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.     

基准平面垂直断面法在爆破漏斗试验中的应用

系统阐述了基准平面垂直断面法在爆破漏斗试验中测量爆破漏斗体积的基本原理,并将隧道激光断面仪应用于金厂河矿1 750 m水平15^#采场底部切割巷道爆破漏斗试验爆破漏斗体积测量中。通过与传统体重法等计算法所得漏斗体积分析比较,结果表明基于隧道激光断面仪与3D Mine软件分析的基准平面垂直断面法实用性强、操作方便、结果直观可靠,达到试验预期目的。     

卡特里娜飓风引起的新奥尔良市溃坝洪水演进过程模拟

卡特里娜飓风于2005年袭击了美国墨西哥湾沿海地区，给路易斯安那、密西西比和亚拉巴马等州带来了巨大灾难，造成经济损失800亿美元。其中位于路易斯安那州的新奥尔良市由于堤坝故障导致庞恰特雷恩湖湖水倒灌，80%的地区发生了洪水，损失尤为严重。为了动态且高效地模拟其溃坝后洪水的演进过程，建立了基于“体积法”与元胞自动机的溃坝洪水演进模型。模型通过设置元胞属性来考虑洪水流向以及不同土地覆盖类型的汇流差异性；提出了一种洪水淹没元胞多级分类的快速搜索算法(MLCFC),采用不同准则处理各类元胞以提高计算效率；利用“体积法”计算不同时刻元胞的水深来间接反映洪水演进的时空特性。以新奥尔良市为例，计算其溃坝发生后2～20 h不同时刻的淹没情况。结果表明，模型模拟的淹没过程符合溃坝洪水的蔓延特性；试验结果与遥感影像中提取的水体重合率为61.18%,能较好地模拟城市地区溃坝时洪水演进的时空特性。     

山西代县马桥一带金多金属矿成矿地质特征浅析

山西代县马桥一带地层主要为滹沱群四集庄组及新生界第四系地层。区内构造以断裂构造为主,褶皱构造不发育。矿体主要赋存于与滩上杂岩体接触的构造蚀变带中。初步认为该区金多金属矿的金属物质来源于燕山中晚期岩浆热液,矿床类型应属于岩浆热液充填构造蚀变岩型金矿床。