乳腺钼靶、超声造影检查鉴别诊断乳腺非肿块样强化病变的良恶性质的对比分析

本次研究的目的是探讨乳腺钼靶、超声造影检查在乳腺非肿块样强化病变(NMLE)诊断中的价值。选取NMLE患者110例接受乳腺钼靶、超声造影检查,并与病理结果进行比较。研究结果显示:经病理确诊恶性病变87例,良性病变23例;恶性病变钼靶表现钙化、结构不对称或紊乱、不规则高密度的比例明显高于良性病变(P0.05);恶性和良性病变超声造影表现有明显差异(P0.05);超声造影诊断良恶性病变的灵敏性、准确率和阴性预测值明显高于钼靶检查(P0.05)。结果证实:相比较乳腺钼靶,超声造影在鉴别NMLE良恶性病变中的价值较高,值得临床使用。     

CT检查参数对腰椎管狭窄症的诊断价值及与疗效、腰椎功能改善的相关性分析

选取我院60例腰椎管狭窄症(LSS)患者作为研究组,同期健康者60例作为对照组,探究CT检查参数对LSS的诊断价值及与疗效、腰椎功能改善的相关性。结果显示,研究组椎管面积、硬膜囊面积、椎管矢径、椎管横径、侧隐窝矢径、侧隐窝角小于对照组(P<0.05);CT各参数联合诊断LSS的AUC值大于任一参数单独诊断;疗效优良患者术后3个月椎管面积、硬膜囊面积、椎管矢径、侧隐窝矢径、侧隐窝角大于治疗前及非优良患者(P<0.05);经偏相关性分析发现,CT检查参数与疗效显著相关(P<0.05)。说明LSS疗效、腰椎功能改善情况与椎管面积、硬膜囊面积、椎管矢径等关系密切,CT检查对指导临床完善手术方案有重要意义。     

甚高频激发容性耦合氩等离子体的电子能量分布函数的演变

甚高频激发的容性耦合等离子体由于离子通量和能量的相对独立可控而受到人们的关注. 本文采用朗缪尔探针诊断技术测量了40.68 MHz激发的容性耦合Ar等离子体的特性(如电子能量概率分布、电子温度和密度等)随宏观参量的演变情况. 实验结果表明, 电子能量概率分布随着气压的增加从双麦克斯韦分布逐步转变为单麦克斯韦分布并最终演变为Druyvesteyn分布, 而射频激发功率的增加促进了低能电子布居数的增强; 在从等离子体放电中心移向边界的过程中, 低能电子的布居数显著下降, 而高能电子的布居则有所上升; 放电极板间距的变化直接导致了等离子体中电子加热模式的转变. 另外, 我们也对等离子体中的高低能电子密度和温度的分配情况进行了讨论.     

真空中铝单丝电爆炸的实验研究

开展了铝单丝在负极性电流脉冲作用下电爆炸特性的研究.利用皮秒激光探针,搭建了阴影、纹影和干涉的光学诊断平台,得到了不镀膜铝丝典型的能量沉积过程,在电压崩溃时刻其沉积能量为2.4 eV/atom.为了增加金属丝内的沉积能量,开展了相同电参数及金属丝尺寸下的镀膜铝丝电爆炸实验,其沉积能量可达到5 eV/atom,实现了在电压崩溃之前铝丝完全气化(完全气化所需能量为4 eV/atom).阴影图像展示了高密度丝核区域的膨胀过程,不镀膜铝丝平均膨胀速度为2.2 km/s,而镀膜铝丝因为沉积能量大,其膨胀速度约为不镀膜铝丝的2.3倍,高密度区域膨胀速度为5 km/s.由于阴影不能反映低密度等离子体的膨胀,开展了平行双丝实验,通过测量自发光辐射,估算了低密度等离子体的膨胀速度.利用条纹相机拍摄了不镀膜铝丝电爆炸过程中自发光区域的图像.纹影图像清晰地展示了不镀膜铝丝在电爆炸过程中形成的核冕结构,而镀膜铝丝电爆炸过程中核冕结构得到了一定程度的抑制.从干涉图像计算了相移,在轴对称假设下对相移进行阿贝尔逆变换,重构了三维的铝原子数密度分布.     

多值测试诊断策略优化设计

针对电子系统中多值测试条件下的测试排序问题,提出了一种诊断策略优化方法。首先,以相关性矩阵模型为基础,将已有的二值测试的优化算法同多值测试问题相结合,提出了适用于多值测试的基于霍夫曼编码的启发式函数;其次,将平均测试代价最小和平均测试步骤最少作为优化目标,采用与或树启发式搜索算法生成诊断树,得到多值测试的诊断策略,并给出了诊断策略优化方法的具体实现步骤;最后,将其应用到航空设备的实例中。结果表明提出的基于霍夫曼编码的与或树启发式搜索算法是可行的,其生成的诊断树是最优的,比基于信息熵的与或树启发式搜索算法具有更小的平均测试代价和更少的平均测试步骤。     

防空导弹自动驾驶仪测试性建模研究与应用

为了得到防空导弹自动驾驶仪的故障检测与诊断策略,减少自动驾驶仪的测试费用,建立了自动驾驶仪的测试性模型并进行分析,解决了建模的难点。通过多层抽象混合推理故障建模方法推导了自动驾驶仪结构与测试点之间的关系,根据测试点的特征和自动驾驶仪工作原理建立信息流模型,在此基础上,利用故障与测试间的相关性矩阵来描述测试性模型。基于此模型设计了诊断策略构建方法。实际应用表明,建立测试性模型的方法完全正确,通过模型能够构建有效的检测与诊断策略,缩短测试时间。     

基于双向联想记忆网络的航空雷达在线入侵诊断方法研究

针对传统的航空雷达网络面临的入侵威胁,以及雷达网络存在的入侵诊断检测效率较低,数据匹配速度较慢等问题,提出了一种基于双向联想记忆网络的航空雷达在线入侵诊断方法,构建航空雷达在线入侵诊断模型,对航空雷达网络中的外部数据进行预处理,并获取数据特征以及数据特征的可辨识属性矩阵和决策辨识函数,计算测试参数集的所有特征向量,从而使入侵检测算子的匹配量减少,以此提升数据匹配效率,实现对外部入侵数据的过滤检测,从而对雷达数据网络进行在线监控,有效抵御外部异常数据的入侵,保证了航空雷达网络的安全性;仿真结果表明文章方法有效提高了航空雷达网络的在线数据检测匹配速度,诊断准确率达到93.3%,且对航空雷达的入侵诊断检测效率、误报率、漏报率等方面都有明显改善。