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基于Kalman滤波和生物传热模型的实时磁共振温度成像精度提升

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清华大学学报（自然科学版） 2020年第4期60卷 334-340页

作者：吴锦超仇诗涵李沐恒韦兴陈秉耀应葵清华大学工程物理系粒子技术与辐射成像教育部重点实验室北京100084 清华大学医学院生物医学工程系北京100084 航天中心医院骨科北京100048

磁共振温度成像能够为肿瘤热疗消融提供实时、全局的温度场监控,是保障消融安全、有效进行的重要技术手段。然而,临床中磁共振温度成像信噪比较低,该现象在选用快速成像序列时尤为严重。针对这一问题,该文提出了基于Kalman滤波和生物传... 详细信息

磁共振温度成像能够为肿瘤热疗消融提供实时、全局的温度场监控,是保障消融安全、有效进行的重要技术手段。然而,临床中磁共振温度成像信噪比较低,该现象在选用快速成像序列时尤为严重。针对这一问题,该文提出了基于Kalman滤波和生物传热模型对磁共振温度成像进行滤波的方法。该方法将生物传热模型改写成Kalman滤波方法的状态转移矩阵形式,并将模拟温度和磁共振测温值相结合,以获得具有高精度和高信噪比的估计温度。临床仿真实验表明,该方法能将测温均方根误差从6℃降至2℃;仿体实验表明,测量值与真实值的均方根误差从1.927℃下降到0.735℃,且信噪比显著提升。

关键词：核磁共振成像磁共振温度成像生物传热模型 Kalman滤波

压气机流道截面形状对某型号增压器效率的影响

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河北农机 2015年第8期 58-58,60页

作者：李沐恒董小瑞王艳华山西中北大学机械与动力工程学院

本文利用NUMECA软件及台架试验,对流道截面为圆形和类椭圆形的增压器压气机效率进行比较,以确定在其他参数一定的情况下效率较高的截面形状,并绘制出压气机效率曲线图。

关键词：压气机流道截面形状增压器效率

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基于跃度信号的自动驾驶横向控制

汽车实用技术 2023年第19期48卷 50-55页

作者：李沐恒罗奕永王祥程翔广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院广东广州511434

针对自动驾驶车辆的横向控制,提出了一种基于跃度信号的预瞄控制。建立车辆二自由度动力学误差模型,采用线性二次调节(LQR)反馈控制和前馈控制构成闭环横向控制模型。以CarSim和Simulink为仿真平台,模拟车辆进入并跟踪稳态圆。通过分析... 详细信息

针对自动驾驶车辆的横向控制,提出了一种基于跃度信号的预瞄控制。建立车辆二自由度动力学误差模型,采用线性二次调节(LQR)反馈控制和前馈控制构成闭环横向控制模型。以CarSim和Simulink为仿真平台,模拟车辆进入并跟踪稳态圆。通过分析横向位置误差和横摆角误差等指标,表明该预瞄算法在横向控制精度、跟踪速度方面具有良好效果。

关键词：自动驾驶汽车预瞄控制路径跟踪横向控制二自由度车辆模型

机器学习模型与传统模型预测原发性肝内胆管癌患者生存期的效果比较

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中国卫生统计 2024年第4期41卷 586-593页

作者：李沐洲中国医科大学附属盛京医院 110022

目的使用机器学习模型预测原发性肝内胆管癌患者生存期的研究还很有限。本文比较传统模型和机器学习模型在预测原发性肝内胆管癌患者生存期上的表现。方法我们从SEER数据库检索了2004—2015年期间确诊原发性肝内胆管癌的患者。使用分... 详细信息

目的使用机器学习模型预测原发性肝内胆管癌患者生存期的研究还很有限。本文比较传统模型和机器学习模型在预测原发性肝内胆管癌患者生存期上的表现。方法我们从SEER数据库检索了2004—2015年期间确诊原发性肝内胆管癌的患者。使用分层随机划分方法,在限制组间确诊年,年龄组和死亡比例平衡的条件下,将所有样本按7∶3的比例随机划分为训练集和验证集。候选模型包括Cox比例风险模型,LASSO Cox模型,Gradient Boosting模型,Oblique Random Survival Forest模型,DeepSurv模型,DNNSurv模型,Rpart模型,Parametric生存模型,Conditional Random Forest模型和Black Boost模型。我们使用Harrell′s concordance index(C-index)评价模型在预测患者生存期上的表现。我们使用log-rank检验比较Kaplan-Meier生存曲线的差异。结果纳入研究的肝内胆管癌患者总计5564名,其中训练集3895名(死亡2851名,73.2%),验证集1669名(死亡1223名,73.3%)。生存月份中位数(四分位间距)分别为8(3~19)和8(3~18)。肝内胆管癌患者生存期预测表现最好的模型是Cox比例风险模型,其C-index为0.74。机器学习模型在预测肝内胆管癌患者生存期的任务上表现并不优于传统Cox比例风险模型。这可能是由于SEER数据库本身缺少影响生存期的重要因素,例如切口残余肿瘤状况,患者身体状况等,而限制了机器学习模型的预测表现。Cox比例风险模型显示,生存期的影响因素包括手术,性别,婚姻,分化等级,进展分级,AJCC分级,肿瘤大小,化学治疗和放射治疗。结论机器学习模型在预测肝内胆管癌患者生存期的表现并不优于传统模型。我们建立的Cox比例风险模型及诺莫图能够较为准确的预测肝内胆管癌患者的生存期。

关键词：肝内胆管癌生存期肿瘤大小多灶性机器学习

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浅谈混合动力汽车传动技术的研究现状

河北农机 2015年第9期 51-52页

作者：吴澈崔俊杰赵世峰吉文博李沐恒山西中北大学机械与动力工程学院

本文主要讲述了混合动力汽车三种主要传动技术:电动、液压以及飞轮传动,并对各种车辆混合动力传动系统的研究现状进行了分析与总结,提出一些需要改进的地方,希望对以后车辆混合动力传动技术的研究与开发有所帮助。

关键词：混合传动技术电动飞轮静液现状

基于AVL EXCITE TD的发动机配气凸轮型线优化

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柴油机设计与制造 2015年第1期21卷 35-38,56页

作者：李沐恒董小瑞王艳华苏银皎中北大学机械与动力工程学院太原030051

针对某型号发动机的气门在高速下存在跳动问题,利用AVL EXCITE TD软件对配气机构进行建模,并优化凸轮型线。在其它条件不变的前提下,优化的凸轮型线满足了发动机的设计要求。凸轮型线优化后,改善了气门升程丰满系数,降低凸轮与挺柱的接... 详细信息

针对某型号发动机的气门在高速下存在跳动问题,利用AVL EXCITE TD软件对配气机构进行建模,并优化凸轮型线。在其它条件不变的前提下,优化的凸轮型线满足了发动机的设计要求。凸轮型线优化后,改善了气门升程丰满系数,降低凸轮与挺柱的接触应力,同时使得凸轮与挺柱的磨损减小,解决了气门跳动问题。

关键词：发动机配气凸轮优化设计

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叶酸代谢与多囊卵巢综合征相关性研究进展

中华医学杂志 2024年第22期104卷 2092-2096页

作者：李沐霖李颖首都医科大学附属北京妇产医院生殖医学科北京

多囊卵巢综合征是育龄期女性最常见的内分泌代谢疾病, 其发病机制及病理生理学变化并不十分明确。叶酸作为一种水溶性维生素, 在一碳单位和同型半胱氨酸的合成、修复和代谢过程中发挥着关键作用, 与多囊卵巢综合征中高同型半胱氨酸血症... 详细信息

多囊卵巢综合征是育龄期女性最常见的内分泌代谢疾病, 其发病机制及病理生理学变化并不十分明确。叶酸作为一种水溶性维生素, 在一碳单位和同型半胱氨酸的合成、修复和代谢过程中发挥着关键作用, 与多囊卵巢综合征中高同型半胱氨酸血症、胰岛素抵抗、氧化应激和慢性炎症等内分泌紊乱密切相关。本文对近几年文献报道的叶酸代谢与多囊卵巢综合征相关研究情况进行了综述, 从叶酸与同型半胱氨酸的关系、胰岛素抵抗、氧化应激和慢性炎症等方面的作用机制出发, 阐述了叶酸代谢和多囊卵巢综合征相关性的研究进展, 以期对多囊卵巢综合征的临床治疗和基础研究提供新思路。

关键词：叶酸多囊卵巢综合征同型半胱氨酸

S-JSMA:一种低扰动冗余的快速JSMA对抗样本生成方法

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计算机工程与科学 2024年第8期46卷 1395-1402页

作者：刘强李沐春伍晓洁王煜恒国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

基于深度学习神经网络模型的技术被广泛应用在计算机视觉、自然语言处理等领域。然而,研究人员发现,神经网络模型自身存在着显著的安全隐患,例如,容易遭到对抗样本的攻击。研究针对图像分类的对抗样本相关技术能帮助人们认识到神经网络... 详细信息

基于深度学习神经网络模型的技术被广泛应用在计算机视觉、自然语言处理等领域。然而,研究人员发现,神经网络模型自身存在着显著的安全隐患,例如,容易遭到对抗样本的攻击。研究针对图像分类的对抗样本相关技术能帮助人们认识到神经网络模型的脆弱性,进而推动相关模型的安全加固机制研究。针对JSMA方法存在高时间开销与扰动冗余的问题,提出了一种低扰动冗余的快速JSMA对抗样本生成方法S-JSMA。该方法使用单步操作替代迭代操作以简化JSMA的算法流程,并使用简易扰动取代JSMA中基于显著图的扰动,从而极大地降低了对抗样本生成的时间开销和扰动冗余。基于MNIST数据集的实验结果表明,相较于JSMA和FGSM方法,S-JSMA能在显著短的时间内取得较好的攻击效果。

关键词：深度学习神经网络图像分类对抗样本

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纤维晶体管器件研究进展

纺织学报 2024年第4期45卷 33-40页

作者：卿星肖晴陈斌李沐芳王栋武汉纺织大学纺织纤维及制品教育部重点实验室湖北武汉430200

在学科高度交叉、技术深度融合、物联网、人工智能、类脑计算等新兴产业迅猛发展的时代背景下,传统携带式可穿戴电子设备已难以满足人们对高性能电子纺织品的需求。为全面探究纤维晶体管在电子织物领域的应用前景,首先简述了纤维晶体管... 详细信息

在学科高度交叉、技术深度融合、物联网、人工智能、类脑计算等新兴产业迅猛发展的时代背景下,传统携带式可穿戴电子设备已难以满足人们对高性能电子纺织品的需求。为全面探究纤维晶体管在电子织物领域的应用前景,首先简述了纤维晶体管的组成、分类与工作原理,重点介绍了纤维基有机场效应晶体管和纤维基有机电化学晶体管;其次,介绍了纤维晶体管器件在智能可穿戴和植入式生化传感器、忆阻器和人工突触类脑计算神经形态器件、逻辑电路等前言领域的研究进展;分析了纤维晶体管在器件集成、性能优化和实际应用等方面所面临的问题与挑战。研究指出纤维晶体管在推动电子织物、人机交互、智慧医疗等国家战略产业发展和驱动人类社会迈向泛智能时代中的应用前景,期望为下一代高性能纤维晶体管的发展提供借鉴与启发。

关键词：电子织物纤维晶体管生化传感器类脑计算逻辑电路