简介:摘要目的通过手机拍摄PD伴冻结步态(FOG)患者的步态视频,构建基于手机视频的PD伴FOG患者的自动识别系统。方法选择广州市第一人民医院神经内科自2020年12月至2021年5月收治的49例PD伴FOG患者,收集患者的临床资料,使用手机拍摄患者"3 m往返"和"3 m往返通过窄道(长0.6 m)的过程,获得87个有效视频,标注每个视频的转身阶段、直行阶段及其中的FOG事件。提取视频中关键点的位置信号,对信号预处理后提取特征数据,由特征数据分别建立动作识别模型、直行FOG识别模型和转身FOG识别模型,最后组成端到端的FOG识别模型。采用留一法(LOSO)评估上述模型的性能。结果87个有效视频中25 881个窗口样本,其中22 066个非FOG窗口样本,3815个FOG窗口样本。LOSO法评估结果显示,动作识别模型的灵敏度为83.27%,特异度为91.38%,准确度为89.28%。直行FOG识别模型的灵敏度为57.69%,特异度为88.12%。转身FOG识别模型的灵敏度为61.54%,特异度为98.72%。端到端的FOG识别模型的灵敏度和特异度分别为85.71%、75.73%。结论基于手机视频的PD患者FOG自动识别系统具有较高的灵敏度和特异度,可实现远程识别PD患者的FOG,便于对PD伴FOG患者的筛查和随访。
简介:摘要:本文探讨了基于智能控制技术的自然冷却水系统冻结预警与自动保护方法。首先,研究了各种水系统管路的安全保护措施,包括防冻电加热器、防冻温度感应器、微电脑控制中心及水流开关等设备,它们共同确保了在低温环境下机组不会冰冻。此外,依据不同的温度区间,制冷系统有不同的运行模式,其中包括独立运行、与freecooling供冷系统同时运行以及freecooling独立运行。测试结果表明,利用freecooling功能时,当环境温度明显低于回水温度时,系统的能效比显著提高,其节能性远超无freecooling功能的机组。
简介:摘要:鉴于周边环境及地下管线错综复杂,顶管上方地层有深厚砂层,水压力较大,围岩稳定性较差,且地下水位揭露较浅,后续凿除地连墙过程操作不慎容易造成涌水、涌砂、掌子面失稳,顶管施工过程中可能引发涌水涌砂,导致管线沉降变形破坏的风险。以广州市轨道交通十三号线某站出入口及活塞风道矩形顶管进出洞为背景。重点介绍端头工作井内地面冻结孔造孔施工、冷冻站冻结系统安装、端头周围地层冷冻加固、顶管顶进、融沉注浆等主要工序,该方法解决了在地下通道建设中地面无法对顶管始发接受井洞门前范围土体进行垂直冻结加固的难题,为后续类似地铁站出入口等施工部位顶管施工端头土体冻结法提供了参考和借鉴。