简介：动态贝叶斯网络（dynamicbayesiannetwork,DBN）是一种基于时序表达数据构建基因调控网络的重要方法。然而目前的DBN方法因计算时间太长,结构不稳定,准确度低,对有效性有很大影响。根据动态贝叶斯网络的度量可分解性质,将动态贝叶斯网络分为初始网络与转移网络分别进行结构寻优,在寻优时将基于静态贝叶斯网络的最大权重生成树算法与贪婪搜索算法相结合,移植入动态贝叶斯网络中,建立基因调控网络模型。提出了一种从时序数据中构建基因调控网络的方法,克服了贝叶斯网络不能描述循环调控的缺陷,也从规模上简化了网络构建问题。通过与相关实验文献的对照,验证了提出方法的有效性,网络学习时间明显缩短,网络结构更加稳定。

简介：本研究提出基于三类解剖特征的SVM建模方法,探索样本、特征及算法选择三个因素,对阿尔茨海默症（AD）及其前驱阶段分类的重要性。该方法以三维重构sMRI后不同大脑区域的灰质体积、皮层表面积及其平均厚度三类特征作为SVM模型的输入参数,并采用十折交叉验证方法对AD患者、轻度认知损害患者和健康者进行分类识别,并与其他文献结果进行比较分析。实验结果表明,为了达到更高的分类准确率,选择合适的样本和特征,比选择算法更重要。此结论为未来AD的计算机辅助诊断研究工作提供了有益的指导。

简介：目的比较视可尼喉镜与普通直接喉镜在小儿全身麻醉气管插管中的应用价值、安全性和对应激反应的影响。方法选取需全身麻醉婴幼儿60例（其中新生儿16例）,其中男性36例,女性24例;年龄10天~3岁,平均年龄1.1岁。随机分为2组,每组30例,其中新生儿8例,其余为1个月~3岁患儿。术前处理和麻醉诱导方法相同,Ⅰ组采用视可尼喉镜进行气管插管（经口、左侧磨牙入路）,Ⅱ组则采用普通直接喉镜进行气管插管,记录各组患儿插管时间,诱导前、插管前、插管后1、3、5、10min收缩压（SBP）、舒张压（DBP）、心率（HR）,计算HR与收缩压乘积（RPP）、全程监测脉搏血氧饱和度（SpO2）并于气管插管前和气管插管后5min采动脉血检测血糖。结果Ⅰ组患儿用视可尼喉镜行气管插管时间虽略有缩短,但差异无统计学意义。血流动力学指标：组内各时点比较,两组患儿在诱导和插管时变化过程相似,诱导后至插管前HR、SBP、DBP及RPP比麻醉前明显降低（P〈0.01）;插管后1min的比插管前的明显增高（P〈0.01）并且达到最高,以后逐渐降低;组间比较,两组患儿在麻醉前、诱导后及插管后3、5、10min各指标差异无统计学意义,插管后1minⅡ组患儿的HR、SBP、DBP及RPP比Ⅰ组的明显升高,差异有统计学意义（P〈0.05）。血糖：组内、组间,两组患儿插管过程中各时点之间均无明显变化（P〉0.05）。全部病例SpO2无变化。Ⅰ组内有10例困难气道患儿全部一次性插管过程顺利,Ⅱ组内有8例困难气道患儿,其中5例一次性插管过程成功。两组比较,差异有统计学意义（P〈0.05）。结论视可尼喉镜（儿童型）用于小儿气管插管简便易行,安全可靠,尤其对声门暴露不理想者更具优势;采用视可尼喉镜实施经口气管插管可引起与用直接喉镜气管插管相似的应激反应,但相比较轻。

简介：本研究利用吲哚菁绿(indocyaninegreen,ICG)对胂瘤进行标记,通过改进的拉普拉斯金字塔算法对非顶层图像的肿瘤细节进行增强,同时去除顶层图像的非肿瘤信息,从而达到强化与区分肿瘤信息的目的;利用图形处理单元(graphicsprocessingunit,GPU)技术将融合算法进行并行化处理,可以有效提高本研究算法的运算速度,实时显示多光谱融合图像。相对于传统成像方式,本研究提供的成像方法可以实时获取更为全面的胂瘤信息,提高了胂瘤检测的准确性,从而帮助外科医生更好地实施胂瘤切除手术。关键词:图像融合;并行计算;多光谱;拉普拉斯金字塔;多尺度变换

简介：阿尔茨海默病（AD）以慢性、进行性智力下降为特征。随着结构与功能影像技术的发展,AD早期诊断的准确率大幅提高,笔者对辅助早期诊断AD的MRI、CT基于体素的形态学测量、正电子发射断层成像、单光子发射计算机断层扫描等多种结构功能影像技术进行综述。