移动式可折叠操作台在提高连台截石位手术体位安置工作效率中的应用

目的探讨移动式可折叠操作台在提高连台截石位手术护理工作效率中的应用效果。方法选择泌尿外科连台截石位手术患者160例,随机分为对照组和观察组各80例。对照组:每台术前、术毕安置体位程序按常规进行。观察组:第一台术前截石位安置方法同对照组,第一台术毕体位转换和后续连台截石位手术开始前体位安置时,护士采取推移操作台方式与手术床尾对接,以临时替代手术床腿板,支撑病人双下肢。在此过程中无需重复安装和拆卸手术床腿板。结果两组一台截石位手术体位安置工作效率比较差异有统计学意义(P<0.001),观察组术毕体位转换护理环节耗时比对照组减少了68%(缩短了7.44 min),术前、术毕安置体位总耗时比对照组减少了44.03%(缩短了8.16 min/台),减轻护士身体负荷60 kg/台。两组医护人员和病人满意度比较差异有统计学意义(P<0.001)。结论操作台的临床应用,有助于优化连台截石位手术体位安置护理流程,减轻护士工作负荷,提高工作效率,增加患者和医护人员满意度。

量子混沌与折叠算法的图像加密系统

本文提出一种量子混沌与折叠算法相结合的图像加密系统。该系统的主要思想是通过量子混沌映射和二维Logistic映射分别进行Arnold变换,得到两个由伪随机数组成的与灰度图像大小相等的矩阵Q、E,然后利用这两个矩阵对图像分别进行以下操作:一是利用矩阵Q对图像从4个方向进行"折叠操作",二是使用前一个像素值与当前像素值进行异或,然后将异或得到的值加上E对应的值,以对当前像素值进行修改,从而达到图像扩散的效果,增加差分攻击的难度。利用MATLAB对测试图像进行模拟仿真分析,结果显示,经该加密系统加密后的图像,其水平、竖直和对角线方向像素值的相关性分别为0.001 006、0.000 152、0.000 789,信息熵H(s)=7.997 3。一系列的实验结果表明该加密系统具有很高的安全性和随机性。

融合图注意力的多分辨率点云补全

为了解决3维点云补全中难以提取点云局部特征信息的问题,提出了融合图注意力的多分辨率点云补全网络结构。采用了生成对抗网络框架处理数据的方法,生成器通过图注意力层构建点云图结构,融合不同分辨率的特征信息后加上网格数据,结合折叠操作重构缺失结构并输出逐级补全的点云数据;判别器判别点云真伪,通过反馈以提高准确度并优化生成器,使得生成数据具有精细的几何结构,近似于真实点云;在形状数据集上,将本文中的方法与其它4种方法进行比较,通过实验验证和理论分析,取得了最优的结果。结果表明,该方法能够有效地补全点云形状的缺失部分,得到完整且均匀的点云形状,相较于点分形网络性能提高约1.79%,对于实测数据的补全处理也达到了预期效果;所提出的点云补全网络结构,在提取点云全局形状特征的同时更好地提取了其局部几何特征信息,使得补全出的点云形状更加精细。该研究为智慧城市3维建模提供了参考。

科学触角

你能猜出下图展示的这些小巧精致的“艺术品”是用什么材料制作而成的?答案就在一篇于2022年12月23日发表在ScienceAdvances的论文里。研究人员将DNA分子作为原材料,经过纳米精度的弯曲和折叠操作后得到了这些复杂的三维结构。当然,这一系列操作是在研究团队新开发的开源软件DNAxiS中完成的。

基于生成对抗网络的点云形状保结构补全

针对三维点云形状修复补全中难以保持形状精细结构信息的问题,借助于生成对抗网络框架,本文提出了一种自动修复补全三维点云形状的神经网络结构.该网络由生成器和判别器构成.神经网络的生成器采用编码器–解码器结构,以缺失的三维点云形状作为输入,首先通过输入变换和特征变换对齐输入点云数据的采样点位置与特征信息;然后借助权共享多层感知器对各采样点提取局部形状特征并利用最大池化层与多层感知器编码提取出采样点的特征码字;其次将采样点特征码字加上网格坐标数据,解码器使用2个连续的三层感知器折叠操作将网格数据转变成点云形状的缺失补全数据;最后将缺失补全数据与点云输入数据合并,得到完整的三维点云形状.神经网络的判别器则接收真实的完整点云形状数据和生成器生成的完整点云形状数据,并利用与生成器相同的编码器结构判别出点云形状数据的真假并反馈以不断优化生成器,最终使生成器生成足以"以假乱真"的点云形状数据样本.实验表明,针对形状缺失的稠密点云和稀疏点云数据,本文方法在修复补全形状缺失部分的同时能有效保持输入点云形状的精细结构信息.