阻尼分数阶薛定谔方程柯西问题的局部适定性

本文在全空间中研究一类带阻尼的散焦型分数阶薛定谔方程的柯西问题,阻尼系数是依赖于时间的,并且可能在无穷处消失.我们借助单调算子理论得到了弱解的存在性;利用Strichartz估计以及压缩不动点定理得到了局部解的唯一性;利用精细的能量估计和下半连续性讨论建立了L~2和H~α∩L^p+2的能量衰减估计.     

3.0T MRI检查结合X线钼靶诊断乳腺恶性肿瘤的研究

本研究探讨3.0T磁共振成像(MRI)结合X线钼靶诊断乳腺恶性肿瘤的价值。采用回顾性研究方法,选取乳腺肿块患者110例162个病灶,给予3.0T MRI及X线钼靶检查。经病理确诊为恶性病变101个;恶性病灶形态不规则、边缘毛刺、时间-信号强度曲线(TIC)类型Ⅲ型和早期增强率≥60%比例明显高于良性病灶(P<0.05),而分叶状比例和表观扩散系数(ADC)值明显低于良性病变(P<0.05);恶性病变X线钼靶表现:形态不规则、钙化、结构不对称和大导管征比例明显高于良性病变(P<0.05);MRI联合X线钼靶诊断乳腺恶性病变的灵敏性、准确性和阴性预测值明显高于MRI诊断(P<0.05)。3.0T MRI检查结合X线钼靶诊断乳腺恶性肿瘤有较好的价值。     

基于一维卷积神经网络的雌激素粉末拉曼光谱定性分类

拉曼光谱物质定性鉴别已被广泛应用于诸多行业和研究领域，但传统拉曼光谱分析过程中的预处理主要依赖人为经验，光谱特征提取虽然能够降低信号维度，同时也会造成部分光谱信息损失。特性相近物质本身光谱相似度较高，受到测量过程中环境干扰和分析过程中多种误差影响，导致最终分类效果并不理想。针对此问题，提出基于一维卷积神经网络（one-dimensional convolution neural network，1D-CNN）的拉曼光谱定性分类方法。实验采集雌酮（Estrone）、雌二醇（Estradiol），雌三醇（Estriol）三种不同雌性激素粉末的拉曼光谱，设计随机平移、添加噪声和随机加权三种光谱数据增强方法，构建数量充足的拉曼光谱数据库用于神经网络模型训练与测试；基于拉曼光谱数据特点提出一维卷积神经网络分类模型，将光谱预处理、特征提取和定性分类的全过程融为一体。通过大量仿真实验，优化所提出的神经网络模型超参数和训练过程并测试分类效果，从预处理对光谱分类结果的影响和模型抗干扰性能两个方面与多种传统拉曼光谱分类算法对比，评价模型性能。实验结果表明，本文提出的一维卷积神经网络模型可实现三类雌性激素粉末拉曼光谱快速准确分类，分类正确率最高可达98.26%，分析过程中无需光谱预处理和特征提取步骤，简化了光谱分析流程，并能保留更多有效信息。同时，当模拟测量噪声强度达到60 dBW时，传统方法分类正确率均明显出现不同程度明显降低，卷积神经网络模型依然能够取得96.81%的分类正确率，说明相比对传统拉曼光谱分类方法，所提出方法受光谱测量噪声影响更小，鲁棒性更强，适用于分析更复杂现场测量的强噪声拉曼光谱信号。该研究结果表明深度学习方法在拉曼光谱的分析与处理领域具有很大的应用潜力和研究价值。     

拉曼光谱编码的荧光液相生物芯片检测系统研究

随着医疗诊断需求的增加，生物分子检测技术越来越受到人们的重视，液相生物芯片技术作为一种高通量，多通道的分子检测手段在近几年得到了飞速发展。通过层层自组装方法制备以微片为载体的拉曼光谱编码液相生物芯片，并利用自行搭建的一套高灵敏度、高分辨率的光学系统，实现对液相生物芯片的定性与定量分析。光学系统由拉曼光谱检测系统与荧光显微成像系统耦合而成。在拉曼光谱检测系统中激光器发射出785 nm波长的激光，通过二向色镜，带反反射镜与物镜汇聚到样品上，样品产生的拉曼散射光，经物镜，带反反射镜，二向色镜与拉曼滤波片，最后通过凹透镜聚焦到光谱仪的狭缝上，光谱仪色散实现在线阵CCD上拉曼光谱的获取。荧光显微成像系统应用光学成像原理，通过调节凹透镜与405 nm的激发光之间的距离，使激发光通过物镜均匀的照射到样品之上，样品激发出的荧光，通过物镜，带反反射镜，二向色镜，滤波片与相应的凹透镜，最后成像到面阵CCD上。改进传统便携式拉曼光谱检测系统光路并选用相应波段的带反反射镜与焦距20倍的物镜完成拉曼光谱检测系统与荧光显微成像系统的耦合。为了减少两路系统之间的相互影响选用合适的二向色镜以及滤波片，在提高耦合系统获取数据的准确性中有着重要的作用。该系统通过对反应之后的液相生物芯片进行拉曼光谱检测，以完成对每个编码玻片的定性识别，即解码；同时激发反应后液相生物芯片的荧光并采集荧光强度图，根据每个解码玻片上的荧光强度值完成对目标检测物的定量分析。区别于传统荧光编码液相生物芯片, 拉曼光谱编码具有稳定性更强，光谱分辨率更高等优点。该光学系统集拉曼光谱检测系统与荧光显微成像系统于一体，解决了目前未有基于拉曼编码的液相生物芯片的检测系统的问题，并且可同时对多种目标物进行识别和定量分析，提升了实验结果的准确性。     

约束Fractional Tikhonov正则化的模迭代方法

反问题是现在数学物理研究中的一个热点问题,而反问题求解面临的一个本质性困难是不适定性。求解不适定问题的普遍方法是:用与原不适定问题相“邻近”的适定问题的解去逼近原问题的解,这种方法称为正则化方法.如何建立有效的正则化方法是反问题领域中不适定问题研究的重要内容.当前,最为流行的正则化方法有基于变分原理的Tikhonov正则化及其改进方法,此类方法是求解不适定问题的较为有效的方法,在各类反问题的研究中被广泛采用,并得到深入研究.     

计算机辅助一清片径向展开薄层色谱定性与定量方法初探

径向薄层色谱法（RTLC）是一种将样品呈圆形或环状点样，然后将展开剂从中心向外沿径向输送的薄层色谱方法。在一定的展开距离内，RTLC是一种分离快速、扩散小、不拖尾的高效分离和半制备方法。目前关于RTLC分离的报道较多，但对RTLC定性和定量的报道较少。该文采用自编程方式结合图像处理软件，实现RTLC图像数字化处理，形成RTLC数字化图谱，并对RTLC进行定性与定量方法学验证，建立了一清片RTLC定性与定量方法。辅助计算机技术，对一清片径向展开薄层色谱定性与定量方法进行初探。结果表明，该方法用于RTLC定性的可靠度较好，但用于RTLC的定量，仍有不足之处，这可能与实验环境条件等有关。通过搭载更好的分离和数据采集设备，RTLC会有适合的用武之地。计算机图像处理和自编程方法的结合给了RTLC和其他一些分析相关的技术广阔的发展前景。相信未来在计算机技术的辅助下，薄层色谱技术会迈上一个新的台阶。     

液相色谱–光谱图法定性确证食品中苯甲酸、山梨酸

建立液相色谱– 光谱图法定性确证食品中的苯甲酸、山梨酸.样品经提取后,以Agilent Poroshell 120 EC–C18色谱柱分离,2 mmol/L甲酸与20 mmol/L乙酸铵混合溶液–甲醇(体积比为95:5)为流动相洗脱,于230 nm波长检测,同时利用二极管阵列检测器全光谱扫描功能(190～400 nm,步进值2.0 nm)分别采集标准溶液和样品溶液的光谱图.以保留时间定性,通过比较标准溶液中苯甲酸、山梨酸的光谱图与样品溶液中可疑色谱峰光谱图的重合性,进一步定性确证样品中可疑色谱峰是否属于苯甲酸、山梨酸.该方法采用保留时间和光谱图信息两方面进行综合定性分析,可有效避免检测工作中因定性失误而出现假阳性样品.     

全二维气相色谱-飞行时间质谱对催化裂化汽油的定性与定量分析

采用全二维气相色谱-飞行时间质谱(GC×GC-TOF MS)对催化裂化汽油全馏分进行了定性与定量分析,建立了相应的分析方法.结果表明,汽油族组成中的烷烃、烯烃、环烷烃、芳烃在全二维点阵谱图中呈分区域、带状的分布特点.GC×GC-TOF MS根据催化裂化汽油组分内分子的沸点及极性差异对其进行两个维度分离,极大地避免了普通色谱法分析过程中沸点相似化合物共流的弊端,实现催化裂化汽油组分的精确分离和准确定性分析.通过引入响应因子,修正了不同性质的烃类在电离源上电离效率的差异,使得TOF对催化裂化汽油族组成的定量结果与普通气相色谱法的定量结果的相关性较好,且应用GC×GC-TOF MS方法获得了催化裂化汽油更为精确的族组成信息.GC×GC-TOF MS为催化裂化汽油精确表征提供了一种有效方法.     

二维超声联合超声造影TIC参数在乳腺导管内病变良/恶性诊断中的应用价值

本研究分析了二维超声(2DUS)联合超声造影(CEUS)时间-强度曲线(TIC)参数在乳腺导管内病变良/恶性鉴别诊断中的应用价值。选取乳腺导管内病变患者81例(共93个病变),均行2DUS及CEUS检查。结果显示,2DUS检出恶性病变17个,良性病变48个,诊断准确度69.89%(65/93)、敏感度53.13%(17/32)、特异度78.69%(48/61),阳性预测值为56.67%(17/30),阴性预测值为76.19%(48/63)。恶性病变达峰时间早于良性病变(P<0.05),峰值强度、曲线上升支斜率、曲线下面积均高于良性病变(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示:2DUS联合CEUS-TIC参数鉴别诊断乳腺导管内病变良/恶性的AUC、敏感度、特异度均高于2DUS或CEUS单独检查(P<0.05)。因此可知,对于乳腺导管内病变,2DUS联合CEUS检查可明显提高对良/恶性的鉴别诊断效能。