【目的】针对开放环境下野生动物红外相机监测图像中未知类别检测识别率低的问题,提出一种不依赖显式环境描述或生境元数据仅依赖已知物种标签的未知类别检测方法,以适应真实监测数据中信息受限的普遍场景。【方法】提出基于视觉语言特...【目的】针对开放环境下野生动物红外相机监测图像中未知类别检测识别率低的问题,提出一种不依赖显式环境描述或生境元数据仅依赖已知物种标签的未知类别检测方法,以适应真实监测数据中信息受限的普遍场景。【方法】提出基于视觉语言特征匹配的野生动物未知类别检测方法(EUA),通过耦合大语言模型(LLM)的生态推理能力与视觉语言模型的跨模态对齐特性,构建开放环境下的智能监测框架。首先,设计生态感知提示词,引导LLM仅基于已知物种集合推断区域生态背景,并生成具有生态合理性的潜在物种列表;其次,将潜在物种文本与已知类别共同构建扩展的视觉语言语义空间;最后,提出未知类别评分机制(ODS),通过计算图像在已知类别与潜在物种间的匹配分布偏离度,实现对未知类别的鲁棒检测。【结果】在Dataset3(D3)和North American Camera Trap Images(NACTI)2个公开数据集上的试验表明,EUA显著优于现有方法。在最具挑战性的5类未知类别场景下,EUA的平均假正例率(FPR95)为57.86%,比次优方法降低16.19%,受试者工作特征曲线下面积(AUC)达到84.31%,提升4.64个百分点。消融试验证实,基于生态推理的潜在物种生成和ODS评分机制是性能提升的核心。可视化分析进一步表明,EUA能有效分离已知与未知样本的分布,验证了其设计的有效性。【结论】本研究实现了从“被动分类”到“主动预见”的范式转变,为解决缺乏地理信息的真实监测场景下的未知类别检测问题提供了有效方案。EUA方法不仅在性能上取得突破,更探索出将生态学知识嵌入AI推理过程的可行路径,为构建具备生态感知能力的下一代野生动物智能监测系统提供了新思路。展开更多
目的:分析不明原因智力障碍共患癫痫(Epilepsy in patients with unexplained mental disorders,ID-E)患儿临床特征及相关致病基因。方法:选取2016年1月1日至2019年6月31日我院收治的临床资料完整的智力障碍共患癫痫儿童患者72例为研究...目的:分析不明原因智力障碍共患癫痫(Epilepsy in patients with unexplained mental disorders,ID-E)患儿临床特征及相关致病基因。方法:选取2016年1月1日至2019年6月31日我院收治的临床资料完整的智力障碍共患癫痫儿童患者72例为研究对象,根据患儿基因拷贝数(CNVs)变异检出率进行分组,观察阳性、阴性表达患儿临床特征,观察表达患儿临床治疗效果,根据患儿智力障碍情况分为轻度智力障碍、中度智力障碍、重度智力障碍组,对不同智力障碍患儿CNVs检出类型进行观察记录。结果:72例患儿CNVs阳性情况进行分组,15例阳性患儿,占(20.83%);阴性患儿57例,占(79.17%)。对阳性、阴性CNVs情况患儿临床特征进行分析发现:其在智力障碍程度、癫痫发作特点上,差异具有统计学意义(P<0.05)。根据患儿智力障碍进行分组,4例中度智力障碍阳性CNVs患儿3例为微缺失微重复综合征;1例基因片段突变,其突变染色体涉及17、21与X号染色体;无致病性不确定患儿。11例重度智力障碍阳性CNVs患儿7例为微缺失微重复综合征;3例基因片段突变,涉及染色体同样为17、21与X号染色体;发现1例致病性不确定患儿,经Fisher's检验显示:微缺失微重复综合征、基因片段突变、致病性不确定比较,差异无统计学意义(P>0.05)。阳性与阴性患儿疗效程度显效、有效、无效比较,差异具有统计学意义(P<0.05);治疗总有效率阴性组患儿显著高于阳性组患儿,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:不同CNVs表达患者其在智力受损程度、癫痫发作特点上存在显著差异;本研究通过基因拷贝数变异情况进行分析表明20.83%患儿存在可致病性拷贝数变异。展开更多
文摘【目的】针对开放环境下野生动物红外相机监测图像中未知类别检测识别率低的问题,提出一种不依赖显式环境描述或生境元数据仅依赖已知物种标签的未知类别检测方法,以适应真实监测数据中信息受限的普遍场景。【方法】提出基于视觉语言特征匹配的野生动物未知类别检测方法(EUA),通过耦合大语言模型(LLM)的生态推理能力与视觉语言模型的跨模态对齐特性,构建开放环境下的智能监测框架。首先,设计生态感知提示词,引导LLM仅基于已知物种集合推断区域生态背景,并生成具有生态合理性的潜在物种列表;其次,将潜在物种文本与已知类别共同构建扩展的视觉语言语义空间;最后,提出未知类别评分机制(ODS),通过计算图像在已知类别与潜在物种间的匹配分布偏离度,实现对未知类别的鲁棒检测。【结果】在Dataset3(D3)和North American Camera Trap Images(NACTI)2个公开数据集上的试验表明,EUA显著优于现有方法。在最具挑战性的5类未知类别场景下,EUA的平均假正例率(FPR95)为57.86%,比次优方法降低16.19%,受试者工作特征曲线下面积(AUC)达到84.31%,提升4.64个百分点。消融试验证实,基于生态推理的潜在物种生成和ODS评分机制是性能提升的核心。可视化分析进一步表明,EUA能有效分离已知与未知样本的分布,验证了其设计的有效性。【结论】本研究实现了从“被动分类”到“主动预见”的范式转变,为解决缺乏地理信息的真实监测场景下的未知类别检测问题提供了有效方案。EUA方法不仅在性能上取得突破,更探索出将生态学知识嵌入AI推理过程的可行路径,为构建具备生态感知能力的下一代野生动物智能监测系统提供了新思路。
文摘目的:分析不明原因智力障碍共患癫痫(Epilepsy in patients with unexplained mental disorders,ID-E)患儿临床特征及相关致病基因。方法:选取2016年1月1日至2019年6月31日我院收治的临床资料完整的智力障碍共患癫痫儿童患者72例为研究对象,根据患儿基因拷贝数(CNVs)变异检出率进行分组,观察阳性、阴性表达患儿临床特征,观察表达患儿临床治疗效果,根据患儿智力障碍情况分为轻度智力障碍、中度智力障碍、重度智力障碍组,对不同智力障碍患儿CNVs检出类型进行观察记录。结果:72例患儿CNVs阳性情况进行分组,15例阳性患儿,占(20.83%);阴性患儿57例,占(79.17%)。对阳性、阴性CNVs情况患儿临床特征进行分析发现:其在智力障碍程度、癫痫发作特点上,差异具有统计学意义(P<0.05)。根据患儿智力障碍进行分组,4例中度智力障碍阳性CNVs患儿3例为微缺失微重复综合征;1例基因片段突变,其突变染色体涉及17、21与X号染色体;无致病性不确定患儿。11例重度智力障碍阳性CNVs患儿7例为微缺失微重复综合征;3例基因片段突变,涉及染色体同样为17、21与X号染色体;发现1例致病性不确定患儿,经Fisher's检验显示:微缺失微重复综合征、基因片段突变、致病性不确定比较,差异无统计学意义(P>0.05)。阳性与阴性患儿疗效程度显效、有效、无效比较,差异具有统计学意义(P<0.05);治疗总有效率阴性组患儿显著高于阳性组患儿,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:不同CNVs表达患者其在智力受损程度、癫痫发作特点上存在显著差异;本研究通过基因拷贝数变异情况进行分析表明20.83%患儿存在可致病性拷贝数变异。
