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题名乌头碱对大鼠粪样代谢谱影响的代谢组学研究
被引量：10
- 1
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作者
王旭彬
曹瑞丽
刘巧
张琪
许美凤
孙博
颜贤忠
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机构
中南大学药学院
国家生物医学分析中心
解放军第二六四医院药剂科
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出处
《中国医药导报》
CAS
2013年第14期18-21,F0003,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(编号81001419)
国家自然科学基金资助项目(编号30973676)
国家重大新药创制科技重大专项(编号2009ZX09301-002)
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文摘
目的研究乌头碱对Wistar大鼠急性毒性作用下粪样的代谢谱的变化。方法 15只雄性Wistar大鼠适应性饲养1周后,随机分为给药组(10只)、对照组(5只),给药组按照2.54 mg/kg的剂量灌胃给予乌头碱,对照组给予同体积饮用水,采集给药6 h后的粪样,处死大鼠后采集心脏、肝脏、肾脏,并计算脏器系数。使用核磁共振技术检测粪便水提物的代谢物谱,应用模式识别技术对积分数据进行正交偏最小方差判别分析(OPLS-DA)及皮尔森相关分析,并进一步对差异代谢物使用SPSS 17.0软件进行Student t检验,使用MATLAB软件做相关系数图。结果给药组大鼠的脏器系数相对于对照组出现不同程度的降低,其中心脏、肝脏差异有统计学意义(P<0.05)。在粪便水提物中,核磁检测到的代谢物包括短链脂肪酸、氨基酸、单糖、三羧酸循环中间体及嘧啶和嘌呤类等40余种代谢产物。统计学分析表明,与对照组大鼠相比,给药组大鼠的粪便水提物中α-氨基戊酸、谷氨酸、苯丙氨酸的含量出现显著性降低,差异有统计学意义(P<0.05)。由此可见。乌头碱对大鼠肠道菌群产生了毒性作用,使得这些肠道菌群代谢及分解胃肠道食物的能力下降,致使粪样中代谢产物含量发生了变化。结合代谢通路的分析发现,乌头碱通过影响肠道菌群造成了大鼠体内氨基酸及能量代谢的异常,并且也一定程度上造成了主要脏器的损伤。结论本文客观地反映了大鼠粪样中代谢物谱图与乌头碱毒性的关系,指明了肠道菌群对整个机体内环境的平衡起到的重要作用。潜在差异代谢物及代谢通路分析表明,建立粪便代谢组学方法对于进一步研究评价药物毒性具有重要意义。
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关键词
乌头碱
粪样
代谢组学
核磁共振
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Keywords
Aconitine
Feces
Metabonomics
NMR
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分类号
R917
[医药卫生—药物分析学]
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题名脑桥梗死致八个半综合征一例报告
- 2
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作者
吴赛珍
王旭彬
陈卫东
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机构
温州医科大学附属乐清医院神经内科
温州医科大学附属第二医院神经内科
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出处
《罕少疾病杂志》
2015年第3期13-13,16,共2页
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文摘
＂一个半综合征（one-and-a-half syndrome）＂是由脑桥被盖部病变所致眼球运动障碍的一组症候群。若同时累及同侧第七对颅神经致同侧面瘫,或累及双侧第七对颅神经致双侧面瘫者,有学者将其趣味性地称为＂八个半综合征（eight-and-a-half syndrome）＂[1]、＂十五个半综合征（fifteen-and-ahalf syndrome）＂,属临床罕见病例,国内外鲜有报道，作者近日遇见1例，现报道如下。
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关键词
脑桥梗死
八个半综合征
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分类号
R651.1
[医药卫生—外科学]
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题名基于深度学习的多维疲劳驾驶检测系统
被引量：4
- 3
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作者
王旭彬
韩毅
郭晓波
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机构
安阳工学院
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出处
《河南科技》
2020年第34期17-20,共4页
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基金
河南省高等学校青年骨干教师(2016GGJS-151)
2021年度河南省高校重点科研项目计划“基于昇腾智能计算平台的多维特征融合的疲劳驾驶行为辨识研究”(21B520001)
2020年度安阳市康复医疗专项计划“基于深度学习的多特征融合康复训练患者情绪识别方法研究”。
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文摘
针对机动车驾驶员疲劳驾驶的检测问题,本文设计了一种基于深度学习与计算机视觉的多特征融合疲劳驾驶检测系统。该系统基于Jetson Nano便携式开发板,使用目标检测框架YOLOV3对驾驶员进行面部定位,而后进行人脸多特征点提取、多维度特征融合分析,评估驾驶员状态。该系统创新性地引入时间特征维度,对面部特征以时间维度进行“预分析”和“趋势化”的分析方法,极大地缩减了驾驶员个体差异对判别带来的影响,达到了疲劳驾驶检测的高置信、高精度。
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关键词
疲劳驾驶
深度学习
人脸特征点检测
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Keywords
fatigue driving
deep learning
face landmarks detection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U463.6
[机械工程—车辆工程]
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题名基于双目视觉的机器人抓取系统
被引量：1
- 4
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作者
周晏
韩毅
王旭彬
郭圆辉
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机构
安阳工学院计算机科学与信息工程学院
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出处
《河南科技》
2020年第35期4-7,共4页
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基金
河南省科技攻关项目“基于鲲鹏计算平台的双目视觉机器人智能抓取技术研究”
2021年度河南省高校重点科研项目计划“基于昇腾智能计算平台的多维特征融合的疲劳驾驶行为辨识研究”(21B520001)
+2 种基金
安阳市科技攻关康复医疗专项“基于深度学习的多特征融合康复训练患者情绪识别方法研究”
安阳工学院教育教学研究项目(AGJ2019056)
安阳工学院青年骨干教师项目“人体动作视频检索关键技术研究”。
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文摘
基于机器视觉系统引导的机器人抓取技术是当前机器人技术研究的热点,如何对机器人与摄像机进行精准的手眼标定是实现机器人精准抓取的前提和基础。本文通过双目摄像机和四轴机器人建立了基于双目视觉的机器人抓取系统,采用张正友标定法对双目摄像机的内外参数进行标定,对眼在手外的抓取系统进行手眼标定,并将抓取目标物体空间坐标信息转化为机器人控制信息,完成目标抓取。
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关键词
双目视觉
机器人
手眼标定
物体抓取
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Keywords
binocular vision
robot
hand-eye calibration
object grasping
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于深度学习的线上教学学情监测系统研究
被引量：5
- 5
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作者
韩毅
王旭彬
郭圆辉
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机构
安阳工学院计算机科学与信息工程学院
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出处
《河南科技》
2021年第3期19-21,共3页
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基金
河南省高等学校重点科研项目(21B520001)
安阳市科技攻关康复医疗专项“基于深度学习的多特征融合康复训练患者情绪识别方法研究”
安阳工学院教育教学研究项目(AGJ2019056)。
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文摘
线上教学在疫情期间得到广泛应用,但是在授课过程中,教师没有精力关注每一位学生对讲授内容的实时反应,无法针对性地调整授课方案,导致教学效果不佳。因此,本文开发了基于深度学习的线上教学学情监测系统。该系统采用Yolov3算法,结合摄像头实时采集的视频画面,对学生进行检测定位,计算学生在线时间。同时,其使用Dlib开源库检测学生面部特征点,对学生进行困倦状态识别,并生成课堂学情报告,分析学生出勤、学习状态数据。测试表明,该系统响应迅速,可靠性较高,能准确判断学生的学习状态,具有较好的实际应用价值。
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关键词
学生监测
深度学习
人脸特征点检测
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Keywords
student monitoring
deep learning
face feature point detection
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分类号
G434
[文化科学—教育技术学]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于卷积神经网络的智能抓取系统研究
被引量：2
- 6
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作者
韩毅
郭圆辉
王旭彬
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机构
安阳工学院计算机科学与信息工程学院
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出处
《河南科技》
2021年第35期17-20,共4页
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文摘
改革开放以来,国内工业蓬勃发展。时至今日,现代工业化进程已经成为未来工业发展的重中之重,而工业化中最为重要的环节即现代工业的智能化、自动化。智能机器人可以高效地完成自动抓取、搬运等工作。笔者研究了基于卷积神经网络的智能抓取系统,使其实现了目标分类、目标定位、目标抓取等功能。首先对需要抓取的目标使用卷积神经网络进行训练,得到识别目标位置与分类信息的卷积神经网络模型;然后利用张正友标定法对深度相机进行标定,得到相机的内参矩阵;随后通过双边滤波对图像进行降噪处理,将处理后的图像输入预先训练的卷积神经网络模型,从卷积神经网络模型中得到目标的位置信息与分类信息;然后通过相机的内外参信息逆向求解得到机械臂需要抓取的位置坐标信息;最后用机械臂完成抓取。在试验的过程中,使用了dobot与realsense d435i进行验证。试验结果表明,该系统定位误差较小,且有效地完成了目标抓取任务。
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关键词
计算机视觉
卷积神经网络
机械臂
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Keywords
computer vision
convolutional neural network
robotic arm
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP242.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名一种多任务面部特征点与头部姿态检测方法
被引量：1
- 7
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作者
韩毅
王旭彬
王伟
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机构
华中科技大学机械科学与工程学院
安阳工学院计算机科学与信息工程学院
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出处
《电子器件》
CAS
北大核心
2022年第3期628-635,共8页
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基金
河南省科技攻关项目(212102210391)
河南省高等学校重点研究项目(21B520001)
安阳市康复医疗专项项目(202004)。
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文摘
目前国内在面部特征点检测和头部姿态估计研究领域多采用单任务方式,即分别对两项任务建立独立模型进行检测处理,忽视了二者之间可共享的隐层特征。面部特征点是表达头部姿态的重要信息,二者之间有复杂的非线性映射关系,基于其间可共享的隐层特征使用多任务学习可使两任务相互促进,优化检测速度与准确率。本文证明了头部姿态与面部特征点同时变化时二者具有的强相关性,并据此设计了一种多任务卷积神经网络以将面部特征点检测和头部姿态估计两项任务关联于一个神经网络模型中,共享核心卷积神经网络提取到的特征,后采用独立的分类器进行检测,最终以5个面部特征点和3个头部姿态参数为目标输出。实验表明,相比于传统单任务独立检测方法,采用多任务卷积神经网络可以同时完成面部特征点检测与头部姿态估计两项任务,并且在检测速度、精度上有较大的提升。
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关键词
多任务学习
卷积神经网络
面部特征点检测
头部姿态估计
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Keywords
multi-task learning
convolutional neural network
facial landmarks detection
head pose estimation
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于RGB-D相机的机械臂抓取系统设计
被引量：2
- 8
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作者
郭圆辉
王旭彬
韩毅
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机构
安阳工学院计算机科学与信息工程学院
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出处
《河南科技》
2021年第29期11-14,共4页
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文摘
随着现代工业化、自动化进程的加快,机器人在现代工业领域的应用愈发重要。智能机器人可以高效地完成搬运、移动等工作,而建立相机与机械臂坐标系之间的关系是实现以上任务的基础。通过DOBOT Magician与Intel realsense d435i建立了基于RGB-D相机的机械臂抓取系统。首先采用张正友标定法求出RGB-D相机的内参矩阵信息;然后通过实际场景的机械臂位置信息建立外参矩阵,通过矩阵逆求解得到外参矩阵信息;最后通过内外参矩阵信息得到相机坐标点对世界坐标点的转换关系,并控制机械臂完成对目标的抓取。经测试,该系统平均成功率为87.5%.
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关键词
计算机视觉
RGB-D相机
机械臂
相机标定
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Keywords
computer vision
RGB-D camera
robotic arm
camera calibration
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分类号
TP241.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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