针对小目标识别与分割问题，提出了一种基于双边融合的网络模型BFNet（Bilateral Fusion Network），该模型具有双分支结构。一支为具有较窄的通道和较浅的结构层，用于关注相邻像素点之间的联系。另一支引入RFB（Receptive Field Block）和DFB（Dense Fusion Block）两个模块，其具有较宽的通道和较深的结构层，可以获得高级语义的上下文信息。随后由一个引导聚合层融合两分支的特征表示。以息肉和皮肤病变区域为应用对象，使用三个公开的医学分割数据集来评估所提算法的性能。实验结果表明，在息肉和皮肤病变分割任务中，所提算法优于现有的医学图像分割算法。特别是在自动息肉检测Kvasir-SEG数据集中，所提算法的平均Dice和平均交并比分别达到了92.3%和86.2%，均比已有算法高。

探讨了γ-聚谷氨酸(γ-PGA)介导合成γ-PGA/二硫化钼(MoS2)纳米团簇的可行性, 分析了γ-PGA/MoS2纳米团簇在近红外激光的热转换性能。将γ-PGA和合成MoS2纳米片的前驱体四硫代钼酸铵同时溶解于蒸馏水中, 通过水热法自下而上一步合成出了γ-PGA修饰的MoS2纳米团簇,MoS2纳米团簇的直径为(197.3±26.6) nm。团簇结构的形成可能与Mo4+离子和γ-PGA链中羧基上氧原子的配位作用有关。在水热反应过程中, 由于这种配位作用的存在, 生成的MoS2纳米片可能进一步以γ-PGA分子链中氧原子为中心形成团簇。该纳米团簇具有优异的胶体稳定性、光热转换性能(质量消光系数为11.23 L·g-1·cm-1)和细胞相容性, 有望在肿瘤的光热治疗等领域得到应用。