简介:以氨基酸组成为特征对膜蛋白的分类,忽略了序列残基之间的相关性信息,而采用传统支持向量机算法作为分类算法,在解决多类问题时会出现分类盲区问题。针对这两种情况,计算蛋白质序列的氨基酸组成、二肽组成以及6种氨基酸相关系数,将三类特征结合,作为膜蛋白序列的特征向量;同时采用模糊支持向量机作为分类器,解决了传统支持向量机在多类数据识别中的盲区问题。测试结果表明,在相同特征输入下,模糊支持向量机分类性能优于传统支持向量机;在相同分类器的情况下,氨基酸组成、二肽组成和相关系数组合的特征选择方法的分类性能优于只使用其中一类或两类特征的方法;而采取组合特征和模糊支持向量机相结合的分类策略,在独立性数据集测试中的整体预测精度达到97%,优于现有的多种分类策略,是目前最有效的膜蛋白分类方法之一。
简介:胸痛三联征在临床上有相似的胸痛症状,误诊率居高,其确切病因尚不十分明确。针对经典支持向量机不适用于胸痛三联征此类非平衡数据集分类的缺点,本研究结合径向基核函数、布谷鸟算法以及支持向量机,提出一种基于布谷鸟算法优化支持向量机的分类识别模型,用于胸痛三联征的分类诊断。在收集到的735例有效样本数据集上,采用Java程序抽取平衡数据集。实验结果显示,基于平衡数据集,该模型的平均正确率为80.667%;基于非平衡数据集,其平均正确率为97.767%,相比经典支持向量机、粒子群算法-支持向量机、遗传算法-支持向量机均有不同程度的提高。因此,本研究模型对胸痛三联征的分类诊断具有一定的参考价值。
简介:目的分析应用Orthofix-微型器治疗第一掌骨基底部Bennett骨折的临床疗效。方法收集2009年1月-2013年1月我院31例采用Orthofix-微型器治疗的第一掌骨基底部Bennett骨折患者。记录患者年龄、性别等基线资料,以及术后上肢臂、肩、手功能调查量表(Disabilitiesofthearm,shoulderandhand,DASH)评分,随访终末期采用指总关节活动度(Totalactionmovement,TAM)评分。结果随访6-24个月,平均14.4月,手术时间为18-40分钟,平均29.1分钟,术中出血量10-30mL,平均14.5mL。术后3月、术后6月及终末期DASH评分之间比较,差异均有统计学意义(P〈0.05)。随访终末期,其中26例解剖复位,5例骨折对线良好,TAM评分优22例,良7例,差2例。随访期间未发生桡神经浅支损伤、钉道感染等并发症。结论Orthofix-微型外固定器治疗Bennett骨折操作简单、疗效满意。
简介:目的通过动物实验观察可吸收材料聚-D,L-乳酸﹙PDLLA﹚腰椎间融合器植入椎体后,在降解过程中的变生物力学变化规律。方法将可吸收腰椎间融合器通过手术植入到犬椎体,经过12、24和36周后分别取材,测定不同时间椎体的轴向抗压强度和抗扭转强度。结果轴向压缩载荷实验显示术后12周,实验组抗压强度明显高于对照组﹙〈0.05﹚;术后24周显示,实验组的抗压强度显著下降﹙〈0.05﹚,对照组的抗压强度有所上升,但不显著﹙〉0.05﹚,实验组的抗压强度明显高于对照组﹙〈0.05﹚;术后36周显示实验组抗压强度无显著性下降﹙〉0.05﹚,实验组的抗压强度与对照组相比无显著性差异﹙〉0.05﹚。抗扭转实验显示,术后12周,实验组的抗扭转强度明显高于对照组﹙〈0.01﹚;术后24周显示,实验组的抗扭转强度显著下降﹙〈0.01﹚,对照组的抗扭转强度有所上升,但不显著﹙〉0.05﹚,实验组的抗扭转强度明显高于对照组﹙〈0.01﹚;术后36周显示实验组抗扭转强度无显著性下降﹙〉0.05﹚,实验组的抗扭转强度与对照组相比无显著性差异﹙〉0.05﹚。结论高分子材料PDLLA的椎间融合器在植骨融合过程中,其力学强度逐渐下降,但在植骨融合部位获得牢固融合前,能维持较高的力学强度,保证了植骨融合的顺利实现,同时由于其最终降解吸收,不会对骨的生长产生应力遮挡,具有一定的积极意义。
简介:设计一种专门用于监控测量脑脊液、手术伤口的渗出液流速和流量的传感器。根据法拉第电磁感应原理,采用低频方波励磁方式和单片机控制系统,设计选出一种最优方案并进行试验验证。样机的测量精度、重复误差等均能满足要求。样机质量稳定,性能能够满足临床对人体体液引流过程的监控需求,为患者术后的护理提供了一种安全、方便的监护手段。
简介:为解决人口老龄化社会所带来的老人跌倒事件频发,减轻跌倒等异常状态对老年人的伤害,研发了一种基于惯性传感器的穿戴式姿态监测装置。该装置基于姿态解算特性,通过采集三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计的数据,以多种运动特征为依据进行姿态判别,不仅可以检测跌倒状态,还可对老年人的日常姿态及位置信息进行连续监测并进行步数统计,利用GPRS网络向服务器上报数据。装置中加入了语音推送功能,可对服务器端推送的天气信息、问候信息等进行语音播报。试验结果表明,该装置可对佩戴者的姿态及位置信息进行连续监测,当出现跌倒等异常状态时,可实现实时报警及对事故发生地的准确定位,姿态识别的准确率不低于98%。