生物组织光学特性参数无损测量实验研究

通过测量生物组织的表面漫射光分布,利用漫射近似得到的解析表达式,反演其光学特性参数,实现光学特性参数的无损测量;用透射法测量了生物组织模拟液Intralipid-10％的散射系数,用其作为验证无损测量的标准。无损法和透射法对同一种样品所测的结果进行了比较,比较结果证明了试验设计的可行性。     

基于蚁群聚类算法的动脉硬化无创检测

动脉硬化无创检测对于预防心血管事件具有重要意义。然而,基于心电信号或脉搏波信号的单一特征源的无创动脉硬化检测无法全面反映心血管动脉硬化事件。为了提高动脉硬化无创检测识别精度,提出了基于心电信号、脉搏波信号的多源数据无创动脉硬化识别方法,构建了具有变异特性的蚁群聚类算法,对提取的40组临床心电、脉搏波信号的特征值向量进行监督分类。通过对系统测试结果与专家分类结果对比分析,表明该方法提高了单一特征源的动脉硬化识别率,是一种有效的动脉硬化无创识别方法。     

肉及其加工制品的掺假鉴别技术研究进展

肉因其较高的营养价值和独特的风味而成为广大消费者饮食中最重要的组成成分之一。在高额利益的驱动下,肉及肉制品的加工生产中掺假问题频繁发生。因此开发出能够对肉及肉制品的掺假进行有效鉴别的技术与方法对保障消费者的利益具有重要意义。产品和消费方式的不同决定了对掺假鉴别的侧重点不同,因而对相应掺假鉴别技术的要求也不同。本文阐述了目前用于肉及肉制品掺假检测的常见方法的基本原理及其研究进展,包括基于蛋白质组学的免疫和质谱技术,基于DNA的聚合酶链式反应技术以及基于无损检测的传感器和光谱技术。同时也对目前已知方法所存在的鉴别盲区和新的掺假鉴别技术的开发提出了建议,以期为肉类及其加工制品掺假鉴别提供一定的理论依据。     

螺旋机器人的结构参数对人体肠道壁损伤影响的优化研究

设计了一种无损伤螺旋式医用微型机器人,建立了机器人运行时肠道黏液的动力学控制方程,运用计算流体力学方法数值分析了机体正转和反转两种情况下,不同机器人结构参数(倾角α、槽面宽度与螺距之比β1、槽底宽度与螺距之比β2、槽深与半径间隙之比γ、螺旋角Φ和螺纹线数n)与肠道壁所受压力的关系,得到了最优的机器人结构参数值。     

一种纳米颗粒粒度分布的非接触测量方法

研究了基于高频宽带超声衰减谱非接触式方法测量纳米颗粒悬浊液中颗粒相粒度分布问题. 通过理论分析和数值计算,选择ECAH模型作为反演计算的理论模型. 以1%(j)的纳米银水悬浊液作为实验样品,采用标称中心频率为50 MHz的超声换能器和变声程脉冲回波法进行了非接触测量,获得了可利用的高频宽带(10~50 MHz)超声衰减谱,结合理论模型和最优正则化算法反演出纳米颗粒的粒度分布. 实验结果与透射电子显微镜法和高速离心沉降法的测定结果吻合较好,表明该方法可测量悬浊液中纳米颗粒粒度分布.     

超声热疗无创测温中AR模型方法应用研究

研究基于超声功率谱的无创测温技术中AR滤波器对测温精度的影响。模拟了正常肝组织在超声换能器辐照下的散射回波信号,通过对加热前后组织回波信号的功率谱分析,使用AR模型计算频移,并反演温度分布。结果表明,当AR阶次为83～84、窗长为454～460时所反演的组织温度值与在频域求解非线性KZK方程和Pennes方程所得理论结果的偏差较小,约0.08oC。     

基于PTT的连续无创血压测量系统的设计

针对传统袖带血压测量的不连续性和不舒适性,设计并实现了一种基于脉搏波传播时间(Pulse Transmit Time,PTT)的连续无创测量血压系统。该系统以STM32嵌入式单元为核心,集心电(Electrocardiograph,ECG)、光电容积脉搏波(Photoplenthysmogram,PPG)采集模块和蓝牙于一体,以心电电极夹和指套取代了充气式袖带,可进行连续无创血压测量,并实现蓝牙无线数据传输,装置小巧,操作简单。     

一种无创血糖检测仪的初步研究

糖尿病是一个威胁人类健康的重要疾病,目前糖尿病检测的主要方法都是有创的,有其局限性。研究了一种基于能量守恒法的无创伤血糖检测仪;设计出了相关的硬件部分、软件部分、传感器探头及相应的血糖浓度提取算法。经临床初步实验,表明测试结果与AMS-AUTOLAB18全自动生化分析仪所测得结果的相关系数达到了0.807。     

工业X射线光机管电压测量的研究

用非介入管电压测量仪测量了工业X射线光机标称管电压在70～120 kV的管电压,并与介入式测量方法的测量结果傲了比较;在用非介入式测量管电压时比较了不同附加过滤对测量结果的影响.结果显示,附加过滤的厚度会影响非介入式管电压测量结果的准确性,在实验条件下最大的标准偏差能达到2.5％,根据附加过滤对非介入式测量结果进行修正后最大偏差为0.4％.     

Sarcosine as a Potential Prostate Cancer Biomarker—A Review

Prostate cancer (CaP) is the most common type of tumour disease in men. Early diagnosis of cancer of the prostate is very important, because the sooner the cancer is detected, the better it is treated. According to that fact, there is great interest in the finding of new markers including amino acids, proteins or nucleic acids. Prostate specific antigen (PSA) is commonly used and is the most important biomarker of CaP. This marker can only be detected in blood and its sensitivity is approximately 80%. Moreover, early stages cannot be diagnosed using this protein. Currently, there does not exist a test for diagnosis of early stages of prostate cancer. This fact motivates us to find markers sensitive to the early stages of CaP, which are easily detected in body fluids including urine. A potential is therefore attributed to the non-protein amino acid sarcosine, which is generated by glycine-N-methyltransferase in its biochemical cycle. In this review, we summarize analytical methods for quantification of sarcosine as a CaP marker. Moreover, pathways of the connection of synthesis of sarcosine and CaP development are discussed.