利用卷积神经网络对杜兴氏肌营养不良症进行分类识别
杜氏肌肉营养不良症 基因型
杜氏肌肉营养不良症基因型杜氏肌肉营养不良症(Duchenne muscular dystrophy, DMD)是一种X染色体遗传疾病，它是由于DMD基因缺陷所引起的一种肌肉变性疾病。
DMD基因编码一种叫做肌酸激酶(Muscle creatine kinase, MCK)的酶，该酶在肌肉能量代谢中起重要作用。
DMD基因型的病人会导致肌肉无法正常工作，从而导致肌肉退化、变弱。
以下是该基因型相关的几个重要点：1. 基因型特征DMD基因型是由于X染色体上DMD基因中的突变而导致的。
每个人都有两个DMD基因，因为DMD基因位于X染色体上，所以男性有一个DMD基因，女性则有两个DMD基因。
若X染色体上的一个DMD基因有突变，则该基因就会失去正常的功能，引起DMD。
2. 症状表现DMD基因型病人的肌肉由于失去肌酸激酶而无法正确地代谢能量，导致肌肉逐渐萎缩，肌肉力量日益减弱。
病人大多被诊断为DMD的主要症状包括肌肉无力、肌肉萎缩、肌肉短缩、脊柱侧弯、心肌病变等。
通常在儿童时期就能发现症状，常常表现为站不稳、步态异常等。
3. 治疗方法DMD基因型的病人目前没有根治方法，但是可采取一些管理措施来缓解症状和延缓疾病的进展。
对于儿童患者来说，物理治疗可以有效地维护和改善其肌肉功能。
另外，药物治疗和基因治疗也在不断发展，比如肾上腺素能受体激动剂、干细胞治疗等。
4. 预防方法目前来说，无法预防DMD基因型的发病。
但是对于已经有家族历史的人来说，通过进行DNA检测可以检测出基因突变，及时采取措施来减少风险。
此外，还有一些常规的预防方法，如在生活中应避免暴力运动、定期做身体检查等。
总结起来，DMD基因型是一种由于DMD基因遗传突变引起的疾病，它会导致肌肉无法正确代谢能量，从而引起肌肉萎缩和短缩等症状。
目前尚无根治方法，但是通过物理治疗、药物治疗、基因治疗等可以有效地减轻症状、延缓疾病进展。
因此，如果存在临床症状，应该及时就诊，寻求专业的治疗。
2024年高考生物复习专题题型归纳解析—长句作答类
2024年高考生物复习专题题型归纳解析—长句作答类高考中生物强调能力立意。
全国卷尤其注重考查考生的表达能力,要求考生能运用文字、图表以及数学方式描述生物学方面的内容。
长句表达表面上考查考生的表达能力,其实质是对思维推理的逻辑性、科学性及全面性的考查。
长句表达是考生的弱项,往往失分严重。
长句作答类试题可以分为原因类试题和依据类试题,原因类试题从题干事实出发,利用科学思维进行合理推断,依据类试题先作判断,再给出判断依据、理由。
【题型1】原因分析类【典例分析1】（2023·江苏·统考高考真题）帕金森综合征是一种神经退行性疾病，神经元中α-Synuclein蛋白聚积是主要致病因素。
研究发现患者普遍存在溶酶体膜蛋白TMEM175变异，如图所示。
为探究TMEM175蛋白在该病发生中的作用，进行了一系列研究。
请回答下列问题：(4)基因敲除等实验发现TMEM175蛋白参与溶酶体内酸碱稳态调节。
如图1所示，溶酶体膜的对H+具有屏障作用，膜上的H+转运蛋白将H+以的方式运入溶酶体，使溶酶体内pH小于细胞质基质。
TMEM175蛋白可将H+运出，维持溶酶体内pH约为4．6．据图2分析，TMEM175蛋白变异将影响溶酶体的功能，原因是。
(5)综上推测，TMEM175蛋白变异是引起α-Synuclein蛋白聚积致病的原因，理由是。
【答案】(4) 磷脂双分子层主动运输TMEM175蛋白结构变化使其不能把溶酶体中多余的氢离子转运到细胞质基质中，进而使溶酶体中的pH下降，而pH会影响酶的活性，影响溶酶体的消化功能，(5)TMEM175蛋白结构的改变导致无法行使正常的功能，即使得溶酶体中的氢离子无法转运到细胞质基质，导致溶酶体中的pH下降，影响了溶酶体中相关酶的活性，导致细胞中α-Synuclein 蛋白无法被分解，进而聚积致病。
【详解】（4）基因敲除等实验发现TMEM175蛋白参与溶酶体内酸碱稳态调节。
如图1所示，溶酶体膜的磷脂双分子层对H+具有屏障作用，膜上的H+转运蛋白将H+以主动运输的方式运入溶酶体，使溶酶体内pH小于细胞质基质，维持其中pH的相对稳定，TMEM175蛋白可将H+运出，维持溶酶体内pH约为4．6，图中显示，，TMEM175蛋白结构改变将不能把溶酶体中多余的氢离子转运到细胞质基质中，进而使溶酶体中的pH下降，而pH会影响酶的活性，影响溶酶体作为消化车间的功能。
Duchenne型肌营养不良症家族遗传学分析
Duchenne型肌营养不良症家族遗传学分析*导读：本文介绍Duchenne型肌营养不良症家族遗传学分析。
……Duchenne型肌营养不良症(DMD),即假肥大型进行性肌营养不良症,是一种X连锁隐性遗传的致死性神经肌肉疾病,以男性受累为主,发生率占出生男婴的1/3 500左右,平均确诊年龄4·6岁,以骨盆和肩胛带肌以及股四头肌无力、萎缩并伴有腓肠肌假性肥大为特征,病程进展较快,大多在20岁左右因心肺衰竭而死亡。
目前本病没有很好的治疗方法,因此产前筛查和携带者的检出及正确的遗传咨询尤为重要。
该家族的致病基因来自于系谱图中的Ⅰ2,Ⅰ2、Ⅱ3、Ⅲ2、Ⅲ4、Ⅳ10均为表型正常的女性,因生出患病的儿子,而证明其均为肯定的DMD致病基因携带者;Ⅱ4、Ⅲ3尽管表型正常,也无生出患病的儿子,但理论上仍有1/2的可能性是携带者。
Ⅲ6的情况比较特殊,按孟德尔理论分析,她有1/4的可能性为致病基因的携带者,但由于她生育的5个儿子都正常, 因此按Bayes定理分析,她只有1/97的可能性为携带者,风险大大降低。
系谱中先证者Ⅴ1之母Ⅳ10 现又怀孕,已诊断出胎儿性别为男性,那么此男性胎儿Ⅴ2患病的可能性为1/2,风险很高,后做产前 DMD基因PCR诊断,证实其为患者,已引产。
若还准备再次生育,建议选择生育女孩。
由于第四代中的正常个体均已进入生育年龄,他们今后的生育情况需做遗传分析:①家系中只要超过发病年龄且表型正常的男性,其基因型也一定正常。
②第4代中的8个男性以及第4代的女性Ⅳ1,现已进入生育年龄,只要他们的配偶正常且家系中无DMD的家族史,后代的发病风险等同于普通人群;③只有Ⅳ2是一个高风险的个体,根据孟德尔定理有1/2的可能性携带有致病基因,怀孕后可做胎儿基因的产前诊断,或选择生育女孩。
除上述的系谱分析法判断携带者之外,也可测定血清CPK活性予以佐证。
系谱分析中为肯定携带者和疑似携带者的女性中, CPK 异常占80% ~90%。
Science：利用CRISPR技术治疗杜氏肌营养不良症
防御系统，用以保护细菌和古细菌细胞不受病毒 的侵害。在这些生物基因组中的CRISPR位点能 表达与入侵病毒基因组序列相匹配的小分子RNA。 当微生物感染了这些病毒中的
一种，CRISPRRNA就能通过互补序列结合病毒 基因组，并表达CRISPR相关酶，也就是Cas， 这些酶都是核酸酶，能切割病毒DNA，阻止病毒 完成其功能。 将C
格普遍比去年上涨20%左右。对此，相关业内人士表示，“今年五月，新发 布的《濒危野生动植物种国际贸易公约》将大红酸枝等7种木材列为濒危物 种，被限制进口。目前，红木家具价格普遍上涨，特别是大红酸枝，5月之 前常规料大约10万元一吨，而现在要卖到20万元一吨。” 期待高利润商家“由售改囤” 据业内人士介绍，造成此轮红木家具涨价的主因是珍贵的红木原料日渐紧缺， 好木材越来越少，且《濒危野生动植物种国际贸易公约》又正式生效，木料 开采也受到限制，这成为此次国内红木价格上扬的“”。由于价格走高，红 木家具近年来越来越多的受到藏友们的关注，人们纷纷开始收藏、投资红木 家具。有些商家为了期待较高的利润，甚至开始限制
的子代小鼠具有正常的dystrophin，正常的骨骼 肌功能，而且甚至是只有17%的细胞得到了纠正 也能令其骨骼肌恢复功能。 这种技术虽然目前不是应用在人体，但是
收藏红木家具的马先生近日发现，自己一年半前花七八万元买下的一套大红 酸枝座椅，目前价格已经翻了一倍多。而据了解，从年初至今，在售的各类 红木家具普遍涨价20%左右，由于原料紧缺，进货难度加大，一些商家甚至 先将存货“囤”起来坐待机会。对此，业内人士表示，短期内红木市场恐难 “退烧”。 红木家具市场异军突起 宽约1米，长不过2米多，再加上一个雕花靠背和两个1米见方的大方凳，这 样一套大红酸枝座椅，去年的价格还七八万元，今年在市场上已涨到20万元， 做了十几年家具收藏的马先生对此不以为怪并表示，这两年红木家具市场可 谓异军突起;经营红木家具的王先生也表示，目前市场上常见的大红酸枝、 鸡翅木、花梨木家具，今年价
杜氏肌肉营养不良症 基因型
杜氏肌肉营养不良症基因型杜氏肌肉营养不良症（Duchenne muscular dystrophy，DMD）是一种常见的遗传性疾病，主要由位于X染色体上的DMD基因突变引起。
本文将围绕杜氏肌肉营养不良症的基因型展开讨论，并介绍相关的病理生理特点、临床表现和治疗方法。
杜氏肌肉营养不良症的基因型为X染色体上DMD基因的突变。
正常情况下，DMD基因编码肌肉中的一种蛋白质——骨骼肌肉特异性肌钙蛋白（dystrophin）。
然而，在DMD患者中，由于基因突变导致DMD基因无法正常表达，或者表达的蛋白质质量和数量异常，从而导致肌肉营养不良和进行性肌肉退化。
DMD基因突变主要表现为基因缺失、插入、替代等类型的突变。
最常见的突变类型是基因缺失，其次是基因插入和基因替代。
这些基因突变导致DMD基因的正常功能受损或丧失，进而影响肌肉细胞的正常功能。
杜氏肌肉营养不良症的病理生理特点主要包括肌肉营养不良、肌纤维变性和肌肉退化。
由于缺乏或异常表达的骨骼肌特异性肌钙蛋白，肌肉细胞无法正常维持其结构和功能。
这使得肌肉细胞易受损，不能承受正常的运动负荷，导致肌肉的进行性退化和肌肉弱化。
杜氏肌肉营养不良症的临床表现主要包括肌无力、肌肉萎缩、肌肉僵硬、步态异常等。
患者常常在儿童期出现肌无力症状，如站立和行走困难。
随着疾病的进展，肌肉萎缩和肌肉僵硬逐渐加重，导致患者日常生活和运动能力的丧失。
杜氏肌肉营养不良症的治疗主要是对症治疗和支持疗法。
早期诊断和干预对于延缓病情进展具有重要意义。
物理治疗和康复训练可以帮助患者保持肌肉功能，减轻肌无力和肌肉萎缩的程度。
此外，药物治疗也是一种常用的方法，如糖皮质激素和肌肉营养增强剂等，可以帮助改善肌肉力量和功能。
近年来，基因治疗成为杜氏肌肉营养不良症治疗的新方向。
基因编辑技术的发展为修复DMD基因突变提供了可能。
例如，利用CRISPR-Cas9系统可以精确编辑DMD基因，恢复其正常功能。
这种基因治疗方法有望为杜氏肌肉营养不良症患者带来希望和改善。
分子生物学L1-L6 问题及答案
L11. Nucleic acid is the genetic material (to explain via four examples)(1)DNA是细菌的遗传物质：细菌转化实验为DNA是遗传物质提供了首要证据。
从第一个菌株抽提DNA，然后加入到第二个菌株中，能使遗传特性从一个细菌菌株传递到另一个菌株。
肺炎球菌属能引起肺炎导致老鼠死亡，其荚膜多糖有S型和R型两种，S型肺炎球菌能与活的S型菌一样，能同时杀死老鼠，这说明其中存在一种转化物质，这种转化物质纯化后发现是DNA，所以DNA是细菌的遗传物质。
(2) DNA是病毒的遗传物质：噬菌体感染大肠杆菌的实验证明DNA是病毒的遗传物质。
当细菌的DNA和蛋白质组分被标记上不同的放射性同位素32P及35S时，实验后发现仅有DNA被传递到感染细菌所产生的子代噬菌体中，这就很好的证明了DNA是病毒的遗传物质。
(3) DNA也是动物细胞的遗传物质：当DNA加入到某种在培养基中培养的真核单细胞生物群落中，核酸就会进入到细胞中去，其中有一部分就会合成出一些新的蛋白质。
例如胸腺嘧啶核苷激酶（TK）的合成实验，DNA 被导入受体细胞中后，便成为受体细胞的一部分，与其他部分按相同的方式遗传，导入DNA的表达将使细胞产生一些新的特性，初期这些实验仅仅在那些培养基中培养的单细胞中获得了成功。
现在人们已经成功的通过显微注射技术将DNA导入老鼠的受精卵并使之成为其遗传物质的一个稳定的组成部分。
这些实验直接说明DNA不仅是真核生物的遗传物质，而且能够在不同物种间相互转移并保持功能活性。
(4)有一些病毒如烟草花叶病毒（TMV）等就使用另一种核酸——核糖核酸（RNA）作为遗传物质，其化学组成结构与DNA只是略有不同。
烟草TMV重建实验很好的说明了RNA在生命体中起着相同的作用。
由此可见，遗传物质的本质就是核酸。
实际上，除了一些RNA病毒外，其余生物的遗传物质都是DNA。
2.(1)3'—即一个核苷酸中五碳糖第3个C原子所连接的羟基端，它可与另一分子核苷酸的5′-磷酸基形成3′,5′- 磷酸二酯键。
Duchenne型肌营养不良症演示课件
05
家庭护理和康复指导建议
家庭护理技巧培训
呼吸护理
01
教导家属如何协助患者进行深呼吸、有效咳嗽和排痰，以保持
呼吸道通畅。
皮肤护理
02
指导家属定期为患者翻身、清洁皮肤，防止压疮和皮肤感染。
饮食护理
03
提供高热量、高蛋白、易消化的食物，少量多餐，保证患者营
养需求。
心理干预策略实施
认知行为疗法
帮助患者和家属理解和接 受疾病，减轻焦虑和恐惧 。
患者生活质量改善措施
心理支持
提供心理咨询、心理辅导等服务，帮助患者及其 家庭应对疾病带来的心理压力和负面情绪。
家庭护理
指导家属进行日常护理和康复训练，如协助患者 进行日常活动、保持皮肤清洁、预防并发症等。 同时提供家庭环境改造建议，如安装扶手、调整 家具高度等，以方便患者生活。
社会支持
鼓励患者参与社交活动、加入患者互助组织等， 以获取情感支持和信息交流，减轻孤独感和无助 感。
非药物治疗手段探讨
01 物理治疗
包括按摩、理疗、运动疗法等，可以缓解肌肉紧 张、改善关节活动度、延缓肌肉萎缩。物理治疗 需长期坚持，对延缓病情进展有一定效果。
02 呼吸治疗
针对呼吸肌受累的患者，可通过呼吸训练、使用 呼吸辅助设备等手段，改善呼吸功能，提高生活 质量。
03 手术治疗
在疾病晚期，对于严重脊柱侧弯或关节挛缩的患 者，可考虑手术治疗以纠正畸形、改善生活质量 。但手术风险较高，需谨慎评估。
推动社会共治
倡导政府、企业、社会组织等多方力量共同 参与Duchenne型肌营养不良症的支持和治 疗工作，形成社会共治格局。
THANKS
感谢观看
03 生活自理能力训练
杜兴肌营养不良症小鼠模型构建技术原理
杜兴肌营养不良症小鼠模型构建技术原理杜兴氏肌肉营养不良症（Duchenne Muscular Dystrophy ，DMD ），乃遗传性肌肉萎缩病。
它的基因（ Dystrophin gene ）存在于 X 性染色体中（ Xp21 ），因此它是透过性连锁式隐性遗传型态传播的。
男性只有一个x性染色体，因此病患者大多为男性；若女性的一对x性染色体中其一个携有异变的 Dystrophin 基因，她便成为一个DMD 的携带者，她的儿子有二分一的机会成为病患者，她的女儿则有二分一机会成为 DMD 基因携带者。
由于基因突变缺陷导致肌肉细胞不能正常产生一种称为Dystrophin的蛋白质，会使钙离子渗入细胞，引发瀑布反应，导致患者全身肌肉无力，又因肌肉细胞内缺少Dystrophin，导致细胞组织肌肉纤维变得无力且脆弱，经长期的伸展后该缺失肌肉细胞组织将产生机械性伤害..等等因素而破坏，最终导致肌肉细胞死亡。
大约65%的病例是经由性染色体隐性遗传而来；35%的病例则由于基因突变而来。
杜兴肌营养不良症模型是一种性联隐性遗传病，又名为假性肥大型肌肉萎缩症，为症状最严重的肌肉萎缩症。
由于基因突变缺陷导致肌肉细胞不能正常产生一种称为Dystrophin的蛋白质，会使钙离子渗入细胞，引发瀑布反应，导致患者全身肌肉无力，又因肌肉细胞内缺少Dystrophin，导致细胞组织肌肉纤维变得无力且脆弱，经长期的伸展后该缺失肌肉细胞组织将产生机械性伤害等等因素而破坏，最终导致肌肉细胞死亡。
构建了Dmd基因突变小鼠模型Dmd-(c.C2983T），发现该小鼠抓力显著降低，并且骨骼肌肌间隙变宽，肌纤维大小不一，细胞核聚集，炎性细胞浸润（Fig.6-7），提示该模型可作为研究杜兴肌营养不良症的小鼠模型.Fig.6 Dmd-(c.C2983T）突变鼠的HE染色Fig.7 Dmd-(c.C2983T）突变鼠的肢体抓力测试。
基于卷积神经网络的生物医学信号分类与重构
基于卷积神经网络的生物医学信号分类与重构基于卷积神经网络的生物医学信号分类与重构概述：生物医学信号是反映人体生理和病理状态的重要信息源，如心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等。
这些信号具有复杂的特征和模式，对于医学诊断和监测具有重要意义。
而利用卷积神经网络（CNN）对生物医学信号进行分类和重构，可以提高准确性和效率，有助于医学研究和临床实践。
一、生物医学信号分类：生物医学信号的分类是对信号进行归类的过程，旨在识别信号中的特定模式和特征，从而实现疾病诊断和预测。
利用卷积神经网络进行生物医学信号分类的过程主要分为以下几步：1. 数据预处理：对原始信号进行滤波、降噪和特征提取等预处理操作，以减少干扰和突出信号的重要特征。
2. 数据切分：将预处理后的信号切分成一定长度的小段，形成训练样本。
3. 构建卷积神经网络模型：根据信号的特点和分类任务的要求，设计合适的卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层和全连接层等。
4. 训练与优化：利用标注好的信号样本对卷积神经网络模型进行训练，采用反向传播算法不断优化网络参数，提高分类准确性。
5. 预测与评估：利用训练好的模型对新的生物医学信号进行分类预测，并根据真实标签与预测结果的差异评估分类性能。
二、生物医学信号重构：生物医学信号的重构是将信号以某种方式转换或解码，以便更好地理解和分析。
卷积神经网络也可以用于生物医学信号的重构，主要通过以下步骤实现：1. 特征提取：卷积层能够提取出信号中的局部特征，例如形态学特征和频域特征等。
2. 特征映射：通过卷积层的运算，将信号中的特征映射到高维空间中，保留了信号的结构信息。
3. 生成与重构：利用逆卷积或反池化等操作，将卷积层映射得到的特征重新转换为原始信号的形式，实现信号的重构。
4. 评估重构效果：根据重构后的信号与原始信号的误差，评估重构的准确性和精度。
三、应用案例与前景展望：基于卷积神经网络的生物医学信号分类与重构在多个领域都有广泛应用。
案例分享基因检测助力罕见病诊断——杜氏肌营养不良症（DMD）
案例分享基因检测助⼒罕见病诊断——杜⽒肌营养不良症（DMD）2016年科⽐-布莱恩特曾经在⾃⼰的Instagram上晒过⼀张合照，图中的他扶着⼀位球迷男孩，⼿⾥举着科⽐签名的杂志，两⼈都笑得很灿烂。
如果没有这句话，没有⼈会猜到这是⼀个⾏⾛存在障碍的孩⼦，他看起来是那么阳光可爱，⽽且喜欢运动。
这个⽹站是由这位孩⼦的⽗母创建的，⾃从Alexander在2011年被诊断出杜⽒进⾏性肌营养不良之后，他们建⽴了⼀个叫做Walking Strong Proudly的援助⾏动，旨在帮助杜⽒进⾏性肌营养不良的家庭承担没有获保的费⽤。
这个⾏动⾄今已经帮助了许多家庭，还为⼀些年纪较⼤的患者介绍⼯作。
杜⽒肌营养不良症疾病简介：杜⽒肌营养不良症(Duchenne muscular dystrophy, DMD; OMIM 310200) 是⼀种以进⾏性肌萎缩和⽆⼒伴⼩腿腓肠肌假性肥⼤为典型临床特征的X连锁隐性遗传病，是进⾏性肌营养不良症中最常见的⼀种类型，由Duchenne(1868)⾸先描述。
DMD发病率为1/3500-5000新⽣男性，⼥性多为致病基因携带者，⼀般不会表现出症状。
⼥性患者极少，这可能与X染⾊体失活相关。
⽽Becker型肌营养不良是症状较轻的等位基因疾病。
临床表型：杜⽒肌营养不良症(DMD)通常在⼉童早期表现为迟发性运动障碍，包括独⽴⾏⾛和仰卧站⽴的延迟。
近端虚弱导致摇摇晃晃的步态和爬楼梯、跑步、跳跃和从蹲姿站起来的困难。
DMD进展迅速，症状出现在5岁之前，受影响的⼉童在12岁时需要依赖轮椅。
⼏乎所有患有DMD的⼈在18岁后都会发⽣⼼肌病。
很少有⼈能活过第三个⼗年，呼吸并发症和进展性⼼肌病是常见的死亡原因。
表型：发病原因与机制发病机制主要为编码抗肌萎缩蛋⽩(dystrophin)基因DMD的突变导致肌细胞膜上的⾻架蛋⽩抗肌萎缩蛋⽩发⽣结构和功能的改变。
抗肌萎缩蛋⽩与肌膜上的不同蛋⽩结合形成抗肌萎缩蛋⽩-糖蛋⽩复合体（dystrophin-glycoprotein complex，DGC），其对于保护肌细胞膜的结构完整和维持肌细胞正常收缩功能有重要作⽤。
如何使用卷积神经网络进行疾病诊断
如何使用卷积神经网络进行疾病诊断卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，它在计算机视觉领域具有广泛应用。
然而，CNN不仅仅可以用于图像识别和分类，它也可以应用于医学领域，帮助医生进行疾病诊断。
在传统的医学诊断中，医生通常依靠临床经验和医学知识来判断病情。
然而，由于医学知识的庞大和复杂性，医生在面对大量疾病案例时往往难以做出准确的诊断。
而卷积神经网络可以通过学习大量的医学图像数据，自动提取特征并进行分类，从而辅助医生进行疾病诊断。
首先，使用卷积神经网络进行疾病诊断的第一步是收集和准备医学图像数据。
医学图像数据包括X光片、CT扫描、MRI等。
这些图像数据需要经过预处理，包括图像的去噪、标准化等。
同时，还需要为每个图像标注对应的疾病标签，以便进行监督学习。
接下来，我们需要设计和训练卷积神经网络模型。
卷积神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成。
卷积层通过滤波器提取图像的特征，池化层则对特征进行下采样，从而减少模型的复杂度。
全连接层将特征映射到不同的类别，实现疾病的分类。
在训练模型时，我们需要将数据集分为训练集和验证集，通过反向传播算法不断调整模型的参数，使得模型能够更好地拟合数据。
在训练完成后，我们需要对模型进行评估和测试。
评估模型的性能可以使用准确率、召回率、F1值等指标。
同时，我们还可以使用混淆矩阵来分析模型的分类结果。
在测试阶段，我们可以使用新的医学图像数据来验证模型的泛化能力。
除了使用传统的卷积神经网络模型，还可以使用一些改进的模型来提高疾病诊断的准确性。
例如，可以使用残差网络（Residual Network）来解决梯度消失的问题，或者使用注意力机制（Attention Mechanism）来提取图像的重要特征。
此外，卷积神经网络还可以与其他技术相结合，进一步提高疾病诊断的准确性。
例如，可以将卷积神经网络与自然语言处理技术相结合，实现对医学图像的自动报告生成。
基于卷积神经网络的医疗图像分类诊断研究
基于卷积神经网络的医疗图像分类诊断研究近年来，随着人工智能的快速发展，机器学习和深度学习等技术的不断应用，医疗领域也开始涌现出一些新的研究方向。
其中，基于卷积神经网络的医疗图像分类诊断研究备受关注。
医疗图像分类诊断是医学领域非常重要的诊断方法，它可以通过对医疗图像进行分析和归类，帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
传统的医疗图像分类诊断方法依赖于医生的经验和专业知识，但是，由于医生在判断过程中容易受到主观因素的影响，因此往往会出现误判和漏诊的情况。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种基于深度学习的神经网络模型，它最初被广泛应用于图像识别领域。
CNN可以自动提取图像中的特征，并通过多层的卷积和池化进行处理，最终输出分类结果。
将CNN应用到医疗图像分类上，可以有效地避免由主观因素引起的误判和漏诊，提高诊断准确率和效率。
然而，将CNN应用到医疗图像分类中也面临一些挑战。
首先，医疗图像分类的特征比较复杂，且数量庞大，如何提高特征提取的效率和准确性是一个难点。
其次，医疗图像诊断的准确性和及时性都非常重要，因此在设计模型时需要平衡准确性和效率，以达到最优的分类效果。
此外，医疗图像分类大多涉及患者隐私等敏感信息，如何保证数据的安全性和隐私性也是一个问题。
针对上述挑战，研究人员进行了一系列的探索和实践。
他们通过改进网络结构和优化算法，提高了模型的分类准确率和效率。
例如，研究人员在原有的CNN基础上引入了注意力机制，可以自动选择并聚焦于图像中最重要的部分，从而提高特征提取的准确性和效率。
另外，研究人员还提出了一种双重融合的方法，将卷积特征和全局特征相结合，从而更好地捕捉图像中的信息。
此外，在保证数据安全和隐私的前提下，研究人员还建立了医疗图像数据集，并对CNN模型进行了训练和测试。
通过实验验证，CNN模型在医疗图像分类诊断中表现出了较高的准确率和效率，为医生的临床诊断提供了有力的支持。
基于卷积神经网络的食物识别与营养分析
基于卷积神经网络的食物识别与营养分析在当今社会，食物识别和营养分析的需求日益增长。
随着人们对健康的关注和饮食习惯的变化，了解食物的营养成分和热量含量变得越来越重要。
为了满足这一需求，基于卷积神经网络（CNN）的食物识别和营养分析技术应运而生。
卷积神经网络是一种深度学习模型，它在计算机视觉任务中取得了很大的成功。
基于卷积神经网络的食物识别和营养分析技术利用计算机视觉的方法识别和分析食物的成分和特征。
这种技术通过输入食物的图片，经过卷积神经网络的处理，可以准确地识别出食物的种类和部分营养成分。
首先，基于卷积神经网络的食物识别技术可以通过训练网络模型来实现。
通过收集大量的食物图片，并手动标注其种类和营养成分，构建一个训练数据集。
然后，使用这个数据集来训练卷积神经网络模型，使其能够学习如何识别食物和分析营养成分。
训练完成后，该模型就可以被用于食物识别和营养分析任务中。
其次，基于卷积神经网络的食物识别技术可以实现对食物种类的准确识别。
通过训练模型，网络可以学习和记忆不同食物的特征和样式，从而快速准确地将输入的食物图片分类到对应的类别中。
这种准确的食物识别技术可以帮助人们更好地了解食物的组成和特性，为饮食健康提供支持和指导。
基于卷积神经网络的食物识别技术不仅可以识别食物的类别，还可以进行营养分析。
通过训练模型，网络可以学习食物的营养成分和热量含量的关联规律。
输入一张食物图片后，网络可以自动分析该食物的成分，并给出相应的营养成分和热量含量的预测结果。
这种技术可以帮助人们更好地掌握自己的饮食健康状况，避免因营养摄入过多或过少而导致的健康问题。
此外，基于卷积神经网络的食物识别和营养分析技术还可以结合移动设备和互联网的发展，实现在线识别和分析。
用户可以通过手机等移动设备拍摄食物图片，上传到服务器进行处理和分析。
服务器上的卷积神经网络模型可以迅速识别食物并分析其营养成分，并将结果返回给用户。
这种便捷的在线识别和分析方式使得人们可以随时随地了解食物的营养状况，更好地管理自己的饮食健康。
利用深度卷积神经网络自动检测医学影像中的器官病变
利用深度卷积神经网络自动检测医学影像中的器官病变深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks，简称DCNN）是一种基于人工神经网络的深度学习模型，近年来在计算机视觉领域取得了巨大的成功。
它的应用范围非常广泛，其中之一就是在医学影像诊断中的自动检测和分析。
医学影像是一种非常重要的诊断工具，它可以提供丰富的信息来帮助医生进行病情判断和治疗方案制定。
然而，由于医学影像的复杂性和多样性，医生在分析和解读这些影像时需要耗费大量的时间和精力。
因此，利用深度卷积神经网络来自动检测医学影像中的器官病变，可以极大地提高诊断效率和准确性。
深度卷积神经网络通过学习大量的医学影像数据，可以自动提取影像中的特征，并将其与已有的病例进行比对和分类。
通过这种方式，深度卷积神经网络能够识别出疾病特征，从而帮助医生进行病情判断和诊断。
在医学影像中，器官病变的检测是一项非常复杂的任务。
传统的方法通常需要医生对影像进行手工标注和分析，这不仅费时费力，而且容易出现主观误判。
而利用深度卷积神经网络进行自动检测，可以大大减轻医生的工作负担，并提高诊断的准确性。
深度卷积神经网络在医学影像中的应用已经取得了一些令人瞩目的成果。
例如，在乳腺癌的早期检测中，深度卷积神经网络可以自动识别出潜在的肿瘤病变，帮助医生及早发现和治疗病情。
在肺部CT扫描中，深度卷积神经网络可以自动检测出肺结节，并评估其恶性程度，为医生提供更准确的诊断结果。
然而，深度卷积神经网络在医学影像中的应用还面临一些挑战。
首先，医学影像数据的获取和标注是一项非常困难和耗时的任务。
其次，由于医学影像的复杂性，深度卷积神经网络需要具备足够的深度和复杂度才能达到较好的诊断效果。
此外，深度卷积神经网络的训练和优化也需要大量的计算资源和时间。
为了克服这些挑战，研究人员正在不断改进深度卷积神经网络的结构和算法。
他们通过引入更多的层次和参数，以及使用更多的训练数据来提高网络的性能和准确性。
Duchenne型肌营养不良认知障碍机制研究进展
Duchenne型肌营养不良认知障碍机制研究进展付雅;吴士文【摘要】Duchenne型肌营养不良是一种常见的X染色体连锁隐性遗传神经肌肉病，并常伴有认知障碍。
目前关于其认知障碍机制研究较多，主要集中在抗肌萎缩蛋白亚型缺乏、中枢神经系统发育异常、突触功能改变、血脑屏障改变、大脑代谢改变及小脑功能异常等。
%Duchenne's muscular dystrophy (DMD) is a common X-linked recessive neuromuscular disorder that associated with a spec-trum of genetically based cognitive and behavioral disabilities. Several mechanisms have been discussed as the cause of cognitive impair-ment in patients with DMD: absence of different dystrophin isoforms, impairments in neurogenesis, changes of synaptic plasticity, blood-brain barrier alterations, brain metabolic differences, cerebellum disfunction, etc.【期刊名称】《中国康复理论与实践》【年(卷),期】2014(000)005【总页数】4页(P451-454)【关键词】Duchenne型肌营养不良;认知障碍;抗肌萎缩蛋白;突触;血脑屏障;代谢;小脑;综述【作者】付雅;吴士文【作者单位】安徽医科大学武警总医院临床学院，北京市100039;安徽医科大学武警总医院临床学院，北京市100039【正文语种】中文【中图分类】R747.9[本文著录格式] 付雅，吴士文.Duchenne型肌营养不良认知障碍机制研究进展[J].中国康复理论与实践,2014,20(5):451-454.Duchenne型肌营养不良(Duchenne's muscular dystrophy, DMD)是一种进行性加重的X连锁隐性遗传肌肉变性疾病，致病基因为DMD基因。
利用机器学习方法对神经肌肉罕见病DMD进行分类预测
利用机器学习方法对神经肌肉罕见病DMD进行分类预测章鸣嬛;陈瑛;沈瑛;马军山【期刊名称】《上海理工大学学报》【年(卷),期】2016(038)002【摘要】To diagnose and test the orphan neuromuscular disease———Duchenne muscular dystrophy (DMD)in early stage,an experimental plan was designed.First,the magnetic resonance images (MRI)for DMD patients and healthy persons were decomposed into wavelets by using wavelet transform technique. Then,the dimension reduction was conducted with respect to the texture feature parameters extracted from the decomposed images.In the end,on the basis of the texture feature parameters,the classification and prediction of these images were carried out by using support vector machines (SVM).The results show that if the suitable combination of wavelet function,decomposed scale,kernel function and related parameters were selected,the classification sensitivity,specificityand overall correct classification rate of the MRI images can reach96.9%,97.3% and 97.1% respectively.This plan might provide an objective and effective auxiliary method for clinical diagnoses.%为早期诊断和检测神经肌肉罕见病———杜兴氏肌营养不良（DMD），设计了一组分类预测试验．首先，利用小波变换对DMD 患者组和健康对照组的磁共振图像（MRI）进行小波分解；其次，从所得的分解图像中提取出若干纹理特征参数并进行降维处理；最后，再基于这些纹理特征参数，利用支持向量机算法（SVM）对试验图像进行分类预测．试验结果显示，若选择适当的小波分解尺度、分类器核函数和相关参数组合，则 MRI 图像的分类灵敏度、特异度和准确率分别可达96．9％，97．3％和97．1％．该处理方法有望为临床提供客观有效的辅助诊断手段，可作为 DMD 罕见病无创检测的尝试探索．【总页数】6页(P154-159)【作者】章鸣嬛;陈瑛;沈瑛;马军山【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海 200093; 上海杉达学院信息科学与技术学院，上海 201209;上海杉达学院信息科学与技术学院，上海 201209;上海交通大学医学院附属新华医院，上海 200092;上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海 200093【正文语种】中文【中图分类】Q334【相关文献】1.利用PDMDP和SQL进行PDS管道材料统计 [J], 刘逸飞;秦冉2.基于机器学习方法的H1N1神经氨酸苷酶抑制剂的分类预测 [J], 吕巍;薛英;孟庆伟3.应用一种机器学习方法对新型剧场建筑进行视觉效果评价的实验 [J], 杨颋;沈康;周佛灵4.利用机器学习方法对灾难生命支持课程NDLS培训效果进行分析预测 [J], 郭欣;陈瑛;章鸣嬛;张璇;潘曙明;汤璐佳5.基于AdaBoost组合学习方法的岩爆分类预测研究 [J], 葛启发;冯夏庭因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
ＺＨＡＮＧ Ｍｉｎｇ￣ｈｕａｎ１ ꎬ ＣＨＥＮ Ｙｉｎｇ１ ꎬ ＳＨＥＮ Ｙｉｎｇ２ ꎬ ＣＨＥＮＧ Ａｉ￣ｌａｎ２ ꎬ ＬＩＵ Ｘｉａｏ￣ｑｉｎｇ２
(１. Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ ｏｆ Ｂｉｇ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｅｓ ａｎｄ Ｐｒｏｃｅｓｓꎬ Ｓａｎｄａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０１２０９ꎬ Ｃｈｉｎａꎻ ２. Ｘｉｎｈｕａ Ｈｏｓｐｉｔａｌ Ａｆｆｉｌｉａｔｅｄ ｔｏ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍｅｄｉｃｉｎｅꎬ Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｊｉａｏ Ｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０００９２ꎬ Ｃｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ: Ｄｕｃｈｅｎｎｅ ｍｕｓｃｕｌａｒ ｄｙｓｔｒｏｐｈｙ ( ＤＭＤ) ｉｓ ａ ｆａｔａｌ ｓｋｅｌｅｔａｌ ｍｕｓｃｌｅ ｈｅｒｅｄｉｔａｒｙ ｄｉｓｅａｓｅ. Ｔｈｅ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｉｓ ｉｎ￣ ｖａｓｉｖｅꎬ ｗｈｉｃｈ ｉｎｃｕｒｓ ｇｒｅａｔ ｓｕｆｆｅｒｉｎｇｓ. Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅꎬ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｅｘｐｌｏｒｅｓ ａ ｎｏｎ￣ｉｎｖａｓｉｖｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｏｎ ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｏｆ ｍａｇｎｅｔｉｃ ｒｅｓ￣ ｏｎａｎｃｅ ｉｍａｇｅｓ ( ＭＲＩ) ｏｆ ｔｈｅ ｐａｔｉｅｎｔｓ. ４８５ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ＭＲＩｓ ａｒｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｇｕｉｄａｎｃｅ ｏｆ ｓｅｎｉｏｒ ｐｈｙｓｉｃｉａｎｓ ｏｆ ｎｅｕｒｏｍｕｓｃｕ￣ ｌａｒ ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ. Ｔｈｅｓｅ ｉｍａｇｅｓ ａｒｅ ｄｉｖｉｄｅｄ ｉｎｔｏ ｔｗｏ ｃｏｎｔｒｏｌ ｇｒｏｕｐｓ: ｔｈｅ ｐａｔｉｅｎｔ ｇｒｏｕｐ ａｎｄ ｔｈｅ ｈｅａｌｔｈｙ ｇｒｏｕｐꎻ ｅａｃｈ ｇｒｏｕｐ ｉｎｃｌｕｄｅｓ ｔｗｏ ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｉｍａｇｅｓꎬ Ｔ１ ａｎｄ Ｔ２. Ａ １０￣ｈｉｄｄｅｎ ｌａｙｅｒ ｄｅｐｔｈ ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ( ＣＮＮ) ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ａｎｄ ｕｓｅｄ ｔｏ ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｒｅａｄ Ｔ１ ａｎｄ Ｔ２ꎬ ａｎｄ ｃｌａｓｓｉｆｙ ｔｈｅｍ. Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ: ｆｉｒｓｔｌｙꎬ ｂｙ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒｓ ｏｆ ｎｅｔｗｏｒｋ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ａｎｄ ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｏｐｔｉ￣ ｍｉｚａｔｉｏｎｓꎬ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｉｅｓ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｈａｖｅ ｒｅａｃｈｅｄ ９９. ２％ ａｎｄ ９８. ９％ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙꎻ ｓｅｃｏｎｄｌｙꎬ ｂｏｔｈ Ｔ１ ａｎｄ Ｔ２ ｃａｎ ｂｅ ｕｓｅｄ ｔｏ ｗｅｌｌ ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈ ｂｅｔｗｅｅｎ ｐａｔｉｅｎｔ ａｎｄ ｈｅａｌｔｈｙ ｇｒｏｕｐｓꎻ ｔｈｉｒｄｌｙꎬ ｉｎ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｗｉｔｈ ＫＮＮꎬ ＬＲꎬ ＤＴ ａｎｄ ＳＶＭ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓꎬ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ＣＮＮ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｂｅｓｔ. Ｉｎ ｐａｒｔｉｃｕｌａｒꎬ ｔｈｅ ＣＮＮ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ Ｔ２ ｉｍａｇｅｓꎬ ａｎｄ ｇｒｅａｔｌｙ ｅｘｐｌｏｒｅｓ ｔｈｅ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｖａｌｕｅ ｏｆ Ｔ２ ｉｍａｇｅｓ. Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅꎬ ｕｓｉｎｇ ＣＮＮ ｆｏｒ ＤＭＤ ｉｍａｇｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｃｏｇ￣ ｎｉｔｉｏｎꎬ ｂｅｃａｕｓｅ ｏｆ ｉｔｓ ｈｉｇｈ ａｃｃｕｒａｃｙꎬ ｌｏｓｓｌｅｓｓ ｉｍａｇｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓꎬ ｉｔ ｉｓ ｅｘｐｅｃｔｅｄ ｔｏ ｐｒｏｖｉｄｅ ａｎ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ａｎｄ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ａｕｘｉｌｉａｒｙ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｍｅａｎｓ ｆｏｒ ｃｌｉｎｉｃａｌꎻ ｔｈｉｓ ｉｓ ａ ｎｅｗ ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｉｎｔｅｌｉｇｅｎｃｅ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ ｏｆ ＤＭＤ ｎｏｎ￣ｉｎｖａｓｉｖｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ. Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ: ＤＭＤꎻ ｍａｇｎｅｔｉｃ ｒｅｓｏｎａｎｃｅ ｉｍａｇｅꎻ ｃｏｍｐｕｔｅｒ￣ａｉｄｅｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎꎻ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅꎻ ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ
２０１９ 年第 ２ 期 文章编号:１００６￣２４７５(２０１９)０２￣００４３￣０６
计算机与现代化 ＪＩＳＵＡＮＪＩ ＹＵ ＸＩＡＮＤＡＩＨＵＡ
总第 ２８２ 期
利用卷积神经网络对杜兴氏肌营养不良症进行分类识别
章鸣嬛１ꎬ陈 瑛１ꎬ沈 瑛２ꎬ程爱兰２ꎬ刘晓青２
(１. 上海杉达学院大数据分析与处理研究中心ꎬ上海 ２０１２０９ꎻ ２. 上海交通大学医学院附属新华医院ꎬ上海 ２０００９２)
摘要:杜兴氏肌营养不良( ＤＭＤ) 是一种致死性骨骼肌遗传病ꎮ 传统的诊断方法中包含创伤性检查ꎬ会令患者产生极大的 痛苦ꎮ 本文基于受试者的磁共振图像( ＭＲＩ) ꎬ探索 ＤＭＤ 的无创检测方法ꎮ 共获取试验图像 ４８５ 幅ꎬ分成患者组和健康 对照组ꎬ每组均包括 Ｔ１ 和 Ｔ２ 这 ２ 类加权图像ꎮ 试验设计一个 １０ 隐层卷积神经网络( ＣＮＮ) ꎬ利用该网络直接读取 Ｔ１ 和 Ｔ２ 并分类识别ꎮ 结果显示:１) 随着网络参数的优化和迭代次数的增加ꎬ图像识别准确度分别达到 ９９. ２％ 和 ９８. ９％ ꎬ结果 收敛且稳定ꎻ２)２ 类加权图像 Ｔ１ 和 Ｔ２ 均能很好区分患者组与健康组ꎻ３) 与 ＫＮＮ、ＬＲ、ＤＴ 及 ＳＶＭ 等算法相比ꎬＣＮＮ 算法 的分类准确度更高ꎮ ＣＮＮ 尤其提升了对于 Ｔ２ 图像的识别准确度ꎬ大大发掘了 Ｔ２ 图像的利用价值ꎮ 因此ꎬ利用 ＣＮＮ 对 ＤＭＤ 图像进行分类识别ꎬ因其准确度高、无损图像信息等特点ꎬ有望为临床提供客观有效的辅助诊断手段ꎮ 这是人工智 能在 ＤＭＤ 无创检测领域中有效的尝试探索ꎮ 关键词:杜兴氏肌营养不良症ꎻ 磁共振图像ꎻ 计算机辅助检测ꎻ 人工智能ꎻ 卷积神经网络 中图分类号:Ｑ３３４ 文献标识码:Ａ ｄｏｉ: １０. ３９６９ / ｊ. ｉｓｓｎ. １００６￣２４７５. ２０１９. ０２. ００８