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基于单片机与USB接口的胶囊内窥镜数据传输系统研究

2017年

作者：马之胜王越辉

来源：南通市图书馆图书评论

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基于单片机与USB接口的胶囊内窥镜数据传输系统研究

作者：王越辉上海交通大学

学位级别：硕士

微型机电系统技术是机械,传感器,电子,精密加工,半导体等技术的结合。现已经成功应用于生物医学工程在内的许多领域,取得了很多的研究成果,实现了对人体“低侵袭、微创和无创”诊疗,为临床医疗开辟了一个新领域。在人体消化道疾病的诊... 详细信息

微型机电系统技术是机械,传感器,电子,精密加工,半导体等技术的结合。现已经成功应用于生物医学工程在内的许多领域,取得了很多的研究成果,实现了对人体“低侵袭、微创和无创”诊疗,为临床医疗开辟了一个新领域。在人体消化道疾病的诊断中,医用内窥镜是用于观察人体腔道的内部结构、病灶大小、位置、性质极其重要的临床医疗设备,也是当前最能体现“微创或无创”诊疗技术要求的医疗仪器之一。但该设备在诊疗过程存在着一定缺陷,制约着其在临床诊疗的进一步应用。我们设计一种可广泛用于消化道疾病检查的胶囊内窥镜系统,当患者吞服下这种胶囊内窥镜后,会沿路摄像记录下患者胃肠道的各项生理参数,采集实时的消化道图像,用于后续的观察诊断。为了解决胶囊内窥镜系统的数据传输速率的问题,我们提出一个USB传输接口方案。该方案采用ISP1581作为USB2.0控制芯片,以及C8051F310单片机作为微控制器,来控制图像数据的传输和存储,最后在工作站主机上还原。该方案简单可靠,功耗低,保证数据的准确性,在正常工作时,该数据传输系统能够保证无线传输无压缩的CIF格式图像的速度。本文介绍了USB接口的优点以及USB2.0协议的相关内容。并基于该协议讨论了系统方案的硬件构成,系统固件和上位机软件的设计,数据传输方法的实现。并对USB接口进行了数据传输速率的测试,传输速率达到了预期的目标。

关键词：消化道胶囊内窥镜通用串行总线传输固件

基于矩阵分解的lncRNA-疾病关联预测研究

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基于矩阵分解的lncRNA-疾病关联预测研究

作者：王越辉西南大学

学位级别：硕士

随着高通量生物技术的蓬勃发展和普遍应用,越发多的研究证实长链非编码RNA（lncRNA）在各种生物过程中起着关键作用并与多种复杂疾病存在关联。因此,预测潜在的lncRNA-疾病关联不仅有助于在lncRNA水平上揭示疾病的分子机制,而且还有助... 详细信息

随着高通量生物技术的蓬勃发展和普遍应用,越发多的研究证实长链非编码RNA（lncRNA）在各种生物过程中起着关键作用并与多种复杂疾病存在关联。因此,预测潜在的lncRNA-疾病关联不仅有助于在lncRNA水平上揭示疾病的分子机制,而且还有助于生物标志物的发掘,进一步促进疾病的预防、诊断和治疗。近年来,已提出了各种机器学习模型来预测lncRNA-疾病关联,基于数据融合的方法普遍取得最优的效果。早期的方法通过简单的分子属性向量拼接融合数据进而识别lncRNA-疾病关联,但忽略了不同类型数据源的内在特性并造成维度爆炸等问题。基于分类器集成的监督学习为不同的数据源分别建立不同的模型再集成这些模型进行lncRNA-疾病关联预测,但这种集成模型易受低质量基础模型的影响。多视图学习可也可融合异质数据进行lncRNA-疾病关联预测,但是该类方法必须将与lncRNA或疾病相关联的多源数据转换为其同质数据,存在转换信息损失。基于矩阵分解的数据整合技术可以保持异质数据源的内部结构,但是无法差异性整合数据源,或者更倾向于选择稀疏的数据源进行融合,降低了整合效果。因此,研究高效的基于多源数据融合的lncRNA-疾病关联预测方法十分关键。本文针对基于数据整合的lncRNA-疾病关联预测中存在的上述问题,以有效整合多源异质数据提高lncRNA-疾病关联预测精度为目标,设计协同矩阵分解模型与求解方法,对lncRNA-疾病关联预测展开研究,完成的主要工作如下:1、针对在集成过程中无法剔除噪声同质网络的问题,本文提出一种基于加权矩阵分解的lncRNA-疾病关联预测方法（WMFLDA）。WMFLDA首先通过收集不同类型节点（lncRNA、基因、疾病等）之间的异质网络和类内关联的同质网络来构建多类型生物分子网络,并初始化这些异质和同质关联网络的权重。再基于协同矩阵分解将这些关联矩阵分解为不同类型节点的低秩矩阵,以便探索节点之间的潜在关联。同时,WMFLDA利用同质网络引入平滑项约束来指导矩阵协同分解,实现各类型节点的低秩矩阵和各关联网络的权重在求解过程中共同优化。最后,WMFLDA利用优化后的lncRNA、疾病的低秩矩阵和权重来重构lncRNA-疾病关联矩阵,从而预测潜在的关联。实验结果表明,WMFLDA相比于现有的多源数据融合方法获得了更好的表现,差异性地融合同质数据源确实能够显著提升预测精度。2、WMFLDA验证了差异性地融合同质数据源对lncNRA-疾病关联预测的作用,然而,它仍存在偏向选择稀疏数据进行融合的问题。因此,本文进而提出了一种基于选择性矩阵分解的lncRNA-disease预测方法（SelMFDF）来解决已有基于矩阵分解的数据整合方法倾向于选择稀疏数据的问题。SelMFDF将多个关联网络协同矩阵分解为各类型节点的低秩矩阵,并自动优化不同网络的权重。SelMFDF同时借鉴网络对齐的思想,通过将这些低秩矩阵在优化过程中向多源同质网络对齐的方式来进行正则化约束。最后,使用优化后的低秩矩阵来重构目标关联矩阵。SelMFDF不仅可以预测异质关联（lncRNA-疾病关联、lncRNA-miRNA相互作用、蛋白质功能预测）,还可以预测同质关联（蛋白质-蛋白质相互作用）。实验结果表明,SelMFDF的表现优于相关的基于多源数据融合的方法,同时克服了倾向稀疏数据源的缺陷。3、WMFLDA和SelMFDF两个方法都能够较好的解决差异性融合多源数据的问题,并提升了lncRNA-疾病关联预测精度,但是仍面临着需要将属性异质网络进行同质转换而造成信息损失及已知异质关联数据不完整等问题。因此,综合考了上述问题后,本文提出了一种基于属性异质网络协同矩阵分解的lncRNA-疾病关联预测方法（AHNF）。AHNF首先通过收集不同类型节点的关联和属性信息来构造分子属性异质网络,然后设置一个指示矩阵来对已知的异质关联和潜在的异质关联进行区分。接着,AHNF将异质网络中的关联矩阵、属性矩阵以及指示矩阵协同分解为低秩矩阵,融合网络的拓扑结构信息和节点的属性信息,降低已知关联不足的影响,进而降低了属性异质网络中因同质转换而造成信息损失。最后,AHNF使用优化后的低秩矩阵来重构lncRNA-疾病关联矩阵并预测lncRNA-疾病关联。实验结果表明,与相关的多源数据融合方法相比,AHNF在预测精度上取得了显著提升。本文还进一步研究了四种特定的复杂疾病（乳腺癌,胃癌,前列腺癌和胰腺癌）,AHNF能够准确的预测与这些疾病密切关联的lncRNA。

关键词：矩阵分解数据融合异质属性网络 LncRNA-疾病关联

基于嵌套阿基米德Copula函数的多疾病家族遗传性研究

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基于嵌套阿基米德Copula函数的多疾病家族遗传性研究

作者：王越辉上海财经大学

学位级别：硕士

人类关于遗传学的研究从未停下探索的步伐,从最早期动植物品种的改良,发展到近现代基于分子学层面的遗传工程,基因组学等分支。遗传疾病本质上是生物自身的一种缺陷变异,其研究相比其他疾病更加复杂,并且其治疗也更为困难,因此做好相关... 详细信息

人类关于遗传学的研究从未停下探索的步伐,从最早期动植物品种的改良,发展到近现代基于分子学层面的遗传工程,基因组学等分支。遗传疾病本质上是生物自身的一种缺陷变异,其研究相比其他疾病更加复杂,并且其治疗也更为困难,因此做好相关预防至关重要。由于遗传病通常会表现出家族聚集的现象,因此对家系数据进行分析可以帮助我们研究疾病的遗传特性。目前国内外对于单一病症的家系数据研究较为充分,但对于多个疾病的家系数据的分析仍然十分缺乏。家系研究以家庭作为单位进行抽样并且常常会使用依赖于响应变量的有偏抽样方式;其中基于先证者的抽样方式最常被使用。该抽样方法会选取那些有已经发病的个体(被称作先证者)的家庭,记录其成员的基本信息、疾病状态,获取家庭成员的基因和生物标志物数据等。此类有偏抽样方法相比简单随机抽样,可以获取更多关于疾病、基因和生物标志物的信息,可以有效地进行遗传病遗传性质的研究。但该抽样方法所获得的家系数据存在选择性偏差,如果不进行纠偏处理,会导致估计结果有偏。Copula函数是一类将联合分布函数与它们各自的边际分布函数连接在一起的函数,其主要作用是描述各变量之间的相关结构。嵌套阿基米德Copula函数在Copula函数的基础上通过嵌套形式构造,可以用来刻画变量间多种类型的相关结构。本文针对家系研究中基于先证者的抽样方式得到的有偏多疾病数据进行遗传性和关联性分析。本文考虑了两种常见的家系图谱——第一种是由一对双胞胎构成的家系结构,第二种是由一名父辈以及两名子女构成的家系结构。分别针对这两种不同的家系结构,本文使用不同结构的嵌套阿基米德Copula模型来构建多疾病发病时间的联合分布,从而来探讨多个疾病间的关联性以及每种疾病的家族内部关联性。其次,为了纠正有偏抽样带来的影响,本文提出了条件似然的估计方法,使得最终可以得到疾病发病时间的边际分布、遗传度和多疾病间的关联性的一致估计。此外,针对家庭规模较大的情形,本文还提出了条件复合似然函数的方法来简化估计过程,并给出了相应估计量的渐近性质。本文的研究主要通过模拟实验展开,分别针对这两种家系结构数据,通过比对纠正选择性偏差前后的参数估计结果来验证所提方法的效果。通过大量模拟实验,我们可以发现基于条件似然和条件复合似然的估计结果都很好,估计量的偏差有了大幅度的降低,名义95%置信区间的经验覆盖率也有明显的提升且在一个合理的范围内。此外通过模拟实验观察到,如果在估计过程中不进行选择性偏差的纠正,会造成疾病家庭内部关联性以及疾病间的关联性明显低估,在实际研究中会导致关联风险的弱化,忽视可能存在的危险。由于本文所提方法的效果依赖于Copula函数的正确选择,因此本文使用AIC准则对嵌套阿基米德Copula类型进行选择。模拟实验结果显示在纠正选择性偏差之后,AIC准则可以帮助我们正确地选择模型,进而基于选择出的Copula函数可以得到未知参数的一致估计。

关键词：嵌套阿基米德Copula 生存分析家系研究有偏抽样条件复合似然

基于工序简化的分部开挖隧道施工方法适应性研究

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铁道科学与工程学报 2016年第2期13卷 332-339页

作者：王越辉王薇卞家胜中铁隧道集团有限公司杭州公司浙江杭州310000 中南大学土木工程学院湖南长沙410075

为改善软弱围岩条件下,CRD法在浅埋暗挖隧道施工中存在的围岩扰动次数多、工序转化复杂、施工进度慢及施工操作空间狭小等问题,使其能够更好地应用于分部开挖隧道。以杭州市某分部开挖隧道暗挖试验段为研究对象,基于对技术、工期与经济... 详细信息

为改善软弱围岩条件下,CRD法在浅埋暗挖隧道施工中存在的围岩扰动次数多、工序转化复杂、施工进度慢及施工操作空间狭小等问题,使其能够更好地应用于分部开挖隧道。以杭州市某分部开挖隧道暗挖试验段为研究对象,基于对技术、工期与经济、环境与社会效益的分析,在保证综合效益最大化的基础上对CRD工法进行工序优化研究得到上台阶中隔壁施工工法。采用理论分析与数值模拟计算的手段,揭示新工法下围岩变形特征与支护结构受力特性,最后通过对试验段现场监测数据的分析,验证上台阶中隔壁施工工法的可靠性,为本工法在该暗挖段的推广应用奠定了基础,也为今后类似分部开挖隧道工程施工提供借鉴与指导。

关键词：施工方法分部开挖隧道工序优化上台阶中隔壁适应性软弱围岩

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桃新品种秦王在河北中南部的表现

中国果树 2006年第5期 20-21页

作者：黄保忠马之胜贾云云王越辉河北省清河县林业局 054800 河北省农林科学院石家庄果树研究所

河北省中南部地区栽培的晚熟桃品种以燕红为主,该品种虽果个较大,风味较甜,但果实着色较暗,易裂果,果实硬度小,影响其商品价值.

关键词：晚熟桃品种中南部地区河北省新品种西北农林科技大学果实着色果实硬度商品价值

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摆针法测微型轴承摩擦力矩

计量技术 2007年第8期 13-15页

作者：王越辉颜德田上海交通大学上海200240

介绍了一种用摆针法测量微型轴承摩擦力矩的新方法,分析了系统的测试原理以及计算摩擦力矩的算法。详细介绍了该测试系统的结构以及工作原理,该测量方法利用数字图像处理来解决测量微型轴承摩擦力矩的问题,具有结构简单、精度高等特点。

关键词：摆针法微型轴承摩擦力矩数字图像处理

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中熟桃新品种‘美琳’

园艺学报 2022年第S1期49卷 21-22页

作者：王越辉白瑞霞贾云云马之胜李建明河北省农林科学院石家庄果树研究所石家庄050061

‘美琳’是从以‘93-1-32’为母本,‘早熟有明’为父本的杂交后代中选育出的优质、中熟桃新品种。树势强健,花粉量大,自花结实率高。果实圆形,平均单果质量319 g。茸毛短而少,果面洁净,80%以上着鲜红色。果肉白色,硬溶质,硬度较大,风味... 详细信息

‘美琳’是从以‘93-1-32’为母本,‘早熟有明’为父本的杂交后代中选育出的优质、中熟桃新品种。树势强健,花粉量大,自花结实率高。果实圆形,平均单果质量319 g。茸毛短而少,果面洁净,80%以上着鲜红色。果肉白色,硬溶质,硬度较大,风味甜,有微香,可溶性固形物含量13.5%,鲜食品质佳,离核。石家庄地区7月上旬成熟,果实发育期105 d,果实采收期长。盛果期产量37 500 kg·hm^(-2)。

关键词：桃优质中熟品种

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