43、医疗仪器与小额信贷:抗疫与扶贫的关键力量

医疗仪器与小额信贷:抗疫与扶贫的关键力量

医疗仪器在治疗新冠患者中的重要性

在抗击新冠疫情的过程中,医疗仪器发挥着至关重要的作用。以印度阿尔瓦尔地区为例,2021 年 4 月 26 日,有 700 名患者需要氧气支持,平均每位患者每天消耗 2.5 个氧气瓶。然而,该市每天仅能收到约 800 - 900 个氧气瓶的供应。当地的 INOX 工厂虽每天能生产 120 千升氧气,但阿尔瓦尔每天仅能获得 8 - 10 千升,远低于所需的 12 - 13 千升。

为了了解新冠感染程度,需要进行一系列检测:
|检测项目|检测内容|
| ---- | ---- |
|白介素 - 6(Interleukin - 6)|检测肺部感染程度,在呼吸困难时比胸部高分辨率 CT 扫描(HRCT)更重要|
|D - 二聚体(D - Dimer)|检测血液凝固情况|
|降钙素原(Pro calcitonin)|判断感染是病毒性还是细菌性|
|C - 反应蛋白定量(C—Reactive Protein Quantitative)|检测 HRCT 未发现的感染,在并发症出现前进行诊断|
|铁蛋白水平(S—ferritin level)|检测感染程度,有助于治疗过程|
|肌钙蛋白(Troponin)|检测患者的心脏问题,以便及时治疗,之后需要使用托珠单抗,政府医院免费提供|

但政府医院无法提供这些检测服务,患者需前往私人实验室,这导致治疗延迟,加剧了氧气短缺问题,因此政府应提供这些检测设施。

随着疫情发展,氧气需求不断增加。到 4 月 28 日,每日氧气消耗量达到 320 吨,而该邦配额为 140 吨,实际消耗 161

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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