临床医学检验中质量控制提高的影响因素及措施探讨

本文在研究中将进一步围绕临床医学检验工作展开深入分析,重点探讨在临床医学检验中影响质量的关键因素,并且针对这些因素,结合临床检验的要求,提出科学的临床检验质量控制对策,为医学临床检验结果的准确性带来保障,也为临床治疗带来参考。

基于MATLAB牙齿比色算法实现

建立基于MATLAB的牙齿比色分类算法,提高牙齿修复体与天然牙颜色的匹配度;在自然光下随机平面拍摄来获取样本,建立牙齿数据库,通过投影法分割出固定的牙齿中心区域,取红绿蓝、色调-饱和度-明度、亮度-颜色通道三种色彩空间各分量作为特征值,然后采用光照自适应校正算法和方差选择特征方法,得到最优分类特征组,进行K最近邻分类;光照自适应校正算法有效减少了光照的影响,提高了分类准确率,通过方差选择特征法和KNN分类验证,得到本实验中分类最优特征组由蓝-色调-明度三个特征值组成,该特征组达到最高的分类准确率96.2%;基于MATLAB牙齿比色分类算法实现了较高的分类准确率,为实现牙齿智能比色系统提供理论依据。

脊椎-脑脊液流固耦合模型的有限元分析

目的研究脊椎在脑脊液流体力学作用下应力载荷分布,为开发脑脊液生物反应器提供方案支持和实验数据支撑。方法合理设定阈值,利用CT数据建立脊椎-脑脊液流固耦合模型;对三维模型进行结构化网格划分预处理后,采用有限元分析软件进行力学模拟仿真;对比分析脑脊液流速分别为5cm/s、8cm/s及12cm/s条件下,硬脊膜及脊椎的应力分布与形变。结果脑脊液流动过程中,其表面速度由多个切向分量构成,在硬脊膜横截面的曲率最大处,产生了最大速度矢量值,且当流速为5cm/s、8cm/s和12cm/s时,该值分别为13.42cm/s、16.29cm/s和58.78cm/s。3种流速下,硬脊膜的最大应力分别为4.3837×10^-5 Mpa、7.3233×10^-5 Mpa和3.1131×10^-4 Mpa;位移量分别为0.1317cm、0.2007cm和0.5509cm。脊椎应力最大值分别为5.5856×10^-5 Mpa、8.7411×10^-5 Mpa和6.9357×10^-4Mpa。结论脑脊液流速增大会导致脊椎骨应力增加;应力变化对周围组织产生横向位移,导致应力向周围组织扩散。

基于深度学习的眼底视网膜图像疾病分类研究

提出了一种基于深度学习的多疾病分类方法,实现了一个完整的眼底视网膜图像辅助诊断解决方案。将Resnet50作为主干网络,并且利用多任务学习来解决多标签分类问题,根据左右眼的相关性对左右眼图像进行拼接,融合左右眼特征,从而提高模型的精度。由于基于眼底图像的疾病分类本质上是根据图像上的病灶来判断的,因此引入注意力机制来使得模型更关注病灶特征,增强网络对有效特征的学习能力。最后通过多模型融合技术,进一步提高模型的精度。通过设计多组对比实验,确定Resnet50主干网络为本实验最佳选择,而注意力机制的引入和多模型融合使得模型的诊断准确率提升。

基于电磁力检测细胞粘附力的方法与检测仪器

开发一套测量细胞间、细胞与基质分子间粘附力的仪器。根据磁场力学的原理,由DA(数模)转换模块控制电磁铁电流的大小从而改变磁场,结合麦克斯韦简化公式,磁场对处理过的膜内含有纳米磁粉的细胞具有吸引力的作用,当细胞的粘附力和磁场的作用力达到平衡的时候,通过测量磁场的吸引力就能间接测出细胞间的粘附力大小。结合电子电路软硬件的设计完成了电磁力吸引测量细胞粘附力仪器的开发,并通过Maxwell软件对仪器核心部件——吸盘式电磁铁进行磁场的仿真分析,得到磁场仿真数据,与仪器测试数据进行对照分析,发现这两组数据在所通电流大小和磁力大小的关系趋势上非常吻合。开发了一种细胞粘附力检测仪器,为测量粘附力提供了一种新的方法,通过改变电流大小从而改变磁场大小,得到相应的细胞粘附力大小,具有无接触式测量、不会对细胞造成损伤等优点,该技术具有一定的实用性。