血流动力学信号模型

以时间序列与系统分析理论对定量超声多普勒血流仪获得的人体颈总动脉血流动力学信号进行了分析，ＡＲ模型研究表明，正常组与脑动脉硬化患症组的功率谱，模型参数、传递函数极点均有明显区别，研究结果为形成缺血性脑血管疾病的辅助预测诊断系统奠定了基础。     

基于高斯混合模型的腹主动脉图像分割

为了有效地分割腹主动脉图像,提出了基于适度空间约束的高斯混合模型分割算法.该算法将三维空间邻域信息融入高斯混合模型中,利用最大期望算法(EM)获取腹部血管灰度图像的估计参数,从而分割出血管图像.实验结果表明:所提出的方法不仅能准确地分割腹主动脉的血管分支图像,而且对于图像噪声的抑制有较好的效果.     

应用血流动力学参数对运动能力监测探析

本文采用血液循环功能测试仪,对体育系和文理科女大学生进行了血流动力学参数的动态测定,综合评价运动能力。发现经常参加体育锻炼的人比普通人在运动中和运动后,各项参数有明显差异。显示运动训练能使心脏和血管的生物学适应性提高。本文通过自行车功率计上进行定量负荷后所得结果加以说明。     

基于深度学习的心血管血流动力学参数反演

考虑现有血流动力学参数反演方法在实际应用中存在计算量大、迭代易发散等问题,提出一种新的基于深度学习的心血管血流动力学参数反演方法.首先建立一维-零维耦合的多尺度血流动力学模型;随后基于卷积神经网络和全连接神经网络提出一种用于参数反演的混合多源输入深度网络模型;针对测量波形中的噪声干扰问题,提出一种同时利用多个深度网络的...     

桩基动力学模型参数反演识别方法

针对桩基模型参数存在不确定性的问题,提出一种桩基模型参数反演识别方法.以测点和敲击点作为噪声因素,综合考虑模型中不同测点和敲击工况下加速度响应对反演结果的影响,利用多信息融合方法将多个评分值融合成唯一的参数反演识别目标响应值.研究结果表明:利用本研究方法得到的反演曲线与仿真曲线拟合良好.本研究为桩基模型参数反演识别提供...     

腹主动脉缩窄法建立大鼠心衰模型的研究

目的 通过研究不同程度缩窄腹主动脉对Wistar大鼠心脏功能的影响,建立大鼠心衰模型。方法 将Wistar 大鼠随机分成3组,A组为假手术组,B组缩窄腹主动脉直径至0. 45 mm,C组缩窄腹主动脉直径至0. 7 mm,术后观察大鼠生存情况、精神状态等一般情况,在4周和8周分别应用超声心动图检测舒张末期室间隔厚度（IVSd）、舒张 末期左室后壁厚度（LVPWd）、左室舒张末期内径（LVEDd）、左室收缩末期内径（LVEDs）和射血分数（LVEF）,并取 标本测量左心室质量指数LVWI、心/体比、肺/体比,评价心功能的变化。结果 术后A组存活率为100%、B组存活率为55%、C组存活率为70%>;4周时B组IVSD、LVPWd、LVEDd、LVEDs、LVEF与A组和C组均有显著差异（P 0. 05）。8周时B、C两 组IVSD、LVPWd、LVEDd、LVEDs、LVEF与A组相比差异显著（P <0. 05） ;8周时LVWI、心/体比、肺/体比B组和C 组分别与A组相比均有极显著差异（P<0.01）,C组与B组相比LVWI、心/体比有显著差异（P <0. 05）,肺/体比差 异极显著（P<0.01）。结论 腹主动脉缩窄至直径0. 45 mm比缩窄至0. 7 mm心衰成模所需时间短,成模效率高, 是建立大鼠心衰模型的理想方法。     

淫羊藿对运动员血流动力学参数的影响

应用分组对照实验的方法,对溪羊藿片剂的抗疲劳效果进行了对比,通过５２名运动员耐力项目运动血流动力参数的观察分析得出结论：淫羊藿真有显著的对心血管系统的良性调节作用,运动员每分输出量,总外周阻力及心脏指数均发生顺应于运动需要的变化,并使运动员比赛成绩显著提高,实验结果表明：淫藿片剂效果明显优于太阳神及安慰剂对照组。     

淫羊藿对运动员血流动力学参数的影响

应用分组对照实验的方法,对淫羊藿片剂的抗疲劳效果进行了对比,通过52名运动员(有效44名)耐力项目(400-1500m跑)运动血流动力学参数的观察分析得出结论淫羊藿具有显著的对心血管系统的良性调节作用,运动员每分心输出量,总外周阻力及心脏指数均发生顺应于运动需要的变化,并使运动员比赛成绩显著提高,实验结果表明淫羊藿片剂效果明显优于太阳神及安慰剂对照组.     

生理药物动力学模型参数的计算

在建立的哺乳动物整体生理药物动力学模型的基础上，导出了生理药物动力学模型参数分配系数(R)、排泄速率常数(KE)及代谢速率常数(KM)的计算公式，并用此公式计算了大鼠静脉注射环抱菌素A后药物在各器官或组织中的动力学分配系数。     

细胞生长动力学模型参数的估算

从细胞生长的特性出发,分析和讨论了采用恒化器确定动力学模型参数的优点与不足。本研究提出了一种“动态”的方法,可以当系统的状态发生连续变化的同时,确定各动力学模型参数,而不必维持系统的稳定。     

DanHong Injection inhibits the development of primary abdominal aortic aneurysms in apoE knockout mice

Clinical observations indicate that DanHong Injection （DHI） can increase blood flow and reduce various syndromes in patients with cardiovascular disease. How- ever, it still needs to define the function of DHI and the involved mechanisms in details, such as the protective effect on the development of primary abdominal aortic aneurysms （AAAs）. In this study, we determined whether DHI is able to inhibit AAA in apoE knockout （apoE-/-） mice. Thirty apoE-/- male mice on high-fat diet （0.5 % cholesterol, 21% fat） were randomly divided into two groups and received i.p. injection of saline （100 μL/day） and DHI （100 μL/day）, respectively, for 16 weeks. At the end of experiment, we determined the development of atherosclerosis in en face aorta and aneurysms,pathological morphology of arterial wall, and serum lipid levels. We also determined the expression of monocyte chemoattractant protein-1 （MCP-1）, MMP-2, and MMP-9 mRNA in aortic wall using real-time RT-PCR. Our results indicated that high-fat diet induced the development of AAAs in apoE-/- mice, but the induction was totally blocked by DHI （P 〈 0.01）. The result of staining of abdominal aortic cross sections showed that DHI main- tained the collagen content in arterial wall, thereby pre- venting the animals from the development of AAA. Although DHI had little effect on serum total- and LDL- cholesterol levels, it reduced the expression of MCP-1, MMP-2, and MMP-9 mRNA in aortic wall （P 〈 0.01）. Taken together, our study suggests that DHI can inhibit the high-fat diet-induced AAA formation. The inhibitory effects may be related to the maintenance of the collagen content and inhibition of expression of AAA-related genes. Our study may suggest a new application of DHI in clinics.     

基于上下文模型的混合傅里叶-小波图像降噪方法

针对小波变换和傅里叶变换去除图像噪声时各具不同的优点和不足,提出一种基于上下文模型的混合傅里叶-小波图像降噪方法.首先在傅里叶域中估计原始图像的功率谱密度,运用维纳滤波器降噪,降低原始图像噪声水平;再在小波域中通过基于上下文模型的自适应阈值法去除剩余噪声;在小波域中使用平稳小波变换分解图像信号得到分解后的系列小波系数,根据小波系数间的相关性,利用上下文模型求取小波系数的方差,将其代入由GGD模型估计出的阈值表达式得到自适应阈值,再用软阈值函数对小波系数进行处理,最后将处理后的小波系数进行小波逆变换完成去噪.仿真结果表明:该方法不仅能够有效滤除图像噪声,而且能够保留图像的边缘细节信号,抑制降噪引起的吉布斯现象.     

复数域指数自回归模型的图形识别方法

一个二维任意封闭图形的轮廓在物理意义上可被看成是二维正交等周期非线性振动轨迹，并因此构造了复数域指数自回归模型。模型系数具备平移、旋转和比例不变性并与轮廓跟踪的起始点选择无关，另外图形轮廓的局部信息也包含在模型系数中。结果表明本文算法对相似图形和限制性手写体数字进行识别非常有效。     

利用EAI建构VRML多人交互模型

利用EAI构建了基于网络的多人交互虚拟环境模型,同时利用面向对象技术及未知状态推测算法实现了虚拟环境下的多人交互.仿真结果表明,未知状态推测算法可降低网络负载,所构建的用户端对象模型、服务器端对象模型及算法均是有效的.     

多目标DEA模型的多阶段评价分析

工程项目某一分期实施阶段的无效率可能导致整体计划的无效,为了克服传统DEA模型评价这类阶段性问题的局限,及时发现并调整工程项目的无效阶段,借鉴具有不可控要素DEA模型的思想建立了多阶段DEA模型,同时考虑到单目标DEA模型的不足,进一步将多阶段DEA模型扩展为多目标模型。通过多目标DEA模型的多阶段评价分析解决了全局计划下的阶段评价问题,并能得到各阶段不同投入要素的调整比例。数理分析和数值模拟结果均表明上述多目标阶段评价具有可操作性,决策单元的阶段有效性比CCR模型的结论更加细致。     

应用神经网络的非参数模型自适应控制

 提出了一种应用神经网络的非参数模型自适应控制方案,该方案仅用受控系统的I/O数据来设计控制器,并与神经网络自适应控制方案进行了仿真比较,仿真结果表明了该方案的有效性和优越性.     

一种基于知识编译的模型计数方法

提出一种新的基于知识编译的模型计数方法——MTREE.该方法以一个否定范式(NF)作为输入,利用命题表推演过程,结合香农扩展和简化规则,将输入的否定范式编译成与之等价的R-模型树,在R-模型树上应用多项式时间算法求出其模型个数,即为原输入NF的模型个数.严格证明了该算法是完备有效的.     

Plausible cloth animation using dynamic bending model

Simulating the mechanical behavior of a cloth is a very challenging and important problem in computer animation. The models of bending in most existing cloth simulation approaches are taking the assumption that the cloth is little deformed from a plate shape. Therefore, based on the thin-plate theory, these bending models do not consider the condition that the current shape of the cloth under large deformations cannot be regarded as the approximation to that before deformation, which leads to an unreal static bending. [This paper introduces a dynamic bending model which is appropriate to describe large out-plane deformations such as cloth buckling and bending, and develops a compact implementation of the new model on spring-mass systems. Experimental results show that wrinkles and folds generated using this technique in cloth simulation, can appear and vanish in a more natural way than other approaches.]     

Investigation of CAM-brain by using EQUnn model

The model of EQUnn (equivalent neural network of the CAM-Brain model) is proposed. With the help of EQUnn model, it is proved that the CAM-Brain can solve the XOR problem. Supported by the National Natural Science Foundation of China Wang Baozhong: born in 1967, Ph. D     

利用可变形统计模型进行膝关节建模与运动测量

该文以人体膝关节个性化三维建模为目的,并论证该模型应用于在体运动测量的可行性。基于可变形统计模型理论,寻找模型表面的特征配对点,建立膝关节统计模型训练集;通过主分量分析的方法确定特征点在三维空间的分布规律;在重建新模型时,通过统计模型变形,以X线图像中膝关节的二维透视信息为形变基准,从而实现膝关节个性化三维建模。研究结果表明:相比MRI(magnetic reso-nance imaging)模型,本文重建的完整膝关节三维骨骼模型精度为0.5mm,该模型用于运动测量的精度为0.59mm和1.25°。可变形统计模型技术可以用于建立受试者膝关节个性化三维模型,并测量膝关节的在体三维运动。