Frank征与急性ST段抬高型心肌梗死患者行急诊PCI术后无复流的相关性研究

探讨Frank征与急性ST段抬高型心肌梗死患者行急诊PCI术后无复流的相关性。方法 收集南宁市第二人民医院心内科自2021年7月至2022年7月因急性ST段抬高型心肌梗死行急诊PCI的患者89例。将患者是否发生支架术后冠脉无复流分为无复流组和正常组,采用二元Logistic回归模型分析各因素以及Frank征与冠脉无复流的关系。结果在89例急诊PCI患者中,有17例发生了冠脉无复流事件。在无复流组中,Frank阳性患者占比高达52.9%(9例),而在血流正常组中,Frank征阳性患者仅占比仅为10.10%(7例),为具有统计学意义的差异(P<0.05),二元Logistic回归模型结果提示,SYNTAX评分联合Frank征阳性的联合分析,可将ROC曲线下面积提升至0.910 (95%CI:0.823-0.998),其截断值敏感度为0.941,特异度为0.855。结论 Frank征阳性联合SYNTAX评分有预测急性ST段抬高型心肌梗死患者急诊PCI术后冠脉无复流的发生的能力。

Frank算子在广义正交梯形模糊语言环境下的应用

基于广义正交梯形模糊语言变量及Frank T模和S模,定义了广义正交梯形模糊语言环境下的Frank T模和S模的运算规则。同时,给出了广义正交梯形模糊语言Frank加权算术平均算子、加权几何平均算子的具体表达形式,并证明了算子具有幂等性、有界性、单调性等性质。之后,将这些算子应用于属性权重已知且属性值以广义正交梯形模糊语言变量形式给出的多属性群决策问题中。最后,提出了两种不同的决策方法来处理多属性决策问题,并通过具体的示例验证了文中所提方法的正确性和可行性。

质疑Frank-Starling心脏定律

心脏收缩释放的能量(作功)是心肌纤维长度(心室舒张末期容积,EDV)的函数,即Frank-Star-ling(FS)心脏作功定律,被誉为心脏生理学中的"经典"理论。对此,笔者从各种不同角度进行了探讨:首先分析了Frank伸展离体心肌和Starling及其同事使用心肺制备做的实验与动物生理实际的差异,以及人们在实验中观测到的增加心肌前负荷引起收缩力增强的现象(FS现象),认为:①在正常生理条件下的动物体内,来自心脏以外的、如同心肺制备中那样人工控制心室充盈压力升高、引起EDV增加的那种血液的重力动力是不存在的。②另一方面,人为地增加前负荷,那是改变了心肌收缩时的外环境条件。③由此而激发出的FS现象,是心脏适应其外环境条件变化所作出的反应。④此种心肌收缩力增强的反应,需通过心肌细胞内部与收缩过程发生有关的心肌兴奋-收缩和化学-力学偶联等一系列生化机制(不恒定因素)方能得以实现。⑤根据他们实验中观测到的FS现象,在逻辑上不能得出前负荷这一心肌收缩时的外环境条件变化调控其作功的推论。换言之,所有的在实验中被激发出来的FS现象,都不足以成为支持FS心脏定律的证据。然后,引用国内外公认的计算心脏每搏射血作功(W)的生物物理学公式"W=P×(EDV-ESV)",证明了W和EDV之间没有函数关系。根据心脏作功的医用物理学和生物数学的基本原理,笔者认为Frank-Starling心脏定律表达的不是心脏作功的规律。

Frank-Starling心脏定律探讨——Frank-Starling定律并非定律(英文)

心脏搏动作功的规律:心脏收缩释放的能量(作功)是心肌纤维长度/心室舒张末期容积(EDV)的函数,即Frank-Starling心脏定律(简称"定律"),被誉为心脏生理学中的"经典"理论。笔者引用多学科知识从各种不同的角度对该"定律"行了讨论,认为:①在Starling及其同事设计的研究静脉回心血量和心脏收缩作功关系的心肺制备装置中,静脉储血瓶高置于狗心之上,储血瓶中的静脉血液依赖于自身的重力作用流入右心室的情况不符合正常人体静脉血流动力学实际,所以不能认为在他们的那种实验中观察到的Frank-Starling现象(心输出量随着心室充盈压的增加而增加)就是心脏搏动作功的规律;②"定律"强调了心脏收缩时心肌纤维的初长度,却忽略了其长度的变化(例如,忽略了心室收缩末期容积ESV,即心室肌壁收缩运动结束时的终点),如此表达心脏的作功规律,有违物理学中关于作功的基本原理——没有ESV,心脏作功不能计算;③在公认的计算心脏每搏射血作功(W)的物理学公式"W=P×(EDV-ESV)"中,心脏作功W和EDV之间的数学关系清楚地表明了W不一定随EDV的增加而增加,也不一定随EDV的减小而减少——W和EDV之间没有函数关系。所以笔者认为:Frank-Starling心脏定律未能正确表达心脏作功的客观规律,它不是一个真实的定律。

一种Frank码脉压信号的检测与参数估计方法

针对低截获概率(LPI)雷达中常用的一类多相编码(polyphase codes)信号(Frank码,P1,P3,P4码)的截获问题,研究了基于Radon-Wigner变换(RWT)的检测与参数估计方法。该方法利用这类多相编码信号具有与线性调频(LFM)信号相似的Wigner-Ville分布(WVD)的特性,通过Radon变换提取信号特征,同时实现信号的检测和参数估计。给出了应用该算法的具体步骤,分析了算法性能。以Frank码信号为例进行的仿真证明了该方法用于多相编码信号的联合检测与参数估计的有效性。

语言区间直觉模糊Frank算子

针对语言区间直觉模糊信息的集结问题,文中提出Frank集结算子,并构建解决供应商选择问题的群决策方法.首先引入拓展Frank t-模与s-模定义语言区间直觉模糊集的Frank运算法则,提出语言区间直觉模糊Frank加权平均(LIVIFFWA)算子与几何(LIVIFFWG)算子,证明算子的幂等性、封闭性、单调性等基本性质,剖析算子关于参数的退化性.然后,基于LIVIFFWA算子与LIVIFFWG算子构建语言区间直觉模糊多属性群决策方法,用于解决供应商决策问题.最后,通过共享单车回收供应商选择的案例分析验证文中决策方法的可行性和灵活性,讨论参数变化对决策结果的影响,并验证参数具有表征和反馈决策者态度的能力.

用于求解路径交通流量的改进Frank-Wolfe算法

Frank-Wolfe算法是用于求解交通流量分配问题的经典算法,但该算法是基于路段(Link-Based)的交通流量分配算法,无法用于求解路径交通流量。针对此问题,提出一种用于求解路径交通量的改进Frank-Wolfe算法。通过在Frank-Wolfe原算法中增加求解路径交通流量的计算步骤,根据原算法中"全有全无"加载方法获得的步长,更新源-目的(OD)间所有已配流的路径的交通流量,在原算法迭代计算路段流量的同时,同步计算路径流量。通过算例表明,改进算法是一个有效的算法,在Frank-Wolfe原算法的基础上增加少量的时间和空间成本即可求解路径交通流量,避免穷举交通网络中的所有路径,可以很好地用于用户均衡交通流量分配中。

Frank-Wolfe算法求解交通分配问题：比较不同流量更新策略和线搜索技术

Frank-Wolfe(FW)算法是一类广泛应用于求解交通分配问题的算法.它具有容易编程实现,所需内存少的特点.但是该算法收敛速度较慢,不能得到路径信息.为了提高算法的效率,本文研究三种流量更新策略(all-at-once,one-origin-at-a-time,one-OD-at-a-time)以及不同的步长搜索策略下的FW算法,其中步长搜索策略包括精确线性搜索方法(包括二分法、黄金分割法、成功失败法)和不精确的线性搜索方法(包括基于Wolfe-Powell收敛准则的搜索方法和Gao等提出的非单调线性搜索方法).最后,本文将上述策略应用于四种不同规模的交通网络中,并给出较适合求解的组合.

基于Frank补码的MIMO雷达

多输入多输出雷达采用多个发射天线发射独立信号,多个天线接收回波信号,对回波信号进行分离,相当于形成一个大的虚拟阵列。通过发射波形的设计可以提高M IMO雷达性能。伪随机编码容易构造,但具有较高的互相关和自相关旁瓣的缺点。Frank补码序列具有良好的相关特性,其距离旁瓣较低,可用于目标成像。

一种求解线性二层规划的修正Frank-Wolf方法

利用迭代点校正方法,将非线性规划中的F rank-W o lf方法应用于线性二层规划问题,从而提出了一种求解线性二层规划的简单算法,同时给出了算法的收敛性.数值结果表明,给出的算法是可行有效的.

Frank-Starling心脏定律的证明方法探讨

本文目的在于探讨Frank-Starling心脏定律的科学证明方法。认为证明某一理论的真实性应该包括理论证明(引用科学概念的定义、公理和定律等去判断它的真实性)和实验证明两个方面。理论证明必须首先完成,然后才是设计合理的实验以证明该理论的真实性。理论证明和科学实验的关系是:二者均能否定错误理论,但任何实验结果都不能否定正确的理论证明。众所周知,生命现象有其独特的生物学规律,但它也服从有关的物理学、化学和数学等表达的一般物质的运动规律,因此,心脏作功遵守低级物质的运动形态规律。Frank-Starling定律对心脏搏动作功规律的表达是:心脏收缩释放的能量(作功)是心肌纤维初长度/心室舒张末期容积的函数。显然,该理论对心脏作功规律的表达没有包含收缩时心肌纤维长度的变化情况(例如,没有表达心室收缩末期容积的变化),如此表达心脏作功的规律,不符合物理学中关于作功的定义:Frank-Starling心脏定律不是一个真实的定律。既然理论证明已经十分清楚地显示了Frank-Starling心脏定律是错误的,那么,否定它,只须阐明为什么根据Frank和Starling的实验结果不能推导得出Frank-Star-ling心脏定律理论的理由而不一定再需要做出否定它的实验证明。

基于Frank序列优化的大斜视SAR信号设计

合成孔径雷达(SAR)基于距离压缩和方位压缩获得二维高分辨率,但应用于低飞大斜视平台时因飞行高度低、速度快和斜视角过大等因素难于获得良好成像性能。针对低飞大斜视SAR成像问题,从波形设计角度出发,基于循环算法对多相编码Frank序列优化,得到具有良好自相关特性的编码序列,在满足多普勒容限条件下,与合理的脉冲重复频率相结合,克服了多普勒模糊,提高了成像分辨率,实现了良好的成像性能。仿真分析证明优化后的Frank序列可应用于低飞大斜视SAR并提供良好成像性能。

复合编码调制Frank/Costas雷达信号性能分析

在现代电子战争中,雷达信号的隐身对于雷达来说非常重要。提出了一种由Frank相移键控信号与Costas频率编码信号同时调制的一种新型组合Frank/Costas雷达波形。通过数值仿真得到这种新型PSK/FSK雷达信号的模糊函数,从而对Frank/Costas雷达信号的目标分辨率、距离模糊函数、多普勒模糊函数、截获因子等特性进行了分析。仿真结果表明,这种新型的雷达波形是比单一调制Frank或Costas信号具有更好的低截获特性的大时宽带宽雷达信号。

基于Frank T/S范数的柔性概率逻辑算子研究

Frank算子簇满足相容性定理,基于Frank T/S范数构造柔性概率逻辑算子,是在逻辑框架内解决概率逻辑不确定性推理问题的一种有效探索.论文针对传统概率逻辑算子在相关性方面存在的缺陷,用广义相关系数h建立起与相关性的联系,并基于Frank T/S范数构造了一套运算关系可以随h连续变化的柔性概率逻辑算子.理论证明,该算子既可满足概率测度的基本公理,又具有连续单调可变性.

基于平均循环周期图方法的Frank编码信号循环谱特征参数估计

针对Frank编码信号非合作条件下参数估计问题,提出了基于平均循环周期图的循环谱特征参数估计算法。该算法利用信号参数与循环谱特征的联系,通过提取信号的循环谱特征,实现对其关键参数的估计。分析了算法的计算量,给出了该算法的具体实现步骤,并通过对信号参数归一化均方根估计误差的仿真计算,分析了噪声环境对参数估计的影响,表明该算法对Frank编码信号循环谱特征参数估计的有效性。

Frank-Read位错源的细观级模拟

为了在细观尺度上更好地模拟Frank-Read(FR)位错源的演化,本文改进了三维(3D)离散位错动力学模型中相邻位错段间作用力计算方法和位错线的离散化方法.模拟结果表明,所改进的位错动力学模型能更准确地模拟不同初始长度的FR位错源的临界剪切应力和临界组态.并且加载应力越大,FR位错源形成的位错环越小,并逐渐接近不考虑位错段间相互作用力时所形成的位错环.在相同加载应力时,Peierls应力越大,形成的位错环也越大.阻尼系数只影响位错环形成的时间,而不影响形成的大小.位错的这种非线性演化方式,是位错段间存在相互作用力引起的.

伽利略启迪我们质疑Frank-Starling心脏定律

心室舒张末期容积(EDV)越大心脏收缩力越强,即著名的Frank-Starling心脏定律,是心脏生理学中的重要理论。伽利略启迪我们发现该定律存在着逻辑矛盾:如果增高的心室充盈压力伸展心室肌壁超过通常的舒张末期位置(心脏"扩张",EDV"增加")还在其生理限度范围内时,按照该定律原理,"增加"的EDV将引起每搏量和心输出量增加,心脏收缩末期心室腔内的残余血量就会减少,"扩张"的心室肌壁将自动恢复原来的体积。换言之,在正常生理条件下,心脏"扩张"(EDV"增加")是不存在的;心脏"扩张"的存在,表明其收缩力业已减低。这样,按照Frank-Starling心脏定律原理进行的逻辑推理,结果是否定了该定律自身——EDV在生理限度范围的"增加"是心脏收缩力减低的表现。据此,笔者质疑Frank-Starling心脏定律。

一类二层决策问题的性质分析和基于Frank-Walfe方法的神经网络算法

提出一类二层决策问题的模型．在某些凸性假设下，研究它的一些性质，提出了一种基于Ｆｒａｎｋ－Ｗａｌｆｅ和人工神经网络方法的算法．并以算例说明该算法可行性．

基于Frank导联的心肌梗死不同阶段自动分类

基于Frank正交心电导联早期心肌梗死的特征提取和分类,提出利用多通道回归(multivariate autoregressive,MAR)模型对心电信号(electrocardiogram,ECG)进行建模,以MAR系数为心电特征,对PTB诊断数据库中的正常状态病人、早期心肌梗死和急性期心肌梗死进行分类测试.结果表明,利用该方法从Frank心电导联中提取特征对早期心肌梗死和急性期心肌梗死进行分类诊断是可行的,分类精度能获得有效提高.

Frank码截获信号循环谱特征参数提取方法

基于时域和频域两种循环谱密度估计方法,研究和总结了Frank码信号的循环谱特征及其与信号参数的对应关系。提出了一种没有先验知识条件下Frank码截获信号参数提取方法。首先介绍了Frank码信号的表示形式,给出了信号主要参数之间的关系;然后使用时域和频域两种循环谱密度函数估计方法分析了信号的循环谱特征,得到了循环谱特征与信号参数之间的对应关系;在此基础上提出了基于循环谱特征的信号参数提取方法。通过对六个Frank码信号参数提取相对误差的计算,验证了该算法的有效性。