基于机器学习的医学影像分析在药物研发和精准医疗方面的应用

MRI,PET,和CT等医学影像在新药研发和精准医疗中起着越来越重要的作用。影像技术可以被用来诊断疾病,评估药效,选择适应患者,或者确定用药剂量。 随着人工智能技术的发展,特别是机器学习以及深度学习技术在医学影像中的应用,使得我们可以用更短的时间,更少的放射剂量获取更高质量的影像。这些技术还可以帮助放射科医生缩短读片时间,提高诊断准确率。除此之外,机器学习技术还可以提高量化分析的可行性和精度,帮助建立影像与基因以及疾病的临床表现之间的关系。首先根据不同形态的医学影像,简单介绍他们在药物研发和精准医疗中的应用。并对机器学习在医学影像中的功能作一概括总结。最后讨论这个领域的挑战和机遇。     

浅谈高校体育教师人格魅力对学生的影响

人格赋予了每个个体生命以鲜明的本我色彩,尤其对于体育老师来说,体育课更是塑造学生良好品质的一个绝佳机会。本文采用逻辑分析法和文献资料法,从方方面面加以分析体育老师人格魅力对学生的影响,最后得出结论:体育教师的人格魅力会对学生产生重要的作用及影响。     

HPLC-DAD和LC-MS/MS法对各种芦荟样品中蒽醌类成分的分析研究

采用HPLC-DAD和LC-MS／MS对各种芦荟样品中蒽醌类成分进行鉴定,在此基础上建立了同时测定各种芦荟样品中芦荟苷与芦荟大黄素含量的方法。采用Nucleodur-silica色谱柱（250mm＊4．6mm,5μm）,流动相A为甲醇-醋酸（500：1．70）,B为水．醋酸（500：1．70）,梯度洗脱,流速1．0mL／min,DAD扫描波长范围为190～370nm,紫外检测波长为254和356nm。质谱离子源为ESI,采用全扫描一级质谱和选择离子全扫描二级质谱两种方式同时测定。结果表明：各种芦荟样品中主要的蒽醌类成分为芦荟苷A、B与芦荟大黄素,未检测到大黄素、大黄酸、大黄素甲醚、大黄酚;芦荟干粉中所含的芦荟苷含量最高。该法准确、可靠、重现性好,可行性高。