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作者：杨海宇上海交通大学

学位级别：硕士

当前,中国面临着人口老龄化程度不断加深的问题,老年人口占全国总人口的比例持续增长。老年人的生活照顾、日常护理、健康保健等问题引起了越来越多人的关注,养老问题已经成为社会热点问题。近年来,在我国政策鼓励和扶持养老产业的背景... 详细信息

当前,中国面临着人口老龄化程度不断加深的问题,老年人口占全国总人口的比例持续增长。老年人的生活照顾、日常护理、健康保健等问题引起了越来越多人的关注,养老问题已经成为社会热点问题。近年来,在我国政策鼓励和扶持养老产业的背景下,实现养老服务智能化、信息化已经成为一种趋势。随着“大数据+”模式和相关技术的发展,智慧养老这一理念也逐渐兴起和普及。电动养老床系统基于电动推杆和控制设备,能够有效降低护理人员的日常护理难度,辅助老人实现起背、屈腿、侧身、离床等动作。虽然此类电动护理床已得到不错的应用,但由于缺乏与新型传感设备,如生命体征传感器、智能穿戴设备的功能结合,尚无法实现老年人生理参数的连续监测,更不能提供当前身体健康状况的评估,也无法预估老年人的生理健康状况。为解决目前国内电动养老床功能单一、技术落后等问题,提出一种基于健康数据挖掘的智能养老床系统。首先,通过非接触式生命体征传感器采集人体心跳信号和呼吸信号,采用压力传感器采集人体的重量信号,基于无线模块将采集到的人体生理参数发送给远程服务器。然后,通过对比分类与聚类方法在心率与呼吸率数据挖掘中的效率,基于K-means聚类实现了健康数据挖掘算法。再次,考虑到传统K-means聚类算法最终聚类结果受初始值选择影响较大的局限性,引入一种极大极小初始化方法,通过典型算法与改良算法的实验对比,改良算法得到的聚类中心误差更小,平均误差从1.4769%降低到0.0767%,聚类结果更加接近标准值。最后,结合时序数据集的特点,引入灰色预测方法,使用灰色GM（1,1）的预测方法预测人体生理数据并为用户的生理健康预估提供数据参考。实验证明本文所提出的这种基于健康数据挖掘的智能养老床系统不仅能够很好地解决传统电动养老床的功能单一、技术落后问题,还能为后续的健康护理等提供准确的健康数据保障。

关键词：智慧养老电动养老床生理数据采集数据挖掘健康预估

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未知环境下移动机器人自主源搜索方法研究

未知环境下移动机器人自主源搜索方法研究

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作者：杨海宇西安工业大学

学位级别：硕士

随着世界工业技术的不断发展,各种频发的工业事故也在时刻威胁着国家的安全与人们的健康,因此快速地在事故区域内搜索并准确定位危险源有助于后续事故处理工作的有效开展。传统的方法包括固定传感器网络、生物搜寻法等等,但是由于存在... 详细信息

随着世界工业技术的不断发展,各种频发的工业事故也在时刻威胁着国家的安全与人们的健康,因此快速地在事故区域内搜索并准确定位危险源有助于后续事故处理工作的有效开展。传统的方法包括固定传感器网络、生物搜寻法等等,但是由于存在效率低下、成本较高并且可能会对操作人员造成危害等问题,使用移动机器人执行危险源的搜索与定位任务已经受到研究人员的广泛关注。将移动机器人应用在源搜索领域不仅避免了传统方法中存在的缺点,而且应用更加灵活并具有可拓展性。考虑到危险源的性质,本文以电磁辐射源中的光源作为实验对象,以Turtlebot3 Burger移动机器人作为实验平台,针对实际事故发生时的场景,研究了未知环境下移动机器人的自主源搜索方法,从而为后续的危险源处理工作奠定基础。本文的主要研究内容如下:(1)利用光敏传感器与STM32单片机完成了机器人的光源信息采集模块,引入rosserial协议解决了ROS系统收到串行通信数据的问题,从而实现光源数据的采集以及与机器人当前位置信息的数据匹配,完成硬件平台搭建与软件环境配置。基于辐射源的结构特点与扩散方式等特性建立辐射源的数学模型,并对源定位的总体方案进行了设计。(2)考虑了两种未知环境的情况,当移动机器人在障碍物较少的场景或者较为空旷的室外环境下时,通过人工势场法实现初始采样路径的规划,初始采样路径分别考虑为之字形、回字形与对角线形。而当机器人处于障碍物较多的场景或者较为复杂的室内环境下时,利用基于RRT(Rapidly-exploring Random Trees)的自主环境探索算法实现对于初始采样路径的规划。仿真结果验证了所研究方法在不同未知环境下的可行性。(3)为了利用移动机器人采集到的观测数据绘制源所在空间场的密度分布图,本课题研究了基于核密度估计的方法。该算法通过移动机器人收集到的观测数据计算出源所在区域的概率密度函数,建立出概率密度模型,从而可以直观地观察出源所在空间场的密度分布情况,并预测出源所在位置,指导移动机器人进行源搜索任务。为了获取最适带宽参数,对传统的方法进行改进,并引入了自适应更新的思想,提高了空间场还原以及源位置预测的精度。实验结果表明所提出的方法可以成功搜索到源所在位置。(4)针对移动机器人到达指定预测位置后对于危险源的识别问题,研究了YOLOv3深度学习目标检测算法。搭建了YOLOv3深度学习模型并进行模型训练与验证,仿真结果表明可以有效识别出光源实验对象。综上所述,本课题采用机器人轨迹规划算法获取初始观测数据,对传统带宽计算方法进行改进,通过核密度估计法重构源场密度分布并指导机器人进行搜索,然后利用所训练的YOLOv3模型完成光辐射源的识别,实现移动机器人的自主源搜索任务。最后,在实验室场景下利用移动机器人平台对所提出的算法进行验证。

关键词：未知环境移动机器人源搜索轨迹规划核密度估计

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遗传因素与脑胶质细胞瘤的相关意义(英文)

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中国临床康复 2004年第11期8卷 2168-2169页

作者：赵锡钢宋春华杨海宇大连大学医学院卫生管理学部辽宁省大连市116622

背景:脑肿瘤的危险因素已经有许多流行病学调查研究,同时从群体遗传学角度对其研究尚需探讨。目的:揭示脑胶质细胞瘤是否与遗传因素有关及关联的程度和遗传的方式等。设计:以诊断为依据的病例对照研究。地点与对象:选择1989-09/2000-09... 详细信息

背景:脑肿瘤的危险因素已经有许多流行病学调查研究,同时从群体遗传学角度对其研究尚需探讨。目的:揭示脑胶质细胞瘤是否与遗传因素有关及关联的程度和遗传的方式等。设计:以诊断为依据的病例对照研究。地点与对象:选择1989-09/2000-09在黑龙江省六大医院神经外科住院的80例患者为病例组,所有患者经外科摘除手术和病理诊断为原发、初发脑胶质细胞瘤,在上述医院其他外科病房选择同期住院、性别相同、年龄同一段(±2.5岁)、居住地相同或相近、排除肿瘤和头部疾病的其他患者(共160例)作为对照组。方法:采用1∶2配比病例对照研究方法,按标准化调查表中项目当面采访。主要观察指标:与对照组比较家族史、曾患率,与人群比较发病率,估算遗传率。结果:在80例脑胶质细胞瘤患者中,有家族史者3例,而在160例对照中,无家族史存在(P=0.036);病例组一级亲属该病曾患率为4.73/10000,对照组一级亲属中无人患病(P=0.037);病例组一级亲属该病曾患率与人群发病率比较,差异有显著性意义(u=231.56,P<0.0005);病例组一级亲属该病遗传率为56%。结论:脑胶质细胞瘤具有遗传倾向,且不符合单基因显性遗传的1/2或隐性遗传的1/4规律,可能与多基因遗传有关,环境因素的作用也不容忽视。

关键词：遗传因素脑胶质细胞瘤危险因素遗传方式环境因素

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医院建筑设计要点论

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中国医院建筑与装备 2003年第1期4卷 20-25页

作者：杨海宇北京市建筑设计研究院专项设计所医疗建筑设计研究室北京市南礼士路62号100045

医疗建筑的发展速度非常快,科技进步将使医院建筑向综合发展.一座综合医院建筑设计要经过调研、立项、可研分析、总体规划、方案设计、初步设计、施工图设计以及施工配合、竣工验收、试运行等一系列必不可少的程序才能完成.我院在长期... 详细信息

医疗建筑的发展速度非常快,科技进步将使医院建筑向综合发展.一座综合医院建筑设计要经过调研、立项、可研分析、总体规划、方案设计、初步设计、施工图设计以及施工配合、竣工验收、试运行等一系列必不可少的程序才能完成.我院在长期医疗建筑设计实践中,体会、总结出一些设计难点,这里将总体规划的一些要点提出来供大家讨论.

关键词：医院建筑设计总体规划交通环境功能分压可持续发展

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