针对耦合神经P系统利用脉冲机制实现区域生长依赖于初始种子点选择的问题,提出一种自适应区域生长耦合神经P系统(adaptive region growing coupled neural P systems,ARGCNP)的图像分割方法。该方法利用金豺优化算法(golden jackal opti...针对耦合神经P系统利用脉冲机制实现区域生长依赖于初始种子点选择的问题,提出一种自适应区域生长耦合神经P系统(adaptive region growing coupled neural P systems,ARGCNP)的图像分割方法。该方法利用金豺优化算法(golden jackal optimization,GJO)的全局搜索能力,通过引入四种策略提升GJO的全局寻优性能,从而在图像中寻找最佳阈值点,以优化区域生长中的种子点选择。在实验中,首先通过CEC2017测试函数对改进后的GJO进行性能测试,结果表明改进后的GJO在测试函数上整体性能第一;随后将ARGCNP应用于分割彩色图像和医学图像,以峰值信噪比等三个指标对分割效果进行量化评价,分割结果显示该方法能够提升分割精度及分割结果的稳定性,证明ARGCNP在应用场景下具有的优势,能够满足图像分割需求。展开更多
In this paper,we consider the maximal positive definite solution of the nonlinear matrix equation.By using the idea of Algorithm 2.1 in ZHANG(2013),a new inversion-free method with a stepsize parameter is proposed to ...In this paper,we consider the maximal positive definite solution of the nonlinear matrix equation.By using the idea of Algorithm 2.1 in ZHANG(2013),a new inversion-free method with a stepsize parameter is proposed to obtain the maximal positive definite solution of nonlinear matrix equation X+A^(*)X|^(-α)A=Q with the case 0<α≤1.Based on this method,a new iterative algorithm is developed,and its convergence proof is given.Finally,two numerical examples are provided to show the effectiveness of the proposed method.展开更多
背景:p53基因是一种关键的肿瘤抑制基因,最初因在调控细胞周期、DNA修复及凋亡中的核心作用而被广泛研究。近年来,研究发现p53在肌肉骨骼疾病中同样发挥重要作用,p53的异常表达和功能失调被认为是这些疾病发生和发展的重要因素,但具体...背景:p53基因是一种关键的肿瘤抑制基因,最初因在调控细胞周期、DNA修复及凋亡中的核心作用而被广泛研究。近年来,研究发现p53在肌肉骨骼疾病中同样发挥重要作用,p53的异常表达和功能失调被认为是这些疾病发生和发展的重要因素,但具体作用机制及临床转化潜力尚未系统阐明。目的:综述p53在肌肉骨骼疾病中的多重作用,分析p53影响疾病进展的分子机制,并评估p53作为跨疾病治疗靶点的潜力。方法:通过检索PubMed数据库2004年1月至2024年12月的文献,以“P53,Osteoporosis,Post-Menopausal Osteoporosis,Osteoarthritis,Degenerative Arthritis,Rheumatoid Arthritis,Gout,Low Back Pains,Low Back Ache,Back Pain,Scoliosis”为检索词,纳入原始研究、综述及临床试验等文献,排除非英文文献及无关机制研究,最终筛选81篇文献进行综合分析。结果与结论:p53通过调控成骨-破骨平衡(如p53-Nedd4-Runx2轴)、软骨细胞凋亡(如miR-34a-SIRT1-p53通路)、炎症递质(如肿瘤坏死因子α/白细胞介素6)及氧化应激(如p53-SLC2A9轴)等机制,参与肌肉骨骼疾病的发生发展。p53的双向作用(促凋亡与抗炎)提示需精准调控p53活性。基于基因编辑(如CRISPR/Cas9)、小分子抑制剂(如PFT-α)及天然产物(如柚皮苷)的干预策略展现出治疗潜力,但临床转化仍需进一步验证。未来需结合多学科技术深化p53机制研究与临床实践。展开更多
文摘针对耦合神经P系统利用脉冲机制实现区域生长依赖于初始种子点选择的问题,提出一种自适应区域生长耦合神经P系统(adaptive region growing coupled neural P systems,ARGCNP)的图像分割方法。该方法利用金豺优化算法(golden jackal optimization,GJO)的全局搜索能力,通过引入四种策略提升GJO的全局寻优性能,从而在图像中寻找最佳阈值点,以优化区域生长中的种子点选择。在实验中,首先通过CEC2017测试函数对改进后的GJO进行性能测试,结果表明改进后的GJO在测试函数上整体性能第一;随后将ARGCNP应用于分割彩色图像和医学图像,以峰值信噪比等三个指标对分割效果进行量化评价,分割结果显示该方法能够提升分割精度及分割结果的稳定性,证明ARGCNP在应用场景下具有的优势,能够满足图像分割需求。
基金Supported in part by Natural Science Foundation of Guangxi(2023GXNSFAA026246)in part by the Central Government's Guide to Local Science and Technology Development Fund(GuikeZY23055044)in part by the National Natural Science Foundation of China(62363003)。
文摘In this paper,we consider the maximal positive definite solution of the nonlinear matrix equation.By using the idea of Algorithm 2.1 in ZHANG(2013),a new inversion-free method with a stepsize parameter is proposed to obtain the maximal positive definite solution of nonlinear matrix equation X+A^(*)X|^(-α)A=Q with the case 0<α≤1.Based on this method,a new iterative algorithm is developed,and its convergence proof is given.Finally,two numerical examples are provided to show the effectiveness of the proposed method.
文摘背景:p53基因是一种关键的肿瘤抑制基因,最初因在调控细胞周期、DNA修复及凋亡中的核心作用而被广泛研究。近年来,研究发现p53在肌肉骨骼疾病中同样发挥重要作用,p53的异常表达和功能失调被认为是这些疾病发生和发展的重要因素,但具体作用机制及临床转化潜力尚未系统阐明。目的:综述p53在肌肉骨骼疾病中的多重作用,分析p53影响疾病进展的分子机制,并评估p53作为跨疾病治疗靶点的潜力。方法:通过检索PubMed数据库2004年1月至2024年12月的文献,以“P53,Osteoporosis,Post-Menopausal Osteoporosis,Osteoarthritis,Degenerative Arthritis,Rheumatoid Arthritis,Gout,Low Back Pains,Low Back Ache,Back Pain,Scoliosis”为检索词,纳入原始研究、综述及临床试验等文献,排除非英文文献及无关机制研究,最终筛选81篇文献进行综合分析。结果与结论:p53通过调控成骨-破骨平衡(如p53-Nedd4-Runx2轴)、软骨细胞凋亡(如miR-34a-SIRT1-p53通路)、炎症递质(如肿瘤坏死因子α/白细胞介素6)及氧化应激(如p53-SLC2A9轴)等机制,参与肌肉骨骼疾病的发生发展。p53的双向作用(促凋亡与抗炎)提示需精准调控p53活性。基于基因编辑(如CRISPR/Cas9)、小分子抑制剂(如PFT-α)及天然产物(如柚皮苷)的干预策略展现出治疗潜力,但临床转化仍需进一步验证。未来需结合多学科技术深化p53机制研究与临床实践。
