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:目的:分析不同季节血液透析用水和透析液质量。方法WaterMacRO-9000CT+数字变频双级反渗透水处理装置(北京康德威医疗设备有限公司出品)。透析供水不锈钢管路由北京康德威医疗设备有限公司安装,用于中国中医科学院西苑医院透析中心。透析机:日机装7台DBB-26、27,3台尼普洛NCU-12,3台SUR-10。采用每周1次热消毒方法,每天1次化学消毒方法消毒透析机。分散固定8~10个取样口,其中1个为WaterMacRO-9000CT+数字变频双级反渗透水处理装置回水口,1个为供水系统进入透析机的进水口,其余为透析机的混合液口。分别取水样1mL,密封保存。同样方法采集A液、B液。进行化学污染物、细菌检测。结果混合液共采集178个样本,其中春季42个,夏季45个,秋季43个,冬季48个;进水口、回水口、A液、B液每个季度各采集6个样本。春季的细菌菌落数和内毒素量分别是(18.07±14.49)CFU/mL和(0.08±0.04)EU/mL,夏季的细菌菌落数和内毒素量分别是(40.43±16.18)CFU/mL和(0.43±0.16)EU/mL,秋季的细菌菌落数和内毒素量分别是(32.98±18.77)CFU/mL和(0.18±0.14)EU/mL,冬季的细菌菌落数和内毒素量分别是(19.59±12.27)CFU/mL和(0.19±0.12)EU/mL,夏秋2季的细菌菌落数和内毒素量高于冬春2季,透析液的不合格次数高于透析用水。结论夏秋2季应该加强血液透析机的消毒。
简介:为提高医疗机构医疗器械不良事件监测水平。探讨医疗机构中影响医疗器械不良事件监测工作开展的三个因素,包括1思想认知不足;2制度和监管不够完善;3监测报告品种较为单一。针对影响医疗器械不良事件监测工作的因素提出相应的改进措施,包括1明确相关概念,加强宣传培训;2配置专职监测员,完善相关制度和流程;3将医疗器械不良事件监测纳入维修工程师职责。促进医疗机构建立和完善医疗器械不良事件监测体系,提高监测水平。广州市红十字会医院进行改进后医疗器械不良事件监测得到了质的飞跃。
简介:本文描述了一个以8098单片机作为控制器,以点阵式液晶屏为显示手段的新型便携式脑干听觉诱发电位(BAEP)测试系统。该系统集声刺激、信号采集、放大、滤波、处理于一体,结构轻巧,操作简便。系统的软件采用MCS-96汇编语言编程,信号处理采用叠加平均法。该系统的初步试用结果表明这种基于8098单片机构成的仪器与现有的大型系统相比,工作性能令人满意,且整机成本大大降低。
简介:为了在超声波图像中提取颈动脉斑块边缘,我们提出了一种基于GVF-测地线模型的图像分割算法。由于超声波图像含有大量噪声,首先使用加权均值空间平滑滤波器对图像进行预处理;再人工画出初始轮廓,分别采用GVF-Snake模型、GVF-测地线模型和改进后的GVF-测地线模型对图像进行分割,比较其结果。实验结果表明,改进后的方法分割精度很高,能够在颈动脉斑块边缘提取中取得非常好的效果。
简介:基于功能近红外光谱(fNIRS)的运动想象脑机接口(BCI)在中风患者神经康复训练发挥着不可或缺和日益重要的作用,但分类率较低。以功能核磁共振(fMRI)作为参考金标准,针对运动想象范式,本研究开展了fMRI-BCI与fNIRS-BCI的对照研究,以探究限制fNIRS-BCI分类率的主要因素。实验选取了12名被试,分别获取两种模态下左右手运动想象数据,并利用共空间模式算法提取空间特异性信息进行分类。从血液动力学响应来看,由于受到浅表血流信号干扰,fNIRS获取的运动想象在双侧运动区脑响应的对比度明显低于fMRI。同时,fMRI-BCI的分类准确率显著高于fNIRS-BCI,超过10个百分点,分别为80.3%±16.0%与67.3%±10.2%。这些结果表明,fNIRS及目前常用的拓扑式排布在获取脑皮层响应信息上存在不足,是运动想象fNIRS-BCI分类率较低的主要限制因素。
简介:阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合症(OSAHS)以呼吸受限和反复暂停为主要症状,目前最佳的治疗方式是通过家用睡眠呼吸机对用户上气道施加持续的正压通气(CPAP)。但呼吸机面罩若设计不当,可能导致局部“高浓度”CO2的反复吸入,长期对用户的健康不利。本研究以全脸式呼吸机面罩为研究对象,通过计算流体动力学(CFD)的方法分析面罩内CO2的残留状况及流场特征变化,并以此为依据开展优化设计。结果表明呼气末时刻鼻孔附近CO2的残留浓度约为3%,且会被反复吸入,长期将影响用户健康;若将排气孔设计在面罩前端,鼻孔附近CO2的残留浓度将降低到2%,即CO2的反复吸入量减少33.3%。本研究为家用睡眠呼吸机面罩基于空气动力学的个体化优化设计提供了重要的理论指导。
简介:针对计算机辅助诊断模型优化过程中稳定性差和早熟问题,提出基于集成VPRS-RUGGA-支持向量机的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,引入变精度粗糙集构造属性依赖度,结合属性约简长度和惩罚函数的加权和构造适应度函数框架;其次,采用无回放余数随机选择法、均匀交叉和高斯变异算子进行遗传操作;然后,在CT、PET和PET/CT样本空间中提取肺部肿瘤ROI区域特征,构造不同的特征空间,运用VPRS-RUGGA-支持向量机模型约简和分类识别;最后,在不同的样本空间中构造支持向量机(SVM)个体分类器,采用相对多数投票法输出集成结论。实验结果表明,集成VPRS-RUGGA-SVM模型可以有效的提高泛化性能和稳定性,VPRS-RUGGA-SVM模型可有效改善早熟问题,提高模型的分类性能。