基于蒙特卡洛模型的脊髓损伤后神经细胞定位方法

交通事故、高空坠落、重物砸伤等原因,可能导致人体脊髓损伤（spinal cord injury,SCI）。SCI中断了人体神经信号的传输信道,患者大多高位截瘫,丧失肢体功能,大小便失禁,导致终生残疾,生活异常艰难。2016年世界卫生组织统计数据显示,全世界SCI患病率为（258～785人）/百万人口,每年新发病率为（13.8～86人）/百万人口。目前全球约有SCI患者600万人,并且每年新增约60万人。脊髓损伤一直是医学界的重难点研究课题,医生和科研人员经过长期的研究与探索,目前仍未找到有效的治疗方案来修复脊髓损伤后的微环境以及促使损伤神经的再生。该方法主要针对以下两方面问题：(1) 常规的检测仪器如X射线、核磁共振MRI检查、CT等传统仪器只是影像和形态学方面的观察,不能对脊髓损伤部位的神经细胞进行定位和实时的活性分析,致使医生和科研人员对患者的病情不能精确把握,极有可能延误患者病情,甚至危及患者生命。(2) 2013年12月,西安邮电大学量子通信团队提出采用量子中继“搭桥”的方式,即利用量子纠缠传态在脊髓损伤上断点和下断点建立“连接”,来实现人体神经信号中继的方法;并联合西安交通大学医学院进行大鼠和白兔的实验,取得了突破性进展。2015年1月16日,中国科学院再生医学研究团队联合中国武警脑科医院,结合间充质干细胞,使用神经细胞再生支架完成世界首例脊髓损伤“搭桥”手术,并取得了良好的治疗效果。如何保证“搭桥”是建立在活性神经细胞上,而不是已经坏死的神经细胞上？ 如何找到合适的“桥墩”位置,使“搭桥”的距离尽可能小以保证神经信号传输的保真度能够尽可能的高？ 该文提出的方法可以实现对脊髓损伤后的神经细胞进行精确定位。光谱分析越来越广泛的被应用在生物医学领域,对某些疾病的早期发现和无创或微创的高效检测起着至关重要的作用。神经特异性核蛋白可以用来特异性识别神经细胞,由于存活的神经细胞才会产生神经递质,因此,在动物实验的基础上,通过蒙特卡洛模型模拟光子在生物组织中的传输,对平面Oxy建立极坐标转换,得出光在生物组织中的衰减系数矩阵的计算方法,对脊髓损伤前后的相同位置进行近红外光检测,用聚类算法对神经元特异性核蛋白和神经递质的检测数据进行处理,通过matlab仿真,得出脊髓损伤前后衰减系数的二维分布图,确定Oxy平面中脊髓损伤部位体素的X和Y坐标,在Oxy平面的异常部位选取异常点W与Z轴建立Ozw平面,最终确定脊髓损伤部位神经细胞的位置坐标。该方法可以为医生和科研人员在脊髓损伤患者肢体功能重建的研究中提供理论依据。     

净信号预处理结合径向基偏最小二乘回归在血糖无创检测中的应用

为了提高人体血糖近红外光谱定量分析模型的预测精度,结合净信号预处理(NAP)算法和径向基偏最小二乘(RBFPLS)回归建立了一种适合于人体血糖测量的非线性建模方法NAP-RBFPLS。本文首先利用NAP对近红外光谱进行预处理来有效地提取原始光谱中仅与葡萄糖信号相关的光谱信息,从而有效地减弱了人体血液中水、白蛋白、血红蛋白、脂肪等成分的吸收干扰以及人体体温的变化、测量仪器本身的漂移、测量环境的变化和测量条件的变化引起的干扰因素与血糖变化的偶然相关问题;然后把净信号预处理后的近红外光谱数据通过RBFPLS建立了非线性定量分析模型来解决由于人体强散射引起的血糖浓度与近红外光谱之间的非线性关系,并与偏最小二乘(PLS)、基于净信号预处理的偏最小二乘(NAP-PLS)和RBFPLS这三种建模方法建立的定量分析模型进行了对比分析。实验结果表明,这两种方法相结合建立的非线性校正模型对预测集的预测精度有了很大的提高,这将对人体血糖浓度无创检测技术的研究具有实际应用价值。     

基于可见-近红外光谱和多光谱成像技术的梨损伤检测研究

提出了利用可见-近红外光谱技术和多光谱成像技术检测鸭梨损伤随时间及程度变化的新方法.利用可见-近红外光谱技术,分别结合偏最小二乘(panial least squares,PLS)和最小二乘支持向量机(least squares-support vector machine,LS-SVM)方法对鸭梨受损程度和受损天数进行预测.结果表明,两种方法在鸭梨损伤后期对损伤程度的判别均具有较好的效果;LS-SVM方法对鸭梨轻度损伤的损伤天数的预测精度较高,但重度损伤天数的预测效果不如PLS方法.然后利用多光谱图像预测鸭梨受损天数.研究发现,利用LS-SVM建立的模型预测效果较稳定,预测结果相关系数均在0.85左右.说明利用可见-近红外光谱分析技术和多光谱成像技术能够快速无损地检测出鸭梨的损伤程度及时间,为鸭梨检测提供了一种新方法.     

DS算法在近红外光谱多元校正模型传递中的应用

模型传递问题是近红外光谱分析技术中一个关键的共性基础技术问题。模型传递通过在同一型号的两台仪器之间寻求一种变换关系,使得在一台仪器上建立起的模型能够应用于另外一台仪器样品光谱响应的预测。文章将直接校正(direct standardization,DS)算法应用于化学计量学多元校正中的模型传递,并研究了模型转换集样品的选择方法。在两台AOTF近红外光谱仪上进行了模型传递实验,首先采用Kennard/Stone算法选择转换集样品,然后采用DS方法进行模型传递。实验结果表明采用DS算法取得了较好的模型传递效果。DS算法不仅可以应用于不同仪器之间的光谱分析模型传递,而且该方法对于同一仪器的长时间漂移或者由于部件的更换、测量环境的改变等引入的光谱差异校正也是适用的。     

近红外无创生化分析中集光椭球反射镜参数设计与优化

近红外光谱技术检测速度快,不破坏样品,可在线分析,是血液无创生化分析能够获得应用的最具潜力的方法之一。但是由于人体血液的吸收光谱信号微弱,而常规光谱仪器在近红外无创生化分析中的光能利用率较低,给无创检测技术应用在临床分析上带来了困难。为了解决此问题,利用椭球反射镜的聚光特性,从几何光学角度出发,分析了椭球镜像点位置分布情况,并采用光线追迹方法优化其初始结构,从而将手指漫反射光高效收集到探测器上。通过仿真分析计算,该椭球反射镜的光能利用率比常规无收集装置的利用率提高了近5倍,增强了仪器检测血液吸收光谱信号的能力,有助于提高仪器信噪比。     

现代近红外光谱技术及应用进展

简要介绍了现代近红外光谱的发展、技术特点和测量原理 ,对近年来近红外光谱仪器、化学计量学方法及软件和应用的进展情况及我们在这几个方面开展的工作进行了简要介绍     

近红外光谱技术在土壤成分检测中的研究进展

土壤是十分复杂的物质,有机物和无机物共存,土壤所含的信息量巨大。近红外光谱技术具有检测速度快、分析效率高、成本低、操作简单的特点,并且能同时检测多种土壤成分。介绍了近红外光谱技术检测土壤的基本流程和光谱数据处理方法,建模方法。重点是概括近年来近红外技术测定土壤成分的最新研究进展及土壤成分便携式近红外仪器的发展情况,并针对NIR在数字化农业方面的意义和未来发展方向进行了讨论。     

近红外光谱无创血糖测量中背景扣除方法的研究

在近红外光谱人体血糖无创检测中,由于葡萄糖在体内含量非常低,而光谱中的噪声组成复杂且变化幅度大,从而导致测量的信噪比较低。背景扣除是提高测量信噪比的有效预处理手段之一。文章首先对常用的背景扣除方法进行了理论推导,并进一步考虑不同样品在测量过程中存在的样品本身特性变化,提出了相近背景扣除的方法,即选择与样品的光学特性变化相似的样品作为背景,能更有效地消除样品特性变化和仪器漂移的影响。并在纯吸收和散射介质中分别加入葡萄糖进行实验验证。结果表明,在血浆溶液和Intralipid-2%溶液的葡萄糖实验中,选用与样品特性更接近的样品作为背景时,葡萄糖浓度的预测精度分别提高了25.9%和40.1%。     

近红外光谱的头孢类药品成分分析与模型传递方法

药品安全与质量监管迫切需要在线、快速、低成本的成分检测技术。近红外光谱技术在检测成本及速度方面具有显著优势,基于近红外光谱的药品成分检测方法,对于提高药品质量监管水平有着十分重要的研究意义和应用价值。在实际应用中,不同光谱仪器由于性能参数不同,测量光谱存在一定差异,很难实现定量校正模型共享。因此,研究不同光谱仪器之间模型传递对于提高分析效率十分重要。针对头孢类药品成分检测的需要,研究了头孢类药品中三种组分定量校正模型,提出了一种基于马尔可夫链(MC)的转换集选择的不同仪器间定量校正模型传递方法。采用两台不同厂家光谱仪器分别测量56份不同批次的头孢拉定颗粒样品,针对样品的三种组分:头孢拉定、头孢氨苄和水分,使用偏最小二乘法(PLS)建立定量校正模型。通过构建概率矩阵,选择合适的转换集,提高模型转换效率及不同仪器得到光谱数据的建模预测精度。实验结果表明,利用该模型转移算法,可利用少量转换集样本实现不同光谱仪器间定量校正模型转移,模型转移前后,定量校正模型对于三种主成分预测相对误差从9.67%, 52.14%和19.25%,分别下降到到4.37%, 31.12%和11.67%。利用该模型传递方法可以有效修正主从仪器光谱差异,实现了不同仪器测量光谱及定量分析模型传递共享。该研究的建模分析与模型传递方法也为药品成分与质量检测提供了技术支撑。     

近红外光谱结合ELM快速检测固态发酵过程参数pH值

pH值是固态发酵过程关键参数之一,为此提出基于近红外光谱技术的秸秆蛋白饲料固态发酵过程参数pH值检测方法。利用近红外光谱系统获取140个固态发酵过程产物样本在10 000～4 000cm-1范围内的近红外光谱数据,通过酸度计测得近红外光谱预测模型的参考测量值;运用ELM算法建立pH值的预测模型,在模型建立过程中由交互验证法确定最佳主成分因子数和ELM网络隐含层节点数。试验结果显示:最佳ELM网络模型的拓扑结构为10-40-1,模型预测集相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.961 8和0.104 4。研究结果可为固态发酵过程参数的在线检测提供技术基础。     

可见/近红外光谱图像在作物病害检测中的应用

农作物病害严重影响了我国正常的农业生产,现代农业迫切需要快速、准确、高效的作物病害诊断方法。首先简单介绍了常用病害检测技术,如：聚合酶链式反应技术、人工感官判定技术、统计学方法等,这些方法或是比较费时、或是只能用于产生明显病斑后的病害诊断,而光谱技术在植物病害的快速检测方面有一定的潜力,目前已有大量的研究成果。主要围绕可见/近红外光谱图像在病害检测的应用展开分析和讨论,讨论了该技术所涉及的仪器,并从细胞、植物组织、冠层及更大尺度层面分析了该技术在病害检测中的现况。目前大部分与植物病害有关的可见/近红外光谱研究都以植物叶片为对象,而在更小尺度（细胞至显微尺度）和更大尺度（冠层至航空/航天遥感方面）上的研究较少,特别是单细胞级别的病害研究,只在动物细胞领域展开,而且以荧光、拉曼、红外光谱为主。可见/近红外在以植物叶片为主要研究对象的器官尺度上有大量的成功应用,目前的研究已涉及了大部分的常见作物及其主要病害,包括真菌性、细菌性等各种病原引起的病害的检测。植物叶片尺度的研究主要从以下三个方面展开：(1）基于计算机图像处理和模式识别的病害信息自动快速判断;(2）基于化学计量学方法的高光谱或高光谱图像病害程度模型;(3）建立与作物病害有关的叶片某些理化参数的光谱模型,从而量化病害的程度。在植物叶片这一尺度相关研究的主要问题是：研究过于碎片化,往往只研究了某一种或少数几种病害,所建的模型只能用于特定实验条件,无法直接自动判断任意田间样本的染病种类与程度。在近地冠层尺度,植株的三维形态对光谱模型有较大的干扰,有文献表明以植株近地冠层2D图像作为病害检测数据,偏差较大,所建模型不稳定,基于卫星影像的病害模型较少。还讨论了常用光谱及光谱图像建模与分类方法。目前可见/近红外光谱在农作物病害方面有一定的应用潜力,但存在研究内容的不平衡、研究系统性不够、各学科合作研究不够深入等几大问题。最后提出可见/近红外光谱在病害检测领域中应更注重多学科的深入合作,并急需相关的仪器设备、方法模型方面的突破。     

空间紫外光学遥感技术与发展趋势

空间紫外光学遥感技术是除可见、近红外、热红外和微波遥感以外的一个具有突出优势的遥感领域,全球气候变化研究是目前国际上空间紫外-真空紫外光学遥感的热点课题。本文对空间紫外光学遥感的作用、国内外研究现状及发展趋势进行了综述和分析。介绍了一组紫外光学遥感仪器的功能和特点,给出了它们的主要性能参数;指出我国目前的工作重点是推进星载紫外光谱遥感仪器的应用、积累空间探测数据、建立反演算法等;而未来发展目标将是研制集天底、临边和掩星成像探测于一体的新一代紫外成像探测仪器,高精度观测全天候的整层大气密度和臭氧的三维分布,实时监测大气组分及化学成分（如O₂、N₂、NO、OH和O₃）的变化及变化趋势,以及进一步拓展我国紫外光学遥感仪器的应用领域。     

红外图像的疲劳状态识别方法

目的：为了解决光照变化对疲劳检测系统造成的准确性不高的问题,提出了一种近红外环境下判断人眼状态的方法,即针对红外光补图像的人眼状态判断。方法：首先,利用Adaboost算法对人眼区域进行定位,在网格法标记人眼瞳孔部分的基础上,进行Retinex红外图像增强。接着,对二值化与边缘检测后的红外图像分别进行网格法闭合度计算,得到人眼闭合度。最后,根据闭合度计算结果设定双阈值并结合PERCLOS来判断眼睛状态。结果：在DM642硬件平台上进行疲劳检测试验,实验结果表明,人眼状态识别率达到了90%以上,且平均每秒能处理21帧图片。结论：证明了该方法不仅能有效解决光照变化带来的问题,而且满足疲劳状态检测系统的快速性、可靠性和有效性等要求。     

Influence of attention focus on neural activity in the human spinal cord during thermal sensory stimulation

Perceptions of sensation and pain in healthy people are believed to be the net result of sensory input and descending modulation from brainstem and cortical regions depending on emotional and cognitive factors. Here, the influence of attention on neural activity in the spinal cord during thermal sensory stimulation of the hand was investigated with functional magnetic resonance imaging by systematically varying the participants' attention focus across and within repeated studies. Attention states included (1) attention to the stimulus by rating the sensation and (2) attention away from the stimulus by performing various mental tasks of watching a movie and identifying characters, detecting the direction of coherently moving dots within a randomly moving visual field and answering mentally-challenging questions. Functional MRI results spanning the cervical spinal cord and brainstem consistently demonstrated that the attention state had a significant influence on the activity detected in the cervical spinal cord, as well as in brainstem regions involved with the descending analgesia system. These findings have important implications for the detection and study of pain, and improved characterization of the effects of injury or disease.     

压疮易患组织的血氧参量近红外光谱法监测及压力影响分析

利用近红外光谱法检测压疮易患组织血氧参数随压力的变化,评估压力对血氧参数的影响.方法:实验人员30名,其中老年人10人(平均年龄73.4 y),脊椎损伤病人10人(平均年龄32 y),健康青年人10名(平均年龄25 y).以此分三组,健康青年人为对照组.应用近红外光谱法测量血氧变化.在静息状态下对实验者开始检测20 m...     

太赫兹技术在农产品检测中的应用研究进展

我国是农业大国,保障粮食安全是国家发展的战略需要。农产品检测技术的应用和发展对监控质量,预防由农产品品质问题引发的安全事故至关重要。太赫兹（Terahertz,THz）波位于电磁频谱空隙,频率高于微波而低于红外线,具备光子能量低、穿透性好、能表征分子结构等优点。基于太赫兹波的光谱检测技术受到研究人员广泛关注,在生物医学、安全检查等方面得到应用,被证明是一种可靠的检测手段。在农产品应用领域,太赫兹波特有的非接触、无标记检测能力为农产品成分分析、质量控制提供了技术手段,其良好的穿透性和无损害性,可以用来在不破坏农产品表面及外包装的前提下,检测内部成分变化。与其他光谱（超声、X射线、红外等）检测手段相比,太赫兹波频率范围宽、表征能力强,可实现对目标物质的快速无损检测。近几年,随着太赫兹发射源、探测器等设备以及光谱和成像技术的发展,其在农产品领域的应用有了新的进展。通过收集整理近期的文献资料,综述了太赫兹技术在农产品检测方面的应用拓展和研究成果,总结了目前存在的应用局限。在此基础上,对未来太赫兹光谱和图像检测的研究方向进行了展望,提出提高检测灵敏度和检测速度是农产品领域太赫兹技术产业化应用的研究重点。在检测系统中引入基于超材料的传感器是提升灵敏度的一种有效手段,可以突破原有的太赫兹光谱检测极限,对研究农药残留、真菌毒素等危害农产品安全的痕量污染物具有重要意义。在农产品快速成像检测方面,基于单像素成像和压缩感知理论的太赫兹计算成像技术是提高检测速度的可行方案。这些研究成果将为后续太赫兹技术的发展提供方向性指导,对农产品检测领域的应用推广具有重要参考价值。     

多源光谱特征组合的COD光学检测方法研究

水样的化学需氧量大小直接决定水质的污染程度,传统的检测方法都是源于氧化还原反应,对水样会造成二次污染。为此,提出一种基于多源光谱特征组合的水质化学需氧量光学检测方法,以不同地点实际水样为被测对象,分别采集其紫外和近红外光谱曲线,进行预处理后,通过非负矩阵分解算法进行光谱数据的特征提取、数据特征归一化,然后将组合特征输入训练集样本,通过粒子群最小二乘支持向量机算法对验证集水样的化学需氧量进行定量预测。讨论了非负矩阵分解算法中基光谱数目对预测模型的影响。实验结果显示,紫外光谱的最佳基光谱数目为5,近红外光谱的最佳基光谱数目为2;预测模型的验证集平方相关系数为0.999 8,预测均方根误差为3.26 mg·L-1;分别与不同特征提取方法(主成分分析, 独立成分分析)、不同光谱法(紫外光谱法, 近红外光谱法)以及不同的组合方式(数据直接组合, 先组合数据再提取特征)加以比较,表明非负矩阵分解算法更适合光谱数据的特征提取,粒子群最小二乘支持向量机算法作为实际水样的定量模型校正方法可以得到良好的预测精度。     

The effect of mesenchymal stem cell transplantation on the recovery of bladder and hindlimb function after spinal cord contusion in rats

Background  

Mesenchymal stem cells are widely used for transplantation into the injured spinal cord in vivo model and for safety, many human clinical trials are continuing to promote improvements of motor and sensory functions after spinal cord injury. Yet the exact mechanism for these improvements remains undefined. Neurogenic bladder following spinal cord injury is the main problem decreasing the quality of life for patients with spinal cord injury, but there are no clear data using stem cell transplantation for the improvement of neurogenic bladder for in vivo studies and the clinical setting.