基于频率密度的局部离群因子的工频自适应抑制方法

生物电信号属于强噪声背景下的低频微弱信号,工频干扰的滤除很有必要。为保证工频偏移时滤波的精准性和有效性,提出了一种基于频率密度的局部离群因子(FLOF)算法,并结合经验模态分解(EMD)对信号进行自适应去噪。首先,将信号进行短时傅里叶变换,将局部离群因子算法拓展到频域,通过FLOF找到工频干扰的频率偏移量和偏移时刻;其次,根据偏移时刻对信号进行分段,使用段内瞬时工频的平均值作为段内实际工频;最后,对每段信号进行EMD分解,生成多个不同时间尺度的局部特征分量,仅对包含工频信号的局部特征分量滤波保留更多有用信息。结果表明:此方法频率估计精度较高,在不同信噪比下滤波后信噪比、均方根误差、相似度均得到一定改善。以原信噪比-30 dB为例,相较于最小均方误差滤波和递推最小二乘滤波信噪比提升16.266、7.671 dB,均方根误差减小16.017、4.388 dB,相似度提升0.200、0.013,可以看出所提方法滤波效果优于常规滤波方法。

纳米氯化银/壳聚糖抗菌敷料的制备及功能评价

以壳聚糖纤维为基底材料,经表面处理,采用硝酸银多步浸渍和快速氯化反应的方法,制备均匀嵌合纳米氯化银颗粒的壳聚糖纤维复合抗菌敷料。银负载量小于60mg/10＊10cm2时,壳聚糖纤维表面可观察到均匀的氯化银纳米粒子,粒径分布20～80nm。氯化银纳米粒子结构和抑菌性具良好的稳定性,对大肠杆菌、金黄色葡萄球菌和绿脓杆菌的抑菌率均可达到99.99%。氯化银纳米粒子在经预处理的壳聚糖纤维表面具有良好的固着性。纳米氯化银/壳聚糖纤维供试样品对深二度烧伤伤口愈合没有不良作用,相对于生理盐水/纱布和磺胺吡啶银/纱布对照组,供试样品组的愈合率更高。本研究成果为新型氯化银抗菌敷料研发提供了重要依据。

高速逆流色谱法分离纯化红曲色素组分

采用高速逆流色谱法(HSCCC)分离纯化红曲发酵产品中6种Azaphilone类色素组分。筛选弱极性分离溶剂系统正己烷-醋酸乙酯-甲醇-水,研究6种色素组分在不同溶剂体系中的分配系数,建立两步逆流萃取分离的技术路线。经过HPCCC分离纯化和丙酮结晶操作,得到6种高纯度的Azaphilone类色素组分,纯度均大于98.5%,得率达到81.40%～84.78%,所得的6种色素组分的摩尔吸光系数分别为13313、13877、9380、9360、25621、25849L/(mol·cm)。本研究可提供一种新型的制备高纯度红曲Azaphilone类色素组分的技术路线。

影响壳聚糖-胶原蛋白冻干海绵敷料结构、性能的因素

壳聚糖-胶原复合敷料具有良好的生物相容性、抗菌性和促进表皮细胞生长等特性,可作为深二度烧伤敷料。通过冷冻干燥法制得的海绵敷料的外观、内部结构、吸水率、舒适性等性能取决于制备条件,其中预冻步骤最为关键。本工作探讨了-70℃、-40℃、-20℃的三种预冻条件对冻干产品外观和内部结构的影响,同时考察不同物料浓度（2.0~3.5%）和不同壳聚糖/胶原蛋白比例（2/1、1/1、1/2）时海绵敷料性能,实验表明,-40℃预冻30min,物料浓度2.5%,壳聚糖/胶原蛋白比例2/1,所制得的海绵敷料外观工整,内部孔结构均匀,且具有良好的结构稳定性、吸水性和舒适性。红外光谱分析表明,壳聚糖-胶原蛋白冻干海绵由于氢键交联作用,使冻干产品不同于原材料壳聚糖或胶原蛋白,冻干产品具有更牢固的组织结构。

抗OmpW单克隆抗体的制备与特性鉴定

目的:制备抗副溶血弧菌OmpW的单克隆抗体(mAb),并鉴定其特性。方法:利用生物信息学方法分析多种病原弧菌的OmpW氨基酸序列,原核表达并纯化制备r-OmpW。以r-OmpW作为免疫抗原制备鼠mAb,以五种病原弧菌为筛选抗原。采用Western blot、流式细胞术(FCM)、间接ELISA法鉴定mAb的特性。结果:生物信息学分析表明OmpW是弧菌内高度保守的外膜蛋白。成功筛选到3株杂交瘤细胞株,其中,杂交瘤细胞株S5C10分泌的mAb的Ig亚类(型)为IgG3,腹水mAb效价达4.6×104。该mAb同时识别副溶血弧菌、溶藻弧菌、哈维氏弧菌、鳗弧菌和创伤弧菌,而与荧光假单胞菌、温和气单胞菌、嗜水气单胞菌、豚鼠气单胞菌及大肠杆菌无明显的交叉反应。结论:制备的mAb可特异性识别上述5种病原弧菌,为进一步建立广谱弧菌的免疫学检测方法提供了工具。

高特异性抗桔霉素单克隆抗体的制备及鉴定

以1,4-丁二醇二缩水甘油醚(双环氧试剂)为偶联剂,合成桔霉素-蛋白偶联抗原CIT-BSA,将偶联抗原免疫BALB/C小鼠,取脾细胞与小鼠骨髓瘤细胞SP2/0进行融合,应用有限稀释法进行筛选,经过克隆化后筛选到一株稳定分泌抗桔霉素抗体的杂交瘤细胞株H2-F8.该单克隆抗体经过初步鉴定,抗体类型为IgM类,抗体的相对亲和力为4.17×108L/mol,单抗与黄曲霉毒素B1、赭曲霉毒素A、脱氧雪腐镰刀菌烯醇和玉米赤霉烯酮等毒素的交叉反应率均低于0.1%,与红曲色素中的橙色素和红色素的交叉反应率均低于0.01%.在此基础上建立了间接竞争ELISA检测方法,线性范围为0.05～1.0μg/L,IC50值为0.3μg/L.结果为快速检测桔霉素的酶联免疫检测方法的建立和检测试剂盒的研制提供技术依据.

海蛾活性部位抑制人宫颈癌HeLa细胞增殖及诱导凋亡作用研究

目的从中药材海蛾中分离具有抑制人宫颈癌HeLa细胞增殖活性的组分,并探讨其诱导凋亡的机制。方法采用生物活性追踪法对海蛾乙醇浸提物进行硅胶柱层析、葡聚糖凝胶Sephadex LH-20柱层析分离抗肿瘤活性组分;采用MTT法评价其对肿瘤细胞的抑制作用;采用AO/EB、PI及Annexin V-FITC/PI荧光染色流式细胞术分析其诱导凋亡作用;通过分析肿瘤细胞中caspase-3活性及凋亡相关基因的蛋白表达水平,探讨其诱导凋亡的可能机制。结果从海蛾中分离得到了具有较高HeLa细胞抑制活性的组分C22,得率为0.73‰,IC50为36.3 mg·L-1;组分C22作用于HeLa细胞后,可致细胞处于亚二倍期的比例增加、磷脂酰丝氨酸外翻等典型细胞凋亡现象,且具有剂量依赖性;组分C22可下调HeLa细胞Bcl-2的表达,降低胞内Bcl-2/Bax比例,增加caspase-3酶活性。结论海蛾活性组分C22能诱导人宫颈癌HeLa细胞凋亡,抑制肿瘤细胞增殖,其诱导凋亡的机制可能是通过线粒体途径的Bcl-2/caspase通路发挥作用。

红曲霉菌液相培养高产色素低产桔霉素的代谢调控研究

从8株固态发酵高产红曲色素菌株中筛选出一株适合于液相培养工艺的高产红曲色素菌株FL1,并对其液相培养过程特性及高产色素低产桔霉素的代谢调控策略进行了研究。发酵过程动力学研究结果表明,红曲色素与桔霉素作为次级代谢产物,其合成与红曲霉菌生长的关系属于非生长偶联型。本文首次采用连续补料的Fed-Batch培养技术,用于红曲霉菌的液相培养。在初期菌体生长阶段,红曲霉菌的最大比生长速率μ_m达到0.21h^(-1);中后期通过连续补加糖液,可将还原糖浓度控制在5～10g/L,从而将μ控制在合适范围(0.02h^(-1))。补料培养工艺有效的延长了红曲霉菌合成色素的时间,大大提高了色素产量。红曲霉菌的Fed-Batch培养过程可控性强,重复性良好,平均色素得率和时空得率高达5400U/g淀粉和5625U/(h·L),显著高于目前国内外已报道的红曲霉菌液相发酵水平。

基于查询属性基加密的访问控制方案

针对医学影像数据云平台环境下数据安全和隐私保护问题,提出了基于CP-ABE的查询属性基加密访问控制方案.查询属性基加密融合了属性基加密方法和可搜索加密方法,使本文方案在有效阻止非授权访问的同时,提供密文查询功能,并且关键字密文可被多个用户共享检索.

带遥控功能治疗型关节炎护膝的研制

近年来市场上出现了大批以传统针灸理论为基础的低频脉冲理疗仪,其基本原理是产生尖窄的电脉冲对人体有关部位或穴位进行电刺激,使肌肉放松,激活中枢神经,促进分泌某些生物成分,以达到治疗的目的。然而,这些理疗仪有些不是针对膝骨性关节炎而设计的,存在脉冲治疗波形不科学,随意性比较强,难以达到理想的治疗效果。宁明清针对骨性关节炎设计的一种治疗仪,

双交联法制备桔霉素-蛋白质偶联抗原及抗体

以1,4-丁二醇二缩水甘油醚(双环氧试剂)为偶联剂,合成桔霉素-蛋白质偶联抗原CIT-BSA,经过HPLC分析、紫外扫描和红外光谱鉴定表明,偶联物成功制备,CIT/BSA的偶联比为8.16.通过免疫BALB/C小鼠,获得抗桔霉素多克隆抗体,经间接ELISA检测,效价达到1.1×105.间接竞争ELISA表明,桔霉素(CIT)的最低检测浓度为10μg/L,其线性范围为10～250μg/L,IC50为100μg/L.分析了不同方法制备的偶联抗原的免疫原性,实验表明,桔霉素抗原决定簇C7位置的羧基保留是获得针对桔霉素特异性抗体的必要条件.为快速检测桔霉素的酶联免疫检测技术的建立和检测试剂盒的研制提供技术依据.

基于FPGA的免疫层析信号数据采集系统

提出了一种基于FPGA控制的免疫层析信号数据采集系统,系统由免疫层析模拟信号采集模块、FPGA数字控制模块和上位机处理模块组成。FPGA数字控制模块由A/D驱动、电机驱动和数据传输模块组成,其主要工作流程是电机转动的同时控制TM7705同步采样,并在RAM中缓存采样数据。该系统能够实现试条检测的控制,检测结果表示线性度为R^2=0.998,灵敏度为0.0277mL/μg,最低检测浓度为1.95μg/mL,重复性小于5%。该系统检测灵敏度较高、一致性稳定,具有较好的实用性和可扩展性。

卷积神经网络诊断阿尔兹海默症的方法

针对阿尔兹海默症(AD)通常会导致海马体区域萎缩的现象,提出一种使用卷积神经网络(CNN)对脑部磁共振成像(MRI)的海马体区域进行AD识别的方法。测试数据来自ADNI数据库提供的188位患者和229位正常人的脑部MRI图像。首先,将所有脑图像进行颅骨剥离,并配准到标准模板;其次,使用线性回归进行脑部萎缩的年龄矫正;然后,经过预处理后,从每个对象的3D脑图像的海马体区域提取出多幅2.5D的图像;最后,使用CNN对这些图像进行训练和识别,将同一个对象的图像识别结果用于对该对象的联合诊断。通过多次十折交叉验证方式进行实验,实验结果表明所提方法的平均识别准确率达到88.02%。与堆叠自动编码器(SAE)方法进行比较,比较结果表明,所提方法在仅使用MRI进行诊断的情况下效果比SAE方法有较大提高。

基于云计算的医学影像存储与传输系统的设计

设计了一种结合分布式存储的PACS架构,并根据云存储的特点开发了SDCMO与WDO组件,为上层提供存储传输与网络访问接口,解决云计算技术应用于PACS过程中的兼容性问题。测试表明,该系统方案能够提高PACS系统的读写以及计算性能,为后期云计算技术真正应用到医院信息化建设中提供理论基础。

基于极限学习机的阿尔兹海默病辅助诊断

阿尔兹海默病是一种渐进发展式的痴呆疾病,其脑部随着病情发展逐渐出现萎缩。利用磁共振脑图像解剖学特征的变化,提出一种使用极限学习机来诊断阿尔兹海默病以及轻度认知障碍的方法。采用Free Surfer软件,分析从ADNI数据库的818份磁共振图像中得到的脑部解剖学特征。首先对这些特征使用线性回归模型来估计正常衰老引起的萎缩因素,并将其从特征中去除;随后采用极限学习机作为分类器,使用处理后的特征来诊断阿尔兹海默病和轻度认知障碍。在实验过程中,通过十折交叉验证来测试该方法的诊断准确率、敏感度、特异度和曲线下面积。通过100次实验求平均的方式计算得出,该方法诊断阿尔兹海默病的准确率达到87.62%,曲线下面积达到94.25%;诊断轻度认知障碍的准确率达到73.38%,敏感度达到83.88%,其中年龄矫正能有效提高轻度认知障碍诊断的准确率。实验结果表明,该方法能有效诊断阿尔兹海默病和轻度认知障碍。

基于自适应可分离卷积核的视频压缩伪影去除算法

针对目前视频质量增强和超分辨率重建等任务中常采用的光流估计相关算法只能估计像素点间线性运动的问题,提出了一种新型多帧去压缩伪影网络结构。该网络由运动补偿模块和去压缩伪影模块组成。运动补偿模块采用自适应可分离卷积代替传统的光流估计算法,能够很好地处理光流法不能解决的像素点间的曲线运动问题。对于不同视频帧,运动补偿模块预测出符合该图像结构和像素局部位移的卷积核,通过局部卷积的方式实现对后一帧像素的运动偏移估计和像素补偿。将得到的运动补偿帧和原始后一帧联结起来作为去压缩伪影模块的输入,通过融合包含不同像素信息的两视频帧,得到对该帧去除压缩伪影后的结果。与目前最先进的多帧质量增强(MFQE)算法在相同的训练集和测试集上训练并测试,实验结果表明,峰值信噪比提升(ΔPSNR)较MFQE最大增加0.44 dB,平均增加0.32 dB,验证了所提出网络具有良好的去除视频压缩伪影的效果。

一种医学影像数据选择性的加密方法

随着云计算与大数据技术的发展,为解决昂贵医学影像设备所产生的在国内区域影像数据安全共享服务要求,结合多媒体特别是医学影像数据量大等特点,基于S CAN语言提出一种选择性加密算法,结合数据本身的哈希值作为位加密周期序列,实现个人医学影像数据的隐私安全保护。通过安全性分析与仿真实验证明该算法具有较好的置乱等效果。

基于特定任务肌肉协同的用户无关肌电手势识别研究

表面肌电信号可以反映用户的动作意图,因而成为人机交互的主要控制信号。然而,个体差异性使得用户模型不通用,不利于发展普适性的肌电设备。本文从神经协同控制角度出发,通过非负矩阵分解算法提取肌肉协同,并利用少量新用户预实验数据和最小二乘法,得到与预实验协同相近的新协同作为特征量。为了在低频可穿戴场景的应用考虑,分别在支持向量机、误差反向传播网络、K近邻算法这3个简单易移植的分类器上训练与测试。在Ninapro数据库的DB1(100 Hz)和DB5(200 Hz)中分别开展了4组手势识别实验,平均识别正确率分别为81.12%、78.19%、74.07%、60.11%(DB1)和85.75%、83.25%、79.07%、66.10%(DB5),比现有的低频可在线识别算法高了10%以上。本文算法简单方便,利用现有用户数据和少量新用户预实验数据即可训练分类器,并且从神经协调角度去判断意图,更有利于发展符合人体自然运动的控制方式,为可穿戴肌电设备的普及提供了可行的方案。

基于实时数据和历史查询分布的时空索引新方法

在大数据时代,数据具有体量大、时空复杂性明显、对实时性要求较高等特点,而传统基于树形结构对大规模时空数据进行索引的方法存在存储空间浪费和查询效率较低的问题。为了解决该问题,提出了一种基于数据和历史查询记录分布建立时空索引的新方法 HDL-index。该算法一方面根据数据在空间上的分布,通过空间划分的思想建立索引网格;另一方面考虑到查询在时间上的延续性,对查询记录对象进行密度聚类后抽象出查询代表模型,然后根据模型的坐标位置和其查询粒度对整体查询区域进行分割。两部分所得到的索引网格都采用Geohash编码,最终合并得到最优的索引编码。HDL-index在考虑数据分布的同时充分考虑用户查询行为,使得频繁查询区域上的索引更加细化。在真实航空数据集上与同类方法进行比较测试的结果表明,其创建索引的效率提高了50%;同时在数据均匀分布的情况下对热点区域的查询效率可提高75%以上。

基于优化模糊加权核极限学习机的下肢运动识别方法

为了提高基于表面肌电信号下肢运动识别的准确性,提出了一种优化模糊加权核极限学习机(Kernel-based Fuzzy Weighted Extreme Learning Machine,KFWELM)的下肢运动识别方法。首先提取表面肌电信号的时域、频域、非线性特征,使用局部Fisher判别分析(Local Fisher Discriminant Analysis,LFDA)和局部保持投影(Locality Preserving Projections,LPP)进行特征降维处理,以减少原特征的信息丢失;其次,采用改进高斯量子粒子群算法(Gaussian Quantum Particle Swarm Optimization,GQPSO)优化KFWELM的正则化系数和核参数;最后进行决策级自适应融合得到分类结果。利用UCI数据库中的数据集进行算法验证,健康人群和患病人群下肢运动分类的平均准确率分别为96.6%和92.8%。实验表明,所提出的方法提高了下肢运动分类的准确率和有效性。