生物醫學論文潤色

　　生物醫學的畢業生們，你們的畢業論文準備好了嗎?以下是關于生物醫學論文潤色，歡迎閱讀!

　　生物醫學論文潤色【1】

　　狂犬病與埃博拉病毒病的傳播動態及其病原的系統發育地理學研究

　　第一章 前 言

　　目前傳染病的復發和流行已不僅是健康問題，也成為涉及到社會穩定和人心安定的全球公共衛生問題，這也提示了開展傳染病流行和傳播規律、傳播風險評估及預測預警研究的必要性。

　　傳染病的發生與流行，是病原體、環境和宿主三者相互作用的結果，其影響因素多而且具有明顯的區域性差異，自然條件、社會經濟狀況以及人類生產活動、

　　行為方式等環境因素不僅直接影響傳染病的傳播，而且還決定病原體及其宿主、媒介的時空分布，從而導致傳染病和病原的分布往往具有明顯的時空特異性。

　　因此，目前迫切需要采用新的技術手段，開展傳染病分布動態及傳播風險預測，環境因素對傳染病傳播、蔓延和疫區演化、變遷的影響，

　　傳染病病原體的時空遷移圖譜以及病原體、環境和宿主之間相互作用的研究。

　　近些年，人們逐漸認識到時間、空間這兩個關鍵的信息能給傳染病及其病原的研究帶來巨大價值，從而促進了空間信息技術和系統發育地理學分析技術在公共衛生領域的快速發展與應用。

　　它們從傳染病本身及其病原體的角度出發，有效地利用了現有的數據，主要目的在于全面系統地挖掘傳染病流行病學特征、傳播動態及其時空分布格局，

　　從而探索和評估與傳染病相關的因素，以期更好地認識傳染病的流行規律和傳播風險，從而為制訂防控策略、進行快速有效的應急反應提供科學支持，保障人類健康和生命安全。

　　第二章 我國狂犬病的傳播動態及其病原的系統發育地理學研究

　　2.1 研究背景

　　我國目前是全球狂犬病流行的重災區，尤其是我國的農村地區，我國的狂犬病發病率在全球排名第二，僅次于印度[7]，所以說狂犬病是我國一個長存已久的嚴重的公共衛生問題。

　　狂犬病在我國屬于乙類傳染病，其死亡人數一直居我國法定報告傳染病死亡數的前三位，對我國人民的健康構成了嚴重威脅，是嚴重的公共衛生問題。

　　1950-2004 年期間，我國就報道了將近 108412 例狂犬病病例[8,9]。

　　近些年，由于我國經濟的快速增長，人們跨區遷徙、飼養寵物等活動日益頻繁，使得我國狂犬病在 20 世紀末期就迎來了狂犬病第三波流行高峰，

　　同時也呈現出疫區擴散的趨勢，我國近十年來每年因狂犬病死亡人數平均都超過了 1000 例[10,11]。

　　有報道指出狂犬病復發和擴散的主要原因是近些年我國本地犬數量的快速增長、較低的犬免疫覆蓋率和人被犬抓傷或咬傷暴露后的消極治療[12-16]。

　　此外，我國部分農村地區可能存在漏報的情況，加上本地犬數目和動物狂犬病綜合監測等數據的缺乏，導致國內目前對狂犬病的疾病負擔估計也相對局限[15,17]。

　　2.2 資料來源及處理

　　為了描述我國狂犬病的發病趨勢和季節性特征，利用 Microsoft Excel 2010 整理2004-2013 年我國狂犬病患者的報告卡數據，統計全國逐月發病率和年發病率，

　　繪制并疊加月發病率柱狀圖和年發病率流行曲線;為了描述我國狂犬病的發病人群特征，以 10 歲為間隔劃分年齡組(50 歲以上單獨為一組)，統計各年齡組的男女發病率，

　　并用柱狀圖表示，并統計不同職業人群的發病百分比，同時統計不同時間段、不同縣區的人群分布特征，比較它們的差異;為了探索我國狂犬病的時空分布動態，

　　根據我國各縣區狂犬病的發病數和人口數計算各縣區的年發病率，利用 ArcGIS 軟件，通過縣區代碼將各縣區的流行情況與全國縣區基礎地圖關聯，

　　繪制每年的縣區發病率分布圖，展示發病率逐年的動態分布趨勢;為了更好地展示和比較各省流行的動態變化，統計各省的狂犬病年發病數，以柱狀圖的形式展示各省近十年的發病變化。

　　第三章 塞拉利昂埃博拉病毒病的傳播動態及干預措施效能研究........................44

　　3.1 研究背景..... 44

　　3.2 資料來源.......... 46

　　3.3 分析方法..................49

　　第四章 塞拉利昂埃博拉病毒的遺傳多樣性及其系統發育地理學研究................88

　　4.1 研究背景...............88

　　4.2 資料來源.....................89

　　4.3 分析方法...........................90

　　4.4 研究結果.........................91

　　第五章 全文總結...................107

　　第四章 塞拉利昂埃博拉病毒的遺傳多樣性及其系統發育地理學研究

　　4.1 研究背景

　　2014 年前，研究人員從非人類靈長類動物中獲取的 EBOV 全基因組序列較少，根據僅有的一些序列進行了分子鐘溯源進化分析，發現這五種亞型在數千年前就開始分化。

　　有研究者對 2013 年前的 97 株絲狀病毒的基因組進行了共同祖先分析，發現萊斯頓型 EBOV 和扎伊爾型 EBOV 的共同祖先可能出現在 50 年前，馬爾堡病毒和蘇丹型的共同祖先則出現在 700 年～850 年前[5,7]。

　　近些年，基于基因測序的實時PCR 技術快速發展，實際應用中不但能夠實時獲得檢測結果，還可以通過設計不同的引物對病原耐藥位點、毒力位點突變情況進行檢測，從而指導臨床救治和疫情防控。

　　隨著新一代測序技術的發展，2014 年西非疫情暴發后，中國、美國、英國、法國、荷蘭等國的傳染病防控專家不僅積極協助西非防控 EVD 疫情，

　　而且也為 EBOV的科學研究做出了重要的貢獻，共測出了近千條 EBOV 的全基因組序列，為 EBOV的分子進化特征研究、疫苗和治療藥物的研制等方面做了很好鋪墊。

　　4.2 資料來源

　　收集所有公開發表的、來自塞拉利昂的 EBOV 全基因組序列，該序列中記錄樣本的采樣時間和采樣地點，該數據主要來源于美國共享的 GenBank 數據庫

　　下載的序列有部分缺乏發病地點和分離時間等信息，這些缺失的信息主要從已發表的文獻中補充獲取[8-11,17]。

　　另外，我們還收集了 3 條來自幾內亞國家的 EBOV 全基因組序列，這 3 條序列是西非 EVD 疫情中最早分離出來的序列，納入這 3 條序列旨在于確定系統發育樹的根。

　　此外，中國移動實驗檢測隊在塞拉利昂執行 EBOV 檢測任務期間，測序了60 條新的 EBOV 全基因序列，采樣時間為 2014 年 10 月 7 日至 2014 年 11 月 11日。

　　本研究納入了這 60 條新的 EBOV 全基因組序列。

　　第五章 全文總結

　　我國狂犬病的傳播動態及其病原的系統發育地理學研究：明確了我國近十年來狂犬病疫情的流行動態及三間分布特征，探索了高發熱點區的演化趨勢，

　　通過將狂犬病的時空擴散動態進行可視化展示，我們全面地認識到我國狂犬病在近些年的發病總數雖逐年下降，但總體疫情卻呈現出一種―由高發區向低發區或無病例區擴散，

　　由東部、南部地區向西部、北部地區擴散‖的流行態勢，這表明我國狂犬病的防控工作不僅要關注高發地區，還應加強對高發區周邊的低發地區和新出現疫情地區的防控工作。

　　另外，利用面板 Poisson 回歸，我們探索并評估了人均經濟水平和人均教育水平對我國狂犬病流行的影響，還發現了動物疫情的暴發對狂犬病的流行具有預警作用，

　　這些提示著我國應重點關注農村地區或落后地區的狂犬病防控工作，提高這些地區的衛生資源分配和防控力度。

　　通過進一步的系統發育地理學研究，發現我國狂犬病高發地區的狂犬病毒遺傳多樣性比較豐富，低發地區則比較單一，這很好地提示了這些高發地區可能是狂犬病毒進化和對外傳播的中心區。

　　我們同時還明確了Clade I 和 Clade II 這兩大狂犬病毒家系是我國近些年狂犬病流行和擴散的主要家系，尤其是 Clade I-G，這給我國未來的狂犬病病原監測和疫苗研究提供了重點方向。

　　參考文獻(略)

　　生物醫學論文潤色【2】

　　基于關節數據和極限學習機的人體動作識別

　　1緒論

　　隨著計算機圖形學的快速發展，以及對物理學應用的進一步完善，人們制作出越來越多的和人體動作相關的視頻數據，對視頻分類技術的需求也不斷增長。

　　近年來，人體動作的識別在多個領域表現出廣闊的應用前景和研宄價值，其中基于關節數據的人體動作識別更是成為計算機視覺領域的研究熱點。

　　在計算機視覺領域，人的動作和姿態由于其復雜性和多變性，一直得到重點關注。

　　雖然視頻檢索和分類技術己經得到廣泛應用，但是人體動作的識別問題一直沒有得到很好的解決。

　　首先人體骨豁數太多，每個骨豁又有多個自由度，使得人體動作的表現極其復雜，另外人體不同的活動可能有相似的動作，例如投籃和揮手這兩個動作，

　　人的主觀判斷可以輕松地分辨出來，但是如果僅從肢體動作看，現有識別算法可能很難區分，上述問題亟待解決。

　　本文基于兩種動作特征提取算法提出了一種新的組合特征，并結合極限學習機及其多種改進的變體，使人體動作的識別效果得到改善。

　　本章后續內容將介紹本文實驗使用的數據的兩種捕捉技術、人體動作識別的研宄現狀、極限學習機的基本思想及文章組織結構。

　　2運動捕捉數據的表示及動作特征的提取

　　2.1本文使用的數據集

　　ASF文件定義了運動數據起始幀的基本骨架姿態，每個骨豁段包含該段的繪制信息。

　　ASF文件必須滿足在骨架中沒有間隔的要求，即每個關節點都必須有數據，另外，每個子節點必須相對其父節點有偏移，直觀理解就是不能出現長度為0的骨骼段。

　　因此，相較于其他文件格式，ASF更便于生成新的骨豁段。

　　AMC文件包含了由ASF文件所定義的骨架的運動數據。

　　這些運動數據每隔一段時間進行一次采樣，每一頓由一系列線段構成，每個線段代表一個骨賂段。

　　AMC文件首先記錄了根節點在世界坐標系中的絕對位置坐標和旋轉數據，然后記錄其他每個節點相對其父節點的旋轉數據，根據關節的實際情況，每個關節有不同的自由度。

　　2.2兩種動作特征提取算法?

　　為解決上述問題，引入了時序分層結構模型，該模型在2D圖像中的空間金字塔匹配，該時序分層結構模型如圖2.4所示。

　　第一層協方差矩陣計算了整個運動序列，后面的各層在比上一層小一些的窗口上計算，并且分有交疊和無交疊兩種情況，圖2.4只顯示了分兩層時的情況。

　　每個協方差矩陣由兩個索引來標記，前一個標示了層數，后一個標示了在該層中的位置，例如第一層標記。

　　第1層中的一個協方差矩陣。

　　從一個窗口到下一個窗口的步長可以是整個窗口的長度，也可以是窗口長度的一半，如果是后者，那么各窗口之間就產生了交疊。

　　3基于組合特征和極限學習機的動作識別....13

　　3.1特征組合......13

　　3.2極限學習機和基于投票的極限學習機....13

　　4基于線性回歸的ELM動作識別...22

　　4.1線性回歸及線性回歸分類....22

　　4.2基于線性回歸的極限學習機...24

　　4.3實驗及分析.....25

　　5基于稀疏表示的ELM動作識別....30

　　5.1基于稀疏表示的分類器......30

　　5.2基于稀疏表示的極限學習機....32

　　5.3實驗及分析....32

　　5.4本章小結......35

　　6基于Dropout學習策略的ELM動作識別

　　6.1Dropout學習策略簡介

　　一種合理的解釋是有性繁殖的優勢是在較長時間尺度下，自然選擇的尺度并不在獨立基因層面，而是多基因的協同表達。

　　一組基因能夠和隨機的另一組基因完美合作，這使得整個繁殖系統的魯棒性更強。

　　因為一個基因不可能總是依賴于一大批的匹配基因來表現，所以它必須要做一些對自己有用或者對與其他一小部分基因組合有用的事。

　　根據這個理論，有性繁殖的作用就不僅僅是讓新的有用基因傳遍整個群體，而且還通過降低復雜的同化來促進這個過程，而這些同化會降低新基因改善個體適應性的機會。

　　類似地，神經網絡中的每個隱藏單元在Dropout訓練時都要學習和其他隨機選擇的節點合作。

　　這可以使每個隱藏層節點有更強的魯棒性，并且促使它獨立產生有用特征，而不是依賴于其他隱藏層節點來糾正錯誤，并且同一隱藏層的節點還是要完成相互不同的工作。

　　6.2Dropout模型描述

　　人體動作的數據由于記錄內容復雜，且記錄的數據樣本有限，再加上噪聲的存在，極易產生過擬合。

　　所以將Dropout學習策略引入到極限學習機中，可以有效防止信號噪聲產生的過擬合，以提高動作識別率。

　　基于Dropout學習策略的極限學習機(D-ELM)的基本方法是保留原始極限學習機的輸入層和隱藏層算法，在計算輸出層權重時采用Dropout策略以提高抗過擬合性。

　　實現方法為每次調參從中間層的輸出矩陣中隨機抽取若干列構成，釆用Dropout策略隨機丟棄掉部分節點數據，采用廣義逆方法求得輸出層權向量，

　　并以此對前一次調參所得權向量進行更新，更新方法為用新的權向量替換前一次所得權向量的對應元素，達到收斂條件后，形成最終的輸出層權向量。

　　7總結與展望

　　7.1論文總結

　　對比這四項工作，得出如下結論：(1)改進的組合特征描述符在ELM及其各種變體上能HOD得到比原始特征更好的識別效果。

　　(2)當隱藏層節點數為100000時，基于線性回歸的ELM在這種情況下識別效果較原始ELM有所降低，基于稀疏表示和基于Dropout學習策略的ELM都可以得到優于原始ELM算法的識別效果，

　　其中基于Dropout策略的ELM得到的識別效果最好。

　　(3)當隱藏層節點數為10000時，基于Dropout的ELM識別率較沒有提高，而基于線性回歸和基于稀疏表示的ELM較原始ELM均有提高，

　　其中基于線性回歸的ELM對特征識別效果更好，基于稀疏表示的ELM對協方差特征和組合特征的識別效果更好。

　　7.2未來工作展望

　　在后期的工作中，希望可以實現如下目標：(1)對子關節相對父關節的旋轉角度提取特征，以實現旋轉、縮放、平移和尺度的不變性，來進一步改善分類效果。

　　(2)對于低精度的人體運動捕捉數據，可以首先對運動序列中的各關節點采用球面或樣條差值，以這種方式減少噪聲，然后再進行后續的特征提取和分類。

　　(3)目前使用ELM對人體動作進行的識別都是建立在大量隱藏層節點的情況下，對實驗機器內存的要求非常高，后期工作中，希望能夠找到新的方法減少隱藏層節點的需求量，以提高算法的實用性。

　　(4)將本文中的分類方法應用到更多

　　領域，以驗證其普適性。

　　參考文獻(略)

　　生物醫學論文潤色【3】

　　基于3DsMAX的人體軟組織器官建模與仿真研究前 言

　　由于當代外科治療對個體化、治療的精確化以及創傷的最小化的不斷追求，作為達成這些目的的重要支撐和保障的醫學手術的仿真模擬技術，

　　已成為計算機在輔助外科手術工作這個研究方向中的最大熱點之一，例如微創介入手術(MinimallyInvasive Surger, MIS)以及一些復雜的開放手術一般都需要在手術前進行仿真模擬(如換臉、腦部、心臟等)。

　　計算機科學的發展與傳統醫學的融合使得外科手術在近二十年中邁入了微創化時代，相比傳統的手術方式，微創手術加快了病人的術后恢復，

　　但不可否認的是仍然有很多的限制因素存在于微創手術自身，主要體現在醫生獲得的反饋信息有限，對手與眼睛的協調提出更大的要求，成像范圍狹小并缺少立體感，

　　這些客觀條件都要求醫生擁有更高的技術水平，必須通過長期的大量反復試驗才能實現。

　　同時，傳統的訓練方式由于材料的限制無法達到訓練次數的要求，然而仿真模擬為重復多次的手術訓練提供了可行性，所以對于手術的仿真模擬研究有重要的現實意義。

　　除此以外，由于在所有外科手術的過程中，軟組織都會因為外力而產生形變或位移，因此單純依靠手術前計算機掃描得到的影像來確立的手術導航，

　　必定存在一定的局限性，所以將軟組織的仿真模擬運用在手術導航中則變得必不可少。

　　文獻回顧

　　1 手術仿真模擬發展綜述

　　由于傳統的斷層成像技術提供的是人體及其內部器官某個斷層的二維圖像，醫生們需要通過經驗和想象推斷出人體器官的三維結構，

　　診斷的正確與否往往在很大程度上都要依賴醫師的個人經驗，因此三維可視化和基于影像的仿真模擬近年來在臨床及基礎醫學中引起廣泛關注。

　　醫學圖像三維可視化的實現過程中最重要的一個環節就是三維重建，即把二維斷層數據轉化為三維幾何數據的過程。

　　三維重建通過對大量連續的斷層二維圖像進行邊界識別等分割處理,再由計算機通過相應的算法進行自動檢索來獲取被掃描物體的拓撲信息與二維幾何信息，

　　從而構建出與真實相符的三維模型,從而真實地還原出所檢測物體的三維影像，提供傳統成像技術無法獲得的空間解剖結構信息,

　　清晰地表現出人體組織器官的輪廓以及每個器官之間的解剖關系,更好地描述復雜結構的完整形態[9]。

　　伴隨著計算機技術的井噴式發展，醫學圖像的三維可視化已經不僅限于原先的輔助診斷，如今更是已經發展成為用以輔助臨床醫學治療過程的主要手段。

　　國內外學者高度重視三維重建技術并進行大量研究，使得三維可視化廣泛應用到醫學的多個領域.

　　2 軟組織建模與仿真研究國內外現狀

　　仿真模擬手術起初源于歐美發達國家，已歷經了將近 20 年的不斷研究，不過在最開始 10 年里，因為缺乏強勁嚴謹的科學依據支撐使用虛擬現實技術進行手術技能的訓練，

　　并在有效地把虛擬現實技術運用于外科手術的技能培訓中缺乏足夠的知識，所以該項技術的發展始終遲滯，在最近的十多年里手術仿真模擬訓練才逐漸被醫學界廣泛運用。

　　目前，國內外研究人員致力于開發具有高度逼真性的虛擬手術系統，2 軟組織建模與仿真研究國內外現狀仿真模擬手術起初源于歐美發達國家，已歷經了將近 20 年的不斷研究，

　　不過在最開始 10 年里，因為缺乏強勁嚴謹的科學依據支撐使用虛擬現實技術進行手術技能的訓練，并在有效地把虛擬現實技術運用于外科手術的技能培訓中缺乏足夠的知識，

　　所以該項技術的發展始終遲滯，在最近的十多年里手術仿真模擬訓練才逐漸被醫學界廣泛運用。

　　目前，國內外研究人員致力于開發具有高度逼真性的虛擬手術系統，

　　第二部分 基于 3DsMax 的軟組織器官幾何模型構建............. 37

　　1 基于 3DsMax 的膀胱幾何模型構建.................. 40

　　2 基于 3DsMax 的肝臟及腎臟幾何模型建立 .................. 54

　　3 小結 ........................... 60

　　第三部分 基于 3DsMax 的軟組織器官仿真模擬及有效性驗證................ 61

　　1 軟組織器官的物理模型構建..... 61

　　2 基于 3DsMax 的膀胱尿液充盈形變模擬 .............. 69

　　3 有效性驗證.................... 71

　　總 結 ......................... 78

　　1 本課題的主要工作................................ 78

　　2 本課題的創新之處............. 79

　　3 下一步工作................ 79

　　第三部分 基于 3DsMax 的軟組織器官仿真模擬及有效性驗證

　　1 軟組織器官的物理模型構建

　　這個特性是指對于軟組織器官，在一定的受力范圍情況下，其形變應該是可逆的。

　　但是，一旦超過了某個受力臨界值，其組織結構也會遭到破壞，形變狀態將變得不可逆轉，即便是取消了施力，其組織結構也將不會回復到受力前的狀態。

　　如圖3.2 中，δ為壓力，ε為形變大小，在塑性材料的受力曲線圖中可以看到，1 號位置時，形變開始，從 2 號位置開始，虎克定律不再成立，3 號點是降伏強度點，在降伏強度之后的形變就為塑性形變。

　　在 4 號點取消施力，則沿紅色虛線形變回彈，根據塑性型變的強度，其中 0.2%最終不可逆。

　　如果繼續施力，則沿紅色曲線繼續變化。

　　然而，對于人體內的活體軟組織器官，例如肝臟，其有著獨一無二的自我修復性，經過長時間的自我修復，最終也會回到最初的狀態，

　　所以，軟組織器官的塑性回彈曲線應該是類似藍色曲線勾勒的情況，其第二次形變的初始形態由形變施力的時間間隔決定。

　　2 基于 3DsMax 的膀胱尿液充盈形變模擬

　　構建了膀胱的物理模型之后，3DsMax 就可以對膀胱在不同情況下的形變進行仿真模擬了。

　　在 reactor 動力學系統中，流體動力學是基于真實的物理算法生成的，可以直接建立并模擬液體的各種效果。

　　將建立的液體模型與之前建立的非充盈情況下膀胱物理模型之間進行網格約束，在液體體積逐漸增大的后，得到了四個不同充盈程度的膀胱模型。

　　與本課題根據真實掃描的 MRI 影像數據建立的膀胱不同充盈程度的模型作如下對比(如圖 3.10-3.13)。

　　總 結

　　1 本課題的主要工作

　　本課題對 3DsMax 在醫學仿真模擬領域的應用進行了分析和研究提出了一系列利用 3DsMax 軟件對人體軟組織進行模擬仿真、

　　受力分析等可行性研究的思路、方法、步驟，對基于 3DsMax 的幾何模型重建的方法進行了架構，對物理模型重建的方法進行了初步的嘗試。

　　在這些基礎上進行了膀胱模型三維仿真模擬。

　　1)本課題在建立了基于 3DsMax 環境下研究探討人體軟組織幾何模型構建方法之后，對人體三種不同類型的軟組織器官進行了幾何模型的建立工作。

　　分別對不同充盈狀態的 4 位志愿者的膀胱影像進行了幾何模型重建工作。

　　每個模型優化前包含節點數均在 40 萬以上。

　　在建立了幾何模型優化方法之后對各幾何模型進行了面數優化，令其節點數及面數分別控制在 5000 個節點及 8000 個面以內，

　　使得在保證模型結構合理、仿真與實際組織精度滿足醫學要求的前提下，大大減少了系統的運算量，保證了滿足視覺連續觀看的實時渲染精度和速度。

　　2 本課題的創新之處

　　1)本課題首次在 3DsMax 環境下對軟組織器官的仿真模擬進行了嘗試。

　　并且構建了在 3DsMax 軟件中的基于影像的三維重建方法。

　　包括幾何模型的重建方法，本課題都給予了實例以及探索思路，為醫學仿真模擬工作增加了新的嘗試方向。

　　2)本課題首次將 3DsMax 的動力學系統引入醫學仿真模擬領域，將基于影像的軟組織三維幾何模型的物理模型在動力學系統中的定義方法進行了理論構建。

　　嘗試使用該理論對膀胱進行了充盈形變的模擬，并對其準確性進行了分析研判。

　　經過與實際模型進行對比得出了誤差曲線，為使用其他軟件對軟組織器官進行仿真模擬的研究者提供了新的思路。

　　參考文獻(略)

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