基于多维时空数据可视化的传染病模式分析

近年来,诸如非典型性肺炎、甲型H1N1、手足口病等传染病在社会各界引起了广泛关注,传染病的暴发往往具有季节性、空间性和相关性.为此提出了传染病可视分析系统,以直观分析传染病的时空模式,交互挖掘不同疾病、地区之间的关联性和相似性.时间模式通过时序折线图、季节变化堆叠图可视化不同传染病的长期趋势、季节消长规律,同时通过构建时序平行坐标系,交互利用地区分布对比图进行异常值分析.空间模式通过地图分类图以及交叉对比热力图来反应疾病在不同省份的空间分布规律、空间聚类结果以及相似性分析.通过对39种法定传染病的整体、个别趋势以及其中异常值的分析结果,表明所提系统能够综合考虑传染病数据的多维时空特性,可有效帮助用户挖掘传染病传播的时空模式,快速寻找传染病暴发时间节点和空间分布转移事件,从而更好地进行预防、把控和分析.     

复杂网络中初始节点对传染病传播的影响分析

长期以来,传染病对人类造成持续不断的威胁。研究工作者在传染病传播上投入了大量的精力进行研究,比如:传播模型、传播阂值以及影响传播的因素等方面。主要研究复杂网络中初始染病节点如何影响传染病的传播,对5种初始染病节点选择方法进行了深入分析并在两个大规模无向网络上进行了仿真实验。结果表明,传播速度以及传染病影响规模不仅与初始染病节点的选择有关,而且与网络结构有关。本研究成果对传染病控制可提供有价值的借鉴与参考作用。     

基于SI1SI2R模型的异质群体重复感染的传染病建模与仿真

具有重复感染可能性的传染病由于不受抗体或疫苗等手段的阻碍,其传播范围会比普通传染病更加广泛,严重危害人类的身心健康,影响社会的和谐稳定,有必要对其传播规律进行探究,以便于更有针对性地制定应对策略。基于经典的传染病模型,本文构建考虑了传染病重复感染特征的SI1SI2R模型,定义异质性个体之间的交互及传播规则,并利用ABM仿真建模的方法探究具有重复性感染特征的传染病在异质性群体间的传播规律。仿真实验结果表明,此类传染病感染范围会随二次感染率的提升而增加,而异质性传播群体的组成不仅会影响感染人数的比例,还会影响其到达峰值的时间。因此,不仅要减小此类疾病反复感染的可能,还要根据传播群体的异质性提出更有效率的管理方案。     

一类具饱和传染率和两阶段结构的传染病模型

对一类具饱和传染率和阶段结构传染病模型进行了分析,得到了传染病最终消除和成为地方病的阈值,当它小于1时,无病平衡点是全局渐近稳定的,此时疾病消除;当它大于1时,地方病平衡点是局部渐近稳定的,此时传染病成为地方病。     

具常数移出率和阶段结构的SIR传染病模型

对一类具常数移出率和阶段结构传染病模型进行了分析,得到了传染病最终消除和成为地方病的阈值,当它小于1时,无病平衡点是全局渐近稳定的,此时疾病消除.当它大于1时,地方病平衡点是局部渐近稳定的,此时传染病成为地方病.     

基于Web技术的传染病数据可视化平台的设计与实现

以国家法定甲、乙、丙三类传染病为例，前端基于Vue、ECharts、Three等框架技术，后端基于Spark、Springboot等技术，采用B/S架构设计并实现传染病数据可视化分析平台。该平台利用ECharts框架的地图、旭日图、树图、饼图、雷达图、柱状图等多元数据图表实现传染病的数字数据以及非数字数据的可视化，同时使用Three框架实现病原体3D模型的交互展示。利用该平台用户可以快速地获取到传染病的相关信息，通过数据可视化分析对传染病的暴发和趋势做出一定的预测，从而更好地辅助预防和把控传染病。     

Virus Database Chain:联盟式传染病数据区块链系统

传染病数据属于国家保密数据,数据共享、防篡改、防泄漏一直是其最大的难题。在基于大数据的我国突发急性传染病预测预警模型的构建与应用的课题中迫切需要一个传染病数据共享平台。运用区块链技术设计一个基于实用拜占庭容错算法(Practical Byzantine Fault Tolerance, PBFT)~([1])的联盟式传染病数据区块链系统,对大数据资源进行整合、共享,使用智能合约实现传染病预警机制。这既避免了信息孤岛的产生,又避免了无序共享产生的数据安全隐患,为课题提供重要的信息技术支撑与保障。通过系统评估及实验验证,该系统具有较好的性能和较强的实用性。     

社会网络中传染病预测防控虚拟仿真实验设计

基于传染病模型和社会网络等专业知识所设计的虚拟仿真实验能够突破传统教学的时间和空间限制,为学生提供了解传染病扩散过程和参与传染病防范控制的机会。以自主研发的虚拟仿真实验平台为载体,通过SIS模型实验、SIR模型实验、SEIR模型实验和传染病防控仿真实验四个模块来模拟传染病发生时的疾病研究、战略制定、防控实施、效果评估等关键环节,从而综合培养学生在数据分析、全局决策、团队合作、社会责任感等方面的能力素养,有效推进"智能+教育"在实验教学中的落实。     

基于小世界网络的甲型流感传播的研究

借助小世界网络模型和扩展的SIS传染病传播模型,建立了复杂网络的传染病传播模型,并利用此模型模拟甲型H1N1型流感病毒的传播过程,通过调节模型的不同的参数,找到影响病毒传播速度的关键因素,为研究甲型H1N1型流感病毒的传播特性和对病毒的防疫提供参考。     

常熟市传染病现场调查处置系统的分析与设计

传染病现场调查处置系统是将无线通信技术、网络技术、计算机技术、移动通信技术、Web-GIS技术等综合运用的系统平台,系统平台实现现场调查功能、疾病智能判断功能、传染病危害性评估、病情控制方式制定等功能,可有效帮助传染病防控人员根据现场情况制定有效防控措施,及时控制传染病的疫情扩散.     

传染病传染速度在大区域内的关联建模仿真

研究传染病的扩散速度对病情的控制问题.传染病在扩散过程中,受到不同区域中人群组成、环境特征不同的影响,存在高度的非线性与随机性.传统的扩散模型通过高维度约束,扩散随机性较强,设定过多前提条件,导致模型复杂,效果不好.提出基于加权时态关联挖掘算法的传染病传染速度在大区域内的关联建模方法.提取传染病传染速度影响因素,根据上述影响因素,建立加权时态关联模型,计算不同影响因素的支持度,并建立候选项集树,实现传染速度估计.实验结果表明,利用改进算法进行传染病传染速度在大区域内关联建模,能够提高传染病传染速度仿真的真实度,得到精确的估计结果,满足传染病预防和控制的临床需求.     

基于非线性观测器的疾病发生率的估计

在传染病动力学模型中,对疾病发生率的估计是传染病流行趋势预测和预防工作的重要部分.本文研究了一类非线性观测器在传染病动力学模型中的应用,利用非线性观测器估计疾病的发生率和传染率系数,并通过数值仿真验证了以上这些结论.     

传染病预测的建模与计算机仿真研究

研究传染病准确预测问题,传染病变化具有突发性、季节性和周期性等特点,传染病与环境污染,人群之间交流有关,随机性强.传统预测方法无法全面描述突发性、季节性及周期性变化规律,传染病预测结果的精度低.为了传染病准确预测,根据传染病变化特点,提出一种ARIMA的传染病预测模型.模型首先对原始数据进行平稳化预处理,消除其突发性、季节性和周期性特征,然后利用ARIMA对将平稳后的数据进行建模,采用某市乙型肝炎发病率数据进行仿真,实验结果表明,ARIMA模型能够很好捕捉传染病变化规律,提高了预测精度,是一种有效的传染病预测方法.     

基于Matlab的传染病动力学模型仿真平台

开发了基于Matlab的传染病动力学模型仿真平台，通过对传染病动力学模型进行动态仿真。可以对传染病动力学模型的变化进行观察和分析，同时在该仿真平台上，采用时滞微分方程、脉冲微分方程等数值算法实现对传染病模型进行数值模拟，是一个十分实用、方便的仿真操作平台。     

SIR-DNA传染病动力学优化算法

为了解决某些复杂优化问题,采用基于DNA的SIR(susceptible-infectious-recovered)传染病模型构建了SIR-DNA算法。该算法将优化问题的求解过程设想成一种传染病在一个生态系统中的若干动物个体之间传播的过程,其传播规律可用SIR传染病模型描述。传染病攻击的是动物个体若干个致病基因中某些位点。对于不同的动物个体,其哪些致病基因及其中的哪些点位被攻击完全是随机的;若一个动物个体被治愈,其哪些免疫基因及其中的哪些位点获得免疫也完全是随机的。因传染病每次攻击的是个体的极小部分基因,故每次处理的变量数很少,从而实现了算法的天然降维;因采用基于DNA的SIR传染病模型,故可以区分不同的传染病毒在致病机理之间的差异;利用SIR模型所描述的疾病传播机理构造出了S-S、S-I、I-I、I-R、R-R和R-S等算子,使个体之间能通过疾病传播天然地充分交换信息。测试结果表明,该算法具有搜索能力强的特点,对求解复杂优化问题具有很高的收敛速度。     

具有时滞的传染病动力学模型数值仿真

具有时滞的传染病模型能较好反映传染病的潜伏期、免疫期等问题,对其研究越来越受到重视。利用计算机模拟方法对具有时滞的传染病动力学模型进行了分析,阐述了数值仿真的基本原则。采用时滞微分方程的数值解法对模型进行了定性分析,给出了数值仿真的应用实例。结果表明该方法是有效的,并具有潜在的应用价值。     

基于非线性观测器的疾病发生率的估计

在传染病动力学模型中,对疾病发生率的估计是传染病流行趋势预测和预防工作的重要部分。本文研究了一类非线性观测器在传染病动力学模型中的应用,利用非线性观测器估计疾病的发生率和传染率系数,并通过数值仿真验证了以上这些结论。     

传染病应急案例共享本体模型研究

世界范围爆发的大规模传染病事件使应急处置人员对规范的应急知识与信息需求急剧增加。为了解决传染病应急案例知识共享与语义冲突问题,对传染病应急案例本体模型(IDECOM)进行了分析与定义,提出了基于本体的传染病应急案例共享框架,并以北京应对SARS事件为例,描述基于本体的传染病应急案例部分知识片段。     

基于空间实体的传染病蔓延模拟建模研究

提出了一种基于空间实体的传染病元胞自动机模型,基于该模型,在GIS环境中建立了传染病蔓延的可视化模拟程序,并通过模拟算例分别给出了局部传染和全局传染两种典型传播行为的模拟结果。对模拟结果的分析表明,采用符合传染病流行特征的空间相关性模式能够得到更合理的模拟结果。通过结合GIS的空间数据可视化和分析功能,建议的元胞自动机模型能可视化展示传染病蔓延过程,察明影响传染病传播过程的关键参数,评估特定干预措施（如改善卫生条件、隔离感染者、接种疫苗等）的效果,获取疾病的空间分布信息和统计信息,为传染病的防治决策提供科学的依据。     

猪主要传染病的药物治疗与预防

目前养猪场及广大农村养猪户的猪群中发生传染病的种类较多,部分疫病可用疫(菌)苗进行免疫预防,部分可选用特效药物进行治疗和药物预防,尽可能消除传染源,挽救病猪,减少经济损失,这是养猪场综合性防疫措施中的一个组成部分。本文就猪主要传染病的药物治疗与药物预防谈一些意见,仅供参考。1以急性败血症为主症的猪传染病的药物治疗与药物预防猪发生急性败血性传染病时,其共同特点是皮肤、黏膜、浆膜出血、瘀血、高热,并出现呼吸道、消化道与神经系统等全身症状。发病急、死亡快、病程短。此类常见的疫病有猪瘟、口蹄疫、链球菌病、弓形虫病及…