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PERTURBATION SOLUTION FOR COMPARTMENT MODEL OF VARIABLE EXTRACELLULAR VOLUME
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作者 张凤宝 张国亮 +1 位作者 李明 王淑兰 《Transactions of Tianjin University》 EI CAS 1997年第2期72-76,共5页
The two compartment model with variable extracellular volume is presented and solved by using both perturbation and analytical method. The computation for both creatinine and urea show that the perturbation solution ... The two compartment model with variable extracellular volume is presented and solved by using both perturbation and analytical method. The computation for both creatinine and urea show that the perturbation solution is not only simple but also accurate enough and is a good substitute for the more exact analytical solution. 展开更多
关键词 HEMODIALYSIS two compartment model ULTRAFILTRATION perturbation solution
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农药在环境中降解的数学表达模式 被引量:3
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作者 张大弟 张晓群 张晓红 《上海交通大学学报(农业科学版)》 1991年第1期12-20,共9页
作者根据近年农药环境毒理的研究结果向读者介绍在不同条件下农药在环境因素中降解的四个数学表达式。其中,得到广泛应用的是指数模式 C=C_0e^(-kt)。当前后期农药降解速度不同时可用 C=Ae^(-αt)+Be^(βt)的数学表达式。用一级吸收模式... 作者根据近年农药环境毒理的研究结果向读者介绍在不同条件下农药在环境因素中降解的四个数学表达式。其中,得到广泛应用的是指数模式 C=C_0e^(-kt)。当前后期农药降解速度不同时可用 C=Ae^(-αt)+Be^(βt)的数学表达式。用一级吸收模式 C=A(e^(-αt)-e^(-βt))可以表达具有吸收和降解双过程的农药动态变化。多次施药时可用(C_n) 展开更多
关键词 农药 降解 环境因素 双室降解模式 一级吸收模式
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在^(68)Ga EDTA 动态 PET分析中用正常区域取样和参数成像实现大脑肿瘤的统计分割研究(英文) 被引量:3
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作者 周云 黄嵩正 +1 位作者 包尚联 D.F.Wong 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2002年第4期209-215,共7页
为了研究和评价用68GaEDTA动态PET研究和评价脑肿瘤定量分析的可靠性和灵敏度,我们在本文中提出了估计容积分布(distributionvolume:DV)和血脑屏障渗透率(k1)分布的线性参数成像模型。我们还用F统计学方法实现了把肿瘤从正常组织中分割... 为了研究和评价用68GaEDTA动态PET研究和评价脑肿瘤定量分析的可靠性和灵敏度,我们在本文中提出了估计容积分布(distributionvolume:DV)和血脑屏障渗透率(k1)分布的线性参数成像模型。我们还用F统计学方法实现了把肿瘤从正常组织中分割出来的方法。用一个三参数双腔室模型描述用PET测量的数据。用于估计DV(=K1/k2)和K1的主要计算公式为:Cpet=(K1+k2Vp)t0∫Cpds-k2t0∫Cpetds+VpCp和t0∫Cpetds=(DV+Vp)t0∫Cpds-(1/k2)Cpet+(Vp/k2)Cp,这里的k2是脑内通过血脑屏障到脑外的渗透率。在参数成像中我们采用了一个可靠和如棒的基于像素的局域线性回归算法用于产生DV和K1图像。同样基于像素自由度为2和k-2的F统计学方法采用的计算公式为:F=(((k-2)k/(2(k2-1)))D2,这里的D2=(x-μ)'S-1(x-μ),而μ和S分别表示脑肿瘤对侧正常区域内采集的样品的平均值和协方差,这些样品是按照二维空间狖(K1,DV)狚采集的,而常数k是取样的总数。在不同水平上阈值α,就可以得到不同置信度下的F统计图像。用这个方法对11个肿瘤病人进行了68GaEDTA动态PET研究。研究结果表明:所有的DV,K1和F图像的质量都很好。而且用于产生DV,K1和不同置信度下的F图像的算法效率很高,容易实现。本研究方法中研究和发展的方法提供了一个有效的集成多维生? 展开更多
关键词 大脑肿瘤 统计分割 ^68GaEDTA动态PET成像 线性参数成像算法 双腔室三参数模型
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基于卡尔曼滤波的荧光剂药代动力学层析优化
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作者 程楠 张丽敏 +4 位作者 赵志超 潘英雪 王欣 周仲兴 高峰 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期156-167,共12页
针对目前常用的扩展卡尔曼滤波技术由于舍弃了系统方程求导的高阶项,使得荧光剂药代动力学参数重建精度下降的缺点,研究发展了基于二室模型的二阶自适应扩展卡尔曼滤波技术并引入无迹卡尔曼滤波技术用于荧光剂药代动力学参数重建。通过... 针对目前常用的扩展卡尔曼滤波技术由于舍弃了系统方程求导的高阶项,使得荧光剂药代动力学参数重建精度下降的缺点,研究发展了基于二室模型的二阶自适应扩展卡尔曼滤波技术并引入无迹卡尔曼滤波技术用于荧光剂药代动力学参数重建。通过数值模拟和在体实验对基于一阶自适应扩展卡尔曼滤波、二阶自适应扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的三种方法进行对比和评估,结果均表明,基于一阶和二阶自适应扩展卡尔曼滤波方法获取的荧光剂药代动力学参数重建结果相近,而基于无迹卡尔曼滤波方法获取的参数在量化度和对比度噪声比上均具有明显优势。该结果与无迹卡尔曼滤波由于没有忽略高阶项而具有更高精度相一致,证明了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 光学成像 扩散荧光层析 荧光剂药代动力学层析 吲哚菁绿 二室模型 扩展卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波
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Sorption and desorption kinetics of phthalates and phenol on water/sediment interface 被引量:1
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作者 Ye Changming, Zhao Wushan, Li Tie, Lei Zhifang, Yan Hai Research Center for Eco Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China 《Journal of Environmental Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 1997年第3期84-91,共8页
The sorption and desorption kinetics of dimethyl phthalate (DMP), diethyl phthalate (DEP), dibutyl phthalate (DBP) and phenol on water and sediment interface were studied using two compartment model in this paper. ... The sorption and desorption kinetics of dimethyl phthalate (DMP), diethyl phthalate (DEP), dibutyl phthalate (DBP) and phenol on water and sediment interface were studied using two compartment model in this paper. The results showed that the sorption coefficients of DMP, DEP, DBP and phenol measured by batch equilibrium method were 16.79, 24.55, 132 and 0.65μg 1-1/n · g -1 · ml -1/n , the sorption and desorption kinetic constants of DMP, DEP, DBP, phenol were 0.0248, 0.0357, 0.0727, 0.014ml·cm -2 ·h -1 and 0.000512, 0.000754, 0.00127, 0 000899h -1 at static condition respectively; and the sorption and desorption kinetics constants of above chemicals were 0 279, 0.382, 0.496, 0.0904ml·cm -2 ·h -1 and 0.0442, 0.0031, 0.00116, 0.00247h -1 at flow water condition respectively. 展开更多
关键词 sorption desorption kinetics phthalate esters PHENOL two compartment model.
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