基于IPv6的互联网医院平台设计与实现

目的:进一步优化和改善"优质医疗资源分布不均、就医体验差"等问题,一定程度上优化医疗服务环节,提高服务效率。方法:从患者、医生、医院视角出发,利用"互联网+"在医疗领域的应用,研究基于IPv6的互联网医院服务平台设计与实现。结果:优化了患者就医服务流程,有效解决了"三长一短"问题、提升医院服务质量的同时,解决IP地址不足及数据传输安全性问题。结论:"互联网医院"的发展势不可挡,已获国家认可,可随时随地为基层患者提供优质医疗服务。

基于改进实数编码遗传算法的神经网络超参数优化

针对神经网络超参数优化效果差、容易陷入次优解和优化效率低的问题,提出一种基于改进实数编码遗传算法(IRCGA)的深度神经网络超参数优化算法——IRCGA-DNN(IRCGA for Deep Neural Network)。首先,采用实数编码方式表示超参数的取值,使超参数的搜索空间更灵活;然后,引入分层比例选择算子增加解集多样性;最后,分别设计了改进的单点交叉和变异算子,以更全面地探索超参数空间,提高优化算法的效率和质量。基于两个仿真数据集,验证IRCGA-DNN的毁伤效果预测性能和收敛效率。实验结果表明,在两个数据集上,与GA-DNN(Genetic Algorithm for Deep Neural Network)相比,所提算法的收敛迭代次数分别减少了8.7%和13.6%,均方误差(MSE)相差不大;与IGA-DNN(Improved GA-DNN)相比,IRCGA-DNN的收敛迭代次数分别减少了22.2%和13.6%。实验结果表明,所提算法收敛速度和预测性能均更优,能有效处理神经网络超参数优化问题。

一种面向医疗大数据安全共享的新型区块链技术

海量的医疗数据不仅蕴含巨大价值,也隐含大量的个人隐私.针对医疗数据的信息安全问题,本文提出一种基于区块链的全同态医疗数据安全共享方案,在去中心化网络中可对密文状态的医疗数据进行计算和应用.通过区块链技术和全同态加密技术结合,首先将中心化网络中的医疗机构、患者和第三方的数据处理中心等中心化节点映射在区块链网络中实现去中心化达到各节点完全信任.然后通过智能合约调用全同态加密算法实现在共享双方间只有密文数据传输并且可以进行密文计算.最终实现在不影响医疗大数据分析和实际应用的情况下,确保个人数据的隐私安全、数据授权分发和安全传输的目标.

基于区块链的物联网节点位置隐私保护模型

物联网正在改变消费者的行为和业务流程.针对物联网设备的信息隐私及安全问题,提出基于区块链技术的物联网设备位置信息保护模型.该模型首先借助区块链技术将记录设备标识,保证物联网设备信息不可篡改;然后基于白名单技术实现分布式哈希表网络,并对设备位置信息进行异或处理以隐藏物联网的网络拓扑,保护物联网设备的位置信息;最后根据k-匿名算法泛化数据的敏感属性为用户提供区域信息统计服务.实验结果证明该模型可以有效隐藏设备位置信息,同时能够提供定制的区域统计服务并且保护用户信息安全.

面向物联网的PBFT优化共识算法

面对大量的物联网事务,高效的共识算法是区块链技术应用于物联网的关键。物联网设备大多以无线通信的方式接入互联网,基于此,文中构建了一种大规模无线密集型网络场景。针对该场景下实用拜占庭容错算法网络通信开销过高、共识时延较长、吞吐量较低的问题,提出了一种基于聚类的实用拜占庭容错算法。首先依据位置特征对节点进行聚类,形成一个多中心层次化的网络结构;其次将共识任务进行分解,在底层和上层网络中分别进行共识,以减少共识所需的通信量;最后引入动态信誉模型评估节点的可信度,减少异常节点的参与,提高系统的安全性和可靠性。实验结果表明,基于聚类的实用拜占庭容错算法能够有效减少通信开销和共识时延,并提高吞吐量。

医疗体检数据预处理方法研究

原始体检数据存在信息模糊、有噪声、不完整和冗余的问题,无法直接用于疾病的风险评估与预测。由于体检数据在结构和格式等方面的不足,不适合采用传统的数据预处理方法。为了充分挖掘体检数据中有价值的信息,从多角度提出了针对体检数据的预处理方法:通过基于压缩方法的数据归约,降低了体检数据预处理的时间及空间复杂度;通过基于分词和权值的字段匹配算法,完成了体检数据的清洗,解决了体检数据不一致的问题;通过基于线性函数的数据变换,实现了历年体检数据的一致性和连续性。实验结果表明,基于分词和权值的字段匹配算法,相对于传统算法具有更高的准确性。

基于云计算的智能健康监测系统设计与实现

设计一种基于云计算的智能健康监测系统,实现人体多体征参数的检测、监护和健康干预,为慢性病防治和不良生活习惯纠正提供了积极有效的解决途径。系统由智能监测设备、应用终端和云平台三部分组成。通过监测心电、血氧、血压、血常规等体征参数,判断受检者的健康状况,当发生异常可及时预警。该系统监测参数多、实时性能高,可实现数据的远程传输、处理和展示,有助于建立健康监测新模式。

基于用户偏好的电力资源去中心化配置方法

针对大规模、高频次能量流和信息流在多元用户传输与交互过程中存在的安全问题,提出一种基于用户偏好的电力资源去中心化配置方法。首先,将电力市场中的节点区分为能源节点和能源区块代理路由器两类主体;随后,对能源供需中的偏好按照历史供能习惯划分为环境友好型、输电资源节约型和经济高效型三类;进而提出一类能量信息匹配算法及综合评估函数,用于满足多用户环境下的最优电力资源配置。仿真实验表明,该方法可提高清洁能源在市场交易中的消费占比,促进能量就近消纳,提高电网的资源配置能力。

基于区块链的医疗信息隐私保护研究综述

随着医疗信息化的发展,医疗数据在共享与访问过程中的隐私问题引起了研究者的广泛关注。区块链作为去中心化、匿名、不可篡改的分布式账本技术,为解决医疗场景中的隐私保护问题提供了新的思路。首先列举了医疗数据的隐私保护需求,并介绍了区块链的整体架构。然后将医疗信息隐私保护分为面向数据的隐私保护和面向用户的隐私保护,并详细介绍了面向数据及面向用户的区块链隐私保护方法。面向数据的隐私保护即对敏感信息本身的保护,主要采用基于加密的隐私保护方法、基于失真的隐私保护方法和基于限制发布的隐私保护方法;面向用户的隐私保护即对数据使用者的隐私保护,包括基于访问控制的隐私保护和基于交易匿名的隐私保护。最后对比总结了各类方法的特点以及区块链在隐私保护领域的研究发展现状,并展望了区块链在医疗信息隐私保护领域的发展方向。

基于主从链和边缘计算的MES生产调度模型

智能工厂存在大量的物联网设备,设备之间通过工业物联网实现信息和指令的实时交互。物联网设备产生的海量数据需要上传,导致中心服务器压力过大、数据处理耗时过长,且设备之间的通信存在安全隐患。提出一种基于主从链和边缘计算的制造执行系统生产调度模型。首先,设计主从链架构模型,将制造执行系统模块化并集成到边缘节点,减少数据传输和降低泄露风险;其次,设计一种基于属性基的智能合约访问控制策略,实现设备和节点之间的安全通信;最后,设计生产调度算法完成跨节点、跨车间调度任务,实现去中心化的生产调度方式。实验结果表明,所提模型与传统工业制造系统相比,保证了数据安全性,提高了响应速度。

基于门限聚合签名的区块链预言机数据传输模型

针对区块链预言机方案存在数据存储成本较高,时间效率较低,不能防止恶意预言机节点传输错误数据等问题,提出一种基于门限聚合签名的区块链预言机数据传输模型。首先,将签名与数据聚合到一个预言机上,与链上智能合约进行单次交互,减少区块链存储空间开销和通信负载;其次,在Schnorr聚合签名中加入门限机制,提高签名时间效率;最后,使用多个预言机收集数据,并设置积分制选举出可信的签名聚合预言机,防止部分恶意预言机的行为,保证数据真实可靠。实验结果表明,相比BLS聚合签名和未加入门限机制的Schnorr聚合签名,Schnorr门限聚合签名验证消耗的时间更少,使用户能够更快地获取链下数据并进行传输。

基于信用评价模型的Raft共识算法

在车联网中,车辆节点间需要交通信息的共享和交互,但目前还存在着节点之间难以高效同步交通数据信息以及恶意节点传播虚假信息的问题。针对上述问题,提出了一种基于信用评价模型的Raft共识算法(CE-Raft)。首先构建信用评价模型,基于孤立森林异常检测算法检测拜占庭车辆节点并将其剔除,生成诚实节点编号表;然后进行领导者选举,通过修改跟随者节点的投票过程,实现诚实节点当选领导者;最后进行日志复制,领导者节点根据诚实节点编号表发送信息同步请求,确保正确的消息在节点间达成共识。实验结果表明,CE-Raft算法能够有效排除拜占庭节点,提高了诚实节点预测准确率,具有较低的时延和较高的吞吐量,使车联网在存在恶意节点的情况下,仍然能安全高效地完成数据共享。

基于CNN和LSTM融合心肌梗死检测和识别

心肌梗死是由于血栓引起冠状动脉阻塞导致组织血流中断而引起的心肌损伤,是威胁人类生命健康的心血管疾病之一,便携式心电图设备发展使得及时检测和监测心肌梗死的心电信号成为可能。针对此问题,提出一种新的基于卷积神经网络和长短期记忆网络的算法,利用导联Ⅱ心电图来检测和定位心肌梗死。使用CAM技术对卷积层提取的心电信号特征进行可视化分析。模型在PTB诊断数据库进行验证,并通过十折交叉验证防止过拟合,心肌梗死检测的准确率和F1值分别为99.99%和99.99%,在心肌梗死的定位上的准确率和F1值分别为99.84%和99.84%。

面向精准交互的智能预问诊模型研究

为解决互联网诊疗中患者盲目就医、医生无法准确获知用户详实信息的问题,给患者提供精准的在线诊断服务,研究了智能预问诊模型。基于医疗大数据及对话交互技术,提出一种基于分词和权值的相似度算法,该算法在利用智能分词缩短匹配字段长度、减少循环空间、降低算法时间复杂度的同时,利用加权法增大了专业医疗词汇的贡献度,提高了匹配效率。实验结果表明,该算法具有较高的准确率,能够更好提升智能引导式问诊效率。

基于密集多尺度空洞卷积的脑胶质瘤图像语义分割方法

对脑胶质瘤核磁共振图像进行语义分割是医学图像处理的一个研究热点。目前的分割方法均使用池化层进行下采样,存在空间位置信息损失问题,导致分割结果不精确、无效计算量高。为了提高分割效果和计算效率,提出一种新的语义分割方法。该方法使用空洞卷积代替池化层,获得了信息更丰富的特征图,进行多尺度空洞卷积改进,消除空洞卷积中网格问题和边缘特征无效问题,使用密集连接获取不同尺度的特征,保证方法的鲁棒性并降低计算量。使用Brats2017的数据进行实验验证,结果表明,该方法在分割整体肿瘤区域和增强肿瘤区域时效果良好,dice相对性系数分别达到0.912和0.88。

基于MMD心电域适应学习的分类模型

针对心电信号分类中的无监督域适应问题,提出一种域适应分类模型MMD-Net。将源数据和目标数据映射至再生希尔伯特空间(Reproducing Kernel Hilbert Space, RKHS),使用最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy, MMD)度量二者在公共特征空间的差异,通过最小化该差异使分类器利用源域知识对目标数据进行分类,从而实现ECG模型的无监督域适应。在MIT-BIH心房颤动数据集和CCDD数据集上交替进行域适应实验,平均准确率分别达到了73.34%和70.75%,结果表明该方法可对目标心电数据有效分类。

IDDS:一种双链结构传染病数据共享区块链模型

现有传染病预防信息系统在工作过程中存在数据难以流通和共享等问题。为了解决这些问题,借由区块链的去中心化、不可窜改和集体维护等特点,提出了一个基于DPoS共识算法的传染病数据共享模型。该模型采用双链结构作为区块链架构,提高了工作效率;结合IPFS获得大容量存储空间,解决了区块数据存储面临的空间问题,保障了数据存储稳定性与共享安全性;提出了疾病防控共识算法,实现了传染病数据共享模型的高效运行。此外,通过与其他数据共享模型的对比,突出了该模型在数据存储与共享安全等方面的优势。

基于联盟区块链的分布式能源交易认证模型

针对分布式能源在交易认证中的数据安全问题,提出一类基于联盟链的分布式能源交易认证模型,通过区块链权益证明、数据加密、时间戳和分布式共识的方法优化了传统能源的交易模式,以分布式共享账本的方式解决了交易数据过于中心化的问题,并运用数据分离的方法在一定程度上保护了交易各方的私有数据,提高了分布式能源交易数据安全性、信息透明度和自动化认证水平.仿真实验验证了模型的有效性.

镜像上肢康复机器人研究

近80%的脑卒中存活者会发生肢体残疾,其中以上肢问题影响更为剧烈。康复医学与机器人学、生物医学、人工智能等学科高度交叉的镜像康复机器人,是解决患者康复训练问题的前沿技术途径。针对基于镜像机理形成的康复机器人,研究分析了镜像上肢康复机器人的现状以及其中关键技术路线、核心实现方式,阐述了主要功能与技术特点。在此基础上,分析了在研究中存在的瓶颈问题,并提出相应的解决策略,以期为今后的镜像机器人研究提供方向。

异构能源区块链的多能互补安全交易模型

在分布式能源系统的区块链应用中,存在异构区块链间互信困难、并网可扩展性差等不足。针对以上问题,该文提出一种异构能源区块链的多能互补安全交易模型。首先给出异构能源区块链网络的形式化模型,进而引入一种跨链互信交易方法ET-Relay,构造了一种多能互补安全交易模型,通过构建能源索引交易中继链和能源平行链,融合多种能源上链并网,并安全地完成跨链能源协同调度。仿真实验表明,在利用区块链特性确保交易数据安全性的前提下,该模型较好地解决了能源交易系统中分布式能源的多能互补和整合调度的问题。