医学影像处理的深度学习可解释性研究进展

随着医学影像数据的迅速增长，传统的影像分析方法给医生带来巨大挑战。利用计算机视觉技术提供自动或半自动辅助诊断，可大大缓解人工阅片压力，提高诊断的准确性，促进医疗流程的标准化建设等。目前，深度学习卷积神经网络在医学影像处理中已取得不俗表现，但深度学习“黑匣子”的不可解释性阻碍了智能医疗诊断的发展。为增强对医学影像数据处理的深度学习可解释性的了解，对近几年相关研究进展进行了综述。首先，综述了深度学习在医学领域的应用现状及面临的问题，对神经网络的可解释性内涵进行了讨论；然后，从现有深度学习可解释性的常见方法出发，重点讨论了医学影像处理的深度学习可解释性研究进展；最后，探讨了医学影像处理的深度学习可解释性的发展趋势。     

地方医学高校以人为本的开放实验室研究探索

从以人为本的教学理念出发,提出了开设地方医学院校化学开放实验室,以培养学生的综合素质和创新能力为目标,满足不同层次学生需求,构建了以“学生为中心、创新能力为主线、自主学习、多元化评价体系”为核心的开放实验室教学观念。探讨了医学类院校采取开放实验室的意义,并利用开放实验室的教学经验对实验教学提供一定的借鉴意义,以期提高高校的实验教学质量。     

高中化学“物质转化及反应调控”项目式学习*——我是米酒酿造师

以“我是米酒酿造师——如何在家中酿造出美味可口的米酒”为项目主题,在化学、生物学科融合的大背景下,开展“物质转化及反应调控”的教学。通过“了解米酒酿造的原理、探究米酒酿造的影响因素、设计米酒酿造的方案”等3个核心活动,落实典型有机化合物的性质、有机化合物之间的转化等核心知识;在解决实际问题的过程中体会控制变量思想在科学探究中的重要作用,体会调控化学反应的速率和限度的重要意义。     

Varietal discrimination of Australian wines by means of mid-infrared spectroscopy and multivariate analysis

This study outlines the use of mid-infrared (MIR) spectroscopy combined with principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA) for the varietal classification of commercial red and white table wines. Three red varieties (Cabernet Sauvignon, Shiraz and Merlot) and four white varieties (Chardonnay, Riesling, Sauvignon Blanc and Viognier) were sourced from different wine regions in Australia. Wine samples were scanned in transmission on a FOSS WineScan FT 120 from wave numbers 926 to 5012 cm⁻¹. All samples were sourced from the 2006 vintage and had not been blended with any other variety or wine from other regions. Spectral data were reduced to a small number of principal components (PCs) and LDA was then performed to successfully separate the wines into the different varieties. To test the robustness of the LDA models developed for the red wines, a set of red wines scanned in 2005 were used. Correct classification of over 95% was achieved for the validation set.     

DISCRETE GRADIENT METHOD FOR IMAGE-BASED BIOMECHANICAL STRESS ANALYSIS 1)

介绍一种可用于计算生物力学的离散梯度方法,此方法可利用离散的点云模型直接进行数值模拟分析而不需要传统的几何模型。将离散梯度法应用于点云模型需要首先确定模型中点之间的相邻关系和每个点所分配的材料体积,然后通过用广义的有限差分的形式定义了梯度插值向量,并以此向量来近似函数在每个离散点上的梯度。从弱形式出发,推导建立了适用于弹性固体大变形问题的求解器,并具有和有限元法中双线性四边形单元一致的准确性和收敛性。着重描述了一种可以从医学图像中快速提取材料点并建立点云模型的方法,以及利用三角划分和重心划分确定材料点之间的相邻关系和每个材料点体积的具体过程。通过腹主动脉瘤膨胀的静力学模拟分析,展示了离散梯度法的实用性和准确性。该算法实现了基于医学图像进行生物力学分析的过程自动化,为病体特异性的研究和治疗提供便利和实用的工具。     

医学院校化学实验课程的教学改革

根据医学院校学生的特点,探索化学实验教学改革的途径和方式。构建了整合式化学实验课程体系,强调以学生为中心、能力培养为核心的教学模式。优化实验教学内容,突出化学与医学、生命科学的关系,采用多种实验教学手段,研发数字化虚拟实验,建立多元化的综合考核体系。化学实验教学的改革,激发了学生的学习兴趣,提高了实验课程的教学质量,为培养卓越医学人才奠定基础。     

一种新型可降解蓝光固化医用粘合剂的合成及其性能研究

临床外科手术缝合费时费力,且容易留下疤痕,医用粘合剂为解决这些问题提供了一种有效手段。本文基于在生物材料领域广泛应用的可降解材料聚癸二酸甘油酯（PGS）,研制了一种新型的可降解蓝光固化医用粘合剂。以PGS为基体与甲基丙烯酸（2-异氰基乙基）酯反应制得聚癸二酸甘油酯接枝甲基丙烯酸（2-异氰基乙基）酯（PGS-IM）粘结剂,其结构和性能经¹H NMR, ATR-FTIR, TGA和DSC表征。并测试了其蓝光固化后的粘结性能,考察了其生物相容性。结果显示：PGS-IM的玻璃化转变温度为-30.6 ℃;玻璃和PET板的粘结强度分别为0.84±0.12 MPa和0.39±0.07 MPa。 RAECs培养实验显示其具有良好的生物相容性。     

基于ICA的X射线医学图像目标提取

X射线医学成像能观察到患者体内病变组织,对医学诊断有重要参考价值。针对传统医学X射线图像噪声强、层次感差和器官组织重叠的问题,提出利用多能谱X射线成像结合独立成分分析(independent component analysis, ICA)进行图像去噪和目标提取。首先ICA结合稀疏编码收缩法对图像降噪预处理以保证目标提取精度;然后根据图像中各目标组成特性,分离图像中每个像素对应的目标厚度矩阵;最后ICA以盲分离理论获得收敛矩阵重建出目标对象。在ICA算法中,借助于主观评价标准,发现当收敛次数大于40时目标分离成功;当幅值尺度在[25, 45]区间内,目标图像对比度高且失真较小。同时,通过观测实验得到的三维峰值信噪比图表明：ICA算法中收敛次数和幅值对图像质量有较大影响,当重建图像的对比度和边缘信息均达到较好效果时,收敛次数与幅值为85和35。     

建构主义视角下高等医学院校卫生化学教学改革初探

结合公共卫生问题日益突出的现状,针对传统教学方法重知识轻能力,重理论轻实践的问题,基于建构主义理论,对高等医学院校卫生化学课程进行了探索性改革。建构主义强调“情境”“会话”“协作”和“意义建构”4大要素,以学生为主体。通过采用“支架式”教学、“抛锚式”教学、支持性和多元化教学环境的创设改革教学过程和方法,并建立全方位考评机制,将原有的理论的课堂转变为能力的课堂,从而实现培养学生能力、提升人才培养质量的教学目标。     

医学化学设计实验的探索——以乙酸乙酯的制备为例

以“乙酸乙酯的制备”为例, 针对原实验教学中存在的诸多弊端, 从实验性质、教学模式、组织模式、考核评价方面进行了改革,探讨了开展设计实验的必要性及实施的方法。