人工关节置换手术前及术中的评估方法研究

研究目标主要集中在利用骨关节影像专业的知识,对人工关节置换手术进行前期和手术期间的评估。方法 此次研究罗列了100例病例,随机分为两组,每组50例。对照组只接受标准的人工关节置换手术,而观察组的手术则是运用骨关节影像专业的方式进行。之后,两组病例的手术时间、术中的出血量,以及术后3个月的KSS-F、KSS-K、LDFA、HKA、MPTA、PCA评分和WOMAC关节炎指数都做了对比,以此观察两组的差异。同时也注意比较了两组的并发症发生情况。结果 观察组所需的手术时间较长,但是术中的出血较少。两组术后3个月KSS-F、KSS-K、LDFA、HKA、MPTA、PCA评分无显著差异,观察组WOMAC骨关节炎指数评分明显较低。并发症发生率无显著差异。结论 基于骨关节影像专业的人工关节置换手术前评估方法能有效降低术中出血量,减少WOMAC骨关节炎指数评分,提高患者术后生活质量,但并不显著影响手术时长和并发症发生率。

浅谈地震的水文地质效应与侵蚀环境的关系

地震是地球内部结构所出现的极具,震波在一定范围内会导致地面出现剧烈震动现象,在自然环境探索中地震的活动时间具有一定规律和周期性,其地质灾害主要表现为在一段时间内地震的活动过于频繁,其地震强度较大,相对于其他自然灾害来说,地震的地理分布受到地质条件、岩石结构以及水文地质效应等相关方面的影响,因此地震大多数分布在地壳不稳定的结构区域,尤其是板块之间的连接边界。

太赫兹光谱技术用于干旱胁迫下大豆冠层含水量检测研究

近年来水资源短缺问题日益严重,部分地区由于农业灌溉用水不足导致庄稼减产农民利益受损。大豆是一种需水量较大的农作物,一旦水分亏缺将直接影响大豆植株的形态和生长发育,从而造成大豆品质降低和产量减少。大豆叶片的水分状况可真实地反映植株水分受土壤水分亏缺的影响程度,因此,大豆冠层叶片水分含量的快速获取成为一种需要。太赫兹辐射在水中的强烈衰减使其成为一种非常灵敏的非接触式探针,可以快速、无损地检测叶片含水量。因此基于太赫兹光谱这一新技术进行大豆冠层叶片含水量的检测研究,用于实时监测田间大豆的健康状况。实验选用中黄13号大豆进行栽培,为尽可能模拟田间不同程度的干旱胁迫状况,将开花期大豆进行5个不同梯度:正常供水、轻度干旱胁迫、中度干旱胁迫、重度干旱胁迫、严重干旱胁迫(分别占田间最大持水量的80%,65%,50%,35%,20%)的水分灌溉,每个梯度设置3个重复。利用人工称重法与便携式土壤水分速测仪结合将土壤含水量调控到各水分梯度要求。然后,将实验大豆植株运回实验室并利用透射式太赫兹时域光谱仪进行样本扫描,每个梯度采集18片冠层叶片,共90个样本,以2∶1的比例分为校正集和预测集。在获取各样本时域光谱数据后,根据Dorney和Duvillaret提出的模型进行了光学参数的提取,得到各样本的吸收系数谱以及折射率谱。定性分析了太赫兹时域光谱、吸收系数、折射率随水分胁迫程度不同的变化情况。实验发现:随着水分胁迫程度的降低,时域光谱的峰值呈不断衰减趋势,且均低于空白参考峰值,同时有明显的时间延迟。吸收系数值随干旱胁迫程度的加剧逐渐降低;折射率值同样随干旱胁迫程度的加剧逐渐降低。并利用偏最小二乘(PLS)和多元线性回归(MLR)方法定量研究了时域光谱、吸收系数、折射率光谱数据与叶片含水率的相关关系。结果表明,太赫兹波对大豆叶片水分差异十分敏感,基于时域光谱最大值和最小值的MLR预测精度最高,预测集相关性(rp)达-0.939 3,均方根误差(RMSEP)为0.049 5。研究表明太赫兹光谱技术应用于大豆冠层叶片含水量观测具有良好的可行性,为开展大豆冠层含水量信息快速获取,实现科学节水管理与灌溉决策提供了新的检测手段和实验依据。

基于可见/近红外光谱对不同产地晋虞1号桃SSC含量的检测研究

[目的]本文利用可见/近红外光谱定量检测山西省不同产区晋虞1号桃的可溶性固形物(Soluble solids content,SSC)含量,旨在建立一个简单有效、适应性能好的校正模型为后续在线检测设备的开发与利用提供模型参考。[方法]采集3个产区桃的可见/近红外漫反射光谱,选择不同的预处理方法消除客观因素对原始光谱的影响,比较发现SG平滑+多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)预处理方法建模结果最优。采用Kennard-Stone算法以3 ∶1比例划分样品集,其中校正集270个用于建立PLS模型,预测集90个用于评价模型性能。为了简化模型运算量、提高模型预测性能使用蒙特卡罗无信息变量消除(Monte Carlo uninformative variables elimination,MC-UVE)与连续投影算法(Successive projection algorithm,SPA)相结合筛选有效特征波长。最后,比较了偏最小二乘(Partial least squares,PLS)算法所建单一产地和混合产地下晋虞1号桃SSC含量可见/近红外光谱模型的预测能力。[结果]与单一产地和两两混合产地模型相比,混合3产地桃校正集样本建立的模型预测效果最好,预测的相关系数(Rp)和预测的均方根误差(RMSEP)分别为0.949和0.652 °Brix。[结论]利用多个产地的晋虞1号桃样本建立的混合模型具有较强的包容性,可提高对晋虞1号桃SSC含量的预测精度,减小产地差异对SSC含量可见/近红外光谱检测的影响。本文可为山西省内晋虞1号桃内部品质SSC含量的无损检测模型提供了理论基础。

微信信任网络的运行机制

微信是活跃用户达7.62亿人的新媒体社交工具。信任网络则是互联网研究中经常被用到的推荐系统算法。本文以微信为研究对象,引入信任网络理论,将单个微信用户作为信任网络的中心来讨论受信任网络影响的微信信息传播效果,总结微信中的信任网络形成、发生作用、调整、再作用的循环过程。

基于光谱和成像技术的果蔬质量检测研究进展

为保证食品安全和消费者健康,无损检测技术广泛应用于果蔬质量检测中。光谱和图像技术可分别获取果蔬的内部和外部信息,成为质量检测的有效工具。为跟踪国内外研究进展并分析研究现况,从果蔬外部品质(尺寸、形状、表面缺陷、颜色、纹理等)、内部品质(内部缺陷、可溶性固形物、可滴定酸、水分、类胡萝卜素等单一品质及综合品质)、成熟度、货架期/贮藏期、产品溯源、生长监测、安全(农药残留、病虫和细菌侵染、转基因产品等)检测及光学系统设计等方面综述了光谱和成像技术的应用,分析了存在的图谱库不完善、解混处理算法复杂、高精度和便携式的光学系统开发力度不够、校正模型的影响因素复杂等问题。然后,归纳了发展趋势,指出了各组分可视化分析及交互作用机理解析、光与果蔬组织的交互作用机理分析和光学特性参数反演等光学特性分析、科学合理的综合评价体系的建立、新算法的应用和多种算法的联合使用、不同算法的可靠性和稳定性的提高、稳定和普适模型的建立、低成本和便携式等光学分析仪器的商品化开发和商业化应用等成为进一步探索的方向,为基于光谱和成像技术的果蔬质量检测发展提供了参考。

基于光谱和水分补偿方法的鲜枣内部品质检测

为了建立稳定可靠的鲜枣品质检测模型,利用光谱和水分补偿方法进行鲜枣内部品质的检测。首先,针对鲜枣各品质指标(水分含量、可溶性固形物含量、维生素C含量、蛋白质含量、硬度值),采用回归系数法(RC)提取特征波段并建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)检测模型,预测集的决定系数(R2P)均在0.8261以上,预测均方根误差(RMSEP)均在3.324 9以下。在提取各项品质指标特征波段的基础上,剔除其他四项单一品质特征波段中与水分特征波段(包含利用RC法所提取到的水分特征波长和鲜枣中具有明显水分特征的吸收峰)重叠或接近的波段,并与鲜枣水分含量值进行数据融合建立了各项指标的水分补偿模型。结果表明,硬度值的水分补偿模型精度有一定提高,R2P和RMSEP分别为0.830 5和0.055 3;可溶性固形物含量、维生素C含量、蛋白质含量的水分补偿模型精度均有所下降,R2P分别为0.804 1,0.878 2和0.837 8,RMSEP分别为1.347 3,0.638 0和3.503 2。然后,分析各品质指标间的相关性,结果表明,水分含量在0.05水平上与硬度值呈现显著的相关性,在0.01的水平上与其余三项品质指标之间存在极显著的相关性,相关性强弱与水分补偿模型的建模结果相互支持。研究表明,水分补偿法所建的预测模型可用于鲜枣内部品质的检测,水分含量与其他四项品质指标之间有相互作用并影响其他品质指标所建立的预测模型。该研究为进一步探讨光谱检测中各内部品质指标间交互作用的解耦提供了新思路。

变量优选补正算法的鲜枣可溶性固形物检测模型传递方法研究

在水果的品质检测和分级分选中,存在不同仪器所建检测模型难以共享的难题。为此,以壶瓶枣为研究对象,利用可见/近红外光谱技术探讨仪器间可溶性固形物含量(SSC)检测模型的传递方法。首先,采用美国ASD(Analytical Spectral Device)公司生产的两台仪器采集样本的光谱信息,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立原始光谱、 Savitzky-Golay一阶导数处理、标准正态变量变换后的SSC检测模型,预测不同仪器采集的光谱时3种方法的预测能力均较差。预测同一台仪器的光谱时,基于原始光谱的主仪器所建模型最优,预测集的决定系数(R■)和均方根误差(RMSEP)分别为0.73和1.36%。在此基础上,采用Kennard/Stone算法选取标样,利用专利算法(Shenk’s)、直接标准化(DS)、斜率/偏差算法(S/B)进行模型传递。然后,根据回归系数提取主仪器(24个)和从仪器(28个)的特征波长,优选出单一变量(SV)24个、共性变量(CV)23个、融合变量(FV)29个,均涵盖了SSC的主要吸收谱带。利用优选的变量分别建立主仪器的LS-SVM检测模型,采用主仪器的预测结果(R■=0.78～0.80, RMSEP=1.07%～1.13%)明显好于全波段所建模型,但预测从仪器时RMSEP为6.62%～7.88%,模型失效。最后,基于波长位置偏移和分子振动的吸收特性提出了共性变量优选结合差值补正(CV-MC)、单一变量优选结合差值补正、融合变量优选结合差值补正、共性变量优选结合波长补正算法(CV-WC)进行模型传递,并与SV-Shenk’s, CV-Shenk’s, FV-Shenk’s, SV-DS, CV-DS, FV-DS, SV-S/B, CV-S/B和FV-S/B进行对比分析。结果表明,基于全波段进行模型传递时,预测结果均较差(R■=0.03～0.34, RMSEP=2.44%～4.67%);基于优选变量所建模型经SV-Shenk’s, CV-Shenk’s, FV-Shenk’s传递后的结果较差,经其他算法传递后的结果(R■=0.47～0.73, RMSEP=1.30%～1.90%)好于全波段;基于共性变量传递后的结果好于单一变量和融合变量, CV-MC结果最佳(R^2_p=0.73, RMSEP=1.30%), CV-WC传递后的预测结果(RMSEP=1.62%)与CV-DS和CV-S/B相近。研究表明, CV-MC和CV-WC均是一种有效模型传递算法,对建立不同仪器间通用的鲜枣品质检测模型具有重要意义。

窦性心律震荡与T波电交替在冠心病患者中的应用

窦性心律震荡(HRT)是自主神经对于室性期前收缩这种刺激出现的快速调节反应,是窦房结对于室性期前收缩的敏感性反应,反映窦房结双向变时功能。T波电交替(TWA)反映心肌复极变化,其主要的发生机制是心肌缺血缺氧,是心肌电活动不稳定的标志。近年来,HRT和TWA多用于预测冠状动脉粥样硬化性心脏病(冠心病)患者发生快速室性心律失常及心源性猝死,对于冠心病患者预后有着重要的预测价值。

视频时间轴的弹幕评论:特点与局限刍议

弹幕评论是一种不同于其他网络评论的较为独特的评论形式,它紧密依托于视频本身,基于视频时间轴呈现,针对视频中此时此刻正在播放的内容。这使得弹幕评论具有三大特点:不存在固定意见领袖的扁平化传播;粘性强但向外扩散难度大的受众群体;同时承载收视数据与文本评论两种信息,是了解受众对视频接受状况的新途径。此外,虽然弹幕评论可以营造出一种陪伴感,但由于时空的阻隔与用户匿名机制,也经常会产生交流假象,具有一定的局限性。总之,弹幕评论的传播过程还存在种种局限,但作为年轻一代所偏爱的新型网络评论形式,弹幕评论仍有很大发展空间,前景值得憧憬。

鲜枣内部综合品质光谱评价指标建立与分析

为实现鲜枣内部综合品质的在线无损快速检测,利用可见/近红外光谱漫反射技术,针对完熟期壶瓶枣的内部品质,包括含水率、可溶性固形物含量、硬度、可溶性蛋白质含量、维生素C含量5项指标,分别采用竞争性自适应重加权算法(CARS)提取特征波长并建立最小二乘-支持向量机(LS-SVM)预测模型,硬度预测模型的相关系数和均方根误差分别为0.945 2和41.684 9,其余品质预测模型的相关系数均在0.923 0及以上、均方根误差均在3.779 2及以下。在此基础上,对5项品质指标进行了相关性分析,表明在0.01或0.05水平上两两指标间存在极显著或显著的相关性,故采用因子分析法构建了内部综合品质评价指标,建立了CARS-LS-SVM预测模型,结果表明该模型的相关系数和均方根误差分别为0.924 1和6.063 5,预测精度较高。研究表明,所建立的CARS-LS-SVM模型可有效实现鲜枣内部综合品质的评价。

X线与CT检查在复杂性髋关节骨折诊断中的应用评价

探析X线与CT检查在复杂性髋关节骨折诊断中的应用价值。方法:研究时间:2016.1-2018.1;研究对象:94例复杂性髋关节骨折患者;信封法分组,47例对照组和47例观察组。对比检查结果。结果:对照组经X线检查共确诊40例,检查准确率为85.11%,出现漏诊3例和误诊4,例,观察组经CT检查,确诊46例,检查准确率为97.87%,出现1例漏诊未出现误诊,差异有统计学意义(p<0.05)。结论:CT诊断复杂性髋关节效果更优,具有较好的准确率和诊断价值,具有临床推广应用价值。

基于计算机视觉的核桃外观缺陷检测

为快速准确识别核桃外观缺陷(黑斑、破裂),自行搭建图像采集系统采集样本图像。预处理后采用形态学和逻辑运算去除背景,基于样本图像提取18个颜色特征参数和20个纹理特征参数。采用形态学和逻辑运算提取缺陷部分和样本投影像素面积的比值t以及样本图像阈值分割后二值图像的欧拉数。分别采用回归系数法(Regression Coefficient,RC)和连续投影法(Successive Projections Algorithm,SPA)优选特征参数并建立偏最小二乘法(PLS)模型。结果表明,基于SPA法优选特征参数建立的模型性能最优。将SPA法提取的5个优选特征参数作为输入建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型,并对预测集样本进行预测。结果表明,对正常核桃、黑斑核桃、破裂核桃的判别准确率分别为88.9%、83.3%、94.6%,总判别率为88.9%。本研究建立的方法能够很好的对核桃外观缺陷进行检测,为今后核桃的在线检测分选提供了技术支持。

基于二维相关光谱的壶瓶枣室温贮藏硬度动力学模型研究

为了实现鲜枣常温贮藏期的硬度实时监测并对贮藏时间进行预测,建立了室温下壶瓶枣贮藏期的近红外光谱硬度动力学模型。基于二维相关光谱技术,分析综合浓度影响下的壶瓶枣敏感波段,优选的敏感波段为904,980,1 072,1 200,1 630,1 941和2 215nm。分析不同贮藏天数的壶瓶枣果肉平均硬度,并拟合出零级反应方程,模型的相关系数为0.991 3,标准误差为6.116×10-4。鲜枣的贮藏过程中,由于复杂的生理化学反应,主要物质的含量发生变化,并通过宏观的信息光谱特征和硬度得以体现。将敏感波段下的光谱信息和贮藏期的硬度指标进行信息耦合,建立壶瓶枣果肉硬度的偏最小二乘模型(partial least square,PLS),模型的预测精度RP为0.942 7,RMSEP为0.021 0。进而以敏感波段的吸光度为自变量,壶瓶枣果肉硬度指标为应变量,进行多元回归定量分析,建立近红外光谱硬度动力学模型,模型的拟合优度即相关系数为0.983 9,标准误差为0.024 9,并在此基础上建立壶瓶枣贮藏时间与近红外光谱的线性回归关系。研究表明,基于二维相关光谱的硬度动力学模型可以实现对壶瓶枣果肉硬度指标的快速、无损检测并实现其贮藏时间的预测。

降低计量器具返修率的探讨

针对计量器返修率高的问题,提出了降低计量器具返修率的一套切实可行的管理措施。重点是:提高计量检定人员的检定修理质量,针对计量器具返修率制定奖惩措施,提高计量器具使用人的责任意识。

构建铁路基层站段计量管理体系的探讨

简要介绍了构建基层站段计量管理体系的背景,通过分析站段计量管理存在的普遍问题,探讨了构建基层站段计量管理体系的做法,对今后如何加强计量管理工作谈了一些建议和看法。

基于计算机视觉核桃质量预测方法的研究

为研究核桃质量在线检测的方法,以"礼品2号"核桃为样本,构建图像采集系统采集样本图像信息,对图像进行预处理、形态逻辑学算法获取样本投影面积,并建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)和多项式回归方程质量预测模型。结果表明,LS-SVM质量预测模型相关系数为0.897 4,相对误差均值为6.5%;一元二次多项式回归方程质量预测模型决定系数为0.857 207,相对误差均值为5.9%,均满足在线质量检测要求。基于计算机视觉技术实现对核桃质量的预测,为实现核桃在线分选提供理论基础。

沙果腐烂的高光谱图像检测

采用高光谱成像技术对沙果的腐烂进行识别,通过高光谱成像系统采集了18个沙果腐烂样本的高光谱图像,利用主成分分析(PCA)对图像进行数据压缩,分别采用"Sobel"算子和区域生长算法"Region grow"并结合主成分图像对18个沙果腐烂样本进行识别。结果表明,采用高光谱图像技术可以实现对沙果腐烂的识别。该研究为沙果的在线检测提供了理论参考和依据。

类风湿病患者髋关节受累骨肌系统影像学表现与临床特点的关系研究

以类风湿病患者为例,分析髋关节受累骨肌系统影像学表现,与临床特点的关系。方法:择取同期类风湿病患者及健康体检群众各56例(2020年01月-12月),前者设为A组,后者设为Z组,先对两组髋关节功能加以评估,后观察、记录两组MRI骨肌影像学表现,并对髋关节功能及MRI骨肌影像学表现的关系加以判断和分析。结果:①髋关节功能优良率:A组(53.57%)<Z组(100.00%)((2=33.860,P=0.000);②MRI影像学特征(滑膜炎、骨髓水肿、骨髓侵蚀):A组>Z组(P<0.05);③髋关节T2值:A组>Z组(t=30.931,P=0.000);④髋关节功能评分,与MRI影像学与髋关节T2值呈正相关性(rs=0.542、0.384、0.514、0.543、0.567,P<0.05)。结论:类风湿病患者髋关节受累骨肌系统影像学表现与临床特点呈正相关性,利用MRI骨肌系统评价类风湿病患者髋关节受累情况存在丰富的价值,值得推荐。

MRI脂肪抑制技术对膝关节隐匿性骨折的诊断价值

探究对膝关节隐匿性骨折诊断中MRI脂肪抑制技术临床价值。方法:共计71例膝关节隐匿性骨折患者,均对其实施CT检查、MRI检查,分析结果差异性。结果:MRI检查对膝关节隐匿性骨折诊断检出率较CT高(P<0.05);损伤类型检验中MRI检查STIR序列对半月板损伤检出率高于CT检查(P<0.05)。结论:在对膝关节隐匿性骨折诊断中,与CT扫描相比,MRI脂肪抑制技术诊断效果更为理想。