基于802.16d的OFDM导频信道估计

以基于导频的信道估计展开研究。首先总结一般无线信道的多径时变统计特性,给出SUI-3信道模型的仿真实现。在此基础上,研究现有的块状导频插入方式下信道估计算法的原理和性能。基于Alamouti空时编码方案,构建1种具有2个发射天线和1个接收天线的时-频空时编码的正交频分复用(OFDM)系统,提出适用于虚载波系统的基于DFT变换的信道估计算法。该方法利用DFT迭代算法来重构虚载波的频域信道状态信息,通过时域滤波方法来抑制噪声。仿真结果表明：该算法实现了良好的信道估计性能,有效可行。     

基于Metaface字典学习与核稀疏表示的人脸识别方法

完备的稀疏表示方法近年来应用在人脸识别中并取得较好的结果,它可以仅利用样本的随机投影完成对测试样本的识别。在实际应用中,由于受光照、遮挡等因素的影响,测试样本并不能通过训练样本的线性组合得到很好的稀疏重构。本文提出了基于Metaface字典学习与核稀疏表示的人脸识别方法,借助核技巧,将数据样本和字典集映射到高维的未知空间,以解决特征的非线性相似问题。在核空间对数据样本进行稀疏重构,得到数据在核空间的一种简洁的稀疏表达方式从而提高识别率,而Metaface字典学习框架的引入可以得到更加精炼的字典,从全局上提高识别率。通过在ORL人脸库、Yale人脸库和AR人脸库的实验表明,同等情况下,本文提出的方法优于PCA,SVM, SRC等方法,进一步提高了人脸识别率,具有较好的应用价值。     

连续多帧医学DICOM图像压缩编码方法研究

针对连续多帧的DIC0M图像,本文借鉴了基于DCT变换的视频压缩编码方法,提出了采用先进行运动估计和运动补偿,然后再对误差帧进行小波变换的视频处理的参考方法.实验结果表明该算法产生的压缩比能够稳定在20以上,峰值信噪比都在30db以上.另外本文采用了改进三步搜索法,提高了编码效率.能够很好地满足医疗图像序列压缩和传输的要求.     

IgA肾病患者核心1β3-半乳糖基转移酶基因编码区序列分析

目的:测定核心1β3-半乳糖基转移酶基因的DNA序列,试图在IgA肾病(IgAN)患者中发现该基因编码区DNA序列的异常.方法:应用双脱氧末端终止DNA测序技术,对核心1β3-半乳糖基转移酶基因外显子的PCR扩增产物进行直接测序,通过病例-对照研究方法,比较IgA肾病患者(50例)和正常对照(50例)之间核心1β3-半乳糖基转移酶基因组序列之间的差异. 结果:两者的核心1β3-半乳糖基转移酶基因编码区序列无差异.结论:未发现IgA肾病患者有核心1β3-半乳糖基转移酶基因序列的异常,提示该基因编码区与IgA肾病患者IgA1的O-糖基化异常可能无关.     

IgA肾病患者核心1β-半乳糖基转移酶基因编码区序列分析

目的：测定核心1β3-半乳糖基转移酶基因的DNA序列，试图在IgA肾病（IgAN）患者中发现该基因编码区DNA序列的异常。方法：应用双脱氧末端终止DNA测序技术，对核心1β3-半乳糖基转移酶基因外显子的PCR扩增产物进行直接测序，通过病例-对照研究方法，比较IgA肾病患者（50例）和正常对照（50例）之间核心1β3-半乳糖基转移酶基因组序列之间的差异。结果：两者的核心1β3-半乳糖基转移酶基因编码区序列无差异。结论：未发现IgA肾病患者有核心1β3-半乳糖基转移酶基因序列的异常，提示该基因编码区与IgA肾病患者IgAl的O-糖基化异常可能无关。     

生物信息学在肿瘤医学教学中的地位和作用

生物信息学(bioinformatics)是一门新兴的交叉学科。它主要从事对生物信息的获取、加工、储存、分配、分析和释读,并综合运用数学、计算机科学和生物学工具,以达到理解数据库中的生物学含义的目的[1]。在当前,一些基本的生物信息学工具已经应用于临床,为临床诊断、预防、治疗、临床疗效评估提供了有力的武器。如GeneBank数据库、OMIM数据库被临床医生广泛应用于搜寻病原体或人类疾病相关基因信息,并通过生物软件设计特异引物、探针,用于临床基因的诊断、分型、定量、耐药基因的鉴定,在肿瘤的预防、早期诊断、治疗、预后判断上发挥重要作用。1生物信息学的研究内容生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头,找到基因组序列中代表蛋白质和RNA基因的编码区,阐明非编码区的信息实质,破译隐藏在DNA序列中的遗传语言规律;同时,归纳、整理与基因组遗传语言信息释放及调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据,从而认识代谢发育、分化、进化的规律[2]。按照工作的对象可以分为几大类:对于原始DNA序列数据可以分析它的编码区、非编码区、内含子/外显子结构以及在基因组中的位置、启动区等;对于蛋白质序列,包括开发序列比较的新型算法,研究多序列比...     

基于深度学习的“药物-靶点”亲和力预测方法设计

目的：构建一种基于深度神经网络的“药物-靶点”亲和力预测方法。方法：先对拟定药物进行独热编码,并使用预训练语言表征模型对靶蛋白进行编码,以捕获氨基酸序列中的重要信息,然后设计2个独立的卷积神经网络,通过4个全连接层来预测“药物-靶点”的亲和力。最后在Davis激酶结合亲和力数据集和KIBA大规模激酶抑制剂生物活性数据集上验证本方法的性能,并将实验结果与KronRLS、SimBoost、DeepDTA算法结果进行比较。结果：相较于KronRLS、SimBoost、DeepDTA算法,本方法在Davis激酶结合亲和力数据集和KIBA大规模激酶抑制剂生物活性数据集上均获得了最高的一致性指数和最低的均方误差值。结论：采用双向语言模型对靶蛋白进行编码后再进行深度学习,可以提高“药物-靶点”亲和力预测的准确度。     

采用预测编码的图像隐写分析算法

通过分析图像无损压缩过程中预测编码的原理,提出了一种基于预测编码方法的空域图像隐写分析算法。该算法的基本思想是利用空域隐写会破坏图像相邻像素之间的相关性,而预测编码是利用图像相邻像素之间的相关性来预测的,这样隐写后图像的预测误差将会大于载体图像的预测误差,通过计算隐写前后图像的预测误差来分析图像中是否含有秘密信息。实验表明:基于预测编码的图像隐写分析具有较好的隐写分析能力。     

豚鼠钙调蛋白2基因编码区及3′端非编码区序列克隆

目的克隆豚鼠钙调蛋白2(Ca M2)基因编码区及3′端非编码区,为豚鼠Ca M基因功能等研究提供遗传学信息。方法以豚鼠心肌组织作为实验材料提取RNA,通过RT-PCR和3′-RACE PCR的方法扩增Ca M2的编码区和3′端非编码区序列,应用基因工程技术插入克隆载体构建重组质粒后基因测序及分析。结果克隆出豚鼠Ca M2基因编码区450 bp序列和3′端非编码区660 bp序列。分析编码区序列所编码的氨基酸序列与其他种属其他亚型完全一致。而3′端非编码区与其他亚型的同源性较低。结论成功获得了豚鼠Ca M2基因编码区和3′端非编码区序列,为进一步研究Ca M2的基因功能及其在相关疾病中的作用奠定基础。     

乙肝病毒X蛋白诱发肝癌细胞内miRNA表达谱异常改变

摘要：目的乙肝病毒X蛋白(HBx)通过调控宿主细胞蛋白编码基因表达而促进人原发性肝细胞肝癌(肝癌)的发生发展。本研究将HBx的多能调控作用从蛋白编码基因拓展到非编码RNA领域,探讨HBx能否调控肝癌细胞内miRNA表达谱改变。方法构建HBx及质粒空载体稳定转染的Hep G2子代细胞系;利用miRNA芯片及qRT-PCR方法检测HBx在Hep G2细胞中引起的miRNAs表达变化。结果构建了稳定表达HBx的Hep G2-hbx/Hep G2-2.1细胞系以及空载体对照细胞系Hep G2-vc。miRNAs芯片和qRT-PCR证实外源表达的HBx可在Hep G2肝癌细胞中诱发大量miRNA异常表达,大量miRNAs低表达,少数促癌miRNA如miR-21升高。结论 HBx可在体外导致Hep G2细胞内非编码的miRNAs表达谱异常改变。     

一种无参考监控视频图像清晰度评价方法

监控视频调焦时容易出现镜头离焦,导致输出图像模糊。为了降低人工检测成本,提出了一种基于结构相似度的无参考图像清晰度评价算法,用于评价监控安防设备视频图像的清晰度。在无参考的情况下,首先利用Sobel算子和高斯滤波器对待评价图像构造参考图,在此基础上计算分块后的图像结构相似度SSIM,为了更好地与人眼习惯吻合,利用权值加成各子块SSIM值,最后根据计算值评价图像的清晰度。实验结果表明：本文方法对图像模糊敏感度高,检测准确性优于传统检测方法,可以应用于实时的监控视频图像诊断。     

套用ICD字典库编码模式弊端讨论

目的 倡导使用ICD编码工具书编码模式,提升编码准确性.方法 对563例心血管介入手术ICD编码进行回顾性分析.结果 经核对185例偏差手术编码中181例为直接套用ICD字典库中类似名称的编码模式造成.结论 一味套用字典库中类似名称的初级编码模式易导致编码偏差,通过各种学习途径充分了解疾病与手术操作方式内涵并使用ICD编码工具书以实现精准ICD编码.     

面向特征抽取的EEG信号结构自适应稀疏分解模型建立

课题目的是研究面向特征抽取鉴别EEG信号是否具有癫痫的表征,从而实现EEG信号的自动检测与分析。具体方法是结合临床EEG分析的先验知识,模拟结构匹配性稀疏表示的层次处理机制来实现对EEG信号的结构自适应稀疏分解。结果发现：匹配追踪迭代选择的Gabor字典原子能够匹配EEG信号的内在结构,并具有显式的形态结构参数如位置、尺度、幅度等。由此可得出结论：基于EEG信号形态结构基础建立的过完备原子库,使得稀疏分解获取的信号时频结构参数同人工视觉分析标准建立了直接联系。应用这些时频结构参数与先验参数进行比对可直接判定是否为特征波形。     

软信息的概率特征关联算法

基于软信息的新闻事件态势估计中,事件当前态势的准确估计需融合事件的长期态势。以长期词典作为事件长期态势的特征表达,提出了软信息的长期特征与当前特征关联融合的概率特征关联算法。由事件的长期信息抽取得到长期词典,基于特征词相似度将长期特征与当前特征进行概率关联,得到事件的全特征表达,并提出了特征的长期关联度指标与类别关联度指标评估概率特征关联算法的有效性。实验结果表明,概率特征关联算法能够有效地融合长期态势,提升事件当前态势的估计精度。     

基于类Haar特征和AdaBoost的车辆识别技术

在海量的监控视频中,快速、准确地识别车辆对公安破案和追踪具有重要的研究意义。通过提取车辆的类Haar特征,采用AdaBoost方法构建分类器可以实现监控视频中的车辆识别。针对原始算法误检率较高的问题,提出了采用背景差分去除背景干扰,以及采用目标对象差分法进行二次识别的两种改进算法。实验结果表明,两种改进算法都能够有效地降低误检率,提高检测率,并且对不同交通场景下的监控视频具有很好的检测效果。     

非局部平均迭代修正的稀疏角度CT凸集投影重建

鉴于非局部平均(nonlocal means.NL-means)滤波后的图像质量大幅提升,本文提出一种非局部平均迭代修正的稀疏角度CT凸集投影(projection onto convex set,POCS)重建方法.新方法采用两相式重建策略:首先对CT稀疏投影数据采用POCS算法进行重建,以获得满足数据一致性及非负性约束的重建图像;随后由POCS重建图像导引非局部平均对其进行优化修正,以消除图像中的高频噪声,保持图像边缘,减少条形伪影,达到提升图像质量的目的.两相交替进行,直至满足某一终止准则.仿真实验表明,本文提出的非局部平均迭代修正稀疏角度CTPOCS重建算法,可有效抑制重建图像噪声和条形伪影,大幅提高重建图像质量.     

Validation of a common data model for active safety surveillance research

OBJECTIVE: Systematic analysis of observational medical databases for active safety surveillance is hindered by the variation in data models and coding systems. Data analysts often find robust clinical data models difficult to understand and ill suited to support their analytic approaches. Further, some models do not facilitate the computations required for systematic analysis across many interventions and outcomes for large datasets. Translating the data from these idiosyncratic data models to a common data model (CDM) could facilitate both the analysts' understanding and the suitability for large-scale systematic analysis. In addition to facilitating analysis, a suitable CDM has to faithfully represent the source observational database. Before beginning to use the Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) CDM and a related dictionary of standardized terminologies for a study of large-scale systematic active safety surveillance, the authors validated the model's suitability for this use by example. VALIDATION BY EXAMPLE: To validate the OMOP CDM, the model was instantiated into a relational database, data from 10 different observational healthcare databases were loaded into separate instances, a comprehensive array of analytic methods that operate on the data model was created, and these methods were executed against the databases to measure performance. CONCLUSION: There was acceptable representation of the data from 10 observational databases in the OMOP CDM using the standardized terminologies selected, and a range of analytic methods was developed and executed with sufficient performance to be useful for active safety surveillance.     

一种有效的车辆跟踪算法与异常车辆检测

交通监控视频中车辆检测、跟踪与车型判别是智能交通监控系统的重要组成部分。本文运用W4背景减除法和光流法相结合的技术进行车辆检测。利用区域滤波和空洞填充方法提高目标检测精度。采用质心距离约束和目标大小约束条件实现目标区域之间的匹配和车辆跟踪。最后,根据车辆的几何形状特征对助动车等异常车辆进行检测和标记。通过对高速公路实际视频的测试表明,本算法对机动车进行了有效的跟踪与标记,并对道路上助动车等异常车辆进行了有效的检测。     

ICD-9-CM-3中未特指编码误用问题探讨

目的 了解ICD-9-CM-3中具有未特指情况的手术与操作编码误用问题,分析错误原因,探讨对策.方法 总结201 1版ICD-9-CM-3中所有具有未特指情况的手术与操作编码,与北京协和医院现有手术和操作编码字典库进行比对,并在北京协和医院病案首页管理信息系统下对2012年住院首页信息中手术与操作的上述编码逐一进行检索,统计误用编码检索量,计算误用率.结果 参照最新版ICD-9-CM-3,共筛选出162个具有未特指情况的手术与操作编码,其中58个编码存在于我院字典库,逐一进行检索后发现的60.3％（35/58）的编码有病例支持,存在误用现象.总体上具有未特指情况编码误用率为15.5％,“NOS”编码误用率和“unspecified”编码误用率分别为17.0％和5.6％.结论 病案编目人员应谨慎使用具有未特指情况的手术与操作编码,建议添加编码信息质控程序提高编码准确性.