摘要:乳腺癌已超越肺癌，成为全球第一大癌症，其发病率和死亡率在女性中均为首位。目前，磁共振成像在乳腺癌诊断和评估方面已得到广泛应用，是检测敏感度最高的成像方法。计算机辅助检测系统对辅助医生诊断乳腺癌具有重要作用，其中，准确的乳腺癌检测是关键技术之一。综述近年来基于磁共振成像的乳腺癌检测方法，旨在为深入开展乳腺癌检测研究提供参考。首先，对乳腺癌计算机辅助检测的研究意义及检测流程进行介绍；然后，对乳腺癌检测的传统方法和深度学习方法的优缺点进行分析；最后，对乳腺癌检测技术的现有问题和未来发展方向进行总结与展望。传统乳腺癌检测方法的结果可解释性强但泛化能力差，暂时无法满足临床需求。近年来深度学习检测方法飞速发展，检测性能大幅提高，因此着重介绍深度学习检测方法在乳腺磁共振影像中的最新应用。基于磁共振影像的乳腺癌计算机辅助检测方法已取得了较大的成就，但肿块型和非肿块型乳腺癌的特征差异给检测带来了困难，高质量数据库的紧缺仍是深度学习方法的瓶颈。因此，多模态影像的应用和弱监督深度学习方法将会是未来研究者重点关注的方向。

摘要:在红细胞低温保存中，海藻糖被认为是能够替代甘油的生物相容性保护剂，而海藻糖难以进入红细胞内提供保护。归纳了使海藻糖加载至红细胞内的各种方法，包括孵育法、渗透休克法、脂质体法等，详细介绍了每种方法的原理、载入效果及优缺点。最后得出温和且不生成膜孔的加载方案具有一定的优越性，也可以尝试多种方法联用以提高加载效率和保护效果，并对未来红细胞低温保存的发展趋势进行了展望。

摘要:针对神经根型与交感神经型颈椎病，基于颈椎牵引、前屈/后伸、左/右侧屈及旋转运动康复治疗方式，设计了一种基于6-SPS/CS型并联机构的可穿戴式颈椎动力外骨骼。首先，基于人体生物力学进行外骨骼机构设计与颈椎运动分析，采用空间坐标变换方程和闭环矢量法对外骨骼等效并联机构进行运动学逆解分析；其次，利用ADAMS软件对外骨骼等效机构模型进行运动仿真分析，求解出位移、速度和加速度随时间的变化曲线，并与逆运动学理论模型进行对比分析，进一步验证了康复运动范围的可行性；最后，对颈椎动力外骨骼样机的康复功能进行了实验评估分析，外骨骼样机能够实现的运动范围为冠状轴-15°～15°、矢状轴-20°～20°及垂直轴-15°～15°，符合人体颈椎活动需求。结果表明，6-SPS/CS型颈椎动力外骨骼能够辅助人体颈椎进行牵引、前屈/后伸、左/右侧屈及水平旋转运动康复训练，该研究为后续的机构优化与临床应用提供了基础。

摘要:基于稳态运动视觉诱发电位（SSMVEP）的脑机接口（BCI）能够减少使用者的视觉疲劳，但其信号强度和系统性能仍不能代替基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的BCI。本文对提高SSMVEP信噪比的两种思路以及SSMVEP在BCI中的应用进行了综述。首先归纳和总结了影响SSMVEP诱导和性能的3个主要因素，即运动视觉刺激方式、运动视觉刺激参数和SSMVEP的信号处理方法；然后介绍了SSMVEP在医疗、娱乐等领域的应用；最后提出了目前使用SSMVEP-BCI的限制以及未来发展方向。

摘要:植物乳杆菌在维持人体健康方面起着重要的作用，但在生产加工过程中以及在胃肠道内消化后，活菌数降低，严重影响益生效果。本研究采用微滴喷射系统装置制备植物乳杆菌微胶囊，以微胶囊包埋率为评价指标，确定海藻酸盐、低酯果胶和卵磷脂复合壁材的最佳浓度组合。结果表明，海藻酸钠质量浓度1% kg/L， 卵磷脂质量浓度1% kg/L，低酯果胶质量浓度0.75% kg/L，氯化钙浓度 0.4 mol/L时，微胶囊的包埋率达到最高 89.05%。微胶囊经模拟胃液处理2 h后菌体存活率为62.3%，活菌数为4.38×10⁹ cfu/mL；经模拟肠液处理2 h 后几乎完全释放，活菌数达 7.14×10⁹ cfu/mL。以海藻酸盐、低酯果胶和卵磷脂为复合壁材，微滴喷射法制备植物乳杆菌微胶囊减少了菌体受环境的侵害，提高了菌体在宿主体内的存活率。

摘要:为实现激光散斑血流成像设备的便携化，研究了手机散斑衬比血流成像技术。通过分析和重组彩色滤波阵列的光强信号，解决了彩色图像传感器无法获取散斑信号的问题。提出了基于手机相机的散斑衬比分析方法，使用二维离散小波变换对图像低频区域进行增强，并使用k-means聚类和Ostu算法将背景区域和前景血流区域进行分割和去噪。最后，为验证这两种算法在不同情况下的分割结果，分别进行了血流模拟实验和微循环血流灌注实验。研究结果证明，Ostu算法在不同的血流模型下有更好的分割去噪表现，解决手机自带算法导致血流图像失真问题的同时，提高了图像的可视化效果。

摘要:在参考肋骨和脊椎骨解剖学位置特征基础上，设计了高效的基于凸多边形顶点检测的肋骨和脊椎骨检测和分割方法。该方法首先针对肝脏CT灌注图像的基本特点，采用高斯滤波和最大相关准则法进行二值化；然后基于凸多边形检测的方法，对肋骨和脊椎骨二值化区域进行分割。实验结果表明，该算法有效地实现了肝脏CT灌注图像中肋骨和脊椎骨的分割。因计算量较小，并且在耗时比较大的连通区域求取和标记环节采用了快速实现方法，计算速度比较快，对于肝脏CT计算机辅助诊断系统中进一步进行肝脏分割和配准具有良好的临床应用与参考价值。

摘要:利用到复射影空间${\mathbb{P}^n}\left( \mathbb{C} \right)$的全纯映射的正规性和值分布理论，结合Zalcman引理，对单位圆盘到高维复射影空间中全纯曲线的Landau定理进行了研究，得到了如下结果: 设$f:\Delta \to {\mathbb{P}^n}\left( \mathbb{C} \right)$为全纯曲线，${D_1},{D_2}, \cdots ,{D_{2t + 1}}$为${\mathbb{P}^n}\left( \mathbb{C} \right)$上的2t+1个超曲面且位于t−次一般位置。若对于每一个 $j = 1,2,\cdots,2t + 1$，$f\left( \mathbb{C} \right)$不取D_j，则存在绝对常数M使得$\left( {1 - |z{|^2}} \right){f^\# }(z) \leqslant M$，$z \in \Delta$，且${{T}}(r,f) = O\left( {\log \dfrac{1}{{1 - r}}} \right)$。

摘要:针对传统的关联分析算法Apriori执行效率低、I/O过重、计算量过大等问题，提出了一种通过减少扫描数据库次数来降低候选项集计算复杂度, 在频繁项集求解过程中通过将事务项集转换为行向量，利用“与”操作来提高算法执行效率的Apriori改进算法。利用学生在校行为数据集对Apriori改进算法进行有效性和高效性验证。同时，为了符合算法对样本数据的要求，在样本数据处理过程中对原始数据进行了清洗和离散化处理，定义了分析对象的样本数据离散化处理的规则。通过实验分析比较了Apriori改进算法与经典Apriori算法的性能。结果表明，Apriori改进算法保持了对实际分析对象关联规则挖掘的有效性，同时具有更高的执行效率。

摘要:金属有机骨架材料(MOFs)由于其高孔隙率、高比表面积和高度可调的物理化学结构在气体吸附领域受到广泛关注。与此同时MOFs的类半导体特性也使其成为了光催化领域内的研究热点。本文将MOFs的吸附与光催化两种作用过程结合讨论，提出MOFs材料基于两种作用协同去除室内低浓度挥发性有机污染物的优势。从修饰MOFs的方法分类，综述了MOFs材料对室内挥发性有机污染物的吸附和光催化降解的研究进展，包括金属纳米颗粒修饰，与半导体材料复合，与导电材料复合以及MOFs材料的衍生物制备。

摘要:在传统泡沫沥青冷再生混合料配合比设计的基础上，基于摩尔–库伦强度理论，提出考虑抗拉、抗水损和抗剪切性能的泡沫沥青用量综合指标，优化了泡沫沥青冷再生混合料配合比设计方法。同时为解决车辙试验试件成型复杂、耗材多、耗时长等缺陷，提出基于标准马歇尔试件的单轴贯入试验对混合料高温抗剪切性能进行评价，为设计和检验高抗剪泡沫沥青冷再生混合料开展系统研究。结果表明：以综合指标优化配合比设计，泡沫沥青用量降低，在保证混合料抗水损性能的基础上，有效提高混合料高温抗剪切性能；基于标准马歇尔试件的单轴贯入试验，可有效评价混合料高温抗剪切性能，贯入速率1 mm/min、试验温度60 ℃为最佳试验条件；最大贯入荷载与动稳定度存在较好的线性相关，以动稳定度规范限值推算出贯入荷载限值，为该评价方法的应用提供限值参考。

摘要:以源–网–荷–储的综合能源系统为研究对象，同时考虑源侧风光出力及负荷预测误差的双重不确定性对系统优化配置的影响。为提高系统的稳定性与经济性，以总成本最小为目标，采用价格需求响应中的分时电价研究策略。首先选用模糊聚类方法对用户负荷进行时段划分，然后采用机会约束将源荷双侧不确定性转化为确定性，再对供需平衡及设备约束的综合能源系统构建系统优化配置模型，最后对不同场景进行算例仿真。仿真表明所提出的定价机制具有削峰填谷作用，且不同场景下的优化配置有显著差异，验证了所提方法的有效性。

摘要:针对中小企业融资难和供应链金融中现有的道德风险问题，考虑利用委托代理理论为财政部提出的政府采购合同融资模式制定适当的激励契约。运用委托代理理论构建政府采购部门、第三方物流企业、中标的中小企业的双层委托代理模型，并对其进行分析求解，在上述解的基础上运用Matlab软件进行仿真实验，验证了不同参数变化对激励契约变化的影响。研究发现，信息不对称情况下企业的努力水平小于信息对称情况下的努力水平；提高企业的努力产出系数、减少企业的努力成本系数可以提高企业的努力水平，同时可以提高企业可得的激励报酬；降低企业的风险规避度、密切关注市场外的外生随机因素，都可以减少总代理成本的产生。

摘要:针对现有的企业绩效评价研究存在评价指标体系维度单一、评价结果时效较短、缺乏对企业未来绩效水平的探讨等问题，以我国上市物流企业为例，从财务及非财务角度构建了我国上市物流企业绩效评价指标体系，并通过熵权–VIKOR算法确定了各评价指标的权重以及各样本企业的期望绩效值。同时，采用自适应遗传算法（adaptive genetic algorithm, AGA）对传统的BP神经网络进行优化，构建了基于AGA-BP神经网络的企业绩效评价和预测模型。最后以36家样本企业数据为基础，对该模型进行训练和测试。测试结果证明了基于AGA-BP神经网络的上市物流企业绩效预测模型的有效性和实用性。