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121.
从系统论的角度看,时间序列就是某一系统在不同时间(地点、条件等)的响应,因此可以通过对时间序列的研究来认识系统的结构特征,揭示其运行规律,进而用以预测〔1〕。时间序列分析作为一种有效的数据挖掘方法,在工程、经济学等领域的运用已经相当普遍,在疾病发病率的预测研究中应用也越来越多〔2,3〕。 相似文献
122.
124.
蛋白质结构预测对于从分子层面理解蛋白质的生物功能具有重要意义。本研究从同源建模、自由建模等经典方法
以及深度学习这几个方面来阐述蛋白质结构预测方面的进展。已知结构蛋白质模板数量的增加、序列比对等算法对信息
提取能力的提升以及片段拼接技术的应用使得同源建模在预测蛋白结构的能力大大提升。域分割和片段分割技术及并
行计算策略的应用使得自由建模方法在预测远程氨基酸接触能力不断提升。深度学习技术与以上经典方法的结合提升
了蛋白结构预测的准确性和速度,但是对于没有同源性蛋白结构的预测,仍然存在巨大的挑战。 相似文献
125.
126.
127.
基于一维人工细胞自动机的肿瘤生长模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对Gompertz肿瘤生长理论模型的研究和分析,设计了一种基于一维人工细胞自动机的肿瘤生长模型(TGM1dCA)。在连续Gompertz模型基础上,论文导出了Gompertz模型的离散差分形式。运用离散Gompertz模型,论文设计出了体现肿瘤生长动态的人工细胞自动机状态随机演化规则。论文对TGM1dCA细胞自动机进行了理论分析和仿真实验,理论分析和仿真实验结果表明,TGM1dCA细胞自动机与Gompertz模型和临床实验数据具有良好的一致性。 相似文献
128.
生物医学信号的近无损压缩 总被引:7,自引:0,他引:7
生物医学信号的压缩在临床中具有广泛的应用,但在实际应用中,医生们普遍认为有损压缩技术会使诊断信息丢失,只有无损压缩才能不失真地保留所有信息,因而临床诊断必须使用无损压缩。然而,事实并非如此,首先,在信号的采集和数字化的过程中就会引入量化误差和其他各种误差,即使用无损压缩,实际也是有损的;其次,无损压缩的压缩比很低,其压缩性能远不能与有损压缩相比,所以,在医学领域真正具有广泛应用需求的还是有损压缩技术,关键是如何控制好误差以确保信号的可信度。而一般的有损压缩技术,由于其对信号失真度缺乏严格的控制,因而不适合应用于医学领域,所以有必要研究特殊的有损压缩技术,这就是近无损压缩技术。为此,我们提出了一个能有效表征信号可信度的指标,在此基础上,结合生物医学信号非线性、非平稳性的特点,设计了一个基于上下文的生物医学信号近无损压缩算法,实验结果表明近无损压缩在保证信号可信度的前提下获得了比无损压缩更好的压缩结果。最后,我们还就近无损压缩技术的研究方向作了有益的探讨。 相似文献
129.
130.
《医学综述》2019,(7)
膝关节骨性关节炎(KOA)为一种退行性病变,其发病机制尚不清楚及发病进程的不可逆性,导致临床上对该疾病的治疗极为困难,致残率较高,考虑到临床现状以及医学伦理道德的限制,常使得研究人员难以获得早期人类KOA样本,因此需要通过建立与人类KOA病理发展过程相似的早期KOA动物模型来进行相关研究。常用的KOA建模方法有:关节腔内注射药物法,如瘦素、碘乙酸钠、木瓜蛋白,2~4周后观察到关节炎表现,操作方法简便,建模时间最短;关节制动法(石膏固定法、新型支局固定法、Ilizarov外固定)、卵巢切除法法、外科手术法(破坏关节稳定术、破坏关节血液循环术)可在4~8周内成功建立骨性关节炎模型,关节划痕法及关节撞击法在10~12周后观察到骨关节炎性变。自发型动物模型及转基因动物模型的建立虽已有成功案例的报道,但是培养周期较长,成本较大。 相似文献