GeneXpert检测系统分析儿童耐碳青霉烯类肠杆菌科细菌耐药基因

目的研究西安市儿童医院2017年10月至2019年10月临床分离耐碳青霉烯类肠杆菌科细菌(CRE)的耐药情况,借助GeneXpert检测系统分析碳青霉烯酶基因携带特点,了解其分子流行病学分布,为各科室CRE的预防、控制及治疗提供依据。方法采用Whonet 5.6软件筛选西安市儿童医院2017年10月至2019年10月CRE菌株,采用基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱仪鉴定细菌,以Vitek 2-Compact全自动微生物鉴定及药敏分析系统联合纸片扩散法(K-B法)进行药敏试验,采用GeneXpert检测系统检测碳青霉烯酶基因KPC、NDM、VIM、IMP-1、OXA-48。结果西安市儿童医院2017年10月至2019年10月共检出CRE菌株109株,排名前3位的是肺炎克雷伯菌57株(52.29%)、大肠埃希菌20株(18.35%)、产酸克雷伯菌8株(7.34%)。标本来源主要为尿液(35.78%)、下呼吸道标本(29.36%)、脓液(16.51%)。临床科室分布主要集中在新生儿重症医学科、康复科及血液科。药敏试验结果显示,CRE对β-内酰胺类药物耐药率在80.00%以上,对氨基糖苷类和喹诺酮类抗菌药物耐药率均小于40.00%。GeneXpert检测系统检测结果显示,携带碳青霉烯酶菌株共90株,耐药基因检出率分别为KPC(52.29%)、NDM(47.70%)、IMP-1(7.30%),未发现VIM和OXA-48耐药基因。患儿预后与细菌耐药基因检出数量种类差异无统计学意义(P>0.05)。结论儿童CRE以肺炎克雷伯菌为主,大部分来源于重症医学科的下呼吸道标本,对抗菌药物高度耐药,检出耐药基因以KPC和NDM为主。耐碳青霉烯类肠杆菌科细菌耐药形势严峻,临床应根据药敏试验结果合理选用抗菌药物,及时针对性地采取措施,以预防院内传播流行。

一种基于目标检测的动态环境下视觉定位系统

传统的基于同时定位与建图模型的视觉定位方法需要满足目标点静止假设,但大多数小型机器人的实际应用场景为动态,这限制了现有视觉定位算法在小型机器人上的使用。为此,文中使用YOLOv5卷积神经网络对环境中的动态目标进行检测,然后剔除分布在图中的移动特征点,进而改进位姿估计准确性的动态消除方法,并将此方法集成于ORBSLAM2视觉定位系统。改进方案在TUM公共动态数据集上的测试结果表明,基于YOLOv5的检测方法能够快速、准确地识别场景中的动态目标,并显著降低动态环境下位姿估计的绝对误差和相对漂移,是一种有效的动态场景视觉定位方案。

基于物联网农业灌溉系统的参数检测方法研究

为提升农业灌溉系统检测环节准确性及整体作业效率为目标,基于物联网灌溉及参数检测方法应用展开设计。以当前灌溉作业机理及通信结构布局为出发点,通过建立合理正确的参数检测架构,选定高效适应的参数检测方法,实现整体灌溉系统功能优化。进行灌溉系统作业监测试验,结果表明:参数数据通信监测准确率及系统执行效率分别提升至93.70%与95.89%,系统丢包率相对降低至0.79%,平均节水效率相对提升了6.39%。基于物联网平台进行参数检测的有效性与适应性改进,较好地满足了智能灌溉的发展趋势,其方法研究理念对于灌溉系统及类似农机培育系统开发应用具有参考价值。

GeneXpert MTB/RIF检测技术在肺结核诊断及利福平耐药分析中的应用价值

目的:分析GeneXpert MTB/RIF检测技术在肺结核诊断及利福平耐药分析中的应用价值。方法:采用横断面法,搜集2021年1月~2023年6月接诊疑似的肺结核患者共计200例,全部纳入研究中。所有研究对象均采取GeneXpert MTB/RIF技术检测及罗氏培养法(痰培养),并进行比例法药敏试验。以罗氏培养法(痰培养)检测结果和比例法药敏试验结果作为金标准,分析GeneXpert MTBRIF技术检测肺结核分枝杆菌(MTB)的准确率、特异度、灵敏度及GeneXpert MTBRIF检测出的阳性患者相对于比例法药敏试验在利福平(RIF)耐药性检测中的准确率、特异度、灵敏度。结果:以罗氏培养法(痰培养)检测结果作为金标准,检出阳性患者134例,阴性患者66例。GeneXpert技术检测出阳性患者为136例,阴性为64例;GeneXpert MTBRIF检测MTB的准确率为98.00%、特异度为100.00%、灵敏度为97.06%。GeneXpert技术在利福平耐药性检测中的准确率为、特异度、灵敏度分别为97.01%、100.00%、87.50%。结论:在肺结核患者的诊断中,采用GeneXpert MTB/RIF检测MTB能够有较高的诊断价值。

GeneXpert MTB/RIF系统检测对治疗后痰菌阳性肺结核患者的临床价值

目的探讨GeneXpert MTB/RIF系统对规范治疗疗效不佳肺结核患者的检测价值和预警价值。方法选取经规范治疗2个月痰结核杆菌（MTB）仍阳性的52例肺结核患者（实验组）和痰菌转阴的140例患者（对照组）,采用GeneXpert MTB/RIF系统对痰液进行痰找MTB、利福平耐药基因检测,同时予以痰培养药敏试验。并比较两组患者GeneXpert MTB/RIF系统的MTB检出率及利福平耐药基因检出率,比较GeneXpert MTB/RIF系统检测结果与痰培养检测结果的差异。治疗至5个月末时,进一步对实验组的疗效与治疗2个月末时GeneXpert MTB/RIF系统的预测结果进行比较。结果 GeneXpert MTB/RIF系统在实验组的MTB检出率达96.2%（50/52）,利福平耐药基因检出率达94.3%（33/35）。对痰培养阳性、痰涂片阳性的MTB检出率为96.2%（50/52）,痰培养阳性、痰涂片阴性的MTB检出率为50.0%（5/10）。实验组GeneXpert MTB/RIF系统检测与痰培养对利福平耐药结果相似,差异无统计学意义（χ^2=0.15,P〉0.05）。5个月末实验组临床治疗有效率25.0%（13/52）,与GeneXpert MTB/RIF系统的预测有效率34.0%（17/50）相当,差异无统计学意义（χ^2=0.99,P〉0.05）。对照组临床治疗有效率82.1%（115/140）,与GeneXpert MTB/RIF系统的预测有效率100.00%（5/5）相当,差异无统计学意义（χ^2=1.08,P〉0.05）。结论 GeneXpert MTB/RIF系统对临床治疗不佳肺结核具有重要的检测和预警价值。

基于1DCNN和D-S多信息融合的光伏系统直流母线串联电弧故障检测

直流母线是光伏系统输出能源的主干道,由于长期曝晒、风化等作用,电缆、连接器等组件劣化,光伏系统直流母线中发生电弧的可能性急剧上升,极易引发火灾、触电等事故。在光伏系统中,串联电弧故障将使回路电流下降,传统的过流保护无法识别。因此,本文提出基于深度学习和证据理论(D-S)的方法来识别串联电弧故障,该方法基于并联电容器电流和电压信号,采用一维卷积神经网络(1DCNN)对检测数据进行电弧识别;在此基础上将基于单个传感数据的识别结果作为证据,运用D-S多信息合成法则计算得到信度分配,最后利用决策规则判断是否发生串联电弧故障。搭建多参数可调模型获取数据进行测试,结果表明:使用1DCNN识别方法,基于并联电容器电流和电压信号的串联电弧识别准确率分别为97.19%和94.98%,而基于1DCNN和D-S多信息融合的光伏系统直流串联电弧故障检测的识别准确率可提升至99%以上。

基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统设计

异构网络具有结构复杂、多重覆盖面积大等特征,使得网络入侵检测较为隐蔽,威胁网络运行的安全性;为此,对基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统进行了研究;通过检测Agent和通信Agent装设主机Agent,以Cisco Stealthwatch流量传感器作为异构网络传感器检测攻击行为,采用STM32L151RDT664位微控制器传输批量数据,由MAX3232芯片实现系统电平转化,实现硬件系统设计;软件部分设计入侵检测标准,采用传感器设备捕获网络实时数据,通过Agent技术解析异构网络协议并提取数据运行特征,综合考虑协议解析结果及与检测标准匹配度,实现异构网络多重覆盖节点入侵检测;经实验测试表明,基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统入侵行为的漏检率和入侵类型误检率的平均值仅为6%和5%,能够有效提高检测精度,减小检测误差。

基于线阵相机/扫描仪的轨交隧道病害检测系统设计实现

隧道维护可以避免隧道病害引发的安全事故,有效的维护依赖于全面和准确的隧道病害检测。传统的隧道病害检测依靠人工巡检,受隧道照明不足、检测时间短等因素的影响,检测效率低下且准确率低。针对这些隧道病害检测中的难题,根据轨交隧道结构均匀、轨道线路固定的特点设计了轨交隧道病害检测系统。系统将激光扫描技术与摄影测量技术相结合,使用激光扫描仪获取隧道三维点云,使用多线阵相机获取隧道影像,借助激光跟踪仪并设计虚拟靶标场对相机和扫描仪进行标定使其坐标基准统一。系统采用分布式的软件架构研发数据采集软件进行传感器交互和数据存储,并采用外触发的方法使传感器采集频率与车速匹配,最后基于Cesium框架研发数据管理平台对隧道数据进行管理。将系统应用于某隧道进行数据精度验证,实验表明轨交隧道病害检测系统能够在实际隧道中检测宽度为0.2 mm的裂缝和错台量0.5 mm的错台,具备轨交隧道病害检测能力。最后,通过将实验采集到的数据应用于隧道裂缝检测、错台检测、变形检测等方面,并对检测出的病害进行定位,证明了轨交隧道病害检测系统的实用性,为轨交隧道病害检测提供了可靠的解决方案。

钢筋连接套筒智能检测生产线控制系统设计

针对当前工业生产中钢筋连接套筒检测效率和精度低下等问题,设计一种基于PLC的钢筋连接套筒智能检测生产线,有效提高钢筋连接套筒的检测效率。介绍该生产线的主体结构、工作原理,重点阐述该设备中智能检测和自动旋转定位系统的硬件组成和控制方法。设计以PLC为核心,以触摸屏为人机界面的控制系统,得到硬件结构图和主要控制元件型号,并详细介绍PLC的连接和编程问题。对于气动系统,得到了气动系统原理图和主要气动元件型号。在触摸屏中设计了手自动控制画面,实现了数据记录和报警记录功能模块的开发。生产样机的测试结果表明:系统运行稳定可靠,进一步优化改进后,可大量替代人工检测。

基于超声信号的纵横复合式陶瓷膜板内部缺陷检测系统研究

针对陶瓷膜板内部缺陷检测的全覆盖扫查问题,设计了一种基于超声信号的纵横复合式陶瓷膜板内部缺陷检测系统.该系统主要由超声采集模块和超声检测模块两部分组成.超声采集模块通过控制器、驱动器和滚珠丝杠之间相互配合,控制超声探伤仪进行纵横复合运动,实现对陶瓷膜板的全覆盖扫查;超声检测模块通过计算机和可视化软件界面,实现对超声采集模块的控制,同时能够对超声信号进行分析和处理.最后,通过在陶瓷膜板试件上进行测试,结果表明:该系统通过基于超声信号的纵横复合式扫查,实现了对陶瓷膜板内部缺陷的全覆盖扫查,相较于传统人工扫查的方式,缺陷覆盖率提高了14.93%,效率提高了41.8%,保证了陶瓷膜板内部缺陷数据的完整性及效率,具有良好的工程应用价值.

CRISPR/Cas系统在核酸检测中的应用和挑战

成簇的规律间隔的短回文重复序列(CRISPR)/CRISPR相关基因(Cas)系统是古菌和细菌适应性免疫系统,最初被发现用来进行基因编辑,近年其特异识别和切割特性以及可编程性使其在核酸和非核酸靶标检测中崭露头角。目前基于CRISPR/Cas系统的核酸检测系统主要与核酸扩增技术如PCR、链置换扩增(SDA)、滚环扩增(RCA)和EXPAR等恒温扩增技术结合,以提高灵敏度;多项研究也在尝试开发基于CRISPR/Cas的无预扩增核酸检测系统;另外也有研究尝试通过生物祖体(包括适体、DNAzymes和抗原-抗体反应)特异性识别靶物质实现非核酸信号转换为核酸信号,实现基于CRISPR/Cas的蛋白质、小分子、细胞等非核酸物质的检测。但仍存在一些挑战,其中目标中痕量原始浓度的信号转换和放大是分析系统的关键挑战;其他挑战包括CRISPR/Cas存在一定背景活性,CRISPR RNA和单链DNA/单链RNA信号报告序列有降解风险等。随着技术的逐渐成熟,CRISPR/Cas系统将在生物靶标检测中发挥更大作用。本文就CRISPR/Cas系统在核酸检测这一领域的最新发展方向作一述评。

基于动态模拟技术的混动车辆发动机电控单元检测系统设计

电控单元是混动车辆发动机中的重要组成部分,对于发动机以及混动车辆的行驶性能产生直接影响,为保证电控单元的运行正常,利用动态模拟技术,优化设计了混动车辆发动机电控单元检测系统;改装温度、转速等传感器设备以及信号处理器设备,调整系统电路的连接方式,实现硬件系统的优化;利用动态模拟技术模拟混动车辆发动机电控过程,结合不同故障类型下电控单元的运行特征,设置系统的检测标准;采集电控单元输出信号,从时域和频域两个方面提取信号特征,最终通过特征匹配确定电控单元状态、故障类型以及故障位置,实现系统的电控单元检测功能;综合混动车辆发动机的3种运行场景,通过系统测试实验得出结论:与传统检测系统相比,优化设计系统的漏检率和误检率分别降低了2.59%和2.05%,由此证明优化设计系统具有良好的检测功能。

核电厂安全壳贯穿件焊缝自动超声检测系统开发

通过分析国内某核电厂贯穿件焊缝现场检查条件,阐述国内外现有管道检测装置的不适应性,本文提出了一种管道贯穿件对接全焊透环焊缝自动超声检测的技术方案,解决了该焊缝手动检查不可达的问题,实现了贯穿件管道狭窄空间内检测装置的快速安装和定位,操作简单、高效。采用开发的检测系统应用于某核电厂贯穿件焊缝在役检查,结果表明检测系统满足现场检查要求,验证了技术开发的有效性。

电池储能系统绝缘电阻检测方法误差分析

电池储能系统绝缘电阻检测对电池储能电站的安全运行至关重要。为了解决常用的平衡-不平衡电桥法测量误差较大且有随机性的问题,建立了平衡-不平衡电桥法的计算机仿真模型,研究了绝缘电阻检测的误差影响因素。从电压测量误差偏置和电压测量精度2个方面对绝缘电阻检测误差的影响进行了分析。针对正母绝缘降低时的测量范围不宽和测量结果不准确的工程实际问题,对平衡-不平衡电桥法进行了改进。提出了电桥电阻如何选型的理论依据和具体方法。针对正负极绝缘同时降低时测量的准确性较差,存在绝缘监测死区的问题,利用仿真模型绘制出的三维曲面图进行分析,提出了可变阻值切换桥法,该方法可有效增加该工况下的检测准确度。最后工程现场的实际测试验证了误差分析和参数选型的正确性。该研究成果对电池管理系统绝缘监测功能的设计和参数选型提供了参考和理论依据。

点播院线计费系统检测工具的设计与研发

为了验证点播院线计费系统的规范符合性,本文依照《点播影院暂行技术规范》研发了点播院线计费系统检测工具,通过对点播院线计费系统发送报文的处理,实现对点播院线计费系统的检测。为验证本文检测工具的有效性,我们利用点播院线计费系统模拟器开展了系列实验,验证了本文研发的检测工具能够正确处理点播院线计费系统相关业务的检测。该检测工具的研发,能够为点播影院和点播院线的规范发展提供技术保障,更有望推动点播影院市场体系的进一步发展与完善。

分子检测在中枢神经系统肿瘤病理诊断中的应用与挑战

随着基因组学和分子检测技术的飞速发展,中枢神经系统肿瘤的分类诊断迎来了新的时代。虽然其整合组织学和分子信息的诊断方法为患者的诊疗及预后提供了重要的病理依据,也给日常病理诊断带来了诸多挑战。在运用WHO(2021)中枢神经系统肿瘤分类标准的实践中,虽积累了一定的经验,但也遇到了诸多难题。其中,分子信息对肿瘤分型和分级的直接影响尤为显著:例如,组织学表现为2级的IDH突变型星形细胞瘤,若伴随CDKN2A/B的纯合性缺失,其整合诊断将升级为WHO 4级.

结合图卷积神经网络和集成方法的推荐系统恶意攻击检测

推荐系统已被广泛应用于电子商务、社交媒体、信息分享等大多数互联网平台中,有效解决了信息过载问题。然而,这些平台面向所有互联网用户开放,导致不法用户利用系统设计缺陷通过恶意干扰、蓄意攻击等行为非法操纵评分数据,进而影响推荐结果,严重危害推荐服务的安全性。现有的检测方法大多都是基于从评级数据中提取的人工构建特征进行的托攻击检测,难以适应更复杂的共同访问注入攻击,并且人工构建特征费时且区分能力不足,同时攻击行为规模远远小于正常行为,给传统检测方法带来了不平衡数据问题。因此,文中提出堆叠多层图卷积神经网络端到端学习用户和项目之间的多阶交互行为信息得到用户嵌入和项目嵌入,将其作为攻击检测特征,以卷积神经网络作为基分类器实现深度行为特征提取,结合集成方法检测攻击。在真实数据集上的实验结果表明,与流行的推荐系统恶意攻击检测方法相比,所提方法对共同访问注入攻击行为有较好的检测效果并在一定程度上克服了不平衡数据的难题。

基于组合森林的工业控制系统入侵检测

随着工业控制系统与互联网的关联逐渐紧密,增加了工控系统被外部入侵的可能性,其网络安全也变得日渐重要。针对上述问题,提出了一种基于组合孤立森林的IPCA-CIF入侵检测方法。该方法在PCA的基础上引入信息价值实现特征提取;其次,结合孤立森林和扩展孤立森林提出了一种组合森林的入侵检测方法,对降维后的数据进行入侵检测;最后构建入侵检测模型进行结果验证。实验表明,IPCA-CIF模型在SWa T数据集上,其检测率为0.986,F1-score可达0.893,具有良好的检测性能。

基于大数据的超声波温控在线检测系统设计与实现

设计了一种基于大数据的在线超声波质量检测系统,包括滑座,滑座上设有调节机构、驱动机构、检测机构、转动件、限位机构,通过固定板转动检测仪的方式对结构板两侧进行自动检测,检测结果直接通过控制系统显示在计算机上,结合检测结果大数据分析与比对,改变了人工检测时需要手持检测仪不断变换位置,较为消耗体力,使检测效率不高的问题,可以实现时时调整检测位置和检测频率,检测方便,效率高,能够实现长距离海底管道的超声波无损检测。检测效率可以达到传统检测仪器的3倍以上,还可以准确定位缺欠位置,为故障诊断和排除提供了有力依据。系统可以利用计算机网络单元进行检测数据采集和分析,为长距离海底管道的检测提供技术支持和数据保障。

机械设备电气故障自动检测系统优化设计

当前系统不能有效消除干扰信号,数据采集精度低,影响机械设备电气故障诊断,为此设计一种新的机械设备电气故障自动检测系统。采集电气故障检测数据,提取电气故障特征,根据特征判断机械设备的电气故障原因,计算纠正参数完善电气故障检测结果,线性处理电压检测曲线,完成机械设备电气故障检测。测试结果验证,所提系统能够有效消除干扰信号,保证整体功能运行稳定,相对于对比系统,响应时间更短,数据采集精度得到明显改善。