基于灰色马尔可夫链模型的数字化放射设备维修工作量的预测

本文阐述了灰色马尔可夫链模型原理,将灰色GM(1,1)预测模型和马尔可夫链状态转移相结合,通过对我院放射科维修工作量预测的实证分析,说明灰色马尔可夫链模型对于具有一定波动性和随机性的数字化放射设备的维修工作量有一定的预测意义.     

马尔可夫链模型在医学高等教育教学质量评价中的应用研究

文章首先介绍了医学高等教育教学质量评价中的马尔可夫链模型基本原理,基于医学高等教育的教学过程带有诸多随机因素的特点,运用马尔可夫链建立相应的动态的随机过程模型进行分析和质量评价。通过流行病与卫生统计学学科的教学质量评价的实例检验,证明了将马尔可夫链模型应用到医学高等教育的教学质量评价中的科学性和可行性。最后总结了该方法的优缺点并提出了对其进行改进的思路。     

哮喘保健机构的设置与药物需求量概率决策

本文简述了贝叶斯定理与马尔可夫过程决策的基本理论,对其数学模型作了简要求证。通过实倒,介绍了上述两类模型在支气管哮喘病诊所开设及在哮喘合并感染病例对抗菌素需求量决策中的方法应用。为使计算简捷,还介绍了马尔可夫分析的计算机程序。经实际决策分析,效果均属满意。     

Markov模型在卫生领域中应用简介

俄国著名数学家马尔可夫于1906—1912年间提出了一种能用数学分析方法研究自然过程的一般图式-马尔可夫链（Markov chain）。他的研究方法和重要发现推动了概率论的发展，特别是促进了概率论新分支-随机过程理论的发展。随机过程又称马尔可夫过程（Markov process），在建立之初，被用来描述和预测煤气分子在一个密闭容器中的状态。     

学生学习水平的马尔可夫链评估法

马尔可夫链评估法是一种以概率论和随机过程理论为基础,运用随机数学模型来分析现实动态系统状态和状态转移情况的一种统计方法。本文研究马尔可夫链在学生的学习水平评估中的应用。1 方法与原理1.1 首先根据学生的学习成绩均分,将学生分为优、良、中、及格、不及五个等级。     

医学高等教育的教学质量评价方法研究

文章介绍了医学高等教育教学质量评价的意义、研究现状及前景,在此基础上总结了三种主要的医学教学质量评价方法：层次分析法、模糊综合评判法、齐次马尔可夫链模型,通过对比分析了三种方法在医学院校教学质量评价中的应用,并进一步总结了他们的特点及不足之处,给出相应的改进方法。     

REML法和MCMC法在数量性状核心家系遗传方差分量模型中参数估计的比较

目的 比较限制性最大似然估计(REML)和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法在数量性状遗传方差分量模型中参数估计的偏差和精度。方法 计算机模拟50个数量性状核心家系数据集，运用SAS软件中的PROC MIXED程序和WinBUGS软件进行参数估计，比较不同样本含量时两法参数估计结果。结果 在本试验参数指定条件下，对固定效应参数，两法估计的相对偏差低于2％；对随机效应，估计偏差较高。小样本时，MCMC法估计结果比REML法更接近真值。结论 在模拟数量性状方差分量模型时，大样本家系资料可根据实际情况选用两法；小样本家系资料，MCMC法可得到比REML法更稳健的估计，推荐使用。     

随机过程模型在预防医学教学质量评价中的应用研究

介绍了预防医学教育的教学质量评价中的随机过程模型的基本原理,基于预防医学学科的教学过程带有诸多随机因素的特点,运用随机过程中的马尔可夫链建立相应的动态模型进行教学质量评价和分析?通过两所医学院校预防医学专业的《流行病学》与《医学统计学》教学质量评价的比较检验,证明了将随机过程模型应用到预防医学学科教学质量评价中的科学性和可行性?最后总结了预防医学教学质量评价中的诸多问题并提出了对本方法进行改进的思路?     

模糊马尔可夫场模型与图像分割新算法

本文建立模糊马尔可夫场模型,并提出基于模糊马尔可夫场的图像分割新算法。该算法同时处理模糊性和随机性,因此能有效获取图像的先验知识。在模糊马尔可夫场与待分割图像之间用经典的马尔可夫场关联。模糊马尔可夫场是经典马尔可夫场的推广,当模糊马尔可夫场失去模糊性时,它将退化为经典的马尔可夫场。给定图像,随即进行模糊化处理;以最大后验概率作为优化准则修正模糊马尔可夫场的隶属度;最后按照最大隶属度原则消除模糊性,从而得到图像的分割。该算法可以有效地虑除噪和消除部分容积效应,得到更为准确的分割结果。     

基于灰色马尔可夫模型的医学影像检查量预测

医学影像检查量预测对于医院医疗管理决策有着重要意义。但医学影像检查量受外界因素影响大、波动性强,常规预测方法易造成较大偏差。本文提出了一种基于灰色马尔可夫模型的医学影像检查量预测方法,该方法结合了灰色模型与马尔可夫模型,提高了医学影像检查量的预测精度,解决了其随机波动性问题,可为管理决策提供更准确的参考信息。     

三级相互作用对聚亚甲基链末端距四次矩的影响

本文用三级相互作用近似理论导出了高分子链末端距的四次矩的计算公式。计算聚亚甲基链的末端距四次矩,并同二级相互作用的结果进行了比较。对于聚亚甲基链,三级相互作用近似的四次矩小于二级相互作用近似的四次矩。     

预报静脉血药浓度的药动学模型C

文中建立的马尔可夫模型是研究血液沿静脉、肺、动脉通过器官回到静脉的循环过程中，血药浓度的变化规律。该模型综合了生理药动学模型和房室模型的优点，并提出了血药浓度衰减的频率因子。     

预报静脉血药浓度的药动学模型C

文中建立的马尔可夫模型是研究血液沿静脉、肺、动脉通过器官回到静脉的循环过程中，血药浓度的变化规律。该模型综合了生理药学模型和主心模型的优点，并提出了血药浓度衰减的频率因子。．     

预报静脉血药浓度的药动学模型

文中建立的马尔可夫模型是研究血液沿静脉、肺、动脉通过器官回到静脉的循环过程中，血药浓度的变化规律。该模型综合了生理药学模型和主心模型的优点，并提出了血药浓度衰减的频率因子。．     

基于星际文件系统的医疗数据分布式存储方案研究

目的：构建新型去中心化的医疗数据分布式存储模型,实现医疗数据的安全存储。方法：将区块链技术与星际文件系统（IPFS）相结合,利用区块链技术存储医疗数据的哈希值和索引地址,利用IPFS存储加密后的原始医疗数据,采用Merkle DAG构建数据之间的逻辑结构。结果：实现了医疗数据的可溯源、防篡改和固化存证,在数据安全高效存储的同时,有效保护了患者的隐私。存储性能测试结果显示,在读写文件速度方面,IPFS效率显著高于传统的云存储服务器;随着文件不断增大,IPFS在传输效率和节约带宽方面的优势越发明显。结论：采用区块链技术与IPFS构建的去中心化存储模型,可以实现电子医疗记录的安全存储和高效读取,未来IPFS有望超越HTTP协议,辅助构建更好的医疗互联网生态。     

高剂量率铱源剂量学特征的蒙特卡罗模拟研究

目的 采用蒙特卡罗模拟技术,借助程序MCNP5对国产高剂量率铱源剂量率的分布进行模拟研究.方法 基于TG43号报告中的剂量率计算公式,借助MCNP5建立铱源模型,模拟计算此模型的空间剂量分布,分析研究铱源的径向剂量函数及各向异性函数.结果 模拟的各向异性函数与发表结果在误差范围内一致.当径向距离较小时,模拟的径向剂量函...     

细胞膜K离子通道的动力学模型

离子通道的开闭反映了蛋白质构象变化的动力学过程，单通道膜片钳记录是有关通道蛋白动力学性质的主要信息来源，对开闭时间长短的分析可以揭示其门控机制。当今，齐次马尔可夫过程深沉用来分析膜片钳实验的数据，但未经验检齐次性，不能拿来即用。我们给出了一个新的模型，称之为非齐次马尔可夫模型，通过它，可以把时间和速度常数ｒｏｃ联系起来，把ｒｏｃ写作ｒｏｃ（ｔ），把ｒｃｏ写作Ｒｃｏ（ｔ），而不再当成常量，我们给出了     

肝囊型包虫病超声图影像区域分割算法研究

目的 测试Ostu阈值分割、马尔可夫随机场分割和基于深度学习的Poly-YOLO网络模型分割3种方法在肝囊型包虫病超声图像影像区域的分割性能。方法 分别使用单尺度图像增强Ostu阈值分割、马尔可夫随机场分割和基于深度学习方法的Poly-YOLO分割网络对肝囊型包虫超声图像中的扇形影像区域进行分割,以去除图像中的干扰信息,并采用Dice相似系数(Dice Similarity Coefficient,DSC)、重叠度(Intersection of Union,IOU)、真阳性率(True Positive Rate,TPR)、豪斯多夫距离(Hausdorff Distance,HD)评价上述3种算法的分割效能。结果 Poly-YOLO算法对肝囊型包虫病超声图像具有较好的分割结果,在有效去除非影像区域信息的同时,DSC可达0.80,TPR为0.88,IOU为0.71,HD为2.11。结论 相较于基于SSR的Ostu阈值分割方法、马尔可夫随机场图像分割算法,基于深度学习的Poly-YOLO网络能较好地分割出肝囊型包虫病超声图像扇形影像区域,去除图像中的非影像信息,为后续病灶自动分类研究奠定...     

X－线数字成像设备的性能——量子检出效率的确定

本文论述了描述 X线数字成像设备性能的参数—量子检出效率 (DQE)的测试条件和计算公式。     

基于马尔可夫链的水面舰艇作战减员评估

本文通过分析舰艇被多次命中的特点,对水面舰艇承受打击的能力进行量化,建立了合理的命中概率数学模型;将随机过程中的马尔可夫链应用于舰艇被多次命中的减员评估,并通过示例计算出舰艇被多次命中下的减员状况,取得了较好的效果,为水面舰艇作战减员评估提供了一种有效方法。