A MODIFIED TWO-DIMENSIONAL LOTKA-VOLTERRA MODEL WITH EXCHANGE BETWEEN COOPERATION AND COMPETITION

Under the assumptions that there exists exchange between cooperation and competition in some ecological systems, the paper provides a modei based on the Lotka-Volterra equations to describe the exchange in a two-dimensional system. Then dynamics of the model is studied in detail, the division of distinct regions associated with difFerent dynamics in the parameter space is obtained, and the biological significance of these dynamical properties represent is discussed.     

基于CT征象量化分析的肺结节恶性度分级

为了提高肺结节恶性度分级的计算精度及可解释性,该文提出一种基于CT征象量化分析的肺结节恶性度分级方法.首先,融合影像组学特征和通过卷积神经网络提取的高阶特征构造分析CT征象所需的特征集; 接着,在混合特征集的基础上利用进化搜索机制优化集成学习分类器,实现对7种肺结节征象的识别和量化打分; 最后,将7种CT征象的量化打分输入到一个利用差分进化算法优化产生的多分类器,实现肺结节恶性度的分级计算.在实验研究中使用LIDC-IDRI数据集中的2000个肺结节样本进行进化集成学习器和恶性度分级器的训练和测试.实验结果显示对7种CT征象的识别准确率可达0.9642以上,肺结节恶性度分级的准确率为0.8618,精确率为0.8678,召回率为0.8617,F1指标为0.8627.与多个典型算法的比较显示,该文方法不但具有较高的准确率,而且可对相关CT征象进行量化分析,使得对恶性度的分级结果更具可解释性.     

Improved algorithms for replacement paths problems in restricted graphs

We present near-optimal algorithms for two problems related to finding the replacement paths for edges with respect to shortest paths in sparse graphs. The problems essentially study how the shortest paths change as edges on the path fail, one at a time. Our technique improves the existing bounds for these problems on directed acyclic graphs, planar graphs, and non-planar integer-edge-weighted graphs.     

基于CT评估脑出血征象和血肿体积、高低密度差预测血肿增大及软化灶的价值研究

选取30例脑出血血肿增大患者为血肿增大组,另选30例脑出血无血肿增大患者为无血肿增大组,均行脑CT检查.采用Logistic回归方程分析血肿增大的相关影响因素,用受试者工作特征曲线(ROC)分析脑出血征象、血肿体积、高低密度差预测血肿增大及软化灶的效能.结果显示,初诊血肿体积、高低密度差与血肿增大显著相关(P＜0.05...     

类风湿性关节炎中医证候计算机数理统计方法初探

从１１０例类风湿性关节炎患者中选取临床最常见的肝肾两虚证、寒热错杂证及寒湿阻络证患者７４例与健康人３０例，仅就人发１４种必需微量元素含量进行计算机数理统计方法的研究，结果表明：三种中医证候类风关患者的Ｃｏ、Ｍｇ、Ｍｏ、Ｓｒ、Ｚｎ含量明显低于健康人，统计学分析呈非常显著性差异（Ｐ＜０．００１）。利用计算机数理统计方法对上述人群的微量元素进行筛选判别及分析，结果表明只要选择适当的特征参量，肝肾两虚证与寒热错杂证的类同关患者的分类判别准确率为９４．６４％，肝肾两虚证与寒湿阻络证患者以及寒热错杂与寒湿阻络证患者的分类判别准确率分别均为１００％．同时对健康人与上述三种中医证候的病例进行判别，其准确率为９５．１９％，获满意结果．     

基于改进SO-CFAR和ACA-VMD算法的雷达生命体征检测

非接触生命体征检测技术难以有效利用胸腔产生的微多普勒效应提取心跳和呼吸信号,针对这一问题,文中提出了一种基于改进最小选择恒虚警(SO-CFAR)和蚁群变分模态分解(ACA-VMD)算法的生命体征检测方法,并通过仿真和实测验证了算法的检测精度。首先对77 GHz毫米波雷达的中频回波信号进行预处理得到干净的雷达I/Q数据,然后调整因子以平衡前后窗的功率水平让单元极小值恒虚警检测能够对噪声下的目标进行精确提取,最后采用蚁群优化后的变分模态对目标信号进行模态混叠的抑制并采用全相位频谱分析,使得呼吸和心跳的信噪比改善了1.765 dB,完成呼吸和心跳有效分离和提取,实现了人体生命体征的准确检测。     

超薄共形电极的设计及其在电生理信号采集的研究进展

超薄共形电极由于具有超薄、柔软、可拉伸、透气和生物兼容等优点,可直接粘附在皮肤或生物组织上进行生理数据的长期、连续和实时监测,解决了传统凝胶电极透气性差、抗干扰能力弱和舒适性差的问题,被广泛用于健康监测、医疗诊断和人机交互等新兴领域。该文详细综述了超薄共形电极的背景需求、材料组成、制备方法及其在电生理信号采集等方面的研究进展,同时对超薄共形电极制备与应用过程中存在的关键科学与技术问题做了简要概述,并对超薄共形电极发展所面临的机遇和挑战进行了展望。     

基于GPS与GPRS的远程健康监护系统的设计

为实现对存在健康隐患人群的位置及生命特征信息远程监测,设计了基于GPS(Global Positioning System)与GPRS(General Packet Radio Service)的远程健康监护系统,系统由监测节点、数据处理服务平台、各监控终端等组成。以STM32为主处理器完成对监测节点的软、硬件设计,根据生命特征传感器采集的信号特点设计驱动电路,在GPS与GPRS网络的基础上,设计监测节点软件,完成了对人体心电、温度及位置信息的实时采集和转发。数据处理服务平台负责信息存储、分析和发布,各监控终端也可以通过数据处理服务平台查询被监测者的位置与生命特征信息。测试结果表明,系统能够实现相应功能,满足应用需求。     

基于ZigBee的养老院医疗监护系统的设计

本文针对养老院老人的监护需求,设计了一种基于ZigBee的养老院医疗监护系统,同时介绍了该系统的软件设计和硬件设计。该系统以ZigBee网络为载体建立无线医疗监护网络,采集老人的生命体征数据,并通过上位机软件进行监测与分析。在发生危机情况时,系统可以通过GSM网络向医院发出急救信号。实验表明,该系统可以有效提高养老院的监护水平。