简介：近年来，越来越多的人开始把目光投向疫苗。疫苗被视为全球健康政策中的关键环节。但是疫苗的生产制造一般要经历一系列复杂的生物工艺流程。最近，由于人们对可能出现的全球性流感和其他新型疾病的忧虑，促使疫苗生产商必须能够更快地将产品推向市场。这种针对特定疾病的快速响应能力需要企业在生产过程中具有一定的工艺灵活性，能够迅速提升产能以应对市场需求。

简介：基于曲线演化的水平集算法近来已被广泛应用于医学图像分割中，根据分割医学图像的鲁棒性实时性的要求，提出一种新的基于改进窄带法的图像分割方法INBM（Improvednarrowbandmethod）。INBM首先将均匀采样的图像映射到对数极坐标系中，由视网膜空间分辨率机制可知，注视点都在图像兴趣区，由此形成初始轮廓，然后用改进的窄带水平集（LevelSet）方法演化曲线得到最终分割结果．改进窄带法是通过降低窄带区域内的水平集函数求解个数，来减少计算时间。实验结果表明，该方法能够快速、准确地得到医学图像的结果。

简介：目的研究颅内电极脑电图监测技术在病毒性脑炎非惊厥性癫痫持续状态应用价值并予以分析。方法选取2015年4月~2017年10月于我院接受治疗的病毒性脑炎患者110例为研究对象。分别对所有患者进行常规脑电图监测、颅内电极脑电图监测以及脑脊液检查。分别比较两组脑电图异常率情况以及癫痫样放电现象发生率情况。此外,根据患者是否为非惊厥性癫痫持续状态分非惊厥性癫痫持续状态40例,惊厥性癫痫持续状态70例。以脑脊液检查为金标准：分析两种检测方式诊断病毒性脑炎非惊厥性癫痫持续状态的敏感度、特异性以及准确度。结果颅内电极脑电图监测病毒性脑炎的脑电图轻度异常率为0.00%（0/110）,明显低于常规脑电图组的10.91%（12/110）,而脑电图重度异常率与癫痫样放电现象发生率分别为46.36%（51/110）、56.36%（62/110）,均明显高于常规电脑组的25.45%（28/110）、16.36%（18/110）,组间对比差异有统计学意义（均P〈0.05）。常规脑电图监测诊断病毒性脑炎非惊厥性癫痫持续状态的真阳性以及真阴性人数占比均明显低于颅内电极脑电图监测,组间对比差异均有统计学意义（均P〈0.05）。以脑脊液检查为金标准,常规脑电图诊断病毒性脑炎非惊厥性癫痫持续状态的灵敏度、特异性以及准确性分别为57.50%、60.00%、59.09%,均明显低于颅内电极脑电图监测的85.00%、84.29%、84.55%,组间对比差异有统计学意义（均P〈0.05）。结论颅内电极脑电图监测技术应用于病毒性脑炎非惊厥性癫痫持续状态诊断中具有较高的价值,有利于为临床治疗方案的制定提供参考依据,同时可作为临床治疗预后的指标,值得临床应用。

简介：目前我国食品中二氧化硫残留量的检测主要依据GB／T5009．34—2003《食品中亚硫酸盐的测定》，笔者通过对标准中测定方法的反复研究，并加以小小的改进，使得食品中二氧化硫的测定方法既简单易行，又减少了误差，提高了分析结果的准确性。

简介：通过改进处理K-SVD算法得到DDELM-AE算法,之后再把该算法应用于物体特征识别中。研究结果得到:K-SVD算法的收敛速率较快,达到收敛的时间也显著比SAE算法更短,本文通过改进K-SVD算法之后使DDELM-AE算法的计算准确率以及计算效率都获得了显著的改善。采用K-SVD算法可以达到76.3%的识别准确率,使用深度特征信息之后,可以使识别准确率升高至81.4%,DDELM-AE可以显著提高K-SVD算法的性能,并且加入多特征之后可以使算法识别准确率得到显著提高。