
| 6.3 土壤养分和肥力时空变异查询“一张图” |
| 本章小结 |
| 7 微观视角下基于网格识别的田间文冠果精准采摘研究 |
| 7.1 网格识别 |
| 7.2 文冠果图像采集系统总体设计 |
| 7.2.1 系统架构设计 |
| 7.2.2 系统选用的开发板和服务器 |
| 7.2.3 系统主体 |
| 7.2.4 软件开发环境 |
| 7.3 数据采集与传输 |
| 7.3.1 数据采集 |
| 7.3.2 数据传输 |
| 7.4 果实成熟度识别方法分析 |
| 7.5 数据预处理和数据模拟 |
| 7.5.1 数据预处理 |
| 7.5.2 数据模拟 |
| 7.6 成熟文冠果果实识别模型构建 |
| 7.7 试验与结果分析 |
| 7.7.1 文冠果图像采集系统测试与结果 |
| 7.7.2 成熟文冠果识别模型试验 |
| 7.7.3 成熟文冠果精准定位的实现 |
| 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 主要研究成果 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 后续研究设想 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表的论文、专利、软件着作权和参与的科研项目 |
（9）基于图结构的视觉场景表达及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关工作研究进展 |
| 1.2.1 面向特征分析的视觉场景表达 |
| 1.2.2 面向图结构分析的视觉场景表达 |
| 1.3 主要评价准则 |
| 1.3.1 可视化方法 |
| 1.3.2 定量评价方法 |
| 1.4 本文主要研究内容和章节安排 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 2 基于格式塔分组准则和路径优化的场景表达方法 |
| 2.1 问题描述和分析 |
| 2.2 格式塔原理 |
| 2.2.1 格式塔心理学 |
| 2.2.2 格式塔分组准则 |
| 2.3 基于格式塔分组准则的路径优化方法 |
| 2.3.1 图模型建立 |
| 2.3.2 格式塔分组路径优化 |
| 2.3.3 路径距离度量 |
| 2.4 实验结果与分析 |
| 2.4.1 聚类和流形学习分析 |
| 2.4.2 显着度检测分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于瓶颈检测和随机游走的场景表达方法 |
| 3.1 问题描述和分析 |
| 3.2 路径瓶颈和随机游走 |
| 3.2.1 路径瓶颈 |
| 3.2.2 随机游走 |
| 3.3 基于随机游走的路径瓶颈分析方法 |
| 3.3.1 无向图生成 |
| 3.3.2 路径瓶颈检测和距离度量 |
| 3.3.3 基于随机游走的瓶颈检测算法 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 数据集 |
| 3.4.2 可视化方法 |
| 3.4.3 距离比较与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于无向图模型分析的结构保护图像滤波 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 结构保护图像滤波 |
| 4.1.2 问题描述 |
| 4.2 距离变换和场景表达分析 |
| 4.2.1 距离变换 |
| 4.2.2 性能比较和分析 |
| 4.3 结构保护滤波模型 |
| 4.3.1 模型定义 |
| 4.3.2 模型解释 |
| 4.3.3 复杂度分析 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 参数设置 |
| 4.4.2 算法比较与分析 |
| 4.4.3 应用分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于无向图模型分析的视觉注意力建模 |
| 5.1 引言 |
| 5.1.1 视觉注意力选择机制和显着度检测 |
| 5.1.2 问题描述 |
| 5.2 拉普拉斯路径距离和场景表达分析 |
| 5.2.1 无向加权图 |
| 5.2.2 路径拉普拉斯分析和距离定义 |
| 5.2.3 降维和可视化 |
| 5.3 视觉注意力模型建立 |
| 5.3.1 格式塔结构连通度GC |
| 5.3.2 外观对比度AC |
| 5.3.3 PBS显着度模型 |
| 5.3.4 模型复杂度分析 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 数据集 |
| 5.4.2 评价方法 |
| 5.4.3 性能比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）NF-κB和端粒酶启动的肿瘤基因治疗新技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 NF-κB在癌症治疗中的应用 |
| 1.1.1 NF-κB的生物学特性 |
| 1.1.2 NF-κB的结合靶点和靶基因 |
| 1.1.3 NF-κB与肿瘤 |
| 1.2 基因编辑技术用于癌症治疗 |
| 1.2.1 CRISPR/Cas9 系统介导的基因编辑技术 |
| 1.2.2 CRISPR/Cas9 系统在癌症研究中的应用 |
| 1.3 端粒酶与癌症 |
| 1.3.1 端粒和端粒酶 |
| 1.3.2 端粒酶在癌症治疗中的应用 |
| 1.4 癌症干细胞 |
| 1.4.1 CSC的生物学特性 |
| 1.4.2 CSC的分离与鉴定 |
| 1.4.3 NF-κB与 CSC |
| 1.5 本论文研究内容及意义 |
| 第二章 人肝癌细胞中NF-κB结合靶点和靶基因的鉴定及其应用 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 试验材料 |
| 2.2.1 主要试验材料 |
| 2.2.2 主要试验仪器 |
| 2.3 试验方法 |
| 2.3.1 细胞siRNA干扰 |
| 2.3.2 RNA-seq和数据分析 |
| 2.3.3 染色质免疫沉淀(ChIP) |
| 2.3.4 Ch IP-seq和数据分析 |
| 2.3.5 RT-qPCR |
| 2.3.6 Ch IP-qPCR |
| 2.3.7 数据分析 |
| 2.4 结果与分析 |
| 2.4.1 NF-κB结合区域鉴定 |
| 2.4.2 增强子区NF-κB的结合 |
| 2.4.3 NF-κB差异表达基因鉴定 |
| 2.4.4 NF-κB直接靶基因鉴定 |
| 2.4.5 细胞特异性NF-κB直接靶基因 |
| 2.4.6 NF-κB直接靶基因GO分析 |
| 2.4.7 NF-κB直接靶基因KEGG分析 |
| 2.4.8 编码分泌蛋白的NF-κB直接靶基因鉴定 |
| 2.4.9 qPCR检测 |
| 2.5 讨论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 NF-κB激活的肿瘤细胞特异性基因疗法及其应用研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 试验材料 |
| 3.2.1 主要试验材料 |
| 3.2.2 主要试验仪器 |
| 3.3 试验方法 |
| 3.3.1 载体构建 |
| 3.3.2 细胞培养和转染 |
| 3.3.3 Western blotting |
| 3.3.4 细胞增殖能力测定 |
| 3.3.5 相对端粒长度检测 |
| 3.3.6 病毒包装和纯化 |
| 3.3.7 病毒滴度测定 |
| 3.3.8 病毒感染 |
| 3.3.9 动物实验 |
| 3.3.10 qPCR检测 |
| 3.3.11 数据分析 |
| 3.4 结果与分析 |
| 3.4.1 不同细胞系中NF-κB蛋白表达检测 |
| 3.4.2 Nage载体特异性验证 |
| 3.4.3 Nage载体杀灭肿瘤细胞 |
| 3.4.4 相对端粒长度检测 |
| 3.4.5 rAAV-Nage载体杀灭肿瘤细胞 |
| 3.4.6 Nage载体体内肿瘤治疗 |
| 3.4.7 qPCR和 Western blotting检测 |
| 3.5 讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 端粒酶激活的肿瘤基因疗法及其应用研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 试验材料 |
| 4.2.1 主要试验材料 |
| 4.2.2 主要试验仪器 |
| 4.3 试验方法 |
| 4.3.1 载体构建 |
| 4.3.2 细胞培养和转染 |
| 4.3.3 细胞活力和增值能力测定 |
| 4.3.4 端粒合成检测 |
| 4.3.5 相对端粒长度检测 |
| 4.3.6 病毒包装和滴度测定 |
| 4.3.7 病毒感染 |
| 4.3.8 动物实验 |
| 4.3.9 qPCR检测 |
| 4.3.10 数据分析 |
| 4.4 结果与分析 |
| 4.4.1 Tage系统特异性验证 |
| 4.4.2 细胞内端粒合成验证 |
| 4.4.3 Tage系统杀灭肿瘤细胞 |
| 4.4.4 相对端粒长度检测 |
| 4.4.5 四碱基粘性末端Tage系统验证 |
| 4.4.6 HO酶在Tage系统中的应用 |
| 4.4.7 Tage系统优化 |
| 4.4.8 rAAV-Tage系统杀灭肿瘤细胞 |
| 4.4.9 Tage系统体内肿瘤治疗 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 肿瘤干细胞基因治疗载体的构建及其应用研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 试验材料 |
| 5.2.1 主要试验材料 |
| 5.2.2 主要试验仪器 |
| 5.3 试验方法 |
| 5.3.1 载体构建 |
| 5.3.2 细胞培养和转染 |
| 5.3.3 病毒包装和滴度测定 |
| 5.3.4 病毒感染 |
| 5.3.5 细胞活力测定 |
| 5.3.6 RT-qPCR检测 |
| 5.3.7 数据分析 |
| 5.4 结果与分析 |
| 5.4.1 Tage系统和Nage载体杀灭肿瘤细胞 |
| 5.4.2 Tage系统和Nage载体连续杀灭Hep G2 细胞 |
| 5.4.3 动态观察和检测残存细胞 |
| 5.4.4 rAAV杀灭残存细胞 |
| 5.4.5 rAAV-mi R533 杀灭CSC |
| 5.4.6 rAAV杀灭急性白血病细胞 |
| 5.4.7 AML CSC标志基因q PCR检测 |
| 5.5 讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 个人履历 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 攻读博士学位期间学术成果 |
| 中英文对照缩略词表 |
| 致谢 |
四、医学图像融合技术及其应用研究概况（论文参考文献）
- [1]基于编解码网络的图像语义分割方法及其应用研究[D]. 彭程里. 武汉大学, 2021
- [2]基于纳米金的抗菌材料的制备及其应用研究[D]. 朱国帅. 深圳大学, 2020
- [3]偏振成像光学系统设计及其应用研究[D]. 卢勇男. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2020(04)
- [4]降质视频图像清晰化处理及其应用研究[D]. 白雪纯. 大连海事大学, 2020(01)
- [5]基于视频的人脸疼痛表情识别及其应用研究[D]. 樊兴. 广西大学, 2020(03)
- [6]新型细菌电化学传感器的构建及其应用研究[D]. 张家林. 湖南大学, 2020(01)
- [7]快速超像素图像分割算法及其应用研究[D]. 连倩. 陕西科技大学, 2020(02)
- [8]多视角下精准农业农田网格划分及其应用研究[D]. 耿霞. 山东农业大学, 2020(08)
- [9]基于图结构的视觉场景表达及其应用研究[D]. 徐丽娟. 大连理工大学, 2019(08)
- [10]NF-κB和端粒酶启动的肿瘤基因治疗新技术研究[D]. 戴薇. 东南大学, 2019(01)