胸腺五肽辅助治疗肺癌对免疫功能影响及其疗效的系统评价

为了系统地评价胸腺五肽作为辅助药物治疗各种肺癌的疗效及其对机体免疫功能的影响，利用电子检索收集有关胸腺五肽联合放疗或化疗方案治疗肺癌的临床随机对照试验文献，对符合纳入标准的文献，采用RevMan5.3 软件进行系统评价。最终共纳入文献 9 篇，总样本量 784 例。Meta 分析结果表明，胸腺五肽作为辅助药物治疗各种肺癌提高总有效率的差异无统计学意义[OR ＝ 1.44, 95%CI(0.99, 2.10), P ＝0.06 ＞ 0.05]。在对免疫功能的影响方面，胸腺五肽的使用显著增高外周血中的 CD3+ 细胞水平[OR ＝ 5.88, 95% CI(2.34, 9.42), P ＝0.001]，CD4+ 细胞水平也显著上升[OR ＝8.32, 95%CI(5.22, 11.42), P ＜ 0.00001] , CD4＋ /CD8＋比值也有明显的提高[OR ＝ 0.38, 95% CI(0.18, 0.59), P＝0.0002]，但 CD8+ 细胞水平的差异无统计学意义[OR ＝－3.12, 95% CI ( －9.02, 2.79), P ＞0.05]。总的来说，本研究在一定程度上反映了在辅助治疗肺癌方面，胸腺五肽能显著提高外周血中的 CD3+ 细胞水平、CD4+ 细胞水平、CD4+/CD8+ 比值。而对于治疗的有效率、CD8+ 细胞水平，差异无统计学意义。     

抗几何失真的视频Hashing算法研究

文中提出了一种基于视频灰度直方图形状的Hashing算法,能有效抵抗各种常见的几何失真和视频处理操作.算法的鲁棒性原理如下:1)由于直方图的形状与像素位置无关,故基于直方图的视频Hashing算法能有效抵抗各种常见的几何攻击;2)由于在计算Hashing前对视频帧进行了平滑预处理,故算法对加噪攻击、模糊滤波、有损压缩等处理操作有很好的鲁棒性;3)由于计算Hashing前在时间轴上进行了低通滤波预处理,故算法能抵抗帧率变化、帧丢失等时域同步攻击.实验结果表明,所提出的Hashing算法有良好的唯一性和鲁棒性能.     

重症监护病房紧急状况预警算法

重症监护病房中的病人身体状况通常很不稳定,常出现各种需要医护人员介入治疗的紧急状况。由于医疗资源有限,医护人员可能无法及时发现并处理这些紧急状况,给病人的存活率带来严重的负面影响。如果可以预测这些紧急状况的发生,并及时通知相关医护人员,将大大提高病人的存活率。常见重症监护病房紧急状况包括突然死亡、败血症、肺部感染、急性低血压、以及器官衰竭等。紧急状况预警建模主要采用病人的长时间生命体征监测数据,预测在一定时间之后发生某种紧急状况的可能性。预警模型所采用的监测数据分为静态数据、事件数据和时间序列数据等三类。静态数据具有容易采集、但预测准确性偏低的特点。事件数据或时间序列数据、以及多种类型数据的混合数据对于紧急状况预警模型的预测性能的提高有重要作用,将会获得更广泛的应用。     

Deep Web 研究现状与展望

随着Deep Web数量和规模的快速增长,通过对其发起查询请求以得到存储在后台数据库中的相关信息,日渐成为用户获取信息的主要方式。为了方便用户有效地利用Deep Web中的信息,越来越多的研究者致力于这一领域的研究,重点之一是Deep Web后台数据库的数据集成。由于Deep Web后台数据库存储的主要是文本信息,使得从文本处理角度出发,针对Deep Web中存储的内容进行查询与检索的研究具有十分广阔的应用前景。本文对Deep Web的研究现状进行了较为详细的分析,同时对研究的发展方向进行了展望。     

电动汽车动力学控制研究进展

近年来随着全球资源、环境问题日益严峻,节能、环保的电动汽车得到快速发展。电动汽车采用电机驱动系统,具有转矩快速响应、易于精确测量、可实现动力分散控制、可实现制动能量回收等优点。充分挖掘并利用这些优点可显著提升车辆动力学控制性能。文中从电动汽车动力学控制运行参数的识别、动力学控制结构与方法两个角度综述了十多年来的研究成果,重点介绍了轮胎-路面接触条件识别方法、驱动防滑控制方法等。对车辆横向动力学控制,包括电子差速控制、直接横摆控制、底盘集成控制等研究现状也做了总结。最后对未来电动车辆动力学控制的发展方向作了几点展望。     

群体感应信号系统介导的生物质厌氧消化过程及其产业化研究前景

简要介绍了生物质厌氧消化过程及主要影响因素,阐述了产甲烷菌的群体感应信号系统。针对目前研究和产业化应用较多通过调控环境因素来提高厌氧消化产沼气的效率,提出产甲烷菌群体感应信号系统在生物质利用领域潜在的应用前景。     

大规模认知无线电网络的时延分析

时延作为无线网络的最基本的性能之一,对网络信息分发、路由协议设计、节点部署等都具有重要意义。与传统的无线网络不同,认知无线电网络的频谱资源具有动态变化性,该特性会对网络时延产生极大的影响。因此,如何对动态频谱环境下的大规模认知无线电网络进行时延分析,是一项很具挑战性的课题。为此,首先对动态频谱环境进行建模,将认知用户的频谱接入过程建模为一个连续时间的马尔可夫链,并建立认知用户的生存函数来量化授权用户活动以及信道数量对频谱环境的影响;其次,将上述模型与首次通过渗流理论结合起来,研究了大规模认知无线电网络时延的伸缩规律,并获取了更为精确的时延与距离比的上限值。理论分析及仿真结果表明,动态频谱环境与密度一样会对时延产生极大影响。研究结论对认知无线电网络的设计具有重要的指导意义。     

医疗大数据特征挖掘及重大突发疾病早期预警

通过运用新兴的尖端云计算技术,设计研发了健康云平台。采用分布式云存储技术存储大规模的异构多模态生理信号数据,将数据挖掘模型（L1-逻辑斯蒂）整合至MapReduce框架中,快速挖掘用户的健康信息以及重大疾病高风险因子,让用户能实时地了解自己的身体状况,同时对用户的异常状况给出预警信息,并通知其前往医院就医,实现了对重大突发疾病的早期预警。     

一种鲁棒的可视外壳生成算法*

针对各种传统可视外壳生成算法中数据冗余、精确度低、健壮性不足等问题, 提出了一种新的可视外壳生成算法,即采用加权线段求交、线段集合中心线性过滤、多边形边界检测等方法重建物体模型。与传统方法相比,本算法能够更稳定地计算线段交集,表面边界提取更加准确,重建结果精确逼近真实物体。实验表明, 通过该算法计算的物体可视外壳能够更好地逼近真实模型,精度高。     

基于Opensim的柔性外骨骼机器人的模拟仿真

现有的刚性外骨骼存在关节中心与人体下肢的生物关节中心较难对齐、限制人体运动的自由度和影响穿着舒适度等问题.针对上述问题,设计了一种由电机驱动的助力髋关节屈曲和伸展的柔性外骨骼机器人.基于该柔性外骨骼,利用三维动作捕捉系统和测力平台采集受试者在行走过程中的运动学和地面反作用力数据,运用生物力学分析软件Opensim建立人体-外骨骼模型;利用Opensim分别模拟计算出在行走时助力和不助力两种情况下驱动髋关节的主要肌肉的代谢值.模拟仿真结果表明:和不助力的情况相比,在行走过程中对髋关节助力会减小驱动髋关节运动的主要肌肉的代谢值,减小穿戴者肌肉的负担;在行走过程中减小穿戴者的能量消耗.