重症急性胰腺炎患者螺旋型鼻肠管幽门后喂养置管结局的可视化预测模型的构建

目的探讨重症急性胰腺炎(SAP)患者螺旋型鼻肠管幽门后喂养置管结局的影响因素,构建可视化预测模型并进行验证。方法选择2020年1月—2023年6月医院重症监护室收治的SAP患者257例为研究对象,按螺旋型鼻肠管幽门后喂养置管成功与否分为成功组和失败组。采用单因素和Logistic多因素回归分析置管失败的风险因素,采用R4.2.1软件构建可视化风险列线图预测模型并验证。结果257例患者置管失败49例,失败率为19.07%。Logistic回归分析结果显示,APACHE II评分、腹腔内压(IAP)、机械通气、血浆白蛋白、使用胃肠动力药、使用血管活性药物、急性胃肠损伤(AGI)评分是SAP患者螺旋型鼻肠管幽门后喂养置管失败的影响因素(均P<0.05)。列线图预测模型建模组和验证组AUC分别为0.898,0.893;两组Calibration校准曲线趋近于理想曲线;列线图DCA曲线显示模型净获益高。结论APACHE II评分、IAP、机械通气、血浆白蛋白、使用胃肠动力药、使用血管活性药物、AGI评分是SAP患者螺旋型鼻肠管幽门后喂养置管失败的独立影响因素;构建的可视化列线图预测模型可预测SAP患者螺旋型鼻肠管幽门后喂养置管失败风险,具有良好的区分度,预测概率与实际概率之间一致性较高,预测效能较好,临床效益良好,有较好的临床应用价值等优点,可帮助ICU护理人员甄别置管的风险因素,为患者提供个体化干预措施,降低置管失败率。

矿区深部隐伏矿体三维可视化预测方法

针对深部隐伏矿定位难题,经多年研究,提出以定位模型-成矿信息-三维预测为主线的隐伏矿体三维可视化预测方法。矿体定位概念模型实现成矿规律到矿化分布规律的转换,获得矿体空间定位量化指标;采用形态分析、距离场或缓冲区分析、蚀变场分析等空间分析方法,分析和定量提取成矿信息指标;采用非线性多元回归、三维模糊证据权等方法,建立矿体三维预测模型,对深部立体单元的品位、金属量和含矿性进行预测。以安徽铜陵凤凰山铜矿和金川铜镍硫化物矿床为例,展开矿区深部三维可视化预测研究。结果显示,该方法能够适用于不同类型矿床的深部找矿工作,对于深部找矿具有重要意义。

浙江新昌盆地北缘地热资源成矿模式与三维可视化预测

为在浙江新昌盆地北缘开发更具投资价值的地热井,开展了重力与可控源音频大地电磁测深(CSAMT)相结合的综合物探工作,推断盆地北缘深部为断裂接触关系,浅部为不整合接触关系,并初步分析该区地热资源的成矿模式为构造裂隙型带状热储,三维视电阻率模型预测该区勘查开发地热资源的有利区位为盆地北缘深部断裂。

甘肃金川铜镍硫化物矿床三维可视化预测

随着金川矿区潜在矿产资源勘探工作向深边部进展,三维成矿预测方法以其定量化、多维化、可视化优势逐渐成为找矿工作突破的重要手段。本文基于以往研究积累,将形成的隐伏矿体三维可视化预测方法与技术框架应用于金川铜镍硫化物矿床深部找矿预测中,总结了金川矿体定位概念模型,构建了三维地质体模型,通过成矿信息提取方法得到控矿因素指标,从而基于多元线性回归方法建立了三维预测模型。研究表明,该实例取得的预测结果与地质研究结论符合,可为其深部找矿工作提供定量化指导。

海上落水人员漂移轨迹可视化预测研究

为了实现海上落水人员漂移轨迹的精准可视化预测,分别基于解析法和蒙特卡罗方法建立了落水人员漂移轨迹预测模型,模拟海况下2种模型下落水人员漂移轨迹相近,模型的有效性得到了验证;在此基础上,运用Matlab AppDesigner软件搭建了海上落水人员漂移轨迹预测可视化系统,实现了落水人员漂移轨迹预测及落水位置查询,对于海上落水精准可视化搜寻有一定指导意义。

丁家山铅锌矿床三维可视化预测及其修正

针对丁家山铅锌矿床深部找矿的需要,采用三维可视化预测方法,实现隐伏矿体的定位定量预测。通过成矿环境、成矿规律和矿化分布规律分析,建立矿体定位概念模型;建立丁家山地质体三维模型,采用距离场分析、坡度分析及趋势–起伏分析等方法,提取不整合面距离场因素、不整合面趋势–起伏因素等控矿因素;采用非线性回归方法,建立矿体三维预测模型,对丁家山铅锌矿床深部立体单元铅锌品位及金属量进行预测。对于预测结果的可靠性随着预测深度增加而逐步降低的问题,采用剩余磁异常驱动的模型修正方法,提高隐伏矿体三维预测模型的可靠性与准确性。

区间交通态势可视化预测系统在高速公路的应用

为了更好的对收费站区域流量控制,保障收费站工作秩序,恢复交通区间正常车道通行秩序,维持通畅的路段服务水平。通过参考文献法及对实际工作的总结,本文介绍了区间交通态势可视化预测系统通过收集交通态势车辆和道路的核心关联数据,感知交通系统的运行状况,并通过大数据和人工智能算法,结合车辆交通大数据和交通态势预测数据,形成开放兼容的车路协同辅助数据服务平台,为自动驾驶提供可靠有效的智能化通行数据服务,为车车/车路交互提供自由的通信管道服务,为应急事件提供全时可响应的应急服务,为出行者提供精细化、自主化的出行服务。

急性ST段抬高性心肌梗死患者急诊经皮冠状动脉介入治疗无复流可视化预测模型的构建

目的构建一种简便、快速而准确的可视化预测模型,早期识别急诊经皮冠状动脉介入治疗(primary percutaneous coronary intervention,PPCI)中发生无复流高危风险的急性ST段抬高性心肌梗死(ST-segment elevation myocardial infarction,STEMI)患者。方法回顾性研究中日友好医院2018年1月至2019年6月诊断为STEMI并行PPCI治疗的患者,收集患者的性别、年龄、合并症、个人史、Killip分级、实验室检查等变量资料,观察患者是否在PPCI治疗过程中发生无复流。采用多因素Logistic回归分析明确无复流的独立危险因素,根据筛选的危险因素构建预测STEMI患者PPCI发生无复流风险的列线图模型,采用C指数、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验分析验证模型区分度、一致性以及临床有用性。应用Bootstrap重复采样法进行模型内部验证。结果研究共纳入280例患者,行PPCI治疗的STEMI患者无复流发生率为30.7%。KillipⅢ~Ⅳ级(OR=3.537,95%CI:1.665~7.514,P=0.002)、平均血小板体积≥9 fL(OR=4.003,95%CI:1.091~14.689,P=0.037)、血糖≥7.8 mmol/L(OR=2.315,95%CI:1.318~4.066,P=0.003)和症状到入院时间(OR=5.594,95%CI:2.041~15.328,P=0.002)是STEMI患者行PPCI发生无复流的独立危险因素。模型预测STEMI患者行PPCI发生无复流风险的ROC曲线下面积为0.731(95%CI:0.668~0.795),内部校准曲线贴近标准曲线。结论本研究构建的可视化预测模型有助于早期识别无复流高危风险的STEMI患者,并在PPCI术中在发生无复流之前给予前瞻性的预处理,从而改善患者的远期预后。

基于改进LinkNet无人机航拍图像电力线提取算法

在实际输电场景中,由于温度、湿度、气压等环境因素的影响,电力设备容易老化损坏,因此需要定期进行巡检确保电力输电的稳定高效。由于人工巡检存在效率低,危险性大等问题,因此宜采用无人机巡检。针对巡检过程中传统电力线提取算法存在的算法速度慢、局限性大等问题,本文基于无人机巡检方式搭建了基于LinkNet的轻量化电力线语义提取网络PLS-LinkNet(powerline segmentation based on LinkNet),该网络在LinkNet网络的基础上增加了空洞卷积模块与注意力机制模块,同时使用Focal Loss损失函数提高了电力线图像的识别率。此外,为了验证算法改进的可行性设计了消融实验和对比实验,消融实验结果验证了添加模块的有效性。通过对比实验,相比于U-Net和SegNet识别网络,改进的PLSLinkNet网络在运算时间上分别减少了33.81 ms和48.26 ms,从而在识别速度上取得更好的效果。

基于深度学习的图像目标检测系统设计与实现

近年来,深度学习技术取得突破性进展,它在图像分类和目标识别方面的准确度也有了很大程度的提高。为了满足用户对图像目标检测的系统需求,文章基于深度学习在图像识别领域中的处理方法,使用Faster R-CNN模型,设计和实现了图像目标检测系统。经测试表明,该系统可以对图像目标进行可视化预测,并且目标检测的准确率较高。

浅谈三维地震资料综合解释方法及应用

本文介绍了三维地震资料综合解释方法,在解释地震剖面时,要以盆地构造样式和盆地的充填模式为指导,运用层序地层学原理和平衡剖面技术,以人机联作解释系统为手段,综合利用钻井、野外地质资料对三维地震资料进行地质解释.本文着重从地震的相干体技术、三维可视化技术、地震属性分析及储层预测技术、变速成图技术、测井处理和解释技术、多井约束反演技术和汕藏地质建模等技术的应用,来阐述这些技术所能解决的汕田实际地质问题及未来的发展趋势.