基于核函数PCA的非线性过程实时监控方法

为了克服基于主元分析的过程监控方法非线性处理能力弱的缺点和降低基于非线性主元分析的过程监控方法的计算复杂度，提出了将核函数PCA监控方法用于复杂工业过程实时监控系统的开发研究，并讨论了核函数参数选择对系统性能的影响。核函数PCA能有效地提取过程变量的非线性关系，而且计算复杂度低，便于在线实施。仿真结果表明该方法是一种有前途的复杂过程非线性实时监控技术。     

核函数方法在丙烯腈收率软测量建模中的应用

介绍了核函数方法的基本原理及两种核函数统计建模方法;提出了用核函数PLS与核函数PCR建立工业丙烯腈生产过程丙烯腈收率软测量模型,以便更有效地处理过程非线性、多输入和数据共线性等复杂特性。对比研究发现,基于核函数方法的软测量模型要优于线性统计模型,而核函数PLS模型性能优于核函数PCR。     

基于PCA和KPCA特征抽取的SVM网络入侵检测方法

提出一种新颖的基于特征抽取的异常检测方法,应用主分量分析(PCA)和核主分量分析(KPCA)抽取入侵特征,再应用支持向量机(SVM)检测入侵。其中PCA对输入特征做线性变换,而KPCA通过核函数进行非线性变换。利用KDD 99数据集,将PCA-SVM、KPCA-SVM与SVM、PCR、KPCR进行比较,结果显示:在不降低分类器性能的情况下,特征抽取方法能对输入数据有效降维。在各种方法中,KPCA与SVM的结合能得到最优入侵检测性能。     

全血培养胞质分裂阻断微核(CBMN)实验方法的改进

 目的  改良全血培养胞质分裂阻断微核(cytokinesis-block micronucleus,CBMN)实验制片法及探讨细胞松弛素B(cytochalasin B,cyt-B)的最佳浓度。方法  依据常规微核试验制片法,在低渗液的温度、固定液比例和操作手法等方面改进实验方法;设置不同浓度cyt B组(4、5、6、7 μg/mL),常规外周血淋巴培养至44 h加入cyt-B,继续培养至68 h或72 h,收获细胞。按人类微核计划(HUMN Project)中的识别标准识别双核、多核细胞和微核(micronuclei,MN),确定cyt B最适浓度,并分析cyt-B对自发微核率的影响。结果  改良法所获的双核淋巴细胞的胞膜完整,边界清晰,微核易于辨认。培养72 h后,cyt B浓度≥5 μg /mL时,双核细胞比例较4 μg /mL 组显著增加(P=0.001);cyt-B浓度≥6 μg/mL时,三核以上细胞比例显著增加(P=0.01)。培养68 h后,cyt-B浓度为6 μg/mL时,双核细胞比例较高(58.4%)。各浓度组淋巴细胞自发微核率的差异无统计学意义(P=0.32)。结论  改良法选用cyt-B浓度为5 μg/mL、培养72 h或cyt-B浓度为6 μg/mL、培养68 h时收获的细胞,可获得大量双核细胞,且胞膜完整,染色清晰;cyt-B对淋巴细胞自发微核率无显著影响。     

肝豆状核变性的临床与CT

肝豆状核变性系常染色体隐性遗传,铜兰蛋白合成障碍所致铜代谢异常之疾病。常有肝、脑、肾及角膜等多脏器损伤。本文就9例患者的临床神经系表现及脑CT检查做了对照探讨,认为脑CT表现为脑萎缩、脑室扩张占多数。肝豆状核变性之脑CT改变与临床神经定位无明显一致性。其脑CT改变特点非该病所特有,故不能做为该病的特征依据。同时因症状前型(在该病患者出现临床表现之前已有CT改变),肝型患者均有脑CT改变,故在有该病家族史者可做遗传筛查,疑诊肝型患者的辅助检查。     

核基蛋白监测膀胱癌复发的临床价值

[目的]探讨核基蛋白(NMP22)在监测复发性膀胱移行细胞癌的临床价值.[方法]应用酶联免疫法检测81例膀胱癌术后患者的尿NMP22含量,并与膀胱镜检查和尿细胞学检查(UC)相比较.[结果]膀胱镜检有44例证实复发,其中有33例尿NMP22表现为阳性,敏感性为75.0%,特异性为94.6%,10例UC检查表现阳性,敏感性为22.7%.在病理分期Ta、T1、＞T2组中敏感性分别为60.0%、72.7%、85.7%,Ta与T1,Ta与T2组差异显著,P＜0.05,分级G1、G2、G3组中敏感性为71.4%、72.2%、91.7%,G1与G2,G1与G3组差异显著,P＜0.01.[结论]尿NMP22不但可以监测膀胱癌的复发,还可以大致判断膀胱癌的浸润性和恶性度.     

超声心动图与核听诊测定小儿心脏功能的比较研究

本文报告22例可疑病毒性心肌炎患儿的超声心动图与~(113m)In核素测定左心功能的对比观察结果。初步说明核听诊法较为敏感,能早期发现左心功能低下,甚至可发现潜在心功不全。但超声心动图仍不失为一种好方法,其操作简单、重复性强。二者还均为重要的疗效评价方法。     

基于深度堆叠式稀疏回归的癫痫患者脑电信号特征选择

目的:探讨深度堆叠式稀疏回归在癫痫患者脑电图(electroencephalogram,EEG)特征提取中的作用.方法:基于稀疏回归模型,以逐层连接的方式构造了一个堆叠深度结构,并使用波恩大学提供的癫痫EEG数据来评估该结构.基于癫痫EEG数据,构造了3个分类任务.在每个任务上,使用不同的特征选择模型来选择特征,然后使...     

基于核密度估计模型优化手术调度的设计与应用

目的 针对现有手术患者转运平台转运流程中,手术状态节点变动存在人工操作依赖性和滞后性、手术衔接不高效的问题,改进手术患者转运平台的手术流转流程。方法 结合集成蓝牙低能耗技术的智能手环、人员定位系统,运用核密度估计模型估算手术平均时长,从而改进手术患者转运平台的手术流转流程,并对模型的有效性进行验证。结果 应用改进的手术转运平台后,首台延迟率、手术衔接时间较改进前下降6.2%、8.0 min,日均麻醉利用率和日间手术利用率较应用前提高了6.9%、6.4%,且差异均有统计学意义（P<0.01）。结论 通过应用改进后的手术患者转运平台,手术室手术衔接效率更高,手术调度更加智能化,可有效提高手术室效率。     

基于人脸识别的门诊就诊流程优化与应用探索

目的：实现门诊就诊过程中“无卡化”,全面优化就诊流程,提高患者就医体验。方法：应用集成人脸识别技术的医保业务综合服务终端对接改造医院信息系统（HIS）,结合医保电子凭证、医保移动支付系统,将医保业务综合服务终端部署于医院窗口、服务台、门诊诊间等,通过专网实现与医保结算中心相关系统的交互。同时结合院内电子就诊卡,使非参保患者也能享受门诊刷脸就医全流程的便捷服务。结果：我院部分门诊科室、医技科室、门诊收费窗口、取药窗口已率先完成医保业务综合服务终端部署,实现了门诊就医过程中的身份识别、支付结算（含医保）、检验检查、取药等刷脸应用。结论：该模式符合国家及地方医保部门相关政策要求,能有效提高医院的实名就诊率,可为医疗机构应用人脸识别技术提供参考。     

一种基于小波变换的脑电信号癫痫特征波的识别算法

目的 通过选取小波变换的多尺度特性算法,能够快速而准确的从脑电图信号中识别癫痫特征波.方法 确定癫痫脑电的3种特定的病态波形,选取小波变换的多尺度特性算法,分析处理16导标准脑电信号.结果 分离出癫痫特征波,并对特征波进行识别,从而得到对癫痫的诊断;在此基础上将癫痫特征波反映射到16导标准电极,应用相关源电位软件对癫痫灶进行初步定位.结论 小波变换的多尺度特性算法可以实现对癫痫脑电信号特征波的自动检测和病灶定位,有助于临床诊断和筛查癫痫.     

基于核谱回归与随机森林的脑电情感识别

利用DEAP情感数据库研究脑电的情感识别问题。首先,使用聚类算法确定情感状态的目标类别;然后,比较了两种不同的特征提取方法：一种是小波变换,另一种是非线性动力学,并研究了基线特征对情感分类效果的影响;最后,研究了5种特征降维方法对分类性能的影响,同时比较了4种不同分类器的性能,包括K-最近邻（KNN）、朴素贝叶斯（NB）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）。研究结果表明,核谱回归（KSR）降维方法和随机森林分类器的组合对情感状态的分类效果最好。通过对脑区与情感关系的研究发现,只使用部分脑区的少量电极也可以达到90%的分类准确度,这些电极主要分布在额叶皮层。     

基于人脸识别技术的儿童口腔正畸早期筛查诊断研究

目的:为实现儿童保健过程中对早期口腔正畸问题的筛查诊断,提出一种适用于家庭和教育机构等生活场景的基于人脸识别技术的早期筛查诊断技术.方法:采集长期张口呼吸、腺样体或扁桃体肥大患儿人群人脸图像,基于儿童颌面部形态与口腔畸形之间的特定关系,通过特征分析、特征提取、机器学习算法分类等步骤,建立口腔正畸早期诊断关系模型.结果 ...     

基于VOXEL—MAN虚拟人体开发平台实现经络三维表达

利用VOXEL—MAN开发平台,在可视人体上采用管状模型建模的方法得到经络的控制点集合,并在重要控制点处放置球体模型,通过适当的插值和成熟的计算机图形技术实现基于三角面片的面绘制,配合光照模型、阴影处理,建立光滑的管状经络模型,实现经络的三维表达。     

基于数字人图像分割和识别的新框架

目的：提供一种高层知识引导分割和底层处理向知识归纳相结合的自动分割识别框架,并将该方法有效应用于彩色图像的数字化可视人体数据集（Chinese Visible Human,CVH）内部结构的自动分割和识别中.方法：首先利用分类标签在CVH2图像中提取脑干部分的图像,用Otsu获取阈值进行图像增强,将脑干轮廓作为分割的初始化轮廓,运用Level Set方法来实现精细化的分割：利用周长和质心位置建立联合判别函数,并对分割结果进行分类识别.结果：该算法准确对CVH2数据集脑干内黑质、中脑水管进行自动分割和识别,通过Amira软件三维重建分割结果获得较好的重建效果,并与手动分割结果保持了较好的一致性.结论：该框架能够实现数字人图像自动的多目标精细分割和识别,为知识引导的自动图像分割和识别提供了新的方法.     

基于动作电流波形树表达的道岔转辙机状态检测方法

给出了一种基于波形树的随机波形表达算法,即根据波形的特征点递归求出其波段组成的波峰集合.针对信号微机监测设备测试的道岔动作电流曲线,分析了ZD6型电动转辙机电流曲线的波动特征,通过计算电流曲线的波形表达识别出道岔转换的各个阶段,检测出波形中蕴涵的故障征兆.最后给出一个故障检测的示例,并指出该方法的适用范围.     

人体面部测量与分析

目的 为临床美容、法医人类学、营养学及医疗保健提供形态学基础.方法 测量371例湖南大学生的额最小宽、耳屏间宽等10项指标,并对其数据进行统计分析.结果 计算出男女各项指标的均数和标准差.并根据形态面指数和形态上面指数对脸型进行分型.结论 无论男女,脸型均以中面型和中上面型为多,超阔面型、超狭面型、超阔上面型、超狭上面型较少.     

人偏肺病毒感染的认识和研究

人偏肺病毒(HMPV)是一种单链负链RNA病毒,属于副黏病毒科,是最近被发现的一种致病性病毒。病毒感染的流行在各个地区不同,同一个流行季节可以有两个病毒谱系流行。感染后可以导致上、下呼吸道感染和喘息性疾病,在儿童和免疫力低下的群体中往往导致严重呼吸道感染,可与其他病毒合并感染,隐性感染少见。目前检测HMPV感染的主要方法是逆转录-聚合酶链反应,尚无一种抗病毒药物或者疫苗能够有效治疗和预防HMPV感染。     

基于拟Laplace谱的形状表示与聚类

基于谱图理论的形状表示与聚类是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向。针对不同形状的结构特征,通过对形状骨架点所构完全图的拟Laplace矩阵进行奇异值分解,将得到的高维数据投影至低维空间中,进而分析该数据在低维空间中的分布情况实现聚类。针对公共数据集的对比实验验证了该算法的有效性。