芬太尼与曲马多加强腹部肿瘤患者术后镇痛的对比研究

目的:评价枸橼酸芬太尼和盐酸曲马多对腹部肿瘤患者术后镇痛的强化作用。方法:36例腹部肿瘤开腹手术患者,随机分为3组(A、B、C),每组12例。A组,枸橼酸芬太尼2μg/kg+昂丹司琼4mg静脉注射;B组,盐酸曲马多2mg/kg+昂丹司琼4mg,静脉注射;C组,生理盐水2ml+昂丹司琼4mg,静脉注射。观察术后镇痛效果,及对呼吸循环的影响,以及对术后使用枸橼酸舒芬太尼自控镇痛(Patient Controlled Analgesia,PAC)患者的接压次数和药物用量。结果:A组和B组术毕视觉模拟评分(Visual Amalogne Score,VAS)差异无统计学意义(P>0.05),C组术毕VAS评分明显高于A、B组,分别相比差异均有统计学意义(P<0.001)。A、B、C 三组术后24hVAS评分差异均无统计学意义(P>0.05)。各组心率,平均动脉压术前与术毕相比无显著差异(P>0.05),各组间嗜睡,躁动,寒战,恶心呕吐发生率均无明显差异(P>0.05),呼吸恢复时间B、C组低于A组(P<0.05),呼末二氧化碳分压C、B组低于A组(P<0.01)。术后PCA次数和镇痛药物用量A、B组小于C组(P<0.05)。结论:曲马多和芬太尼对加强术后镇痛效果相当,但芬太尼的呼吸抑制作用大于曲马多。

右美托咪定脏器保护作用的研究新进展

右美托咪定（Dexmedetomidine,DEX）是一种新型高选择性α2肾上腺素能受体（α2-AR）激动剂,通过作用于脑和脊髓的α2-AR,抑制神经元放电,以及一定程度抗交感作用,产生剂量依赖性的抗焦虑、镇静和镇痛作用。此外,近来不少研究显示对心脏、大脑、肾脏、肝脏、肺等脏器具有一定的保护作用。本文综述了其脏器保护作用及相关机制。

右美托咪定通过抑制NF-κB及炎症因子减轻失血性休克大鼠急性肺损伤

目的探讨右美托咪定对失血性休克大鼠肺组织核因子κB(NF-κB)和炎症因子水平的影响及减轻急性肺损伤(ALI)的作用。方法将72只SD大鼠采用随机数字表法分为对照组(Con组,假手术)、ALI模型组(ALI组)、小剂量右美托咪定组(Dex-0.5组,0.5μg/kg)、中剂量右美托咪定组(Dex-1.5组,1.5μg/kg)、大剂量右美托咪定组(Dex-4.5组,4.5μg/kg)和NF-κB特异性抑制剂组(PDTC组),每组12只。经股动脉放血和股静脉回输血液,维持平均动脉压在35~45 mm Hg水平1 h,建立失血性休克ALI大鼠模型。建模后6 h采集股动脉血进行血气分析,计算氧合指数;处死大鼠取右肺组织测量湿/干重比(W/D),光镜观察并进行肺组织损伤评分,采用免疫组织化学法观察肺组织NF-κB表达水平;取左肺支气管肺泡灌洗液采用酶联免疫吸附试验检测白细胞介素(IL)-6、IL-10和肿瘤坏死因子-α(TNF)-α水平。结果与Con组比较,ALI组、Dex-0.5组大鼠W/D、肺组织损伤评分均升高,ALI组大鼠NF-κB、IL-6、IL-10、TNF-α水平均升高,差异均有统计学意义(P<0.05)。与ALI组比较,Dex-1.5组、Dex-4.5组、PDTC组大鼠W/D、肺组织损伤评分均降低,Dex-1.5组、Dex-4.5组大鼠NF-κB、IL-6、IL-10、TNF-α水平均降低,差异均有统计学意义(P<0.05)。与PDTC组比较,Dex-0.5组大鼠W/D升高,Dex-1.5组、Dex-4.5组大鼠NF-κB、IL-10、TNF-α水平均升高,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论中、大剂量右美托咪定预处理可能通过抑制NF-κB活化及炎症因子表达减轻失血性休克大鼠ALI。

MCKD-Teager能量算子结合LSTM的滚动轴承故障诊断

为解决滚动轴承故障时产生的信号具有强背景噪声而导致弱周期冲击特征难提取,以及在对轴承故障模式进行智能诊断时一般的诊断模型对故障振动信号的时序特征识别效果不强这两大问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积(MCKD)、Teager能量算子和长短期记忆网络(LSTM)的故障诊断方法。使用MCKD算法对滚动轴承振动信号进行降噪处理,提取出信号中被噪声掩盖的周期冲击特征,并利用Teager能量算子检测信号的瞬态冲击,得到Teager能量序列;将结果分为训练集和测试集,将训练集输入到建立的LSTM故障诊断模型中进行学习,不断更新网络参数并提取出时间维度的特征信息;将训练好参数的LSTM模型应用于测试集,输出故障诊断结果。实验结果表明,提出的方法以端到端模式可以一次性诊断多种类型、尺寸的故障,具有很高的识别精度,是一种可以有效利用强背景噪声信号中时序特征的故障诊断方法。

基于VTK可视化引擎技术的港口起重机数字孪生系统研究及应用

随着自动化码头的兴起,数字孪生系统在港口起重机运行和管理具有越来越广泛的应用前景,类似于建筑BIM,各种信息整合在该平台中可以进行协同、交互式工作。针对港口起重机的动力学特征及其数字孪生系统的可视化问题,采用基于VTK渲染引擎搭建了以孪生体物理特征实时三维可视化为主的起重机数字孪生平台,构建出系统平台架构。系统中建立的动力学模型根据Runge-Kutta的单步计算特点,实时解算得到孪生体的动力学特征映射,并依靠高速渲染引擎对动力学特征进行实时三维可视化;同时,通过仿真测试手段对港口起重机数字孪生系统的有效性进行了验证,可为数字孪生在港口机械的应用提供理论依据和工程指导。

基于LSTM的滚动轴承寿命预测

针对滚动轴承剩余使用寿命预测难、一般的神经网络预测精度差的问题,提出了一种基于振动信号时域特征,结合滚动轴承理论寿命值和具有处理时序特征功能的LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)剩余使用寿命预测方法。首先按照时间顺序提取振动信号的均方根值、峰度、偏斜等15个时域特征作为判断滚动轴承退化的特征值;然后将其输入到LSTM中,将网络输出的轴承退化值设定为[0,1],0表示轴承完好,1为完全退化;最后采用滚动轴承理论寿命计算公式,根据滚动轴承的转速和载荷计算滚动轴承的基本额定寿命,结合其理论寿命和退化值得到定量的剩余寿命。试验结果表明,LSTM与理论寿命结合的滚动轴承寿命预测方法相比于一般的神经网络具有较高的预测精度。