大豆含油率的高低直接影响榨油与育种结果。为探究大豆含油率的最佳检测方法与构建含油率高低判别模型,该研究基于不同维度低场核磁共振(low field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)技术,以国标法为对照,利用LF-NMR波谱和LF-NMR含油...大豆含油率的高低直接影响榨油与育种结果。为探究大豆含油率的最佳检测方法与构建含油率高低判别模型,该研究基于不同维度低场核磁共振(low field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)技术,以国标法为对照,利用LF-NMR波谱和LF-NMR含油含水率软件检测大豆含油率;核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)结合深度学习,建立大豆含油率高低判别模型。引入低场二维核磁共振(low field two-dimensional nuclear magnetic resonance,LF-2D-NMR)技术,定性分析一维波谱中信号重叠无法区分组分的问题。试验结果表明,LF-NMR含油含水率软件能快速准确检测大豆含油率,T1-T2二维核磁图谱成功解决了自由水和油信号重叠问题。利用U-net++深度学习模型对MRI成像的矢状面、冠状面、横截面以及三面混合数据集进行训练,其中横截面评价指标与其他数据集相比更优,语义分割部分中平均交并比(mean intersection over union,mIoU)约0.9058,全局准确率0.9980,训练后的模型能够将MRI图像识别并分割,快速判别大豆含油率高低。试验证明,LF-NMR及MRI能够快速无损掌握大豆含油率信息,为大豆的高油育种提供了新思路和技术支持。展开更多
癫痫是一种慢性神经系统疾病,其分类广泛、机制复杂,具有反复发作和不可预测的特点,对患者的生活造成了一定的影响。深度了解其病理生理机制对疾病的治疗和提高患者生活质量十分重要,静息态功能磁共振成像(resting-state functional mag...癫痫是一种慢性神经系统疾病,其分类广泛、机制复杂,具有反复发作和不可预测的特点,对患者的生活造成了一定的影响。深度了解其病理生理机制对疾病的治疗和提高患者生活质量十分重要,静息态功能磁共振成像(resting-state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI)现已成为探究癫痫脑功能改变的有效方法。目前基于rs-fMRI研究癫痫的数据分析方法主要有低频振幅(amplitude of low frequency fluctuation,ALFF)、局部一致性(regional homogeneity,ReHo)、功能连接(function connection,FC)和图论分析。本文将对rs-fMRI的各种分析方法在癫痫中的应用作一综述,为癫痫的病理生理机制及术前定位、治疗提供重要参考。展开更多
文摘大豆含油率的高低直接影响榨油与育种结果。为探究大豆含油率的最佳检测方法与构建含油率高低判别模型,该研究基于不同维度低场核磁共振(low field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)技术,以国标法为对照,利用LF-NMR波谱和LF-NMR含油含水率软件检测大豆含油率;核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)结合深度学习,建立大豆含油率高低判别模型。引入低场二维核磁共振(low field two-dimensional nuclear magnetic resonance,LF-2D-NMR)技术,定性分析一维波谱中信号重叠无法区分组分的问题。试验结果表明,LF-NMR含油含水率软件能快速准确检测大豆含油率,T1-T2二维核磁图谱成功解决了自由水和油信号重叠问题。利用U-net++深度学习模型对MRI成像的矢状面、冠状面、横截面以及三面混合数据集进行训练,其中横截面评价指标与其他数据集相比更优,语义分割部分中平均交并比(mean intersection over union,mIoU)约0.9058,全局准确率0.9980,训练后的模型能够将MRI图像识别并分割,快速判别大豆含油率高低。试验证明,LF-NMR及MRI能够快速无损掌握大豆含油率信息,为大豆的高油育种提供了新思路和技术支持。
文摘癫痫是一种慢性神经系统疾病,其分类广泛、机制复杂,具有反复发作和不可预测的特点,对患者的生活造成了一定的影响。深度了解其病理生理机制对疾病的治疗和提高患者生活质量十分重要,静息态功能磁共振成像(resting-state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI)现已成为探究癫痫脑功能改变的有效方法。目前基于rs-fMRI研究癫痫的数据分析方法主要有低频振幅(amplitude of low frequency fluctuation,ALFF)、局部一致性(regional homogeneity,ReHo)、功能连接(function connection,FC)和图论分析。本文将对rs-fMRI的各种分析方法在癫痫中的应用作一综述,为癫痫的病理生理机制及术前定位、治疗提供重要参考。
文摘目的快速眼动睡眠行为障碍(rapid eye movement sleep behavior disorder,RBD)是帕金森病(Parkinson's disease,PD)常见的非运动症状且是重要预后因素。本研究通过静息态功能磁共振成像,利用度中心度(degreecentrality,DC)和低频振幅(amplitudes of low-frequency fluctuation,ALFF)分析PD伴RBD和不伴有RBD患者组以及健康对照组三组间DC值和ALFF值,探索PD伴RBD患者脑功能活动特征及RBD特异性脑区,探究RBD发生的病理机制。材料与方法招募20例伴有RBD的PD患者(PD-RBD组)、40例无RBD的PD患者(PD-nonRBD组)和44例年龄性别匹配的健康对照(健康对照组),三组被试均接受磁共振扫描。利用静息态数据计算DC值和ALFF值,探测脑功能特征。结果方差分析结果显示三组间DC值主效应脑区为右侧中央前回、颞上回、小脑、额中回(P<0.05,FDR校正);ALFF值主效应脑区为左侧海马旁回、楔叶、舌回(P<0.05,FDR校正)。进一步分析发现相比于PD-nonRBD组,PD-RBD患者表现为右侧额中回DC值升高(t=4.02;P=0.007,FDR校正);左侧楔前叶DC值降低(t=5.30;P=0.009,FDR校正)。相比于健康对照组,PD-RBD患者表现为左侧额上回、小脑、右侧颞上回、左侧颞中回、额中回的DC值升高(P<0.05,FDR校正);左侧中央前回、颞上回和颞中回的DC值降低(P<0.05,FDR校正);右侧楔叶ALFF值降低(P<0.05,FDR校正)。结论PD-RBD在DC和ALFF上有独特的影像学特征,特别是右侧额中回、左侧楔前叶的功能异常可能与PD患者RBD的发生密切相关。
