基于联邦学习的网络化ICU呼吸机和镇静剂管理方法

医疗物联网设备的激增和丰富的医疗数据为智慧医疗提供了新的可能。重症监护室(ICU)的病人依靠众多医疗边缘设备来持续监测管理患者的健康状况。在ICU常见的治疗干预措施中,有创机械通气和镇静剂的注射多用于维持患者的呼吸功能,提高治疗质量,而现有的治疗干预措施很大程度上依赖于医生的判断。文中提出了一种基于联邦学习的临床辅助决策方法——MFed,可以基于网络化ICU分布式协作学习最佳干预政策。该方法应用基于差分隐私的联邦学习方法,打破了医疗数据隐私方面的限制以及医疗数据孤岛的窘境;用分布鲁棒优化确保最坏情况下的性能并结合伪孪生网络实现自适应地滤除噪声数据。最后,在现实ICU数据集上的实验表明,与其他最先进的基线相比,所提方法的准确率提高了36.75%。

基于InSAR和光学遥感的贵州鬃岭采煤滑坡识别与危险性评价

贵州鬃岭滑坡群具有孕灾规律性强、发育集中密集、威胁严重等特点。文章利用InSAR和光学遥感进行精细识别,获取了区域滑坡灾害信息,总结了鬃岭区域滑坡变形破坏模式,基于此建立了该地区的滑坡风险评价的体积-距离统计公式,并对典型灾害体进行了计算,获得了一些重要认识。地下采煤活动是引起鬃岭桌山边缘山体变形的主要原因;InSAR观测结果显示鬃岭地区变形具有明显的带状特征,年平均变形速度为-20.4~10.2 cm/a,与下部采空区具有较好的对应关系,大位移区域集中在采煤沉降和斜坡重力叠加的桌山边缘地带;鬃岭地区现存变形现象64处,其中滑坡37处,裂缝27条,危险变形体2处;滑坡主要发生在飞仙关组深灰色灰岩岩层和暗紫红色泥质粉砂岩岩层中,根据滑源岩性及变形特征将滑坡划分为拉裂-倾倒和拉裂-剪断两种类型,其中拉裂-倾倒型滑坡堆积体粒径大,运动距离远,威胁较大;文中建立的岩质滑坡碎屑流滑移距离计算公式,对鬃岭地区上硬下软地层中发育的采煤滑坡滑移距离具有良好的适用性,验证误差在5%以内,利用该公式对鬃岭滑坡群左家营和箐脚危险变形体进行计算,预测危险避让距离在220~386 m。文章提出的基于差分干涉测量技术和光学影像的采煤滑坡危险性评价方法对黔西、滇东地区的采矿滑坡防治工作具有重要的示范意义。