高分辨率磁共振成像对颅内动脉粥样硬化斑块的诊断价值

目的:探讨高分辨率核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)对颅内动脉粥样硬化斑块的诊断价值。方法:选择2016年1月至2018年6月在我院诊治的缺血性脑卒中患者134例作为研究对象,所有患者都给予数字减影血管造影(Digital subtraction angiography,DSA)与高分辨率MRI检查,记录颅内动脉粥样硬化斑块特征与分型,以DSA诊断为金标准,判断MRI的诊断价值(阳性预测值、特异度、灵敏度、阴性预测值)。结果:在134例患者中,高分辨率MRI显示未见斑块62例,Ⅰ型5例、Ⅱ型26例,Ⅲ型26例、Ⅳ型15例,与DSA诊结果一致124例,占比92.5%。高分辨率MRI与DSA诊断颅内动脉粥样硬化斑块的Kappa值为0.89,MRI对各分型的颅内动脉粥样硬化斑块的阳性预测值、特异度、灵敏度、阴性预测值分别为:Ⅰ型87.0%、99.2%、95.8%和99.2%,Ⅱ型81.0%、98.5%、83.4%和98.5%,Ⅲ型82.7%、82.7%、84.0%和95.7%,Ⅳ型100.0%、100.0%、100.0%和100.0%。结论:高分辨率MRI用于诊断颅内动脉粥样硬化斑块的价值与DSA检查有很好的一致性,可反映硬化斑块的分型。     

Classification of Pinus massoniana and secondary deciduous tree species in northern subtropical region based on high resolution and hyperspectral remotely sensed data

Aims Using remote sensing data for tree species classification plays a key role in forestry resource monitoring, sustainable forest management and biodiversity research.Methods This study used integrated sensor LiCHy (LiDAR, CCD and Hyperspectral) to obtain both the high resolution imagery and the hyperspectral data at the same time for the natural secondary forest in south Jiangsu hilly region. The data were used to identify the crown and to classify tree species at multiple levels. Firstly, tree crowns were selected by segmenting high-resolution imagery at multiple scales based on edge detection; secondly, characteristic variables of hyperspectral images were extracted, then optimization variables were selected based on the theory of information entropy. Tree species and forest types were classified using either all characteristic variables or optimization variables only. Finally, tree species and forest types were reclassified along with the tree crowns information, and the accuracy of classification was discussed. Important findings Based on all available characteristic variables, the overall accuracy for four typical tree species classification was 64.6%, and the Kappa coefficient was 0.493. The overall accuracy for forest types classification was 81.1%, and the Kappa coefficient was 0.584. Based on optimization variables only, the overall accuracy for four typical tree species classification dropped to 62.9%, and the Kappa coefficient was 0.459. The overall accuracy for forest types classification was 77.7%, and the Kappa coefficient was 0.525. Obtaining both high resolution image and hyperspectral data at the same time by integrated sensor can increase overall accuracy in classifying forest types and tree species in northern subtropical forest.     

光镜荧光标记到电镜超微结构 组合式光电联合显微镜

<正>光电联合显微镜CLEM(Correlative Light and Electron Microscopy)利用荧光显微镜的分子标记功能,结合电子显微镜捕获高分辨率超微结构的能力,在细胞结构与功能研究之间搭建了一座桥梁。让细胞生物学家能够观察生物大分子在活细胞中的动态,进而确定亚细胞水平的超微定位。这已成为显微研究的前沿。     

科学出版社新书

病毒的电子显微学技术张景强著主要介绍研究病毒的各种电子显微学方法以及最新进展和取得的成果,内容包括:病毒样品的超薄切片技术,病毒的分离、纯化和病毒样颗粒的组装,病毒免疫电镜技术,生物材料的高分辨率电子显微技术,冷冻电镜单颗粒技术和冷冻电镜电子断层成像技术等。理论介绍尽量做到浅显易懂,书中示例也取自经典的或者最近几年的科研成果。此外,在绪论中简     

高分辨率熔解曲线分析-分子诊断的新技术

高分辨率熔解曲线分析(High Resolution Melting,HRM)是近几年来在国际上刚兴起的单核苷酸多态性及突变研究工具.这种检测方法因其高通量、低成本、结果准确、不受检测位点的局限,并且实现了真正的闭管操作而受到普遍的关注.对HRM技术的原理和在分子诊断上的应用进行了阐述,并对最新研究进展作一综述.     

一种改进的高分辨率RFLPs分析

自从人类基因组计划启动以来,人类ＤＮＡ的信息正以加速度的方式积累。预计到2005年,科学家将完成对整个人类基因组的测序工作。然而单个人的ＤＮＡ全序列信息并不能完全代表人类,了解人类基因多样性是解决人类遗传与发育,健康与疾病的分子机理的一种重要手段。研究人类Ｄ...     

鞍区HRCT扫描在单鼻孔蝶窦入路切除垂体腺瘤中的作用

目的:探讨术前鞍区HRCT扫描在单鼻孔蝶窦入路切除垂体腺瘤中的作用.方法:回顾性分析42例经单鼻孔蝶窦入路垂体腺瘤切除病人鞍区薄层HRCT检查的结果和经验.结果:蝶窦呈鞍彤35例,鞍前形7例,鞍底骨质破坏19例.术后鞍底骨窗均小于1.5 cm × 1.5cm.肿瘤全切除28例,次全切除10例,部分切除4例.术后视力及视野改善者31例,内分泌指标恢复正常者35例.术后脑脊液鼻漏5例.本组无死亡病例,没有出现因骨窗咬除而出现的视神经损伤、海绵窦出血等并发症.结论:鞍区薄层HRCT检查有利于指导手术入路的设计和术中手术方位的判断.     

南海北部0.36-1.02Ma高分辨率碳屑记录及天然火

依据南海ODP1144站下段（225．7－501．3m,ca.0.36-1.02Ma)碳屑、孢粉记录,将1144站下段225.7-501.3m划分19个碳屑、孢粉组合带（11－29）,并分别与氧同位素11－29期（MIS11－29）相对应。冰期时,草本植物花粉和碳屑总沉积率增加,气候干燥,天然火的强度较大;冰期MIS24,大陆内部及冰期出露的大陆架上的天然火灾强度相对最弱;而冰期MIS12,大陆内部及冰期出露的大陆架上的天然火灾强度相对最强;间冰期气候湿润,草本花粉和碳屑总沉积率降低。一方面由于间冰期海平面上升,大陆架被淹没,导致碳屑来源减少;另一方面亦反应天然火灾强度减低。间冰期MIS17,25和27碳屑沉积率分别较冰期MIS18,24及26略高,推测间冰期MIS17,25和27冬季风强度仍相对较强,大陆内部天然火灾强度亦相对较强。     

基于3S 技术的中国自然保护区生态旅游规划的思考

综述了基于GIS 的国内外生态旅游规划研究进展,指出我国自然保护区生态旅游规划的重要意义和现实困扰,建议从生态旅游的资源调查、开发空缺、适宜度评价、环境影响评估和智慧平台研发等角度入手,充分发挥遥感、地信和导航等3S 技术的优势,进一步提升我国自然保护区生态旅游规划研究与实践的科学水平。     

基于高分辨率与高光谱遥感影像的北亚热带马尾松及次生落叶树种的分类

利用遥感数据开展森林资源树种的分类对森林资源的监测、森林可持续经营及生物多样性研究都有重要意义。该文以江苏南部丘陵地区的北亚热带天然次生林为研究对象, 利用LiCHy (LiDAR、CCD、Hyperspectral)集成传感器同期获取的高分辨率和高光谱数据, 进行冠幅识别和多个层次的树种分类: 首先, 对高分辨率影像进行基于边缘检测的多尺度分割, 提取出单木冠幅; 其次, 对高光谱影像进行特征变量提取, 并对提取出的特征变量利用信息熵原理选取优化特征变量; 然后, 分别利用全部特征变量和经优化的重要特征变量对森林树种及森林类型进行预分类; 最后, 在预分类结果中加入单木冠幅信息对森林树种及森林类型进行重分类, 并分析分类结果的精度。研究表明: 1)利用全部特征变量进行4个典型树种分类时, 总体精度为64.6%, Kappa系数为0.493; 而针对森林类型的分类精度为81.1%, Kappa系数为0.584。2)利用选取的优化特征变量分类精度略低于利用全部特征变量的分类精度, 其中对4个典型树种分类时, 总体精度为62.9%, Kappa系数为0.459; 而针对森林类型的分类精度为77.7%, Kappa系数为0.525。通过集成传感器同期获取的高分辨率和高光谱数据可以有效地进行北亚热带森林的树种分类及森林类型的划分。