继发孔房间隔缺损经胸实时三维超声心动图引导封堵术可行性研究

【摘要】 目的 探讨经胸实时三维超声心动图（real-time three-dimensional transthoracic echocardiography ,RT-3D-TTE）引导封堵房间隔缺损的有效性和安全性。方法 回顾性分析2017年6月至2018年5月在临沧市人民医院及武汉协和医院接受介入封堵的房间隔缺损患者196例,其中行导管介入封堵治疗104例（A组）,行经胸实时三维超声心动图（RT-3D-TTE）引导封堵治疗92例（B组）。结果 A组手术成功率98.07％,手术时间（31.45±13.57）min,术后住院时间（5.06±2.01）d,并发症发生率5.8％,住院费用（2.94±0.42）万元。B组手术成功率100％,手术时间（25.28±10.56）min,术后住院时间（3.41±0.70）d,并发症发生率4.3％,住院费用（2.51±0.32）万元。随访3~12个月,无患者死亡。结论 两种方法都可有效治疗单纯继发孔房间隔缺损,且成功率高、住院时间短、创伤小、并发症少,经胸实时三维超声心动图（RT-3D-TTE）引导封堵,具有无X线辐射有良好的临床应用前景。     

银杏达莫注射液对慢阻肺急性加重期患者血栓前状态的影响

目的观察银杏达莫注射液(杏丁)对慢性阻塞性肺疾病(简称慢阻肺)急性加重期患者血栓前状态的作用。方法测定103例慢阻肺急性加重期患者血栓前状态指标(PT、TT、APTT、FBG、DD、TAT、PAP),并将其随机分成对照组和治疗组,对照组(48例)给予常规治疗,治疗组(55例)在常规治疗基础上加用银杏达莫注射液25 ml,疗程为14天,复测上述血栓前状态指标。结果对照组治疗前后,血栓前状态指标(PT、TT、APTT、FBG)有改善,但无显著性差异(P0.05),DD、TAT、PAP指标有显著性差异(P0.05);治疗组治疗前后PT、APTT、FBG、DD、TAT、PAP指标改善明显(P0.01),其中治疗组治疗后DD、TAT、PAP指标较对照组治疗后有显著性差异(P0.05)。结论慢阻肺急性加重期患者联合应用银杏达莫治疗后,可改善其血栓前状态指标,可能改善慢阻肺急性加重期患者预后。     

ORS联合葡萄糖酸锌治疗小儿腹泻的临床疗效观察

目的:观察ORS联合葡萄糖酸锌治疗小儿腹泻的临床疗效以及安全性。方法:选取我院2012年3月到2013年9月收治的90例腹泻患儿作为研究对象,采用随机的方式经将所有的患儿均分成两组,分别作为治疗组和对照组,对两组患儿均采用补充电解质、使用肠粘膜保护剂与微生物制剂、纠正酸中毒、补液和抗感染等方法进行对症的基础治疗。在此基础上对于对照组的患儿采用口服或者胃滴注的形式使用ORS口服液进行治疗,对于治疗组的患儿使用ORS联合葡糖酸锌片进行治疗。对两组患儿均治疗2周,观察两组患儿的临床治疗效果。结果:经过两周的治疗之后,两组患儿的病情都发生明显的好转,其中对照组患儿显效的有21例,有效的为12例,无效的为12例,治疗总有效率为73.33%,治疗组患儿显效的有31例,有效的有13例,无效的有1例,治疗的总有效率为97.78%,两组患儿治疗的总有效率之间的差异具有统计学意义(P0.05)。结论:RS联合葡萄糖酸锌治疗小儿轮状病毒肠炎无明显不良反应,方法简便,价格便宜。合理补锌对腹泻有明显疗效,可改善轮状病毒肠炎的临床表现,腹泻情况,值得临床推广使用。     

3D打印技术在口腔医学中的应用相关专利分析

目的:把握全球3D打印技术在口腔医学中的应用专利研发态势,为我国相关技术研发和专利布局提供参考.方法:本文利用专利分析的方法,采用智慧芽专利分析平台,结合人工标引和统计,对全球3D打印技术在口腔医学中的应用专利进行系统分析.结果:3D打印技术在口腔医学领域应用的专利呈快速增长态势,中、美、韩在该领域专利申请量较多.中国...     

基于改进云粒子群优化的模糊神经网络在甲醇合成转化率软测量中的应用

针对基本PSO算法早熟、搜索精度不高与易陷入局部最优的缺点,结合云滴的随机性、稳定倾向性,提出了一种改进粒子群优化算法(ICPSO)。将改进算法用于模糊神经网络的参数优化,并应用于甲醇单程转化率建模中。仿真实验结果表明：该模型具有较高的精度和较好的泛化能力,能够实现甲醇转化率的实时监测。     

基于改进狼群算法的甲醇合成塔转化率机理建模及参数估计

以某甲醇合成塔为研究对象,通过深入分析甲醇合成过程的反应机理,建立了甲醇转化率软测量机理模型。为了提高模型参数的估计精度,提出了一种改进的狼群算法,引入了历史次优的概念与禁忌搜索机制。仿真实验结果表明,改进算法的全局搜索能力明显优于基本算法。以某甲醇合成过程的实际运行数据为样本,运用改进的狼群算法对甲醇转化率机理模型进行参数估计,与基本狼群算法相比,获得的参数精度更高,能更准确地预测合成塔出口处的甲醇转化率。     

基于PLS-混合Pi-Sigma模糊神经网络模型的甲醇合成装置变换工序CO变换率软测量建模

煤制甲醇合成变换过程中,需要把原料气中的一部分CO变换成CO2与H2,以提高H2的含量。为了能够快速地得到CO的变换率,利用偏最小二乘在提取信息、去噪、精简数据等方面的优势,将其与混合Pi Sigma模糊神经网络进行了融合,建立了CO变换率预测模型。该模型仿真时间短且具有较高的精度,能够指导并调整甲醇合成净化气中的碳氢比。     

基于高斯过程和改进教与学优化算法的甲醇合成转化率软测量

针对高斯过程软测量建模过程中,常用的共轭梯度法难以完成高维协方差矩阵的超参数确定等问题,引入了教与学优化算法(TLBO)对高斯过程的训练过程进行了优化,提高了模型训练速度。并对基本的教与学优化算法做出了相应的改进:一是改进了算法的"学生阶段";二是增加了"课外阅读阶段",提高了算法的性能。将这一建模方法应用于甲醇合成转化率测量中,结果表明,该方法具有较好的估计精度。     

一类时滞不确定系统的自适应鲁棒镇定

针对一类时滞不确定系统存在有界不匹配扰动，但上界值未知的情形，通过估计不确定性的上界，基于估计值设计了控制器，保证了闭环系统一致有界意义下的鲁棒稳定性，给出了闭环系统鲁棒稳定的充分条件。仿真实验结果验证了结论的正确性。