高温和强光是夏季最常见的非生物胁迫,严重影响作物产量及果实品质.探明不同甜菜品种在高温强光复合环境条件下的光合性能及抗逆指标筛选,为甜菜耐逆品种培育及高产栽培提供理论依据.以8个甜菜品种为材料,在甜菜块根膨大期,评估了不同甜菜品种在强光高温复合胁迫下叶片的光合性能,测定了甜菜叶片的气体交换和叶绿素荧光动力学参数等26个指标,综合评价了甜菜在复合环境约束下的耐逆性.结果表明:不同甜菜品种对高温强光复合胁迫的反应不同;通过主成分分析将26个单项指标转化为4个相互独立的综合指标,涵盖了全部数据95％的信息量;利用隶属函数法和聚类分析将8个甜菜品种划分为3类;采用逐步回归分析方法建立甜菜耐高温强光复合胁迫的评价数学模型:D=0.745φE.-0.320,φE.可作为鉴定甜菜品种耐高温强光复合胁迫强弱的辅助指标.强耐高温强光复合胁迫的甜菜品种具有更高的光系统Ⅱ(PSII)单元之间能量连接性、PSII和光系统Ⅰ(PSI)之间的光合电子传递能力,对放氧复合体活性的损害更小,PSII的稳定性更好.

同步脑电—功能磁共振融合技术因其高精度的时空分辨率,在科学研究和临床领域发挥着重要作用.然而,核磁环境下的心电伪迹严重影响了融合结果.本文利用实时技术改进了离线约束独立成分分析算法,并采用该方法处理了模拟数据和真实静息态数据.结果 表明:对于模拟信号,本方法得到的Er值小于平均模板减法等传统方法(P＜0.005);对于真实信号,本方法得到的INPS值高于其他方法(P＜0.005).本文提出的去噪算法为脑电核磁的融合模型研究奠定了技术基础.

目的 研究开发一种便携式无创血红蛋白检测系统,实现人体总血红蛋白浓度的连续、实时监测.方法 系统采用 8个波长发光二极管(LED)作为光电容积脉搏波描记法(PPG)信号光源,联合约束独立成分分析和自适应滤波新方法消除PPG源信号的运动伪迹,应用主成分分析(PCA)和后向反馈人工神经网络(BP-ANN)相结合的新方法对 PPG信号特征进行提取并利用十折交叉验证方法建立血红蛋白浓度的预测模型,无创系统样机和传统有创血液分析仪同步检测 106例志愿者血红蛋白浓度.结果 无创检测结果(SpHb_BP)和传统有创检测结果(Lab_tHb)的均方根误差为1.02 g/dL.相关系数为 0.73 (P<0. 001) ; Bland-Altman图显示 SpHb_BP与 Lab_tHb平均偏倚绝对值为 0.05 g/dL,99.1%005/106)的点在 95%一致性界限内.结论 基于 8波长 PPG信号实现了无创血红蛋白检测系统研制,系统与临床有创血红蛋白浓度检测结果具有较好的一致性.

为排除动态对比增强磁共振(DCE-MRI)中造影剂对图像定量分析的影响,可以使用图像分解的方法,将图像中造影剂造成的灰度变化分解出去,并保持其他内容不变.本文提出一种基于生成对抗网络的无监督图像分解方法,以实现对DCE-MRI中造影剂造成的灰度变化的分解.该方法假设增强图像由增强成分和解剖成分组成,基于对各成分复杂度的先验设计生成器,通过双路生成网络,同时但独立地提取解剖成分和增强成分的信息.同时,引入图像重构损失作为反馈信号来约束生成.在MNIST数据集上基于MSE、SSIM、PSNR与现有的方法进行对比,验证了该方法的有效性.并在临床的肝部DCE-MRI数据进行了实验.实验表明该方法可以在没有成对训练数据的情况下有效实现DCE-MRI图像分解.

约束独立成分分析(CICA)通过加入先验信息,可极大地提高独立成分分析(ICA)的盲源信号分析性能,但还存在先验信息难以获取、先验信息约束条件阈值参数难以选择以及先验信息难以被有效利用等问题,需要进一步研究和解决.在多目标优化框架的基础上,建立一种同时融合时空先验信息的CICA模型,可有效规避CICA中阈值参数选择的问题.此外,提出一种从多被试fMRI数据中提取本真先验信息来指导fMRI组分析的自适应挖掘算法,从而为CICA获取先验信息提供一种新途径.最后,利用10例模拟数据、5例任务态和23例静息态fMRI数据,验证所提方法的有效性.结果表明:基于多目标优化的CICA(MOPCICA)获得的时空源信号总体上优于ICA、包含时间信息的CICA(CICA-tR)和包含空间信息的CICA(CICA-sR)(P＜0.05)(如在模拟数据中,对应的空间AUC 和时间相关系数分别0.75±0.05、0.62±0.02、0.72±0.03、0.71±0.06和0.81±0.13、0.67±0.04、0.74±0.09、0.77±0.13),而空间独立性则优于CICA-tR和CICA-sR(P＜0.05)(如在任务态数据中,对应的峭度和负熵分别为69.20±23.36、17.60±13.22、36.71±13.43和0.031 2±0.007 7、0.003 7±0.002 1、0.018 4±0.004 5),从而说明它具有更好的源信号恢复性能.同时,在静息态数据中利用fMRI本真先验信息,MOPCICA获得的组成分与每个被试相应成分之间的相关系数平均高于ICA、基于牛顿迭代法的CICA(CICA-nR)和基于不动点迭代法的CICA(CICA-fR)(P＜0.05)(分别为0.46±0.08、0.44±0.08、0.45±0.08和0.44±0.08),从而更能代表组中被试的共性.研究表明,所提出的方法对fMRI脑功能连通性检测具有重要意义.

近年来影像遗传学领域的发展,为精神分裂症的研究开启了新的方向.该文运用并行独立成分分析方法处理63个受试者的fMRI数据和SNP数据,通过在两种数据类型之间增加约束项,提取与精神分裂症相关的独立成分.研究结果显示,一个fMRI成分和一个SNP成分之间的相关性最大,fMRI成分主要包括楔前叶、舌回、楔叶脑区,SNPs主要在CHR-NA7和DISC1等基因中.同时,该fMRI成分和SNP成分在精神分裂症患者和对照组的混合系数上有显著差异,P值分别为0.0009和0.0014.该文运用一种分析影像遗传学的新方法,来识别与精神分裂症相关的大脑功能和遗传信息之间的相互关系,为精神分裂症的辅助诊断提供了帮助.