摘要：清热消积方基于肿瘤患者"正气虚损、阴阳失衡、脏腑功能失调,痰、瘀、热、毒互结"的病机而组方。已有研究证实该复方具有较好的抗肿瘤效果,但其是否通过调控免疫功能进而发挥抗肿瘤作用尚不清楚。本研究采用荷瘤Lewis肺癌小鼠移植瘤作为研究对象,观察其对肿瘤组织PD-1/PD-L1蛋白及相关细胞因子的影响,对其抗肿瘤机理进一步探讨。

摘要：柴可群主任中医师认为大肠癌术后不全性肠梗阻的病机是阳虚,寒、痰、瘀三邪互结,气机受阻,腑气不通;病位在肠腑,与脾、肾、肺及三焦关系密切;按照肠梗阻出现的时间、临床症状和理化检查结果,将该病分为三阶段,即早期阶段、缓解阶段、康复阶段;治疗上以柴氏中医防治肿瘤四则四法为基础,采用化痰祛瘀、温经散寒、调畅气机的方法,分阶段进行论治。并附典型医案一则。

摘要：当前基于卷积神经网络的立体匹配方法未充分利用图像中各个层级的特征图信息,造成图像在不适定区域的特征提取能力较差,因此,提出了一种基于PSMNet改进的优化立体匹配算法。在特征提取阶段,全新的特征金字塔模块(SPP)能更好的聚合不同尺度和不同位置的环境信息构建代价体,从而充分利用全局环境信息;在构建匹配代价体时,提出组相关的策略来充分地利用特征中的全局和局部信息;在代价聚合阶段,优化沙漏结构并引入通道注意力机制以便网络来提取具有高表示能力和高质量通道注意力向量的信息特征;为了进一步优化视差图,设计视差优化网络来改善初始的视差估计。在Scene Flow、KITTI 2012和KITTI 2015立体数据集上评估,所提模型在Scene Flow数据集上平均预测误差EPE降低到0.71 pixels,在KITTI 2012和KITTI 2015立体数据集上的误匹配率分别下降到1.20%和1.86%,在实验结果表明,方法取得了较优越的性能。

摘要：近年来,卷积神经网络的崛起推动了立体匹配的发展,使该领域取得了跨越性的进展,但在一些弱纹理、重复纹理和遮挡区域等病态区域仍有匹配精度低的问题,卷积神经网络通过利用全局上下文信息来提升立体匹配的高精度结果。本研究提出了一种新颖的端对端立体匹配算法。为了在像素级挖掘更多的全局背景信息,设计了一个多尺度融合注意力模块来进行特征提取。此外,在简化的代价聚合过程中引入了特征细化模块和三维注意聚合模块,可以有效的聚合高质量、高表征能力的特征信息,增强网络的特征表示。最后,通过双线性插值和视差回归得到最终的视差图。文章在KITTI2012和KITTI 2015立体数据集上验证所提方法,实验结果表明,相比之下,我们的方法在精度上取得了较优越的性能。