距离角度失配条件下的FDA-MIMO雷达运动目标检测算法

频控阵-多输入多输出(Frequency Diverse Array-Multiple Input Multiple Output,FDA-MIMO)雷达是一种新体制雷达,其发射频率分集特性带来了额外的距离维信息,然而采样误差同样带来了导向矢量失配的问题,不仅如此,角度误差的存在也会进一步加重导向矢量的失配,极大地影响检测器的检测性能。此外,目标速度过快也会对FDA-MIMO雷达的目标检测性能产生影响。速度带来的影响具体表现在两个方面:一方面会导致目标的距离走动,从而导致不同慢时间的回波包络不能对齐,无法相干积累;二是频率增量引起的多普勒扩展,使得不同发射通道的多普勒频率不一样,这会进一步影响检测性能。针对上述问题,本文针对运动目标情况下的目标检测问题进行研究,为了解决目标运动带来的距离徙动和多普勒扩展效应,引入Keystone变换进行校正。此外,为了提升阵列失配条件下的目标检测性能,本文引入子空间模型,提出了距离角度失配情况下的子空间构建方法,并基于广义似然比检验(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)准则推导了FDA-MIMO雷达在距离和角度失配条件下的自适应检测器。仿真结果表明:在高斯白噪声背景下,所提算法可以校正运动目标在速度较快情况下导致的距离徙动和多普勒扩展效应,且在阵列距离和角度失配条件下的检测性能优于传统的GLRT检测器。此外本文所提Keystone-空域处理检测器与Keystone-全空时处理检测器的性能接近,且计算复杂度更低。

基于FDA不良事件报告系统数据库的别嘌醇和非布司他不良事件信号挖掘研究

目的基于FDA不良事件报告系统数据库对非布司他、别嘌醇进行不良事件信号挖掘,探索其潜在的用药风险,促进临床合理安全用药。方法提取FDA不良事件报告系统数据库2017年第一季度至2022年第二季度共22个季度有关非布司他、别嘌醇的不良事件报告数据,利用ROR法及PRR法对非布司他、别嘌醇不良事件(AE)进行信号挖掘。结果别嘌醇AE报告5060份,集中于≥60岁患者,累及系统器官分类项目(SOC)共计25项,主要累及在皮肤及皮下组织类疾病(40.01%),发现说明书中未累及系统12项,非布司他AE报告905份,累及SOC共计17项,主要累及在心脏器官疾病(40.17%),发现说明书中未累及系统2项。别嘌醇、非布司他累及感染及侵染类疾病(5.51%、0.49%),肝胆系统疾病(5.35%、0.87%),但别嘌醇说明书中均未收录。别嘌醇累及生殖系统及乳腺疾病(0.55%),妊娠期、产褥期及围产期状况(0.03%),但非布司他未发现累及以上SOC。结论别嘌醇较非布司他,说明书收录不良反应较不充分,新发现的累及SOC及AE为完善别嘌醇说明书不良反应可提供参考。研究发现别嘌醇和非布司他累及SOC差异,可为临床个体化治疗提供参考。

基于多普勒偏移补偿的非线性FDA-MIMO雷达运动目标检测算法

非线性频控阵-多输入多输出(Frequency Diverse Array-Multiple Input Multiple Output,FDA-MIMO)雷达具有非线性增加的阵元频偏,使得雷达的距离-角度波束图不再呈现“S”型,而聚焦为点波束,以此将发射能量聚焦到目标位置能够获得更优异的目标检测性能。不过,FDA-MIMO雷达检测运动目标时,由于发射阵元间的频偏与目标速度存在耦合,导致在慢时间维出现多普勒偏移。基于插值滤波的重采样算法能够补偿阵元频偏带来的多普勒偏移,但对于非线性FDA-MIMO雷达,由于阵元间频偏不再是线性变化,上述算法将会失效。本文提出了一种新的算法,可以利用Keystone变换和多普勒偏移补偿的方法,来检测非线性FDA-MIMO雷达中的运动目标。建立了非线性FDA-MIMO雷达运动目标的回波模型,指出了基于插值滤波的重采样算法存在的不足,提出了一种基于速度搜索的算法来补偿非线性FDA-MIMO雷达检测运动目标时出现的多普勒偏移。首先利用Keystone变换消除目标回波的距离徙动,然后根据阵元间频偏构造多普勒补偿函数,利用多普勒补偿函数和各阵元脉压后的回波信号构造速度搜索函数,通过设定合适的速度搜索范围对其进行搜索,当该函数取得峰值时对应的速度即为真实速度,最后利用搜索的速度补偿多普勒偏移后再做相干积累检测目标。仿真结果表明:所提算法可以准确补偿阵元间的多普勒偏移,且在非线性FDA-MIMO雷达体制下的检测性能优于基于插值滤波的重采样算法。

超声波手术机器人获FDA突破性设备认定

2024年3月4日,机器人超声治疗领域全球领导企业EDAPTMSSA(纳斯达克股票代码:EDAP)宣布,其FocalOne高强度聚焦超声(HIFU)平台已获得美国食品和药品监督管理局(FDA)的“突破性设备”认定,用于治疗深部浸润型子宫内膜异位症(DIE)。2018年6月,FDA已批准Focal One机器人用于前列腺组织消融。

基于美国FDA MADUE和国家医疗器械不良事件监测信息系统数据库输血输液加温器不良事件分析

目的挖掘输血输液加温器使用风险,为国家“十四五”输血输液加温器重点监测及医疗机构正确和安全使用输血输液加温器提供信息和参考。方法对2018—2022年美国FDA MADUE和2019—2022年国家医疗器械不良事件监测信息系统数据库中1303条输血输液加温器不良事件报告进行整理,就涉及的产品品牌、型号、上报人对不良事件的陈述、医疗器械上市许可持有人对不良事件可能原因的反馈信息进行分析,并结合不同品牌输血输液加温器的设计原理,对输血输液加温器的使用风险进行初步探讨。结果1303条医疗器械不良事件报告中,事件后果主要是设备故障、患者严重伤害、患者死亡。其中设备故障1280条,占98.23%;患者严重伤害10条,占0.77%;患者死亡13条,约占1.00%。主要现象有死亡、心脏骤停、低血压、电击、低体温、皮肤烧伤、无法开机、黑屏、不加温、加温效果差、过热或超温报警、输液管内出现气泡、液体漏液、焦糊味、输血输液流量不足、报警失效或无报警等。结论生产企业要加强输血输液加温器产品的研发升级,完善产品功能,提高其性能及安全性;医疗机构等使用单位要加强输血输液加温器的使用和维护保养培训,并加强输血输液加温器的临床使用效果研究,为医院安全用械和生产企业产品研发升级提供参考和信息。

美国FDA批准Zelsuvmi(Berdazimer)治疗传染性软疣

美国FDA于2024年1月5日批准新药Zelsuvmi(有效成分berdazimer,Berdazimer sodium的CAS登记号为308075-87-8)用于治疗传染性软疣(molluscum contagiosum)。据了解,Zelsuvmi剂型为外用凝胶(10.3%),研发商为Ligand药业公司(Ligand Pharmaceuticals),是FDA在2024年批准的第1种新药。

2023年美国FDA共批准55种新药

美国FDA下属的药品评审与研究中心在2023年共批准各类新药(包括新分子实体、新治疗用生物制品)55种,但不含由生物制品评审与研究中心负责评审的疫苗、致敏性产品、血液与血液制品、细胞与基因治疗产品:(1)有20种为同类首款(first-in-class)新药(商品名,下同):Daybue,Defencath,Fabhalta,Filspari,Filsuvez,Jesduvroq,Joenja,Lamzede,Miebo,Ogsiveo,Paxlovid,Qalsody,Rivfloza,Skyclarys,Sohonos,Talvey,Truqap,Veopoz,Veozah,Xdemvy。

美国FDA批准Ogsiveo(nirogacestat)用于治疗韧带样纤维瘤(硬纤维瘤)

美国FDA于2023年11月27日批准Ogsiveo片剂(有效成分为nirogacestat)用于成人治疗进行性韧带样纤维瘤(desmoid tumors,也称硬纤维瘤)。韧带样纤维瘤是软组织肉瘤的一种罕见亚型,它虽然不是癌症,但属于非癌性肿瘤,具有局部侵袭性,会侵袭附近的组织和器官,引起疼痛,降低活动能力,影响生活质量。手术切除是韧带样纤维瘤的常规疗法,但容易复发,需要采取系统性治疗。

美国FDA警示地舒单抗在晚期慢性肾病患者中严重低钙血症的风险增加

美国食品药品管理局(FDA)网站近期发布药品安全通讯,对骨质疏松药物地舒单抗(Denosumab,商品名:普罗力/Prolia)增加黑框警告,警示晚期慢性肾病患者用药后发生严重低钙血症的风险增加。

基于OpenFDA挖掘和分析维奈克拉的不良事件信号

目的:通过分析新型抗肿瘤药物维奈克拉(VEN)的药物不良事件(ADE)信号,为其临床安全合理用药提供参考。方法:利用OpenFDA公共数据开放项目检索药物不良事件报告系统(FAERS)数据库2016年4月至2023年3月维奈克拉的不良反应数据,采用报告比值比(ROR)法、英国药品和保健产品管理局(MHRA)综合标准法、贝叶斯可信区间递进神经网络(BCPNN)法、多项式伽马泊松分布缩减(MGPS)法挖掘和分析维奈克拉的ADE信号。结果:在从FAERS数据库收集的29849份报告中,确定了336份维奈克拉相关ADE报告,共累及27个系统器官分类(SOC)。发生例数较多的SOC依次为全身性疾病及给药部位各种反应,各类检查,感染及侵染类疾病,各类损伤、中毒及操作并发症,胃肠系统疾病、血液及淋巴系统疾病等。排除原发病本身因素及与药物无关的不良反应,常见的ADE主要包括血小板计数降低,感染性肺炎,发热等。严重的ADE(如:住院、死亡和危及生命)发生率较高。同时新发现维奈克拉说明书中未提及的可疑ADE有COVID-19、心房颤动、胸腔积液、真菌性肺炎等。结论:本研究结果与临床试验一致,同时还发现了维奈克拉潜在的新的ADE信号。本研究结果可为维奈克拉的临床使用及进一步安全性研究提供有价值的证据。

美国FDA食品企业设施注册与邓白氏编码注意事项

我国每年有大量食品出口美国,金额达百亿美元左右,涉及美国食品药品监督管理局(FDA)食品企业设施注册的中国食品企业数量达上万家。根据适用于食品、药品、医疗器械、辐射类电子产品、化妆品、烟草制品标准的美国联邦法规第21条(21 CFR 1.225)规定,如果是美国国内或国外食品设施的所有者、经营者或代理,其制造/加工、包装或存储的食品在美国消费,其设施就必须注册,并每隔一年即每个偶数年的10月1日至12月31日重新注册一次。即对于进入美国市场的食品出口企业,必须要在FDA官方网站完成食品企业设施注册,以获得相应的FDA食品设施注册号。

基于DQN和功率分配的FDA-MIMO雷达抗扫频干扰

频率分集阵列(Frequency Diversity Array,FDA)雷达由于其阵列元件的频率增量产生了许多新的特性,包括其可以通过发射功率分配进行灵活的发射波形频谱控制。在以扫频干扰为电磁干扰环境的假设下,首先,通过引入强化学习的框架,建立了频率分集阵列-多输入多输出(Frequency Diversity Array-Multiple Input Multiple Output,FDA-MIMO)雷达与电磁干扰环境交互模型,使得FDA-MIMO雷达能够在与电磁环境交互过程中,感知干扰抑制干扰。其次,本文提出了一种基于深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)和FDA-MIMO雷达发射功率分配的扫频干扰抑制方法,使得雷达系统能够在充分利用频谱资源的情况下最大化SINR。最后,仿真结果证实,在强化学习框架下,FDA-MIMO雷达能够通过对发射功率分配进行优化,完成干扰抑制,提升雷达性能。

基于GAMP算法的FDA-MIMO雷达的联合距离角度估计

MIMO雷达存在无法同时估计角度、距离的缺点,引入频率偏差带来距离维度信息(频控阵MIMO雷达),耦合了距离、角度信息,如何同时估计距离和角度成为提升系统能力的关键点。文章针对频控阵MIMO雷达系统中的角度、距离估计问题,提出了一种基于消息传递算法的近线性最小均匀误差估计算法。该算法根据角度分辨率和距离分辨率,将角度搜索空间和距离搜索空间划分为多个子区间,映射来波角度、距离门为稀疏向量。算法将角度估计、距离估计问题重构为稀疏线性模型,建立因子图,采用和积算法估计了该稀疏向量。同时,基于中心极限定理、大数定理近似和积算法中的消息,减少了计算复杂度。仿真结果表明,文章提出的算法可近似实现线性最小均匀误差估计,具有复杂度低、性能损失少、计算效率高等优点。

基于UCA-FDA雷达距离补偿的DOA估计方法

主瓣欺骗式干扰给雷达在电子对抗中的应用带来了挑战。为了解决电子对抗中主瓣距离欺骗干扰的到达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,基于均匀圆阵的频率分集阵列(uniform circular array-frequency diverse array,UCA-FDA)雷达,提出了一种利用距离补偿的DOA估计方法。所提方法通过对雷达接收信号进行距离补偿,消除距离维度上的影响,并将角度联合导向矢量和处理后的协方差矩阵代入多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法,从而获得目标的方位角和俯仰角。此外,所提方法还增加了分辨来自同一方向的多个目标的功能,具有角度估计精度高、抗干扰性能好、适用低快拍情景的优点。仿真实验也证明了所提方法的有效性。

基于FDA不良事件报告系统的利奥西呱不良事件信号挖掘与分析

目的:挖掘和分析利奥西呱上市后的不良事件信号,为临床安全合理用药提供参考。方法:将FDA不良事件报告系统中2013年10月1日~2022年12月31日的原始数据导入SAS 9.4软件,采用报告比值比法以及英国药品和保健产品管理局综合标准法对利奥西呱不良事件信号进行挖掘,分层分析考察不同性别、年龄和体重的人群服用利奥西呱发生不良事件的差异。结果:以利奥西呱为主要可疑药物的不良事件报告共计10528份,不良事件发生的中位时间为183 d。共挖掘出305个不良事件信号,涉及20个系统和器官分类,发生频次较高的不良事件信号与药品说明书基本一致。说明书未记载的不良事件包括肠道梗阻、食管炎、反应迟缓、听觉障碍等。女性患者出现头痛、心悸和颌骨疼痛的概率显著高于男性,而男性患者发生咯血的概率显著高于女性。18~64岁的患者发生头痛、心悸、颌骨疼痛和咯血概率显著高于64岁以上患者,而后者出现外周水肿(肿胀)、舒张压降低和贫血的概率显著增加。结论:临床使用利奥西呱时,应关注性别和年龄对不良事件的影响,以及说明书未载入的不良事件,加强药学监护。

6FDA型聚酰亚胺炭分子筛气体分离膜的构筑及其应用

高分子气体分离膜具有价格低和易加工等优点,但存在气体分离性能难以满足工业要求,以及耐老化性能和结构稳定性差等问题。炭分子筛膜不仅具有高力学性能,高耐热、耐化学腐蚀性能,而且存在适合气体传递的路径、对气体分子亲和性好的杂原子结构,以及分子辨识能力强的孔尺寸,表现出优异的气体分离性能,因而受到广泛的关注,被认为是最具应用前景的气体分离膜。6FDA型聚酰亚胺不仅具有较大的刚性和受限制的构象,且自由体积较大、分子结构可调、成孔性好和残炭量高,制备的炭分子筛膜的气体分离性能优于其他前体,受到学术界和工业部门的青睐。本文主要介绍了炭分子筛膜前体的结构设计原理,在热解过程中的炭化机理和微观结构的控制,炭结构对气体分离性能的影响,气体在膜中的传递机理,以及由6FDA型聚酰亚胺制备的炭分子筛膜在气体分离中的应用。结合科研实际,提出了6FDA型聚酰亚胺炭分子筛膜结构设计和制备的想法,为未来炭分子筛膜在气体分离中应用提供新的思路。

基于深度学习的FDA-MIMO雷达协方差矩阵缺失数据恢复方法

频控阵-多输入多输出(FDA-MIMO)雷达通过波束形成技术实现抗干扰的研究已经十分丰富。然而,在实际工作中,受元器件老化和存储设备容量等硬件因素的影响,计算得到的信号协方差矩阵可能会出现数据缺失的情况。为了克服协方差矩阵数据缺失对波束形成算法性能的影响,该文提出了一种基于深度学习的FDA-MIMO雷达协方差矩阵数据恢复方法,并建立了协方差矩阵恢复-自适应波束形成的两阶段处理框架;提出了一种双通道生成对抗网络(GAN)来解决矩阵数据恢复问题,该网络主要由鉴别器(D)和生成器(G)两部分组成:生成器主要功能是输出完整的矩阵数据,鉴别器则是判别数据为真实数据还是填补数据。整个网络通过鉴别器和生成器之间相互对抗使生成器生成样本接近于真实数据的分布,从而实现对协方差矩阵缺失数据的恢复。此外,考虑到协方差矩阵数据为复数,分别构造两个独立的GAN网络以满足矩阵数据实部和虚部的训练。最后,数值实验结果表明,协方差矩阵真实数据与恢复后的数据平均均方根误差仅为0.01量级,验证了所提方法能够有效恢复协方差矩阵的缺失数据。

美国FDA MAUDE数据库气管插管不良事件相关数据的分析

目的:分析呼吸机用气管插管不良事件相关数据,探讨影响气管插管安全性相关因素,为临床合理及安全使用气管插管提出建议。方法:检索美国FDA MAUDE数据库,对2019-2021年间3777例气管插管不良事件报告进行统计分析。结果:气管插管不良事件器械故障方面主要表现为气囊问题、连接问题、导管问题和标签问题等;患者伤害方面主要表现为非计划性拔管、缺氧/低血氧饱和度和呼吸功能问题等。结论:通过分析美国FDA MAUDE数据库中2019-2021年气管插管不良事件发生原因,建议我国气管插管生产企业应积极主动开展不良事件监测工作,加强对气管插管的质量管控,落实企业主体责任;使用单位应严格执行气管插管术操作规范,熟练掌握插管技术,特别警惕呼吸机与气管插管配合使用进行机械通气所产生的风险;监管部门应加强监督检查和开展医疗器械不良事件培训工作。

基于FDA报告系统的乌司奴单抗严重不良事件分析与探讨

目的:运用美国食品药品监督管理局不良事件报告系统(FAERS)对乌司奴单抗上市后的不良事件进行数据挖掘和综合分析,为其临床安全用药提供参考依据。方法:利用报告比值比(ROR)法和比例报告比值比(PRR)法对FAERS数据库自2009年第4季度至2022年第1季度的乌司奴单抗相关不良事件进行数据挖掘及信号检测。结果:共得到乌司奴单抗相关药物警戒信号90个(116 311例次),同时满足ROR法及PRR法识别并排除同义合并、药物外不良事件,共得到38个药品不良信号(44 515例次),涉及12个系统器官分类,其中13个信号未在乌司奴单抗药品说明书中提及,涉及心脏器官疾病、胃肠系统疾病、各种肌肉骨骼及结缔组织疾病、全身性疾病及给药部位各种反应等;主要累积器官为全身性疾病及给药部位各种反应(9543例次)、肌肉骨骼及结缔组织疾病(9366例次)以及皮肤及皮下组织类疾病(5801例次)等;涉及死亡结局信号28个(811例次),按频次排序排名前二的分别为肺炎(95例次)和牛皮癣(60例次)。结论:应关注药品说明书中尚未涉及的严重的、新的药物警戒信号。用药治疗期间应密切关注给药部位、肌肉骨骼系统、皮肤系统及感染药物警戒信号,及早科学识别药品不良事件,做好相应防范,保障患者用药安全。

SGLT2抑制剂的生殖毒性:基于美国FDA不良事件报告系统的信号挖掘与分析

目的利用美国FDA不良事件报告系统(FAERS)对钠-葡萄糖共转运蛋白2(SGLT2)抑制剂的生殖系统药物毒性进行全面分析,挖掘潜在的生殖系统不良事件信号,以期为临床合理用药提供参考。方法采用压缩估计的不相称测定分析,选取报告比值比法(ROR)和成分信息法(IC)对FAERS中2013年第1季度至2021年第2季度有关SGLT2抑制剂的数据进行挖掘,借助重要医疗事件(IME)列表筛选出生殖系统IME。所有的不良事件及IME均由《国际医学用语词典》(MedDRA)24.0版编码。分析患者的临床特征、预后、信号检测结果及指定不良事件的事件发生时间(TTO)。结果将SGLT2抑制剂作为“首要怀疑”和“次要怀疑”的生殖系统不良事件报告纳入分析,共获得2700条记录。男性生殖系统不良事件发生频率(57.59%,1555/2700)高于女性(35.70%,964/2700),单药治疗与生殖不良事件的关联强度高于联合用药(IC的95%CI下限:1.40 vs 1.21;ROR的95%CI下限:2.65 vs 2.37)。在单药治疗中共检测出56个信号,出现8个强信号和13个IME。常见的生殖系统不良事件是Fournier坏疽、生殖器真菌感染、龟头包皮炎等。说明书中未提及的IME共10个,包括男性外生殖器蜂窝织炎、乳腺癌、阴茎癌等。结论除了已知的生殖系统不良事件,SGLT2抑制剂还存在其他重要的生殖系统不良事件信号。不同SGLT2抑制剂的生殖毒性存在差异性,临床医师应充分考量用药的风险与收益,对严重不良事件进行重点监测。