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题名大鼠神经行为缺损评分与脑梗死率相关性研究分析
被引量：12
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作者
张俊清
孟智宏
樊小农
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机构
内蒙古科技大学包头医学院第一附属医院
天津中医药大学第一附属医院
天津中医药大学第一附属医院针灸研究所
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出处
《辽宁中医杂志》
CAS
2012年第11期2140-2142,共3页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)
针刺手法的量效关系及生物学机制研究(2010CB530506)
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文摘
目的:研究经典线栓法制备局灶性脑梗死模型大鼠的神经功能评分与脑梗死率的相关性。方法:采用ZeaL-onga法制作大鼠局灶性脑梗死模型,在不同时间段采用Zausinger六分法对脑梗死大鼠进行神经功能缺损评分,并用TTC(2、3、5-氯化三苯基四氮唑)溶液对脑组织染色,计算脑梗死率。结果:六次神经功能缺损评分与脑梗死率之间呈显著相关性(r1=-0.528;r2=-0.535;r3=-0.529;r4=-0.512;r5=-0.535;r6=-0.5888)。结论:经典线栓法制备的局灶性脑梗死模型(大脑中动脉栓塞)中,大鼠的肢体运动功能与脑梗死率有相关性,第六次神经功能缺损评分与脑梗死率相关性最大,针刺能够改善神经功能缺损情况,提高评分,降低脑梗死率。
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关键词
大脑中动脉缺血模型
神经功能缺损评分
脑梗死率
相关性
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Keywords
MCAO ischemia model
neural function defect scale
cerebral infarction rate
correlation
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分类号
R364.17
[医药卫生—病理学]
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题名基于多尺度卷积神经网络的手机表面缺陷识别方法
被引量：4
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作者
韩红桂
甄晓玲
李方昱
杜永萍
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机构
北京工业大学信息学部
计算智能与智能系统北京市重点实验室
数字社区教育部工程研究中心
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期1150-1158,共9页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFC1900800-05)
国家自然科学基金资助项目(62125301,61890930-5,61903010,62021003)
北京市卓越青年科学家计划资助项目(BJJWZYJH01201910005020)。
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文摘
针对手机表面缺陷难以精确识别的问题,提出一种兼具Soble算子、逻辑损失函数(logistic loss function,LLF)和多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural networks,MSCNN)手机表面缺陷识别方法SL-MSCNN。首先,构建了一种基于Sobel算子的邻域特征增强方法,排除了图像中光照、阴影等无关因素的干扰;其次,设计了一种基于MSCNN的缺陷识别方法,通过获得手机表面图像的多尺度信息,提高了手机表面缺陷的识别精度,同时,引入了LLF,通过降低梯度消失发生的概率加快训练的检测速度。实验结果表明:与其他手机表面缺陷识别方法相比,SL-MSCNN在准确率和效率方面具有更好的使用价值。
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关键词
手机表面缺陷
邻域特征增强
识别方法
识别精度
SOBEL算子
多尺度卷积神经网络(multi-scale
convolutional
neural
networks
MSCNN)
逻辑损失函数(logistic
loss
function
LLF)
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Keywords
mobile phone surface defects
neighborhood feature enhancement
recognition methods
recognition accuracy
Sobel operator
multi-scale convolutional neural networks(MSCNN)
logistic loss function(LLF)
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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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