基于柔性演员-评论家算法的决策规划协同研究

为了解决基于常规深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的自动驾驶决策存在学习速度慢、安全性及合理性较差的问题,本文提出一种基于柔性演员-评论家(Soft Actor-Critic,SAC)算法的自动驾驶决策规划协同方法,并将SAC算法与基于规则的决策规划方法相结合设计自动驾驶决策规划协同智能体。结合自注意力机制(Self Attention Mechanism, SAM)和门控循环单元(Gate Recurrent Unit, GRU)构建预处理网络;根据规划模块的具体实现方式设计动作空间;运用信息反馈思想设计奖励函数,给智能体添加车辆行驶条件约束,并将轨迹信息传递给决策模块,实现决策规划的信息协同。在CARLA自动驾驶仿真平台中搭建交通场景对智能体进行训练,并在不同场景中将所提出的决策规划协同方法与常规的基于SAC算法的决策规划方法进行比较,结果表明,本文所设计的自动驾驶决策规划协同智能体学习速度提高了25.10%,由其决策结果生成的平均车速更高,车速变化率更小,更接近道路期望车速,路径长度与曲率变化率更小。

侏罗系宝塔山砂岩突水风险预测及限制边界疏降技术

内蒙古上海庙矿区新上海一号煤矿发生国内首次也是目前唯一的侏罗系煤层开采底板宝塔山砂岩突水淹井事故;开展了侏罗系煤层开采底板强富水宝塔山砂岩突水危险性评价方法和防控技术的研究工作。首先,明确了“11·25”事故的突水水源为侏罗系延安组下部的宝塔山砂岩含水层,且煤层与底板宝塔山砂岩之间隔水层具有强度低、软化系数小、胶结性差的特点,属地质软岩。其次,以“含水层厚度、含水层富水性、含水层渗透性、含水层水压力及18煤底板隔水层有效厚度”为主要指标建立突水评价体系,将宝塔山砂岩含水层突水危险性分区被划分为安全区(32.21%)、威胁区(37.53%)及危险区(30.26%)三种类型,并通过实例验证了评价模型的准确性。最后,结合底板隔水层工程地质特性,分析采用“断层注浆形成局部限制边界+群孔疏降”的方法防控宝塔山砂岩突水。设定“疏放水开始至1号钻场退出疏放水工作、2号、3号和4号钻场持续进行疏放水工作至3号钻场退出、2号和4号钻场持续进行疏放水工作至模型补排平衡”的疏降方案。依据规范得出注浆后最大帷幕渗透系数为2×10^(-2) m/d,当断层注浆后帷幕渗透系数为2×10^(-2)~2×10^(-8) m/d时,疏放水量为402万~347.8万m^(3),安全区占矿区的比例为43.34%~67.37%。结合注浆成本、疏放水量和安全性,帷幕渗透系数为2×10^(-4) m/d时即可有效保证矿井安全生产和技术经济效益。断层注浆局部限制边界+疏放水联合技可有效防控宝塔山砂岩水害,研究工作对我国西部侏罗纪煤田开发底板水防治具有重要意义和工程实践价值。

表观扩散系数术前区分Luminal型与非Luminal型乳腺癌及其与Ki-67增殖指数的相关性研究

目的 探讨表观扩散系数(apparent diffusion coefficient, ADC)术前区分Luminal型与非Luminal型乳腺癌的效能及其与Ki-67增殖指数之间的相关性。材料与方法 回顾性分析经病理证实为Luminal型乳腺癌88例和非Luminal型乳腺癌30例,并检测其Ki-67增殖指数。在ADC图上测量病灶实质的最小ADC值(the minimum ADC, ADCmin)、平均ADC值(the mean ADC, ADCmean)和相应对侧正常乳腺腺体组织的ADC值,计算相对ADCmin (relative ADCmin, rADCmin)和相对ADCmean(relative ADCmean, rADCmean)。比较Luminal型与非Luminal型乳腺癌组间ADC值差异,绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线,分析ADC值对Luminal型与非Luminal型乳腺癌的鉴别效能及其与Ki-67增殖指数间的相关性。结果 Luminal型乳腺癌组的ADCmin、ADCmean、rADCmin和rADCmean值均低于非Luminal型乳腺癌组,组间差异具有统计学意义(P均<0.05)。ROC结果显示各ADC值均能对Luminal型与非Luminal型乳腺癌进行有效区分,其中,rADCmin鉴别效能最佳,最佳截止值为0.599,相应的曲线下面积(area under the curve, AUC)、敏感度、特异度分别为0.796 [95%(confidence interval, CI):0.712~0.864]、90.91%(95%CI:82.90%~96.00%)和63.33%(95%CI:43.90%~80.10%)。乳腺癌ADCmin、ADCmean、rADCmin和rADCmean与Ki-67增殖指数间均呈不同程度的负相关关系[r=-0.343(95%CI:-0.493~-0.173)、 r=-0.474 (95%CI:-0.603~-0.321)、 r=-0.325 (95%CI:-0.478~-0.154)、 r=-0.322 (95%CI:-0.475~-0.150),P均<0.05]。结论 ADC值可用于鉴别Luminal型与非Luminal型乳腺癌,可以在一定程度上评估肿瘤细胞增殖活性。

人工智能支持下电力系统的自动化控制方法研究

借助相应的设备与人工智能技术,可以深度模拟人类大脑的运作方式,从而使设计任务得以更高效地执行,实施更为精确的策略,防止继电器出现故障,并降低电力系统受损的可能性。同时,合理运用该技术能有效避免电力系统受到外界影响。实际的电力系统通常包含众多子系统,其互相联系、互相影响。因此,需要依据具体环境实施更为高效的管理。文章主要介绍了在人工智能支持下的电力系统自动化控制方法。

2型糖尿病血糖波动与认知功能障碍关系的MRI研究进展

2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus, T2DM)是认知功能障碍的高危因素。血糖波动会加剧T2DM患者认知功能障碍的风险。MRI作为一种非侵入性的神经影像学技术,已广泛用于研究T2DM伴有认知功能障碍有关发病机制的研究。本文主要综述T2DM血糖波动与认知功能障碍的MRI研究进展,以阐明血糖波动与认知功能障碍之间的关系,为临床治疗提供靶点。

基于HPLC-QAMS法的解毒通淋丸中10种成分含量测定研究

目的建立解毒通淋丸中重楼皂苷Ⅶ、重楼皂苷Ⅵ、重楼皂苷Ⅰ、4′-去甲基鬼臼毒素、鬼臼毒素、泽泻醇F、泽泻醇A、24-乙酰泽泻醇A、23-乙酰泽泻醇B和11-去氧泽泻醇B高效液相色谱-一标多测(high performance liquid chromatography-quantitative analysis of multicomponents by single marker,HPLC-QAMS)含量测定方法。方法采用高效液相色谱法,以鬼臼毒素为内参物,运用外标法与一标多测法检测解毒通淋丸中10种成分的含量,并对比两种方法检测结果的差异性,验证一标多测法在解毒通淋丸质量控制研究中的可行性。结果重楼皂苷Ⅶ、重楼皂苷Ⅵ、重楼皂苷Ⅰ、4′-去甲基鬼臼毒素、鬼臼毒素、泽泻醇F、泽泻醇A、24-乙酰泽泻醇A、23-乙酰泽泻醇B和11-去氧泽泻醇B在各自范围内线性关系良好(r>0.999);平均加样回收率96.9%~100.1%(RSD小于2.0%);两种方法所测结果无差异(P>0.05)。结论采用HPLC-QAMS法对解毒通淋丸中10种成分进行定量评价分析的方法是可行的。

帕金森病患者运动网络的频率特异性静息态功能磁共振成像研究

目的基于静息态功能磁共振成像(resting state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI)系统性探究帕金森病(Parkinson’s disease,PD)患者运动网络的功能连接(functional connectivity,FC)改变,并观察频率特异性FC模式。材料与方法经过严格质控,最终前瞻性纳入28例PD患者与34例性别、年龄、受教育年限匹配的健康对照者。整合来自模板的双侧小脑(Ⅳ~Ⅴ、Ⅵ、Ⅷ小叶)、黑质、基底节(尾状核、壳核、苍白球)、丘脑、运动皮层(中央前回、中央后回、中央旁小叶)共计36个感兴趣区(regions of interest,ROI)组成PD特异性运动网络,使用常规低频(0.01~0.1 Hz)以及slow-3(0.073~0.198 Hz)、slow-4(0.027~0.073 Hz)、slow-5(0.01~0.027 Hz)子频段下的FC分别构建连边。经过基于网络的统计分析,探究频率特异性FC改变模式。使用Spearman偏相关分析观察异常FC与临床运动及认知评分的相关性。结果PD患者在常规低频下展现了广泛的FC减低。在P=0.01的连边阈值与P=0.05的子图阈值下,观察到包含22个ROI和29条连边的子图(P=0.017),其中网络间连接以丘脑-小脑-基底节为著,以及黑质-壳核、中央后回-小脑的连接。网络内连接主要集中于小脑双侧Ⅵ小叶间、双侧壳核间、双侧中央旁小叶与右侧中央后回。在P=0.05的连边与子图阈值下与常规低频对比,slow-4展现了更多的丘脑-基底节的FC改变。slow-5频段的特异连边主要集中在“小脑-黑质-基底节-丘脑”的网络间连接。slow-3频段未发现异常FC。常规低频下,丘脑-苍白球及壳核间FC与统一帕金森病评分量表第三部分(Unified Parkinson’s Disease Rating ScaleⅢ,UPDRS-Ⅲ)呈负相关(P_(corrected)=0.04及P_(corrected)<0.01)。结论PD患者表现了整合运动网络复杂且广泛的FC受损,并且具有频率特异性改变模式。包含“小脑黑质-基底节-丘脑-运动皮层”多环路的脑网络功能异常可能是PD运动障碍的神经病理学机制之一,而纹状体、丘脑等皮层下结构可能具有疾病诊断与监测的潜在生物学价值。

合成MRI联合弥散加权成像评估胶质瘤级别及肿瘤细胞增殖活性

目的观察合成MRI联合弥散加权成像(DWI)鉴别高、低级别胶质瘤及评估肿瘤细胞增殖活性的价值。方法回顾性分析69例经病理学证实的胶质瘤患者资料,包括低级别胶质瘤(LGG)27例、高级别胶质瘤(HGG)42例,术前均接受颅脑MRI、合成MRI和DWI。检测肿瘤实质T1值、T2值、质子密度(PD)和表观弥散系数(ADC),比较LGG与HGG间各参数差异。采用受试者工作特征(ROC)曲线评价各参数单独及联合鉴别LGG与HGG的效能,分析各参数与Ki-67标记指数(Ki-67 LI)的相关性。结果LGG T1值及PD低于HGG(P均<0.001),而ADC高于HGG(P<0.001),二者T2值差异无统计学意义(P=0.328)。单一参数中,以ADC鉴别LGG与HGG的曲线下面积(AUC)为0.901,高于T1值(AUC=0.862)和PD(AUC=0.848)(P均>0.05);T1值+PD+ADC的AUC(0.988)高于任一单一参数(P均<0.05),其敏感度和特异度分别为92.86%和100%。肿瘤ADC与其Ki-67 LI呈中等负相关(r=-0.617,P<0.001),T1值和PD与Ki-67 LI呈中等正相关(r=0.441、0.437,P均<0.001),T2值与Ki-67 LI无明显相关性(r=-0.044,P=0.719)。结论合成MRI联合DWI可无创评估胶质瘤级别及细胞增殖活性。

基于多中心MRI的3D-ResNet101深度学习模型预测脑胶质瘤术前分级的研究

目的 术前准确无创预测胶质瘤分级仍然具有挑战性。基于常规T2WI图像开发一种鲁棒性强的残差神经网络(Residual Networks,Res Net)深度学习模型以预测脑胶质瘤术前病理分级。材料与方法回顾性分析919例经病理证实为胶质瘤患者的术前T2WI图像,其中708例为2014年6月至2021年4月在兰州大学第二医院收治的患者数据,211例来源于癌症影像档案(The Cancer Imaging Archive,TCIA)数据库。TCIA数据集又被细分为开发集(n=135)和独立测试集(n=76),将兰州大学第二医院数据集和TCIA开发集的数据按7∶3随机分为训练集(n=590)和测试集(n=253),基于T2WI图像构建3 D-Res Net101深度学习模型。训练后的模型在测试集和独立测试集进行验证,并通过宏观F1分数、准确率(accaruy,ACC)及受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线对模型效能进行评估。结果基于T2WI构建的3 D-Res Net101深度学习模型在训练集和测试集ACC分别为99%、95%,F1分数分别为99%、95%,ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.98、0.97;独立测试集ACC为83%、F1分数为83%、AUC为0.89。结论 基于T2WI图像的3 D-Res Net101深度学习模型预测高、低级别胶质瘤具有较高的准确性、鲁棒性。该方法可用于术前胶质瘤分级的无创预测,并有助于提升患者临床管理的有效性。

基于人工智能的医学影像技术在原发性肝细胞癌微血管侵犯中的研究进展

原发性肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)是最常见的消化系统恶性肿瘤之一,恶性程度高,预后差。微血管侵犯(microvascular invasion,MVI)通常是指在显微镜下于内皮细胞衬覆的血管腔内见到癌细胞巢团。目前MVI普遍被认为与HCC的复发和转移密切相关。因此,术前准确预测MVI具有重要意义。但目前仍缺乏能在术前准确预测MVI的公认有效方法。随着人工智能的兴起与发展,影像组学与深度学习被越来越多用于开发个体化预测模型。影像组学和深度学习技术可以实现影像信息深度挖掘,提供更客观更全面的信息,再结合临床资料建立综合模型,这些模型可以对HCC MVI风险进行准确评估,并帮助医生制订个体化的治疗策略。本文旨在通过对国内外关于影像组学技术对MVI评估的相关研究的综合分析,增强影像医师和临床医师对MVI的认识和关注,并为临床MVI的准确评估与治疗方案的制订,以及HCC患者预后判断提供有益的指导,从而改善HCC患者的诊疗效果,提高生存率,为大数据医疗环境指导下实现个体化精准治疗提供依据。

基于MRI的神经网络模型预测胶质母细胞瘤O^(6)-甲基鸟嘌呤-DNA-甲基转移酶启动子状态

目的基于神经网络模型使用术前常规模态磁共振图像预测胶质母细胞瘤O^(6)-甲基鸟嘌呤-DNA-甲基转移酶(MGMT)启动子甲基化状态。方法回顾性分析兰州大学第二医院经手术病理证实的129例胶质母细胞瘤患者的T2WI序列和T1WI对比增强序列的磁共振图像,其中MGMT甲基化患者66例,MGMT非甲基化患者63例。基于EfficientNet卷积神经网络分别构建T2-net、T1C-net及两种序列联合的TS-net,通过受试者工作特征(ROC)曲线、曲线下面积(AUC)敏感度、准确度及特异度评价模型预测效能。结果TS-net在训练和验证数据集的AUC分别为0.944和0.838,T1C-net模型的AUC分别为0.951和0.830,T2-net的AUC分别为0.929和0.781。结论基于磁共振常规序列图像训练深度学习模型可有效预测胶质母细胞瘤患者的MGMT甲基化状态,帮助制定进一步治疗计划。

十二指肠丛状血管黏液样肌纤维母细胞瘤一例

本回顾性研究遵守《赫尔辛基宣言》,并经兰州大学第二医院伦理委员会审核批准,免除受试者知情同意,批准文号:2023A-325。患者女,48岁,自述于2022年7月无明显诱因出现间断性黑便,偶有恶心、呕吐,呕吐物为胃内容物,未予特殊处理。

裕固语-汉语习得者大脑灰质体积变化

目的 采用基于体素的形态学分析(VBM)观察裕固语-汉语习得者大脑灰质体积。方法 前瞻性对19名裕固族裕固语-汉语习得者(双语组)及20名汉族单一习得汉语者(单语组)采集头颅3D-T1WI并进行VBM全脑灰质体积分析,利用两样本t检验比较组间脑灰质体积的差异,分析其与蒙特利尔认知评估(MoCA)评分的相关性;以中介分析探讨双语组大脑灰质体积动态变化的可能机制。结果 双语组右侧顶下小叶、双侧颞中回、左侧背侧丘脑及右侧直回灰质体积均明显大于对照组(体素水平FWE校正,P均<0.05)。双语组右侧颞中回灰质体积与MoCA评分呈正相关(r=0.76,P<0.01),与左侧颞中回、右侧直回及左侧背侧丘脑体积均呈正相关(r=0.82、0.69、0.70,P均<0.05);左侧颞中回灰质体积与右侧直回体积呈正相关(r=0.61,P<0.05);中介分析结果显示,左侧背侧丘脑直接介导左侧颞中回灰质体积变化,右侧颞中回与右侧直回之间灰质体积变化受左侧颞中回介导,双侧颞中回灰质体积变化均受左侧背侧丘脑、右侧直回介导。结论 相比单一习得汉语者,裕固语-汉语习得者大脑灰质体积发生改变,且各脑区灰质体积均呈动态变化。

工艺参数对GLSI铜互连阻挡层CMP抛光效果的影响

采用无氧化剂、无抑制剂的弱碱性抛光液对阻挡层材料进行化学机械抛光(CMP)。研究了胶体二氧化硅质量分数、抛光液流量、抛头转速、抛盘转速等工艺参数对Cu和正硅酸乙酯(TEOS)去除速率及铜互连钽基阻挡层图形片CMP后表面缺陷数量的影响。在SiO_(2)磨料质量分数7.5%、抛光液流量250 mL/min、抛头转速107 r/min和抛盘转速113 r/min的条件下CMP时,Cu的去除速率为521A/min,TEOS的去除速率为878A/min,TEOS/Cu去除速率选择比为1.68,对图形片表面碟形坑和蚀坑分别修正了400A和200A,缺陷数低至57,表面粗糙度(Sq)低至0.778 nm。

抛光时间对多层铜布线阻挡层CMP效果的影响

为了提升多层铜布线阻挡层化学机械抛光(CMP)的平坦化效果,以获得平坦度高和质量好的表面,研究了不同抛光时间对阻挡层抛光后平坦化效果和表面质量的影响。CMP实验使用自主研发的碱性抛光液,固定抛光液组分不变,在60 s、40 s+20 s与30 s+30 s三种不同抛光时间下对阻挡层材料和图形片进行了CMP实验。实验结果表明,改变抛光时间可以提高Cu去除速率和降低正硅酸乙酯(TEOS)去除速率;其中40 s+20 s抛光后碟形坑和蚀坑深度修正分别约为40 nm和20 nm;铜沟槽内铜线条剩余厚度为225.7 nm,基本与工业生产目标值225 nm相匹配;图形片CMP后表面缺陷数量降低至189颗;铜镀膜片抛光后表面粗糙度降低至0.351 nm。

热电联产机组协同改造及其调峰与供热能力分析

通过对某电厂2台135 MW机组和2台330 MW机组进行高背压与低压缸切缸两种方式的协同改造,在多种供热模式下协同运行,由改造后的性能试验得到4台机组供热期的性能指标,分析得出供热期全厂机组的调峰能力为504.39 MW,比改造前提高了9.39 MW,而且最低电负荷降低了39.27 MW。供热能力增加的同时,调峰能力和低负荷的调度灵活性明显提升。针对电厂4台机组分别带东、西两个供热管网的情况,基于机组的运行特性和能耗指标,优化多种供热模式下的协同运行方式和电、热负荷分配。在全厂热负荷和机组总进汽量不变的条件下,4台机组带电负荷能力增加了25~40 MW。

肝硬化食管静脉曲张及出血风险影像学研究进展

食管静脉曲张出血(esophageal variceal bleeding,EVB)是肝硬化最常见的并发症,致死率高,提前预防一直是临床难点;胃镜是肝硬化食管静脉曲张(esophageal varicea,EV)及EVB诊断的金标准,但因胃镜具有创伤性并具诱发出血风险而不能广泛开展。目前大量研究期望以无创性检测技术替代胃镜成为该疾病早期诊断、后期随访的重要手段,主要包括超声、CT、磁共振成像、影像组学等影像学技术,这对于EV的诊断具有一定价值,也为EVB风险的评估提供了新思路。作者对近年来EV及EVB无创影像诊断及预测研究进展进行综述。

深度学习和影像组学在脑胶质瘤中的研究进展

深度学习属于人工智能的一个属支,近几年在疾病检测、诊断、预后评估等方面快速发展,成为热门的研究方法,尤其在医学影像领域。影像组学方法自提出以来在脑胶质瘤方面应用极为可观。基于MRI的深度学习、影像组学能够在脑胶质瘤术前进行鉴别诊断和分级,亦可以预测基因型突变状态,并在术后评估治疗效果及预测无进展生存期、总生存期等,为临床治疗和患者术后随访提供了重要的基础,属于当前胶质瘤的研究热点。笔者就基于MRI的深度学习和影像组学在脑胶质瘤的鉴别诊断、术前分级、基因分型及预后评估方面的研究进展进行综述。

超超临界1000 MW机组高压缸通流能力与缸效率分析

早期投产的超超临界1000 MW机组改造前高压缸通流能力下降、效率降低,导致机组发电出力不足、能耗指标上升。某机组改造前4阀全开工况高压缸效率为84.13%,3阀全开工况高压缸效率为82.52%,均较此前1年的试验值明显下降,机组最大出力工况修正后发电功率降低93.27 MW,修正后主汽流量降低136.73 t/h。该机组通流部分改造后,高压缸通流能力和效率大幅度提高,高压缸进汽能力比设计值大3.19%,机组发电出力能够达到额定工况的设计值1030.05 MW,高压缸效率为91.20%,比设计值88.97%高2.23%,更远高于改造前4阀全开工况、3阀全开工况的高压缸效率。与改造前4阀全开工况相比,高压缸效率提高7.07%,使得机组热耗率降低114.53 kJ/kWh,高压缸通流改造的节能效果明显。

高质量发展背景下民办高职院校提升专业建设水平的路径与策略研究

高质量发展是职业教育巩固类型定位以及现代职业教育发展的必然要求,民办高职教育要寻求高质量发展,提升专业建设水平是当务之急,因此,研究专业建设水平提升的路径及策略十分必要。当前,民办高职院校专业建设中普遍存在专业设置不合等诸多问题,阻碍了专业建设水平的进一步提升。为此,文章运用SWOT分析法、访谈法等,旨在从优化专业布局,提升专业规范化基本建设水平,促进特色高质量专业建设,精准专业资金使用等四个方面探索民办高职院校提升专业建设水平的路径,并从提升品牌意识、提升管理水平、稳定招生规模、加强师资队伍建设等方面提出民办高职院校提升专业建设水平的保障策略。