简介：

简介：当AK95血液透析机自检过程中出现扳手提示“088079”．重新自检有时可以通过。查看错误代码：提示“heatertesterror，heaternotenergized”（加热器测试错误，加热器没有加电压）。这一故障可能发生的原因如下：①保险丝坏了；②加热板坏了或者加热连接处没有连接好；③流量测试棒停在低水位或者流量开关坏了；④FMVI/O板坏了；⑤保护CUP或驱动板、控制CUP或驱动板坏了。

简介：1两例故障例1：每天透析2h以后,百特透析机集体出现卡泵现象,而其他机器无此现象。除钙后透析正常,大约2h后又出现此现象。经多方查找,发现系水处理设备反渗膜破膜,造成水质变差。当透析用水Ca2＋达到一定浓度时,与透析液中的CO32-结合为CaCO3沉淀结晶,造成卡泵现象。由于百特比例泵泵头最精细（活塞的紧密程度可以拉出真空）,是所有机器中唯一可以在产生微量钙结晶而发生卡泵报警的。

简介：目的分析工频X线机和中频X线机在胸部计算机X线摄影（CR）中的图像质量，监测相应辐射剂量，比较两种X线机在CR摄影中的适用性。方法使用工频X线机和中频X线机摄取2～3岁小儿胸片共28例，分析图像质量，监测辐射剂量；并对两种X线机高压输出及IP对X线吸收特点进行分析。结果同工频X线机相比，中频X线机更易获得优质图像，且降低了辐射剂量。结论在CR应用中，中频X线机比工频X线机有明显优势。

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：随着现代医学的不断发展,监护仪已广泛应用于医院的重症监护病房（intensivecareunit,ICU）、心脏监护病房（cardiaccareunit,CCU）、麻醉手术室及各临床科室,特别是它可向医护人员提供患者生命体征的重要信息。利用这些信息,临床医生能更好地分析患者病情,从而采取适当的治疗措施,获得最佳治疗效果,因此监护仪的作用越来越受到重视。

简介：医用电子直线加速器,是生物医学上一种用来对肿瘤进行放射治疗的粒子加速装置,是肿瘤外照射治疗的主要设备。目前,中国国内进口加速器主要有两种品牌：医科达和瓦里安。笔者主要探讨由瑞典医科达公司生产的医科达Precise机型,该机型在使用过程中以高压不能出束最为常见,此故障多为闸流管触发;随着技术的革新,逆向调强及容积调强技术的普及,多叶光栅（multi-leavecollimators,MLC）运动成为加速器最繁忙的部件．因此在使用过程中会出现较多的问题：医科达Precise加速器使用的是行波加速管．加速管较长．加速管真空的建立和维持都有较高要求，出现不少真空故障。笔者就上述医科达Precise机型常见三例故障的维修经验作简要分析和归纳。

简介：利用脑-计算机接口这种新颖的人-机交互模式构建一种脑控拼写装置，其主要问题是实时、准确地从头皮电极记录到的脑电背景信号中提取视觉诱发电位，以决定用户选择按键。由于在一个短时程内可以认为自发脑电是平稳的，利用靶刺激出现前记录到的非靶刺激信号计算自回归模型参数，构造一个白化滤波器，再将实时信号通过白化滤波器滤波，使自发脑电得以白化，然后采用小波分析方法滤除白噪信号。结果表明靶刺激信号更加突出，提高了后续模式分类的正确率。采用模拟自然阅读诱发模式使短时信号的平稳性得到了保障，利用白化滤波器去除自发脑电是可行的。

简介：利用C8051F340单片机以及无线控制技术实现对高频X射线机主控平台以及无线控制系统的设计与开发，为临床医生提供良好的人机交互方式，操作界面简单，能在多环境、多疾病、多操作的情况下可以进行远距离曝光操作。

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：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：

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。

简介：根据体外循环心内直视手术中心肌缺血再灌注损伤(MyocazdialIschermareperfusioninjury,MIRI)时出现的证候,和中医有关理论的分析,提出了MIRI中医病因病机假说:心气虚衰为本,心血瘀阻、浊毒内生为标,是一本虚标实证。进而提出MIRI的中医药治则应是:益气养心扶正以固本,活血化瘀解毒以治标。以此标本兼治的思路,设计益气活血及益气活血解毒两个心内直视手术MIRI中医药保护方案。初步实验研究、临床应用结果表明有其有效性和合理性。

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。