基于形态特征提取的急性下壁心肌梗死BiLSTM网络辅助诊断算法

急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72％,精度达到99.53％,灵敏度达到100.00％,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1％,该项研究具有非常重要的临床应用价值.     

浅谈红岭钨矿周边矿产远景

广东省有色金属地质局九三二队于2014~2019年在红岭矿区先后开展红岭钨矿接替资源勘查、红岭矿区614~626线钨矿详查工作,探获的三氧化钨(WO3)达大型矿床规模。在重点矿集区开展深外部矿产远景评价,深化成矿规律与地质结构的认识、发现深外部找矿靶区,围绕找矿突破战略目标有序推进,充分依靠理论创新和技术进步,积极探索实践地质找矿新机制和新模式。     

EBZ-260型掘进机截割头截割性能研究

通过对EBZ-260型掘进机截割头的截割性能进行分析和研究,深入了解和掌握了相关截割头的数据参数、设计结构及载荷等情况,进一步研究了截割头的受力情况、形状结构及其截齿运行轨迹及安装分布等特性,可为截割工作提供必要的数据参考及理论基础,有利于重要部件的有限元分析,对研究掘进机整机受力的情况、截割的性能、所具备的可靠性及稳定性等方面具有重要作用.     

红外探水技术在隧道超前地质预报中的应用

对于超前地质预报,红外探水技术具有较高的应用空间,红外探测仪是一种非接触式防爆红外探测仪,其灵敏度高,可应用于煤矿井下的红外探测,如探水、探火、探瓦斯等防灾工作。通过对红外探水的基本原理、方法、布置方式和预报方式进行介绍,并对本技术在隧道超前地质预报应用中的优劣利弊进行阐述研究,为工程施工提供有价值的地质信息。