基于数据挖掘中医治疗精液异常用药规律研究

目的:探讨古代药家以及全国中医药名家治疗精液异常病的用药规律。方法:搜集古代药家以及全国中医药名家治疗精液异常病处方,采用关联规则Apriori算法和复杂系统熵聚类方法,根据中医传承辅助系统软件构建数据库,确定处方中各药物和药物组合的使用频数、药物之间的关联规则、符合关联系数的药对、药物的核心组合及药物治疗精液异常病的新处方,分析精液异常病的用药经验。结果:高频药物包括枸杞子、菟丝子、熟地黄、当归、淫羊藿等;高频药物组合包括"枸杞子,菟丝子""熟地黄,枸杞子""熟地黄,菟丝子"等;置信度为0.9以上的关联规则包括"枸杞子,覆盆子→菟丝子""覆盆子→菟丝子"等。结论:古代名家以及全国名老中医药专家治疗精液异常病多用补肾益精、养阴温阳之品,配伍精巧合法,符合中医标本兼治的用药规则,对临床经验具有重要实用价值。     

各向异性PDE改进分水岭脑MRI图像分割算法

详细论述了各向异性扩散的PDE(偏微分方程)降噪算法原理,提出一种各向异性扩散的PDE降噪和分水岭算法相结合的脑MRI医学图像分割算法。采用各向异性扩散的PDE降低原始图像噪声,然后利用形态学算法对降噪后的图像进行形态学处理,通过形态学知识提取图像边界。利用图像的几何特征,去除非目标区域,再采用分水岭变换进行图像分割,并通过脑MRI图像验证了此方法的优势。实验结果进一步验证了其可行性。     

基于深度学习的像素闪烁算法对高体质量指数患者低剂量腹部CT平扫图像质量的影响

目的 探讨基于深度学习的像素闪烁（PS）算法对体质量指数（BMI）≥ 25 kg/m²患者低剂量腹部CT平扫图像质量的影响。方法 选取59例接受腹部CT检查、BMI ≥ 25 kg/m²的患者,根据管电压分为A组（100 kVp,n=30）和B组（120 kVp,n=29）。根据不同重建算法和处理方式,将A组分为A1亚组（FBP）、A2亚组（FBP+PS）、A3亚组（50% ASiR-V）和A4亚组（50% ASiR-V+PS）;将B组分为B1亚组（FBP）和B2亚组（50% ASiR-V）。测量2组肝右叶、右侧竖脊肌CT值及SD值,计算肝脏SNR、CNR及容积CT剂量指数（CTDI_vol）,评价2名观察者间所测数值的一致性。结果 2名观察者所测数据的一致性良好（ICC值均> 0.80）。A组各亚组间肝脏及竖脊肌CT值差异无统计学意义（P > 0.05）;肝脏及竖脊肌SD值、肝脏SNR值差异有统计学意义（P均< 0.001）;两两比较SD_A4 < SD_A2 < SD_A3 < SD_A1,SNR_A4 > SNR_A2 > SNR_A3 > SNR_A1;A1与A3亚组间CNR值差异无统计学意义（P=0.078）,其余亚组间两两比较CNR_A4 > CNR_A2 > CNR_A3或CNR_A1（P均< 0.001）。A2亚组肝脏SD值较B1亚组、A4亚组较B2亚组明显降低,SNR及CNR值明显增高（P均< 0.001）。A组CTDI_vol明显低于B组（P均< 0.001）。结论 采用基于深度学习的PS算法可改善高BMI患者低剂量腹部CT平扫图像质量。     

“中国脑计划”酝酿启动

随着欧、美、日相继启动各种人脑计划,中国也将全面启动自己的脑科学计划。"中国脑计划"已获国务院批示,被列为"事关我国未来发展的重大科技项目"之一,将从认识脑、保护脑和模拟脑三个方向全面启动。认识脑、保护脑和模拟脑三方面的研究将形成"一体"(脑认知原理的基础研究)"两翼"(脑重大疾病、类脑人工智能的研究)的研究格局。近几年,根植于脑科学的人工智能研发取得突破性进展,引发了新的科技和产业革命。仅2011年以来,全球产业界已有超     

基于2D电阻抗成像的位置误差和相对数量指数的后处理方法

本文提出了一种基于2D电阻抗成像的位置误差和相对数量指数的后处理方法,用于多种电导率分布的确定、组织成分的识别以及位置信息的确定。此外,还介绍了一种基于现有两种重建算法的混合正则化算法,并将三种重建算法重建的结果进行了比较。结果证明,这种后处理方法可以提高2D电阻抗成像的位置精度和空间分辨率,使得电阻抗成像适用于临床检查和过程监测。     

空中加油受油机自主会合对接控制器设计

为了实现受油机与加油机自主会合对接,提高在会合对接过程中的航迹跟踪性能,设计了一种满足位置跟踪与速度跟踪的制导律,推导了相应的飞控指令。在飞控系统设计上,按六自由度受油机动力学模型,采用时标分离将受油机角运动系统分为快慢回路,采用动态逆分别进行了设计。同样,采用动态逆的方法设计了满足会合对接的速度控制律。最后以无人机自主跟踪加油机实现会合对接为例进行了仿真,结果表明该系统能够引导受油机实现与加油机的会合对接,并具有良好的动态性能。     

基于FCM聚类算法的MRI脑组织图像分割方法比较研究

目的磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)对脑组织有较好的成像效果,但噪声、偏移场和部分容积效应(partial volume effect,PVE)的存在,使得全自动分割MRI图像面临一定的困难。模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法在脑组织分割中得到较广泛研究。本文以存在噪声和偏移场影响的脑MRI图像分割为应用背景,研究了大量相关方法,探讨FCM算法分割脑部图像的改进思想。方法本文主要研究了9种FCM算法的理论基础,并通过脑组织分割实验对各种算法进行了分析。结果比较了不同算法的优劣,给出各类算法直观及定量评价结果。结论偏移场和噪声对脑磁共振图像组织分类质量有明显影响。其中几种方法可以减弱这些不利影响,但由于难以选择合适的参数,其分类效果并不理想。如何合理利用空间信息在未来仍有较大研究价值。     

基于混合离散人工蜂群算法的阻塞Flow Shop调度

针对带阻塞的Flow Shop调度问题,以最小化总流水时间为调度目标,提出了一种混合离散人工蜂群（Hybrid Discrete Artificial Bee Colony, HDABC）算法。HDABC算法采用基于NEH和NEH变体初始化,保证种群的质量和多样性。在雇佣蜂阶段采用差分进化策略产生邻域个体;在跟随蜂阶段采用锦标赛选择方法选择个体跟随,并对选择的个体采用优化插入操作产生新的邻域个体。此外,在侦查蜂阶段再一次采用锦标赛选择方法选择个体,并对较好的个体执行破坏重建操作,用产生的新个体代替原来较差的个体。用正交设计方法调节了该算法的参数。通过与其他两个算法的仿真实验结果比较,验证了本文算法的优越性。     

基于水流作用机制的人工鱼群算法

针对人工鱼群算法（AFSA）在函数优化问题中易陷入局部极值和求解精度较低的缺点,提出了一种在基本人工鱼群算法中引入水流作用机制的改进方案。通过水流作用机制中的持续性水流和周期性水流对鱼群施加的有益影响来改进原有算法。持续性水流影响鱼群的体力变化从而控制视野和步长参数的自适应调整以提高求解精度;周期性水流冲击鱼群并改变部分鱼的位置,从而保持鱼群的种群多样性以利于全局收敛。仿真实验结果表明：本文的改进算法具有更高的求解精度和更好的全局搜索性能,并验证了算法的有效性。     

一种抗CPS控制层欺骗攻击的算法

信息物理系统(CPS)在原本的工控系统中加入了计算单元,使攻击者能够通过对该网络进行攻击。本文考虑攻击者通过恶意篡改信道中传输的传感器测量数据,使计算单元无法根据测量值对物理环境做出正确决策。通过改进针对CPS控制层欺骗攻击的卡尔曼滤波器算法,使改进后的算法对多种类型的欺骗攻击都有较好的检测性能,并能在一定程度上恢复被篡改的数据。本文使用改进算法对田纳西伊斯曼过程中反应釜内的压强测量值进行攻击检测,并与原算法进行比较,通过实验可以验证改进后算法对偏差型和几何型攻击的检测和恢复效果明显优于原算法。