10、肾脏交换与稳定匹配机制的探索

肾脏交换与稳定匹配机制的探索

1. 肾脏交换案例研究

1.1 背景

肾脏衰竭患者需要进行肾脏移植,但供体与患者之间可能存在不相容的情况,血液和组织类型是导致不相容的主要原因。例如,O 型血患者只能接受 O 型血供体的肾脏,AB 型血供体只能将肾脏捐献给 AB 型血患者。

当患者 P1 和其供体 D1 因血型分别为 A 和 B 而不相容,同时患者 P2 和其供体 D2 血型分别为 B 和 A 时,交换供体是一个可行的方案,即 P1 接受 D2 的肾脏,P2 接受 D1 的肾脏,这就是肾脏交换。

本世纪初,一些零散的肾脏交换取得了成功,这凸显了建立全国性肾脏交换系统的必要性,其目标是实现尽可能多的匹配。目前,除伊朗外,美国和其他国家都禁止器官捐赠补偿,而肾脏交换是合法的,可自然地建模为无货币的机制设计问题。

1.2 应用 TTC 算法

可以尝试将肾脏交换建模为房屋分配问题,把每个患者 - 供体对视为一个代理,不相容的活体供体看作房屋。患者对供体的偏好可以根据血型、组织类型等因素确定的肾脏移植成功概率来定义。

TTC 算法期望找到像图中那样的循环,即患者指向对方的供体作为首选。根据这个循环重新分配供体对应着肾脏交换,并且该算法的重新分配通常能提高每个患者移植成功的概率。

然而,TTC 算法可能会建议使用长循环的重新分配方案。长度为 2 的循环就需要进行四次手术(两次提取供体肾脏,两次植入患者体内),且这些手术必须同时进行。因为如果手术不同时进行,可能会出现供体反悔的情况,导致患者无法继续参与肾脏交换。因此,为了满足同时手术的限制,需要尽量缩短重新分配循环。

此外,将患者的偏好

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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