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2020年1月31日，蘭州大學第一醫院2019-nCoV研究團隊在國際放射學首位期刊Radiology（IF 7.608）發布了學術成果：2019-nCoV確診病例的CT特征；同步推送全球放射醫師，關注新型冠狀病毒肺炎的CT影像學表現。2019-nCoV科研攻關專家組組長、蘭州大學第一醫院院長李汛教授正在帶領科研團隊，緊密圍繞2019-nCoV流行病學特點、快速診斷技術、診療模式、中藥防殺與治療、防控體系構建與感控指南建立、消毒與廢物處理六個方面進行全方位研究。醫院第1例病例確診后，雷軍強教授作為第一作者將其典型的影像學特征在國際頂級放射期刊報道，助力抗擊新冠病毒肺炎工作的進行。 蘭州大學第一醫院院長助理祁小龍教授、雷軍強教授及其放射科團隊將圍繞“基于智能影像技術的重大公共衛生事件防控體系構建”開展科研攻關，緊密配合一線醫護團隊開展2019-nCoV疫情的早篩、早隔、早診和早治。

癌癥已成為公眾健康的重大殺手，每年因癌癥死亡的人數接近1000萬，傳統的放療、化療由于過高的毒副作用，外科手術部位有限而難以有效治療，靶向藥物的發展極大推動了腫瘤治療，然而也存在易產生耐藥性等問題。免疫療法作為新興的腫瘤治療策略，具有精準打擊、低毒副作用、不易產生耐藥等優點逐步受到關注，其中溶瘤病毒能夠選擇性在腫瘤細胞中復制而不破壞正常細胞，因而具有很大的應用前景（詳細內容見前期推送科普系列——溶瘤病毒腫瘤治療）。目前許多溶瘤病毒以實體瘤為治療靶標，而應用于血液腫瘤的成功案例卻很少。近日，吉林大學生命科學學院于湘暉課題組在國內主辦的SCI雜志Signal Transduction and Targeted Therapy上在線發文，題為“Enhancing the antitumor activity of an engineered TRAIL-coated oncolytic adenovirus for treating acute myeloid leukemia”，該研究構建了表達TRAIL融合蛋白的溶瘤腺病毒，與人參皂苷Rh2聯用，實現選擇性殺傷血液腫瘤，為白血病的治療提供了新思路。急性髓系白血病（AML）是髓系造血干細胞或祖細胞的惡性病變，原始細胞異常增生、分化。盡管一線治療、鞏固化療的方案能夠完全緩解許多患者病癥，但是仍有部分患者無明顯療效，還有一些患者存在復發情況，亟需新的治療方式。之前的研究中，研究者曾構建了表面展示腫瘤壞死因子相關凋亡誘導配體（TRAIL）的腺病毒，能夠結合腫瘤表面死亡受體DR4和DR5，誘導細胞凋亡，減弱病毒肝臟趨向性。為了更好評估病毒載體的感染與復制造成的影響，研究者通過流式細胞儀分析了病灶內分離的AML細胞上的TRAIL受體（死亡受體DR4/5、誘餌受體DcR1/2）和腺病毒受體（CAR、整合素 αvβ3 和整合素αvβ5），發現多數表達中等水平TRAIL受體，培養細胞系也有類似現象，而正常粒細胞、T細胞這兩類受體表達很低，因此選擇TRAIL表面展示腺病毒能夠較好進行靶向治療。研究者為構建溶瘤腺病毒，通過將腺病毒A3衣殼蛋白IX插入“拉鏈結構”，使得TRAIL能夠與“拉鏈結構”偶聯展示在衣殼蛋白表面。由于只有約17%的衣殼蛋白連接上了TRAIL，研究者試圖采用新的策略：在大腸桿菌中表達可溶性TRAIL-“拉鏈結構”融合蛋白，再將可溶性的蛋白與病毒粒子孵育，離心后分離表面覆蓋可溶性TRAIL的腺病毒粒子。通過變性凝膠電泳、高效液相色譜、斑點雜交等證實了改造的腺病毒zA4載有活性更高的TRAIL。細胞實驗也證明zA4相較于原來的版本A3、A4侵染能力、特異性顯著提高。細胞結合試驗用于評估侵染活性，證明了攜帶TRAIL顯著促進了腺病毒的內吞；定量PCR試驗用于評估病毒復制能力，zA4在癌細胞中復制顯著強于其他載體。為有效評估zA4載體抗白血病活性，在不同感染復數下以不同載體侵染培養AML細胞系，結果發現zA4顯著誘導培養細胞的凋亡。對臨床分離原代AML細胞深入探究，zA4顯著抑制了大部分AML細胞的增殖，然而值得注意的是，少部分不表達死亡受體的細胞無明顯變化。溶瘤病毒能否在體內發揮作用直接決定了其是否具有臨床價值，基于之前的細胞實驗，研究者對皮下移植造模小鼠注射了腺病毒載體，發光成像和病毒基因組分析均證實了載體腫瘤組織靶向性。zA4處理小鼠顯著抑制腫瘤生長，正常器官組織形態學、生化特征均未變化，因此未產生肝損傷。同時還觀察到凋亡重要因子caspase-3水平顯著上調。在更加真實的小鼠白血病模型中，也觀察到相似的結果，病毒在腫瘤消失后也并不會長時間存在。然而總有一些原代AML細胞TRAIL表達量很低，影響zA4的效果。聯系之前的研究，人參皂苷Rh2能夠誘導白血病細胞死亡受體表達和細胞毒性，研究者就試圖通過Rh2增強TRAIL誘導的細胞死亡。通過IC50測定、信號通路分析證實了存在協同效應，在細胞、小鼠水平上都得到了證實，兩者聯合使用促進白血病腫瘤的凋亡。該研究通過優化載體結構、聯合用藥等方式增強了溶瘤腺病毒的活性，拓寬了溶瘤病毒的潛在適應癥范圍，后續深入的分子機制探究以及療效的評估將有助于為白血病治療開辟新的道路。

本發明屬于數據挖掘領域，尤其是涉及一種基于自然共享最近鄰居搜索的發現簇和離群點的算法。其特征在于，首先對數據集進行自然最近鄰居搜索，當發現數據集中沒有共享最近鄰居的點的數量不再變化時搜索結束，得到搜索最近鄰個數n；根據提出的自然共享鄰居定義，計算每個對象在n近鄰下得到的自然共享最近鄰居關系；然后基于共享最近鄰的自然鄰居搜索算法確定了每個對象的自然共享最近鄰域關系，根據該自然共享最近鄰居關系，對數據進行聚類和離群點判別。本發明的算法中提出一種新的共享最近鄰居關系和自然鄰居搜索終止條件，解決了現有算法因為自然鄰居關系定義不夠嚴密及搜索條件不夠科學而引起的聚類效果不好和離群點檢測精度不高的問題。

本發明公開了一種基于遺傳算法的異構 CAD 模型數據交換的系統及方法，本發明的異構 CAD 模型數 據交換的系統包括二個部分:源端 CAD 系統和目標端 CAD 系統。同時，將異構 CAD 模型數據交換分為兩 層:3D 特征參數層和 2D 草圖參數層。在 3D 特征參數層，采用了直接特征映射和間接特征映射的方法實現 特征數據的交換。在 2D 草圖參數層，采用直接元素映射、間接元素映射及樣條映射。將 2D 草圖參數層中 樣條映射問題轉換為樣條擬合問題。創新性的將遺傳算法引入到異構 CAD 數據交換領域。在遺傳算法個體 的適應度計算中，引入了 Hausdroffdistance。本發明可以用于復雜模型的異構 CAD 數據交換，交換之后的 目標模型，不僅與原始模型具有極高的相似度，而且保留了原始模型的參數化特征信息。

本發明公開了一種基于改進遺傳算法的配電網互動方案編制方法，根據具體的互動需求、配電網用戶的申報互動容量和互動成本以及互動用戶的功率和電量數據通過帶精英策略的非支配排序遺傳算法得到各互動用戶的用電曲線，并根據各互動用戶的用電曲線制定各互動用戶的參與互動的調度計劃。根據上述方法制定的調度方案，模擬各互動用戶的響應行為。本發明通過帶精英策略的非支配排序遺傳算法合理安排需求側用戶的互動方案，降低配電網的峰谷差，減小新能源發電出力波動的影響從而實現配電網中電源、負荷的協調運行，達到配電網整體消納新能源以及可靠經濟運行的目標。

本發明公開了一種基于圖像分割的數字體積相關算法中邊界處理方法，該方法首先區分感興趣區域和背景區域，然后對要進行DVC計算的其中一套三維圖像進行圖像分割，分割為感興趣區域(VOI)和背景(BG)兩部分，在進行DVC計算時只計算VOI內的計算點的位移和應變；計算位移時，子體塊間的相關性匹配僅僅針對VOI部分，計算應變時，只利用VOI內的位移點來求解應變。此外，本發明通過區分子體塊還有應變計算窗口內的連通域個數，只利用子體塊或者應變計算窗口內的主連通域去計算位移和應變，進一步提高了處理復雜輪廓或者邊界時計

本發明公開一種基于格子復雜性算法的無線動態麻醉深度檢測方法。該發明方法是基于以下麻醉深度監測裝置，該裝置包括采集模塊、無線傳輸模塊、數據處理模塊、中央處理模塊、顯示模塊；采集模塊采集腦電信號對該模擬腦電信號進行放大，并將該將其轉換為數字腦電信號。無線傳輸模塊通過WiFi無線網絡，將采集模塊輸出的數字腦電信號數據上傳到數據處理模塊進行預處理；預處理后的數據輸入中央處理模塊進行分析處理，分別計算格子復雜度、邊緣頻率、爆發抑制比，并利用決策樹算法擬合得到麻醉深度指數并顯示。由于使用了無線傳輸模塊和格子復雜性算法，使得該發明方法省去傳統檢測裝置的導線所帶來的不便，且算法簡單，實時性強。

本發明公開了一種基于改進麻雀優化算法的光伏電池模型參數辨識方法，具體步驟如下：1)獲取光伏電池的實測電流和實測電壓；2)建立光伏電池模型，并將模型估計輸出與實際輸出的均方根誤差作為目標函數；3)將levy飛行和螺旋搜索機制融入到標準的麻雀優化算法中，形成改進的麻雀優化算法；4)使用改進的麻雀優化算法最小化目標函數，對光伏電池模型的未知參數進行辨識，獲取最佳參數并建立數學模型；5)基于獲取的最佳參數及模型進行外電路i?v特性預測；本發明具有快速收斂、能夠有效避免陷入局部最優解以及較高搜索精度的特點，能夠顯著提高對光伏電池模型參數辨識的準確性。

本項目聚焦于鋰電池管理系統在智能化監測與預測中的關鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預測、SOC/SOH估計不準、電池剩余時間不準確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構建融合機器學習與深度學習的電池狀態預測模型，擬實現高精度SOC（荷電狀態）與SOH（健康狀態）估計的優化，提升電池管理系統的智能水平與安全性。 解決方案方面，項目基于實地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數據構建訓練集，采用輕量級線性回歸模型及改進型人工神經網絡進行建模優化，并結合特征工程技術提高預測精度。同時，設計適用于邊緣計算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實時運行，降低對計算資源的依賴。 在競爭優勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預測準確度高、兼容性強等特點，特別適用于電力儲能、電動汽車等對安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準估算SOC/SOH，降低維護成本。 目前項目成果已在合作企業內部儲能設備中開展應用測試，初步反饋表明荷電狀態預測準確度提升40%左右，電池健康度準確度提升40%左右，系統響應及時，具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認為，該項目在智能電池管理系統方向具有較強的創新性和實際應用前景。

CBCT區別于螺旋CT的特點： 1.      射線量極低：相比傳統多排螺旋CT，錐形束CT一次投照只相當于傳統CT的1/30-1/40放射量, 僅相當于4次數字化曲面斷層投照放射量。 2.      應用范圍其廣泛：錐形束CT可廣泛應用于口腔頜面外科，正畸科，正頜外科，種植科，牙體科，顳下頜關節科及耳鼻喉科等。 3.      口腔科應用方便，可作為口腔常規檢查手段。 4.      在軸向位有更清晰的圖像，圖像分辨率可以達到0.1mm－0.5mm。 5.      使用操作簡單通常說來，錐形束CT口腔技術人員或普通放射人員都可操作，而不像傳統CT操作需要專業人員持有上崗證。 6.      購買、維護費用相對低廉  CBCT市場前景： 1.      Cone beam（錐形束）CT是當今口腔頭顱影像設備中最有前途和實用性的設備。 2.      小動物、微結構及仿生學的研究需求巨大。 3.      美國牙醫協會(ADA)預計在今后5年內至少有10萬臺以上的市場。 4.      NewTom12英寸錐形束CT（可投照全頭顱,重組20cm直徑*22cm高的3D圖像）為例，購買價格為人民幣三百多萬，其利潤每臺約200萬左右。 5.      目前主要廠家韓國的vatech，美國i－cat，carestream，planmeca，主要生產中小fov的產品。