胸外科胸腔镜手术17例报道

目的 :为探索和推广应用胸腔镜、腋下微创切口手术治疗胸部疾病 ,达到微创伤、手术时间短、疼痛轻、康复快的目的。方法 :腋下微创伤切口手术25例 ,胸腔镜手术17例 ,治疗以肺大疱破裂自发性气胸为主的几种胸科疾病。结果 :两种手术方法病人均痊愈 ,无并发症 ,伤口小 ,组织损伤小 ,出血少 ,因开关胸时间短 ,故手术时间短 ,伤口隐匿、美观 ,术后疼痛轻 ,术侧肩关节及上肢活动受影响小 ,患者康复快。结论 :两种术式的完善和推广将会带来良好的社会效益和经济效益。     

基于PCA-BP神经网络的PM2.5季节性预测方法研究

【目的】分季节预测PM_2.5浓度值,利用PCA方法对数据进行降维,分析季节及气象因素对PM_2.5的影响,在提高预测准确率的同时降低时间复杂度。【方法】以合肥市2014—2017年的PM₁₀、SO₂、CO₂、CO、O₃浓度值,以及同时段的气象因素值,对PM_2.5浓度进行预测。数据分析中发现PM_2.5在不同季节浓度差异较大,故本研究选择分季节进行预测;为了提高预测准确率,加入如风力、温度、湿度、气压等气象因素进行预测,同时采用主成分分析(PCA)的方法进行数据降维,将降维后的数据再输入BP神经网络模型进行预测。【结果】实验采用3组实验进行对比:5种污染物指标(PM_2.5-5)预测PM_2.5、加入气象因素的综合12项指标(PM_2.5-12)预测PM_2.5、对综合指标进行PCA处理后的(PM_2.5-PCA)预测PM_2.5。实验结果表明:4个季节的PM_2.5浓度值有较大变化,均方根误差(RMSE)的差值较大;采用PM_2.5-PCA的方法,在任何季节的RMSE均有降低,相关系数(r)均有所提高。【结论】PM_2.5浓度具有季节性特征,采用季节性预测方法可以提高预测准确率;同时采用PCA方法进行降维,可以在保证准确率的同时降低预测时间复杂度。