检查点抑制剂相关性肺炎(immune checkpoint inhibitor-related pneumonitis,CIP)是程序性死亡蛋白1(programmed death protein 1,PD-1)/程序性死亡蛋白配体1(programmed death ligand 1,PD-L1)抑制剂免疫治疗中死亡率最高的相关不良反...检查点抑制剂相关性肺炎(immune checkpoint inhibitor-related pneumonitis,CIP)是程序性死亡蛋白1(programmed death protein 1,PD-1)/程序性死亡蛋白配体1(programmed death ligand 1,PD-L1)抑制剂免疫治疗中死亡率最高的相关不良反应,目前激素治疗的效果不理想。本文通过辨析壮火内涵,结合PD-1/PD-L1的中药性能、作用机制及其临床表现等,探讨CIP中医病机及治法。笔者认为PD-1/PD-L1为壮火之邪,能耗气伤血,导致肺宣降失常、气火失调,故CIP发生与PD-1/PD-L1的温热火毒之性相关,从“壮火食气”切入探讨CIP的中医病机。本病全程以气火失衡为轴,疾病过程呈现出鲜明的分期特点,出现“实火—郁火—虚火—伏火”的动态演变。初期多以火热毒盛实象为主,中期为气虚湿阻郁火无制,中后期阴虚血燥虚火内灼,后期为阴阳俱虚伏火易滞。根据各期特点,治疗以清热为基础,初期应清肺解毒以挫壮火,中期予以开玄达府散郁火,中后期贵以养阴补引火下行,后期消散痰瘀杜伏火复生的防治策略,最终达到清壮火、补虚气、生少火的目的。本文从中医角度探讨CIP的发病及治疗,以期为临床诊治提供参考。展开更多
针对生成对抗网络(GAN)需要大量训练数据及点云数据稀缺且获取难度大的问题,提出一种基于少量数据集的三维点云生成模型。该模型首先通过重采样和水平旋转的方法实现数据增强,使第一级网络能够生成具有多样性的低分辨率点云;其次通过确...针对生成对抗网络(GAN)需要大量训练数据及点云数据稀缺且获取难度大的问题,提出一种基于少量数据集的三维点云生成模型。该模型首先通过重采样和水平旋转的方法实现数据增强,使第一级网络能够生成具有多样性的低分辨率点云;其次通过确保低分辨率点云与高分辨率点云之间的对应关系,实现点云的超分辨率生成;最后实现生成具有多样性的高分辨率点云。实验结果表明,在ShapeNet Part(ShapeNet Part Segmentation Dataset)数据集上,该模型的JS散度相较于Tree-GAN的JS散度下降了0.416,证明其性能优于Tree-GAN。展开更多
文摘检查点抑制剂相关性肺炎(immune checkpoint inhibitor-related pneumonitis,CIP)是程序性死亡蛋白1(programmed death protein 1,PD-1)/程序性死亡蛋白配体1(programmed death ligand 1,PD-L1)抑制剂免疫治疗中死亡率最高的相关不良反应,目前激素治疗的效果不理想。本文通过辨析壮火内涵,结合PD-1/PD-L1的中药性能、作用机制及其临床表现等,探讨CIP中医病机及治法。笔者认为PD-1/PD-L1为壮火之邪,能耗气伤血,导致肺宣降失常、气火失调,故CIP发生与PD-1/PD-L1的温热火毒之性相关,从“壮火食气”切入探讨CIP的中医病机。本病全程以气火失衡为轴,疾病过程呈现出鲜明的分期特点,出现“实火—郁火—虚火—伏火”的动态演变。初期多以火热毒盛实象为主,中期为气虚湿阻郁火无制,中后期阴虚血燥虚火内灼,后期为阴阳俱虚伏火易滞。根据各期特点,治疗以清热为基础,初期应清肺解毒以挫壮火,中期予以开玄达府散郁火,中后期贵以养阴补引火下行,后期消散痰瘀杜伏火复生的防治策略,最终达到清壮火、补虚气、生少火的目的。本文从中医角度探讨CIP的发病及治疗,以期为临床诊治提供参考。
文摘针对生成对抗网络(GAN)需要大量训练数据及点云数据稀缺且获取难度大的问题,提出一种基于少量数据集的三维点云生成模型。该模型首先通过重采样和水平旋转的方法实现数据增强,使第一级网络能够生成具有多样性的低分辨率点云;其次通过确保低分辨率点云与高分辨率点云之间的对应关系,实现点云的超分辨率生成;最后实现生成具有多样性的高分辨率点云。实验结果表明,在ShapeNet Part(ShapeNet Part Segmentation Dataset)数据集上,该模型的JS散度相较于Tree-GAN的JS散度下降了0.416,证明其性能优于Tree-GAN。
