迁移学习在OCT视网膜图像自动分类上的应用

利用光学相干断层技术(OCT)产生的视网膜疾病图像是分类眼科疾病的重要措施。目的是利用四种不同分类模型的迁移学习方法对糖尿病黄斑水肿、老年性黄斑变性、玻璃疣三种病变的OCT视网膜图像进行自动分类,实现迁移学习在OCT图像分类上的应用。将VGG-16、Inception V3、MobileNet V2、ShuffleNet-V2这四种神经网络模型在大规模图像分类数据集预训练好后,进行模型微调和训练参数更新,进而找到实现上述三种眼科疾病自动分类的最优模型,达到高效的OCT视网膜病变自动分类效果。实验结果表明,四种模型中轻量型MobileNet V2经模型微调后的评价指标优于其他模型。     

高效液相色谱-串联质谱法检测配合饲料中11种蛋白同化激素含量

建立了快速分析配合饲料中睾酮、甲基睾酮、勃地龙、美雄酮、雄烯二酮、脱氢异雄酮、诺龙、丙酸诺龙、司坦唑醇、美伦孕酮、黄体酮11种蛋白同化激素的高效液相色谱-串联质谱(HPLC-MS/MS)法。样品采用乙腈提取,经PSA粉净化后上机测定。采用Phenomenex C₁₈(100 mm×2.1 mm,2.6μm)色谱柱,以0.01%甲酸溶液-乙腈作为流动相进行梯度洗脱,电喷雾离子源正离子模式检测,同位素内标法定量。结果表明,11种蛋白同化激素的线性范围为1～100 ng/mL,相关系数均为0.999,检出限为20μg/kg,定量下限为50μg/kg。50、250、500μg/kg加标水平下,鸡配合饲料中各蛋白同化激素的回收率为94.5%～111%,日内相对标准偏差(RSD)和日间RSD均不大于13%;猪配合饲料中各蛋白同化激素的回收率为90.1%～109%,日内RSD不大于9.0%,日间RSD不大于8.8%。实际样品中检出睾酮和勃地龙,含量分别为9.09～14.68 mg/kg和1.22～1.84 mg/kg。该方法可为饲料中蛋白同化激素的滥用监管提供技术支撑。